A-Infos (pt) Italy, UCADI #211 - Inteligência Artificial, ou a queda dos deuses (ca, de, en, it, tr)[traduccion automatica]

Um furacão parece prestes a atingir os ninhos dos anjos negros (para 
usar os delírios de Peter Thiel) e perturbá-los, mergulhando-os na 
miséria em que irão submergir todos aqueles que investiram em suas 
loucuras. --- Inteligência artificial --- A Inteligência Artificial (IA) 
não é inteligente: baseia-se em inferências lineares e deve seu apelo à 
velocidade e ao número de chips que, trabalhando em paralelo, permitem 
que uma enorme quantidade de cálculos e comparações sejam realizados em 
tempo hábil. A IA nem sequer é artificial, já que se baseia em operações 
lógicas muito semelhantes às realizadas pelo cérebro humano. Novamente, 
a diferença reside no número de operações que podem ser realizadas em um 
curto período de tempo. A IA também é diferente da programação à qual 
estamos acostumados: em certo sentido, baseia-se em analogias que não 
garantem a correção das conclusões (nesse sentido, é muito semelhante ao 
raciocínio humano natural ). No entanto, estamos vendo investimentos 
enormes e crescentes, especialmente nos EUA, na crença de que ela terá 
um grande impacto em muitas áreas da atividade humana.
Entre outros: a Microsoft, pioneira e principal financiadora da OpenAI, 
que integrou a IA em toda a sua gama de produtos e serviços em nuvem; a 
Alphabet (Google), que, por meio do Google DeepMind e da família de 
modelos Gemini, é um pilar histórico e atual da pesquisa e aplicação de 
IA; A Amazon Web Services (AWS) fornece infraestrutura de nuvem em larga 
escala e serviços dedicados para o desenvolvimento e implantação de IA 
empresarial; e a Meta desenvolve e lança o conjunto de modelos de código 
aberto Llama , integrando inteligência artificial em suas plataformas de 
mídia social.
Vale lembrar que essas são empresas parasitárias que alimentam suas 
"criaturas" saqueando bilhões de dados produzidos por universidades e 
outras instituições públicas, incluindo pesquisadores, escritores, 
jornalistas e outros, sem pagar quaisquer direitos autorais, em desafio 
às proteções de propriedade intelectual.
A estas somam-se as empresas que produzem o hardware necessário para 
executar os diversos códigos, principalmente a Nvidia, líder mundial na 
produção de GPUs, que conta com a taiwanesa TSMC (Taiwan Semiconductor 
Manufacturing Company), e a holandesa ASML, ainda a única empresa capaz 
de produzir chips nanoscópicos que permitem grande velocidade de 
execução graças ao desenvolvimento de técnicas litográficas no 
ultravioleta extremo: para se ter uma ideia da complexidade necessária, 
a máquina desenvolvida pela ASML envolve quase meio milhão de 
componentes e requer o uso de elementos produzidos por outras empresas 
de alta tecnologia alemãs e americanas.
Até o momento, o crescimento no mercado de ações de empresas envolvidas 
no desenvolvimento de IA tem sido resultado de um esquema Ponzi 
(corrente de cartas), no qual a receita provém principalmente da venda 
de produtos necessários para a construção de novos data centers de uma 
empresa para outra, e não do uso final do software por empresas externas .
O único exemplo de sucesso retumbante das técnicas de IA vem da previsão 
da forma espacial de certos polímeros, o que possibilitou o 
desenvolvimento de novos medicamentos e o tratamento de doenças 
crônicas: a Eli Lilly foi uma das principais beneficiadas.
Fora esse caso, não há relatos de melhorias significativas na eficiência 
de grandes empresas (aquelas que garantiriam maiores lucros). 
Atualmente, a IA parece estar tendo um impacto significativo apenas em 
microempresas e startups, onde indivíduos são capazes de realizar o 
trabalho que antes exigia uma equipe de trabalhadores.

