A bolha das pontocom de 2000 está se repetindo? Uma análise crítica do atual boom da IA

Bilhões em perdas na OpenAI: até mesmo a assinatura de US$ 200 é um negócio deficitário. Quanto tempo isso pode durar?

O entusiasmo em torno da inteligência artificial tomou conta dos mercados globais, e sua força bruta lembra uma época que muitos investidores ainda detestam: a bolha das pontocom na virada do milênio. Os paralelos são impressionantes: avaliações astronômicas para empresas com modelos de negócios pouco lucrativos, uma mentalidade de corrida do ouro que investe centenas de bilhões de dólares em uma única tecnologia e a firme convicção de que estamos à beira de uma revolução econômica. Mas, à medida que gigantes da tecnologia como Microsoft e Google se envolvem em uma corrida armamentista sem precedentes pela supremacia da IA, as dúvidas sobre a sustentabilidade desse boom aumentam.

Um estudo alarmante da Bain & Company prevê um déficit de financiamento de US$ 800 bilhões, já que as receitas do setor estão muito aquém dos custos exorbitantes de capacidade computacional e infraestrutura. Até mesmo a líder do setor, a OpenAI, está queimando bilhões e registrando prejuízos com suas assinaturas — uma indicação clara de que monetizar a tecnologia representa um obstáculo formidável. Ao mesmo tempo, um novo concorrente de baixo custo da China está causando inquietação e ameaçando minar os caros modelos de negócios de provedores estabelecidos.

Mas será que a comparação com a era das pontocom realmente se justifica? Há diferenças cruciais: a tecnologia atual está mais madura e já está firmemente inserida no cotidiano dos negócios. Além disso, o boom não está sendo financiado por empréstimos de pequenos investidores, mas sim pelos cofres abarrotados das corporações mais lucrativas do mundo. A questão crucial que determinará trilhões de dólares em investimentos e o futuro da economia global é, portanto: estamos no início de uma transformação tecnológica duradoura ou na fase final de uma gigantesca bolha especulativa prestes a estourar?

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Estamos novamente em uma bolha especulativa semelhante à infame bolha das pontocom do ano 2000? Esta questão ocupa investidores, analistas e especialistas em tecnologia em todo o mundo. A rápida ascensão da inteligência artificial e os bilhões em investimentos associados traçam paralelos impressionantes com o final da década de 1990. Naquela época, o hype da internet levou a avaliações extremas e culminou em uma queda espetacular. Hoje, as empresas de IA enfrentam desafios semelhantes: avaliações astronômicas colidem com modelos de negócios pouco claros, enquanto a lacuna entre investimentos e receitas reais continua a aumentar.

Paralelos históricos com a bolha das pontocom

A dinâmica da era pontocom

A bolha das pontocom do final da década de 1990 foi impulsionada por uma nova tecnologia revolucionária — a internet — que, assim como a IA hoje, era percebida como uma força transformadora. Entre 1996 e 2000, as avaliações de empresas de tecnologia atingiram patamares astronômicos, com índices preço-lucro de 50, 70 ou 100 se tornando comuns para ações da Nasdaq. Os investidores acreditavam em um futuro promissor, no qual os modelos de negócios tradicionais seriam revolucionados por soluções baseadas na internet.

O ponto de virada veio em março de 2000, quando as primeiras startups faliram e a dura realidade econômica superou as expectativas exageradas. As empresas tiveram que investir mais do que o previsto, as receitas foram menores do que o esperado e a queima de caixa não justificava mais as avaliações extremas.

Comparação das avaliações de mercado atuais

Hoje, o S&P 500, ajustado às flutuações cíclicas, apresenta semelhanças notáveis ​​com o índice daquela época. O nível de avaliação atual corresponde a 38 vezes os lucros dos últimos dez anos. Somente durante a bolha das pontocom a avaliação foi mais alta, como apontam estrategistas do Morgan Stanley.

Henry Blodget, ex-analista renomado da era pontocom, alerta para paralelos estranhos com o atual boom da IA. Ele enfatiza que o impacto da internet e da IA ​​vai muito além da indústria de tecnologia. Os investimentos em infraestrutura de IA somam pelo menos US$ 400 bilhões somente neste ano, impulsionando enormemente a economia global e os mercados de ações.

