A aceleração da IA e o metabolismo da Terra: extrativismo digital na era dos limites planetários

A narrativa dominante no ecossistema tecnológico global apresenta a Inteligência Artificial (IA) como um salto puramente concetual e desmaterializado - a derradeira vitória da informação sobre a matéria. No entanto, a análise rigorosa dos factos históricos e ambientais revela o oposto: a aceleração da IA é a Quinta Revolução Industrial, e, tal como as quatro que a precederam, assenta fundamentalmente num aumento exponencial do consumo de energia, água e matérias-primas físicas.

1. Perspectiva Histórica: das máquinas a vapor aos agentes autónomos

Cada grande revolução industrial redefiniu a relação da humanidade com a energia e os recursos do planeta. Esta evolução histórica pode ser acompanhada através dos seus marcos fundamentais:

• Primeira Revolução Industrial (Finais do Séc. XVIII): A invenção da máquina a vapor por James Watt substituiu o trabalho muscular e animal pelo carvão mineral. Esta transição marcou o início da dependência maciça dos combustíveis fósseis e da mecanização da produção têxtil e metalúrgica.
• Segunda Revolução Industrial (Finais do Séc. XIX): O advento da rede elétrica, do motor de combustão interna e do processamento em grande escala de aço. A produção em cadeia (Fordismo) acelerou a urbanização e deu origem às primeiras multinacionais do setor energético e automóvel.
• Terceira Revolução Industrial (Década de 1970): A transição do analógico para o digital impulsionada pelos semicondutores, pela computação pessoal e, posteriormente, pela criação da World Wide Web. Inicia-se a perceção ilusória de que a informação é desmaterializada.
• Quarta Revolução Industrial (Anos 2000 / 2010): A hiperconectividade global, os smartphones e a centralização de monumentais massas de dados em data centers remotos. O poder computacional passou a ser vendido como um serviço de utilidade pública (computação em nuvem).
• Quinta Revolução Industrial (Década de 2020): A transição do processamento passivo de informação para a geração autónoma e cognitiva. Exige uma reconfiguração física do planeta, dominada pela corrida às GPUs de alta densidade, energia dedicada (incluindo pequenos reatores modulares) e consumo maciço de água potável.

2. A mente dos Arquitetos do aceleracionismo (e/acc)

Para compreender a trajetória desta nova revolução, é fundamental analisar a visão de mundo dos executivos e ideólogos que lideram o ecossistema de Silicon Valley:

1. Jensen Huang (NVIDIA): Encara a infraestrutura como o novo petróleo. Na perspetiva de Huang, não estamos a construir software, mas sim "Fábricas de IA" (AI Factories). A lei da física superou a Lei de Moore, e a única resposta viável é o escalamento contínuo de clusters gigantescos de GPUs em arquiteturas altamente integradas.
2. Sam Altman (OpenAI): Opera sob a premissa de que a Inteligência Artificial Geral (AGI) é uma inevitabilidade histórica e que a escassez de computação é o único gargalo real. Esta visão justifica investimentos em infraestruturas energéticas de grande escala (como a fusão nuclear), argumentando que o custo ecológico do treino de modelos é negligenciável quando comparado com a eventual capacidade da IA de "resolver" as crises planetárias.
3. Marc Andreessen (Andreessen Horowitz) e o Movimento e/acc: O Effective Accelerationism (Aceleracionismo Efetivo) defende que parar ou regular o progresso tecnológico é moralmente errado. A premissa central de Andreessen é que qualquer desaceleração condenará a humanidade à estagnação; assim, os impactos colaterais do extrativismo presente devem ser aceites em prol da abundância tecnológica futura.

3. A ilusão da imaterialidade e o impacto planetário

Vivemos imersos na narrativa da imaterialidade. Vende-se a Inteligência Artificial como uma entidade etérea . uma "nuvem" de conhecimento onde algoritmos limpos processam informação sem deixar rasto no mundo físico. Contudo, por trás de cada modelo de linguagem, de cada gerador de imagem e de cada infraestrutura de supercomputação existe uma engrenagem profundamente material, extrativa e metabolicamente devastadora. A aceleração da IA não é apenas uma corrida de software; é uma aceleração da exploração física do planeta.

4. O que é a aceleração da IA?

A aceleração da IA manifesta-se em três frentes interligadas:

1. Aceleração computacional: a capacidade exigida para treinar e manter grandes modelos de linguagem (LLMs) cresce a um ritmo que ultrapassa a tradicional Lei de Moore. A procura por GPUs (unidades de processamento gráfico) e chips de alta densidade exige data centers gigantescos com consumo energético desenfreado, equivalente ao de pequenas cidades.
2. Aceleração extrativista: a construção e renovação constante de hardware dependem da extração maciça de minérios críticos - cobre, lítio, cobalto, níquel, gálio e terras raras -, intensificando o extrativismo nas regiões mais vulneráveis do Sul Global.
3. Aceleração ideológica (e/acc): impulsionado por setores de Silicon Valley, o chamado "Aceleracionismo Efetivo" defende que o desenvolvimento tecnológico deve avançar sem travões éticos, regulatórios ou ambientais, na ilusão irrealista de que a própria tecnologia resolverá, no futuro, os colapsos que provoca no presente.

