O setor de inteligência artificial (IA) está a viver um aumento sem precedentes no investimento de capital, com empresas como a OpenAI e a Meta a comprometerem centenas de milhares de milhões, e até biliões, no desenvolvimento de infraestruturas. Esta expansão agressiva, impulsionada pelo potencial transformador percebido da IA e pelo receio de ser ultrapassado por concorrentes, levanta questões sobre a sustentabilidade do mercado e a viabilidade da IA como uma empresa geradora de lucros. A escala colossal destes investimentos, sem precedentes para uma tecnologia que ainda procura um caminho claro de monetização, levou muitos a traçar paralelos com a bolha das ponto-com do final dos anos 90.
Este afluxo de capital destina-se principalmente a chips avançados e a centros de dados expansivos, componentes essenciais para alimentar modelos sofisticados de IA e preparar uma mudança significativa na atividade económica para processos impulsionados por máquinas. No entanto, os alicerces financeiros desta construção estão a tornar-se cada vez mais complexos. Enquanto alguns investimentos são apoiados por gigantes tecnológicos estabelecidos como a Microsoft e a Oracle, outros envolvem financiamento de dívida significativo, uma estratégia que levantou preocupações em Wall Street devido aos modelos de lucro não comprovados de muitas empresas de IA. A OpenAI, por exemplo, prevê-se que consuma reservas de caixa substanciais até 2029, e outros grandes intervenientes estão a alavancar cada vez mais a dívida para projetos de infraestrutura semelhantes.
Apesar do fervor, uma corrente persistente de ceticismo rodeia os retornos económicos reais da IA. Relatórios indicam que uma maioria significativa de organizações não viu qualquer retorno nos seus investimentos em IA. Além disso, a investigação sugere que a proliferação de “workslop” — conteúdo gerado por IA sem valor substancial — pode estar inadvertidamente a custar a grandes empresas milhões em perda de produtividade. Isto desafia a promessa fundamental da IA como um impulsionador de produtividade, levantando dúvidas sobre a vontade das empresas de pagar preços premium pelos seus serviços.
Agravando estas preocupações estão os desafios enfrentados pelos próprios desenvolvedores de IA. As outrora fiáveis “leis de escala”, que postulavam que o aumento da potência computacional, dados e tamanho do modelo levariam previsivelmente a maiores capacidades de IA, parecem estar a render retornos decrescentes. Os desenvolvedores estão a lutar para corresponder consistentemente ao hype em torno dos seus avanços, com lançamentos recentes de modelos a receberem críticas mistas e reconhecimentos de elementos cruciais em falta para alcançar a inteligência artificial geral (AGI). O cenário competitivo também se está a intensificar com o surgimento de modelos de IA de menor custo da China, minando potencialmente a capacidade das empresas dos EUA de recuperar os seus investimentos substanciais.
Os líderes da indústria, embora reconhecendo o potencial de um mercado sobre-excitado, mantêm-se firmes na sua crença no impacto a longo prazo da IA. Sam Altman da OpenAI e Mark Zuckerberg da Meta enfatizam a necessidade destes investimentos para realizar o potencial da AGI e além. Argumentam que as atuais restrições computacionais limitam a adoção generalizada dos seus serviços e que o progresso rápido exige um aumento maciço da infraestrutura. A OpenAI e a Anthropic, em particular, apresentaram a sua própria investigação sugerindo impactos positivos significativos da IA em tarefas de trabalho, contrastando com algumas descobertas académicas externas.
A questão da vontade dos clientes em pagar por serviços de IA permanece uma variável crítica. A esperança é que, à medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados e capazes de lidar com tarefas complexas, os utilizadores serão persuadidos a investir mais significativamente. O CFO da OpenAI indicou abertura a modelos de subscrição premium, imaginando um futuro onde a IA atua como um assistente altamente capaz, justificando custos substanciais. No entanto, a aceitação final do mercado e o estabelecimento de fluxos de receita sustentáveis ainda não foram definitivamente comprovados.
As atuais dinâmicas de mercado exibem características que lembram bolhas especulativas. As bolhas são tipicamente caracterizadas por uma inflação rápida dos preços dos ativos desvinculada do valor fundamental, muitas vezes alimentada pelo entusiasmo dos investidores e pelo medo de ficar de fora. Embora existam paralelos com a era das ponto-com, incluindo a construção massiva de infraestruturas e avaliações elevadas, também são aparentes diferenças chave. As principais empresas de IA hoje são em grande parte gigantes estabelecidos e lucrativos com fluxos de receita substanciais, ao contrário de muitas startups ponto-com que dependem de métricas não comprovadas. Além disso, a adoção de IA demonstrou uma velocidade notável, com produtos como o ChatGPT a alcançarem um rápido crescimento de utilizadores. No entanto, a imensa despesa de capital, o potencial de concorrência intensa e o debate contínuo sobre o ROI demonstrável da IA sugerem que um período de consolidação e reavaliação significativas pode ser inevitável, ecoando as lições de passados booms e busts tecnológicos.