A lacuna de financiamento na indústria da IA

Previsão alarmante da Bain & Company

Um estudo recente da Bain & Company revela uma lacuna de financiamento ameaçadora na indústria de IA. Até 2030, empresas de IA como OpenAI, Google e DeepSeek precisarão gerar aproximadamente US$ 2 trilhões anualmente para cobrir os custos crescentes de capacidade computacional e infraestrutura. No entanto, os consultores preveem que o setor ficará cerca de US$ 800 bilhões aquém dessa meta.

David Crawford, presidente da Prática de Tecnologia Global da Bain & Company, alerta com urgência: "Se as atuais leis de escalonamento prevalecerem, a inteligência artificial sobrecarregará cada vez mais as cadeias de suprimentos globais". Essa discrepância entre as receitas necessárias e esperadas levanta questões fundamentais sobre a avaliação e os modelos de negócios do setor de IA.

Problemas de monetização de empresas líderes

A OpenAI, empresa por trás do ChatGPT, é um excelente exemplo dos problemas de monetização do setor. Apesar de uma avaliação de mercado de US$ 300 bilhões e 700 milhões de usuários ativos semanais, a empresa possui apenas cinco milhões de clientes pagantes. As perdas somaram cerca de US$ 5 bilhões em 2024, e as previsões são de até US$ 9 bilhões para 2025.

Particularmente problemático é que até mesmo a assinatura mais cara do ChatGPT Pro, que custa US$ 200 por mês, está gerando prejuízos porque os usuários estão usando mais serviços do que o esperado. O CEO Sam Altman chama essa situação de "louca", confirmando os desafios de cobrir os custos.

Investimentos massivos versus retornos incertos

A corrida armamentista de US$ 500 bilhões

Grandes empresas de tecnologia dos EUA estão elevando seus investimentos em IA a níveis sem precedentes. Microsoft, Meta e Google planejam investir US$ 215 bilhões em projetos de IA até 2025. A Amazon anunciou mais US$ 100 bilhões em investimentos. Esses gastos serão destinados principalmente à expansão de data centers e ao desenvolvimento de novos modelos de IA.

Os investimentos mais que dobraram desde o lançamento do ChatGPT. Até 2024, as quatro maiores empresas de tecnologia haviam investido um total de US$ 246 bilhões em IA — um aumento de 63% em relação ao ano anterior. No início da década de 2030, os gastos anuais com IA podem ultrapassar US$ 500 bilhões.

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Demanda de energia e desafios de infraestrutura

A Bain prevê que a demanda global adicional por capacidade computacional poderá atingir 200 gigawatts até 2030, metade dos quais nos Estados Unidos. O consumo de energia dos data centers de IA aumentará de 50 bilhões de quilowatts-hora em 2023 para cerca de 550 bilhões de quilowatts-hora em 2030 — um aumento de onze vezes.

Essa expansão massiva terá impactos ambientais significativos. Apesar da expansão das energias renováveis, as emissões de gases de efeito estufa dos data centers aumentarão de 212 milhões de toneladas em 2023 para 355 milhões de toneladas em 2030. O consumo de água para resfriamento quase quadruplicará, chegando a 664 bilhões de litros no mesmo período.

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Diferenças em relação à bolha das pontocom

Estruturas de financiamento e minimização de riscos

Henry Blodget destaca duas diferenças fundamentais em relação à bolha das pontocom. Primeiro, grande parte da atividade de IA é financiada em mercados privados, o que significa que os investidores de varejo seriam menos afetados diretamente em caso de uma crise. Segundo, a acumulação de capital é amplamente financiada pelos lucros das gigantes da tecnologia, e não por meio de dívida.

Essas diferenças estruturais poderiam limitar o impacto de uma potencial crise da IA. Blodget observa: "Em uma crise da IA, haveria muita dor. Os mercados de ações e o mercado imobiliário comercial seriam duramente atingidos, projetos gigantescos de data centers seriam vendidos por preços absurdamente baixos e centenas de startups e provedores de serviços faliriam. Mas, pelo menos por enquanto, os danos seriam limitados."