5. A colisão entre o algoritmo e a biosfera

A aceleração digital concorre diretamente com os recursos indispensáveis à transição energética. A mesma corrida aos minerais que alimenta os data centers de IA é a que abastece as baterias dos veículos elétricos e os painéis solares, sobrecarregando ecossistemas frágeis em salinas, zonas húmidas e florestas tropicais.

Adicionalmente, a refrigeração desses servidores exige milhões de litros de água potável, frequentemente retirados de aquíferos em regiões afetadas pela seca. A promessa de uma economia desmaterializada revela-se, assim, o seu oposto: um acelerador da rutura metabólica da Terra.

6. Convergência com as análises do BioTerra

Esta perspetiva reflete diretamente as análises e denúncias já detalhadas em artigos publicados no blogue BioTerra:

1. Geopolítica e dependência do Silício: No artigo Por que razão Taiwan é o coração da IA mundial e o ponto de rutura geopolítica, expõe-se como o monopólio da TSMC concentra no ecossistema físico taiwanês mais de 90% da produção de semicondutores de ponta, criando um gargalo onde a pressão sobre a água e a energia expõe a vulnerabilidade planetária da infraestrutura de IA.
2. A pegada hídrica e os megaprojetos locais: A análise efetuada em Inteligência Artificial e água: a fatura invisível e em O Telhado Chegava alerta expressamente para o caso paradigmático de Sines. O mega-campus de data centers ilustra a forma como o extrativismo hídrico e energético é importado para o território nacional para processar dados em grande escala (Big Data) provenientes do outro lado do Atlântico.
3. A falácia do mercado e a alternativa ecossocialista do decrescimento: Os artigos A bolha da inteligência artificial vai mesmo rebentar?, O ecossocialismo do decrescimento na era da Inteligência Artificial e A ilusão do consumo e o silêncio da extinção desconstruíram o mito tecnocrático, propondo a sobriedade e o controlo democrático frente à especulação financeira do capital digital.

5. Desmitificar o "Crescimento Verde" digital

Não podemos responder à crise ecológica com o mesmo pensamento produtivista que a originou. Submeter o desenvolvimento sociotécnico ao controlo democrático, exigir a soberania digital e aplicar os princípios do decrescimento e da sobriedade computacional são passos urgentes. A capacidade computacional do planeta deve ser direcionada para prioridades sociais e ecológicas reais — como a modelação climática e a saúde pública — e não para a especulação financeira ou o consumo desenfreado.

Referências Bibliográficas e Leituras Recomendadas

1. Livros e Monografias (E-books e Edições Impressas)

• Crawford, Kate (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press. (A obra de referência sobre a pegada extrativa, o consumo hídrico e a exploração laboral nos bastidores da IA).
• Hickel, Jason (2020). Less is More: How Degrowth Will Save the World. Heinemann / Penguin. (Fundamentação teórica do decrescimento e da rutura metabólica aplicável à crítica do hiperprodutivismo tecnológico).
• Taffel, Sy (2019). Digital Media Ecologies: Materiality, Sustaining Systems and Computational Capitalism. Bloomsbury Academic. (Análise profunda do ecossistema de hardware, resíduos eletrónicos e da ecologia política da computação).
• Murdock, Graham & Brevini, Benedetta (Orgs.) (2019). Carbon Capitalism and Communication: Confronting Climate Crisis. Palgrave Macmillan. (Estudo focado na infraestrutura pesada das telecomunicações e da nuvem no contexto do capitalismo fóssil).
• Saito, Kohei (2022). Marx in the Anthropocene: Towards the Idea of Degrowth Communism. Cambridge University Press. (Exame da crise ecomaterialista e da necessidade de submeter os meios de produção tecnológica ao controlo ecológico democrático).

2. Artigos Académicos e Relatórios de Investigação

• Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, M., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?. In Proceedings of the 2021 ACM FAccT Conference (pp. 610–623). (O artigo seminal que alertou para os custos ambientais, energéticos e sociais do escalamento desenfreado de LLMs).
• Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 3645–3650). (Quantificação rigorosa das emissões de CO₂ e do consumo energético associados ao treino de modelos de linguagem).
• Li, P., Yang, J., Islam, M. A., & Ren, S. (2023). Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models. arXiv preprint arXiv:2304.03271. (A análise empírica fundamental que revelou o consumo hídrico direto e indireto no arrefecimento de data centers durante o treino do GPT-3 e similares).
• Agência Internacional de Energia (IEA) (2024). Electricity 2024: Analysis and Forecast to 2026. IEA Publications. (Relatório oficial sobre a projeção de duplicação do consumo global de eletricidade pelos data centers e ecossistemas de IA até 2026).
• Pitron, Guillaume (2018). La guerre des métaux rares: La face cachée de la transition énergétique et numérique. Éditions Les Liens qui Libèrent. (Investigação sobre a cadeia de abastecimento de terras raras, lítio e cobalto na transição digital).