China

A incerteza em torno do sucesso real da IA aumenta devido à presença de 
um concorrente formidável para os Estados Unidos: a China. Para começar, 
o sucesso da IA é quase uma questão de vida ou morte para os EUA: 
atualmente, a IA é responsável por 40% do crescimento do PIB americano e 
contribui com 80% da capitalização do mercado de ações. Um possível 
colapso teria consequências inimagináveis para a economia americana (e 
global). O mesmo não se pode dizer da China, que não investiu quantias 
comparáveis nesse setor.
Especificamente, o calcanhar de Aquiles da China tem sido o desempenho 
de chips individuais. Para manter sua vantagem, Trump e, posteriormente, 
Biden já haviam imposto proibições à venda dos chips mais avançados. 
Mas, como frequentemente acontece, a escassez resultante levou a China a 
lançar uma espécie de Projeto Manhattan (anteriormente desenvolvido 
pelos EUA para o desenvolvimento de armas nucleares) para desenvolver 
inteligência artificial, o Plano de Desenvolvimento de IA de Próxima 
Geração. Isso atraiu investimentos em pesquisa e treinamento de mão de 
obra, intensificando a cooperação entre o governo e a indústria de 
tecnologia com investimentos públicos significativos em data centers, 
transmissão de energia e produção de semicondutores.
Por meio de uma combinação de espionagem industrial, engenharia reversa 
e desenvolvimento de técnicas inovadoras, os chineses agora conseguem 
produzir feixes ultravioleta distantes nas mesmas frequências da ASML. O 
problema é a falta de confiabilidade, que impede a produção em massa 
(muito desperdício).
Embora a diferença para os EUA ainda não tenha sido totalmente superada, 
a qualidade dos semicondutores chineses melhorou a tal ponto que a 
própria China proibiu a compra dos chips americanos de penúltima 
geração, os H20, que Trump havia autorizado. Isso colocou a Nvidia em 
uma posição difícil, pois teve que abrir mão de uma parcela 
significativa de seu mercado. Deve-se notar também que Pequim controla 
toda a cadeia de suprimentos e produção e, portanto, não está sujeita a 
chantagem.
O mesmo não se pode dizer dos Estados Unidos, visto que a produção de 
semicondutores exige terras raras altamente refinadas. No ano passado, 
em 2025, os EUA exibiram-se, impondo tarifas exorbitantes sobre produtos 
da China. Como resultado, os chineses bloquearam a venda de terras 
raras, forçando os EUA a uma humilhante retratação, tão significativa 
que as tarifas sobre produtos chineses caíram abaixo do seu valor quando 
o presidente Trump assumiu o cargo. Meses se passaram e os americanos 
começaram a reintroduzir várias proibições a produtos chineses, 
resultando em Pequim restringindo novamente as exportações de terras 
raras usadas em produtos de dupla finalidade (civis e militares). A 
divisão é altamente subjetiva e é razoável supor que os chineses possam 
apertar as rédeas conforme necessário. Falando em calcanhares de 
Aquiles, este parece muito mais crítico do que o chinês.
No entanto, a velocidade de um único chip não é tudo, mesmo no contexto 
de hardware. Sistemas de processamento de dados funcionam em paralelo 
com chips que operam simultaneamente, mas que precisam trocar 
informações. O gerenciamento de tráfego é uma questão igualmente 
importante. Praticamente o mundo inteiro utiliza CUDA (Computer Unified 
Device Architecture), uma plataforma desenvolvida pela Nvidia e 
tipicamente implementada em placas gráficas. Ao mesmo tempo, os chineses 
desenvolveram a CANN (Computer Architecture for Neural Networks), que, 
além de ser independente da empresa americana, parece ser capaz de 
otimizar o tráfego de comunicação entre os diversos chips individuais, 
explorando uma estrutura tridimensional. Esse resultado também foi 
alcançado graças a um esforço nacional (o chamado Projeto Manhattan) que 
coordenou gigantes como Alibaba, Tencent e Huawei.
Chegamos então ao software. Os chineses optaram por uma abordagem de 
código aberto , que pode ser baixada, modificada e usada livremente, ao 
contrário do software proprietário e criptografado tipicamente 
desenvolvido nos EUA. Essa escolha americana, no passado (e atualmente), 
obrigou os usuários a comprar às cegas e a adquirir atualizações. Essa é 
a escolha que permitiu à Microsoft se tornar o que é hoje, impondo um " 
imposto" sobre a compra de PCs. Mas essa escolha também funcionou graças 
aos seus vassalos europeus que, apesar de terem desenvolvido software de 
código aberto competitivo na década de 1990 (UNIX, que mais tarde deu 
origem ao Linux), preferiram pagar taxas de proteção e dar prioridade ao 
software da Microsoft nas administrações públicas. Mas a China não é a 