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Maturidade da tecnologia subjacente

Em contraste com a era pontocom, quando a internet ainda estava em seus primórdios, a IA já demonstra aplicações e benefícios concretos. De acordo com uma pesquisa da Bain, quase todas as empresas começaram a usar IA em funções de entrada no mercado. 62% já trabalham com mais de dois casos de uso e 57% afirmaram que a IA superou suas expectativas.

No entanto, mais da metade das empresas pesquisadas admitem que ainda não criaram uma base de dados suficiente para explorar plenamente o potencial da tecnologia. Conjuntos de dados incompletos ou de baixa qualidade e tecnologias configuradas de forma inadequada foram citados como os principais desafios.

DeepSeek como um ponto de virada

Inovação econômica da China

A startup chinesa DeepSeek revolucionou a indústria de IA com seu modelo R1. Com um custo de desenvolvimento estimado em apenas US$ 5,6 milhões, a empresa desenvolveu um modelo que pode competir com os modelos americanos significativamente mais caros. Em comparação, o GPT-4o da OpenAI custou aproximadamente US$ 80 milhões para ser desenvolvido.

O preço da DeepSeek supera em muito a concorrência. Os modelos da empresa são de 20 a 40 vezes mais baratos que os modelos correspondentes da OpenAI. O modelo Reasoner da DeepSeek custa 53 centavos por milhão de tokens de entrada, enquanto o modelo o1 da OpenAI custa US$ 15 pelo mesmo número.

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Impacto na dinâmica da indústria

O sucesso da DeepSeek desafia premissas anteriores no setor de IA. A empresa prova que IA de ponta é possível mesmo sem orçamentos bilionários, colocando provedores estabelecidos sob considerável pressão de preços. Esse desenvolvimento destaca um efeito colateral interessante das restrições de exportação dos EUA: as limitações técnicas forçaram a empresa a se envolver em inovações de software para otimizar o uso do hardware disponível.

Em poucas semanas, o assistente de IA da DeepSeek conquistou 21% da participação global de usuários de LLM e desbancou o ChatGPT como o aplicativo gratuito mais popular na App Store da Apple. Essa rápida penetração no mercado destaca a volatilidade do mercado de IA e o perigo para provedores estabelecidos com modelos de negócios de alto custo.

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Novas áreas tecnológicas e seu potencial

Computação quântica como uma perspectiva de longo prazo

Segundo a Bain, a computação quântica pode gerar até US$ 250 bilhões em valor de mercado nos próximos dez anos, principalmente nos setores de finanças, produtos farmacêuticos, logística e ciência dos materiais. O tamanho do mercado deve crescer de US$ 1,65 bilhão em 2024 para US$ 64,12 bilhões até 2037, o que corresponde a uma taxa de crescimento anual composta de 32,2%.

No entanto, pelo menos quatro grandes obstáculos se interpõem: maturidade do hardware, desenvolvimento de algoritmos, aprendizado de máquina quântica e lucratividade prática. Os analistas não preveem um avanço repentino, mas sim uma introdução gradual em áreas de nicho.

Robótica humanoide em estágios iniciais

Embora os robôs humanoides estejam atraindo capital, eles continuam fortemente dependentes da supervisão humana. O Goldman Sachs prevê que o mercado de robôs humanoides atingirá US$ 38 bilhões até 2035 — mais de seis vezes a previsão do ano anterior. Outro estudo prevê ainda que 20 milhões de robôs humanoides estarão em uso até 2030.

Os primeiros projetos-piloto industriais estão apresentando resultados promissores, com períodos de retorno do investimento inferiores a 0,56 anos. Empresas como Boston Dynamics, Agility Robotics e Tesla estão impulsionando o desenvolvimento, com a Tesla planejando produzir milhares de robôs Optimus este ano.

Agentes autônomos como área de crescimento

Segundo estimativas da Bain, as empresas investirão até 10% de seus orçamentos de tecnologia em recursos essenciais, como agentes autônomos que realizam tarefas complexas de forma amplamente independente, nos próximos três a cinco anos. Esse desenvolvimento pode abrir novas fontes de receita e aumentar significativamente a eficiência dos sistemas de IA.

Avaliação crítica da situação do mercado

Tempo de possível formação de bolhas

A questão crucial é: estamos a anos ou meses do estouro da bolha? Henry Blodget responde sucintamente: "Estamos em 1996 ou 1999?" Não há uma resposta definitiva, mas os indicadores mostram paralelos e diferenças importantes com a era das pontocom.

O Deutsche Bank alerta para uma verdade bizarra por trás do boom econômico dos EUA: sem os enormes investimentos em IA, os EUA já estariam em recessão. George Saravelos expressa isso de forma chocante : "As máquinas de IA estão literalmente salvando a economia dos EUA". O crescimento econômico não vem de aplicações revolucionárias de IA, mas simplesmente da construção da infraestrutura para gerar capacidade de IA.

Sustentabilidade dos desenvolvimentos atuais

O estudo da Bain & Company lança um holofote crítico sobre a sustentabilidade da atual euforia da IA. Embora o uso de modelos de linguagem e outras aplicações esteja crescendo rapidamente em todo o mundo, os ganhos de eficiência e as novas fontes de receita prometidos são, até o momento, insuficientes para cobrir os investimentos gigantescos.

O que é particularmente problemático é que muitas empresas de IA ainda não conseguem monetizar seus produtos com sucesso. A OpenAI, por exemplo, não espera fluxos de caixa positivos antes de 2029. Outros gigantes do setor também priorizam o crescimento em detrimento da lucratividade e esperam economias de escala futuras.

Cenários e impactos potenciais

Cenário de uma recessão controlada

Na melhor das hipóteses, a indústria de IA poderia se estabilizar por meio de avanços tecnológicos e novos modelos de negócios. A introdução de publicidade em serviços de IA como o ChatGPT poderia abrir novas fontes de receita. As projeções preveem que a OpenAI poderia gerar bilhões em receita com a "monetização para usuários gratuitos" a partir de 2026, chegando a US$ 25 bilhões até 2029.

A maturidade gradual da tecnologia pode levar a modelos de negócios sustentáveis. Modelos de raciocínio capazes de raciocínio complexo e ações semelhantes às de agentes exigem centenas a milhares de vezes mais poder computacional, mas também podem justificar preços correspondentemente mais altos.

Cenário de queda do mercado

Na pior das hipóteses, uma crise de IA poderia causar estragos semelhantes aos da bolha das pontocom. Os mercados de ações e o mercado imobiliário comercial seriam duramente atingidos, projetos gigantescos de data centers seriam vendidos por preços absurdamente baixos e centenas de startups e provedores de serviços iriam à falência.

O déficit de financiamento de US$ 800 bilhões previsto pela Bain & Company pode levar à consolidação do setor. Apenas as empresas financeiramente mais fortes sobreviveriam, enquanto provedores menores e startups poderiam desaparecer do mercado.

Queda ou correção controlada? Os anos críticos da IA

O setor de IA está em um ponto crítico de inflexão. Embora os paralelos com a bolha das pontocom sejam inconfundíveis – avaliações astronômicas, modelos de negócios pouco claros e uma lacuna crescente entre investimentos e receitas – também existem diferenças importantes. A tecnologia de IA já demonstra aplicações e benefícios concretos, o financiamento é em grande parte fornecido por gigantes da tecnologia lucrativas e o mercado está menos dependente de investidores de varejo.

O desafio está em monetizar com sucesso os enormes investimentos. Empresas como a OpenAI precisam provar que conseguem transformar suas perdas bilionárias em lucros sustentáveis. O desenvolvimento de modelos de IA de baixo custo por provedores como a DeepSeek aumenta ainda mais a pressão e pode levar a uma guerra de preços que complica ainda mais a lucratividade.

Se a bolha da IA ​​evoluirá para uma correção controlada ou para uma queda drástica, dependerá da capacidade do setor de desenvolver modelos de negócios viáveis ​​em tempo hábil. Os próximos anos mostrarão se a inteligência artificial corresponderá às suas enormes expectativas ou se testemunharemos uma repetição do desastre das pontocom. A resposta à pergunta "É 1996 ou 1999?" determinará o destino de trilhões de dólares em investimentos e o futuro do setor de tecnologia.

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