UE e não desenvolveu apenas modelos de código aberto .
Mas está trabalhando para distribuí-las para o resto do mundo, porque o 
potencial de sucesso comercial da IA depende do número de usuários e, 
claramente, a capacidade de ajustar o código conforme necessário 
representa um forte incentivo para o desenvolvimento.
Outro fator a ser considerado é o tempo necessário para treinar a IA 
para uma tarefa específica. A IA não nasce sabendo; ela precisa ser 
treinada, e o treinamento requer tempo e, sobretudo, energia 
(eletricidade). Para se ter uma ideia do consumo esperado, o programa 
americano Stargate, que envolve os maiores fundos de investimento 
(BlackRock, Vanguard, State Street), prevê a necessidade de instalar 10 
gigawatts em 5 anos para operar os diversos data centers: isso é mais 
energia do que a atualmente instalada no Japão. Portanto
, a energia é cara (um pequeno lembrete para os governos europeus 
ineptos que estão fazendo de tudo para cometer suicídio energético) e, 
por isso, é essencial economizar nos custos de treinamento: mesmo que o 
software seja gratuito, qualquer desenvolvedor deve arcar com os custos 
de desenvolvimento do próprio código.
Aqui, surge outro fator a favor dos modelos chineses, particularmente o 
Deep Seek, que aparenta exigir muito menos tempo (presumivelmente 
relacionado à estrutura lógica dos códigos).
Soma-se a isso o Qwen (Alibaba): um dos modelos de linguagem mais 
populares e baixados do mundo em plataformas como o Hugging Face, 
constituindo uma alternativa muito válida aos produtos americanos. 
Podemos também adicionar o GLM (Zhipu AI), que fornece modelos avançados 
(por exemplo, GLM-5.2) com licenças permissivas (frequentemente MIT), 
oferecendo excelentes recursos de codificação e suporte para contextos 
muito gerais.
Ainda no contexto de software, o potencial de uma determinada plataforma 
de IA requer desenvolvedores qualificados para ser concretizado, e aqui 
surge outro ponto sensível para os EUA. A China forma 5,357 milhões de 
graduados em STEM (ciências, tecnologia, engenharia e matemática) por 
ano, em comparação com 820.000 americanos, muitos dos quais 
posteriormente deixam o país ou são forçados a fazê-lo pelas políticas 
de Trump. A diferença não é apenas virtual: a Universidade de Tsinghua 
produz mais patentes em ciência da computação a cada ano do que o MIT, 
Stanford, Princeton e Harvard juntos.
Uma característica distintiva final da abordagem chinesa diz respeito ao 
tipo de objetivos. Ao contrário das empresas americanas, que mobilizam 
recursos para desenvolver um tipo de inteligência artificial futurista, 
porém "abstrata" (Inteligência Artificial Geral) que imita o 
funcionamento da mente humana, as empresas chinesas focam no pragmatismo 
e o direcionam para a execução de funções específicas (Inteligência 
Artificial Específica), especialmente nas áreas de vigilância, 
administração pública, educação e indústria de alta tecnologia. Isso é 
demonstrado pelo gigantesco complexo construído pela Xiaomi, que, ao 
integrar inteligência artificial em processos de produção totalmente 
robotizados, produz um carro elétrico a cada 76 segundos. Essa política 
tornou o setor de inteligência artificial chinês muito mais acessível. 
No entanto, a aplicação experimental de IA em algumas escolas próximas a 
Xangai, entre alunos do ensino fundamental (de 6 a 10 anos), é 
preocupante. Capacetes com eletrodos estão sendo colocados nos alunos 
para monitorar sua capacidade de atenção em diferentes disciplinas, 
visando orientar suas futuras carreiras acadêmicas.
Com sua estratégia, a China conseguiu afirmar não apenas que reduziu a 
diferença em relação à indústria americana, mas também que está 
crescendo mais rapidamente tanto em IA quanto em semicondutores, pois o 
modelo adotado permite uma inovação mais pragmática e aberta, 
contornando as políticas tarifárias americanas que sufocam o mercado. 
Como exemplo adicional, a Kimi (Moonshot AI), uma empresa com apenas 200 
funcionários e um investimento de apenas US$ 6 milhões, provou ser capaz 
de gerenciar projetos de grande porte e entregar resultados de alto 
nível. Ela está se consolidando como a empresa de IA mais competitiva, 
em comparação com uma concorrente direta com 5.000 funcionários que 
investiu impressionantes US$ 100 milhões para produzir um produto com 
desempenho equivalente.
Olhando para o futuro, a China pretende excluir completamente os Estados 
Unidos de suas cadeias de suprimentos, incluindo não apenas hardware, 
mas também software americano e europeu de todos os tipos, que 
precisarão ser totalmente substituídos por equivalentes chineses, 
principalmente nos setores críticos de finanças, energia e administração 
pública.

O estouro da bolha da IA

Segundo alguns analistas renomados que previram o estouro da bolha de 
2008, uma nova bolha está se formando, desta vez envolvendo inteligência 
artificial (IA). Suas consequências serão devastadoras devido aos 
imensos montantes de capital investidos, cujos retornos estão fadados ao 
colapso. O crescimento vertiginoso da bolha da IA encontra um paralelo 
preocupante nesse contexto. A tendência de alta nas taxas de juros dos 
títulos corporativos emitidos por empresas integradas ao ecossistema de 
IA, combinada com o aumento dos credit default swaps (CDS) das 
principais empresas que atuam no setor, sinaliza um nervosismo crescente 
entre os investidores institucionais. Considere as manobras no mercado 
de ações do fundo Thiel Macro (liderado por Peter Thiel, cofundador do 
PayPal e da Palantir), que liquidou ações da Nvidia e reduziu 
drasticamente sua exposição à Tesla. Alex Karp e Stephen Andrew Cohen, 
da Palantir, por sua vez, venderam dezenas de milhões de dólares em 
ações de sua própria empresa. Operações semelhantes foram realizadas 
pela Fidelity, T-Rowe Price, JPMorgan Chase, SoftBank e Stanley 
Druckenmiller, um dos principais especuladores que ficou famoso por seu 
ataque à libra esterlina em 1992, enquanto trabalhava com George Soros e 
Michael Burry. Para eles, os lucros exorbitantes obtidos pelas empresas 
que atuam no setor se baseiam em "uma das fraudes mais comuns da era 
moderna", ou seja, a manipulação artificial dos prazos de retorno do 
investimento. As empresas distribuem os investimentos em hardware ao 
longo de longos períodos, considerando a "vida útil" média dos chips, de 
cerca de dois anos: "Para justificar os múltiplos de preço atuais, agora 
suspensos no vazio em alguns casos, seriam necessárias receitas dez 
vezes maiores do que as geradas hoje pela inteligência artificial, e 
seriam necessárias muito rapidamente, porque o ciclo de retorno para 
data centers e chips é extremamente curto: talvez cinco anos."
Entre as causas da potencial crise, apontam para a incerteza geopolítica 
e econômica e o excesso de liquidez que inflacionou o valor dos ativos 
muito além de seus fundamentos. A combinação de inteligência artificial, 
negociação de alta frequência e algoritmos de investimento que 
amplificam drasticamente as flutuações do mercado está criando um 
excesso de liquidez, levando os mercados a uma trajetória muito 
perigosa. O que está acontecendo agora levará a uma nova fase de 
verticalização entre os participantes que operam e gerenciam o mercado. 
Ninguém sabe quando a bolha vai estourar, mas isso eventualmente 
acontecerá, e então uma corrida aos bancos poderá ser desencadeada.
As implicações seriam particularmente graves para o consumo, cujo 
crescimento já é mais fraco do que antes da bolha das empresas 
ponto-com. Um choque dessa magnitude poderia reduzi-lo em 3,5 pontos 
percentuais, o que se traduziria em uma queda de 2 pontos percentuais no 
crescimento do PIB, mesmo sem considerar a queda nos investimentos. As 
repercussões globais seriam igualmente severas.
Investidores estrangeiros também seriam afetados, podendo sofrer perdas 
superiores a US$ 15 trilhões, o equivalente a aproximadamente 20% do PIB 
global, penalizando detentores de títulos americanos, incluindo 
investidores institucionais europeus e italianos. Em comparação, a bolha 
das empresas ponto-com causou perdas para investidores estrangeiros de 
aproximadamente US$ 2 trilhões, cerca de US$ 4 trilhões em moeda 
corrente, e menos de 10% do PIB global na época da crise de 2008. Esse 
forte aumento nos efeitos indiretos ressalta a vulnerabilidade da 
demanda global a choques originários dos Estados Unidos.
O fato é que a bolha da inteligência artificial é 17 vezes maior que a 
bolha da Nova Economia e quatro vezes maior que a bolha dos subprimes 
que desencadeou a crise de 2008.
A dimensão e a complexidade da bolha da IA podem colapsar a economia 
global por uma década, portanto, um "paraquedas público" deveria ser 
fornecido para os investimentos colossais da OpenAI em chips, data 
centers e infraestrutura relacionada, a fim de mitigar os riscos 
financeiros decorrentes da rápida mudança tecnológica. O fato é que a 
OpenAI, assim como a Nvidia e outras gigantes da tecnologia, tornou-se 
grande demais para falir, como os bancos de Wall Street que foram 
resgatados em 2008. Em outras palavras, todo o mercado de ações dos EUA 
corre o risco de entrar em crise e, com ele, grande parte do sistema 
econômico.
Em outras palavras, a guerra em curso entre os EUA e a China poderia ser 
vencida sem luta, em consonância com os ensinamentos de Sun Tzu, que 
afirmou que a melhor vitória é aquela conquistada sem combate.

Antonio Politi

https://www.ucadi.org/2026/09/06/ia-ovvero-la-caduta-degli-dei/
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