3. Ensaios, Manifesto e Crítica Sociotécnica

Andreessen, Marc (2023). The Techno-Optimist Manifesto. Andreessen Horowitz (a16z). (O manifesto fundacional da ideologia aceleracionista e/acc, útil para a análise crítica dos seus pressupostos).

4. BioTerra (2026). Arquivo Temático de Crítica Ecossocialista do Decrescimento e Sobriedade Digital.

• Por que razão Taiwan é o coração da IA mundial e o ponto de rutura geopolítica
• Inteligência Artificial e água: a fatura invisível
• O Telhado Chegava
• A bolha da inteligência artificial vai mesmo rebentar?
• O ecossocialismo do decrescimento na era da Inteligência Artificial
• A ilusão do consumo e o silêncio da extinção

A bolha da inteligência artificial vai mesmo rebentar? O alerta do BCE e o dilema das gigantes de tecnologia

Há meses que os peritos e analistas do ecossistema tecnológico avisam que a bolha da Inteligência Artificial está prestes a rebentar. Contudo, olhando para a disparidade entre o investimento e o retorno financeiro real, torna-se evidente que o mercado já entrou numa fase clara de desaceleração e reajuste.

A narrativa de que mesmo empresas consolidadas como a Google enfrentam dificuldades em rentabilizar a IA reflete um problema estrutural no setor. Embora seja um mito que a Alphabet (dona da Google) tenha registado prejuízos trimestrais globais - mantendo-se como uma das empresas mais lucrativas do mundo -, a verdade é que os custos de infraestrutura exigidos pela IA generativa estão a pressionar fortemente as margens de lucro de todas as gigantes tecnológicas.

A matemática por trás desta crise de expectativas é simples. Estima-se que tenham sido investidos mais de 2 triliões de dólares à escala global em centros de dados, processadores e modelos de linguagem. No entanto, as receitas diretas geradas por serviços de IA permanecem numa fração muito reduzida desse valor. O investimento em capital (Capex) para infraestrutura de IA (centros de dados, energia e chips) ascende a centenas de milhares de milhões de dólares, enquanto as receitas diretas geradas por subscrições e APIs ainda crescem a um ritmo muito mais lento. Processar uma pesquisa ou tarefa através de um modelo de linguagem avançado custa substancialmente mais do que uma pesquisa tradicional na web, o que pressiona as margens de lucro mesmo com uma adoção massiva por parte dos utilizadores. À medida que as empresas tentam integrar estas ferramentas nos ecossistemas empresariais e nos smartphones, a pergunta impõe-se: quem vai pagar a conta a longo prazo?

A Nvidia continua a registar receitas recorde. No entanto, a sua rentabilidade a longo prazo depende diretamente de os seus clientes (Microsoft, Alphabet, Meta, Amazon) encontrarem modelos de negócio sustentáveis para rentabilizar essa capacidade computacional.

Esta incerteza operacional começou a ecoar nas instâncias reguladoras internacionais. Num relatório assinado por investigadores do Banco Central Europeu, a instituição emitiu um aviso formal sobre o risco de uma correção severa nos mercados acionistas dos Estados Unidos. O BCE traça um paralelo direto com anteriores expansões tecnológicas - como a bolha dot-com do final dos anos 90 ou o boom ferroviário do século XIX -, sublinhando que as atuais avaliações de mercado em Wall Street estão muito próximas de picos históricos irrealistas.

O grande perigo assinalado pelo regulador europeu reside no efeito de contágio sistémico. Embora a adoção da IA na Zona Euro seja mais moderada, os cidadãos e as instituições europeias têm uma exposição estimada em mais de 440 mil milhões de euros em ações tecnológicas norte-americanas através de fundos de pensões, seguradoras e instrumentos de poupança. Se a bolha rebentar em Nova Iorque, o impacto financeiro será sentido de forma direta na economia real do continente europeu.

Concluindo, a situação atual não significa o fim da Inteligência Artificial enquanto tecnologia transformadora, da mesma forma que o colapso do ano 2000 não destruiu a Internet. O mercado está sim a atravessar uma transição inevitável: o fim do capital especulativo ilimitado e a entrada numa fase de disciplina financeira, onde apenas as empresas capazes de demonstrar utilidade real e modelos de negócio rentáveis conseguirão sobreviver.

A anatomia do megaplano de 500 mil milhões da Nvidia com Wall Street

A Nvidia quer pôr Wall Street a financiar a próxima era da inteligência artificial como se financia uma casa ou uma estrada, mobilizando 500 mil milhões para chips, energia e centros de dados.

1. Nvidia lançou um projeto ambicioso para mobilizar mais de 500 mil milhões de dólares em capital, envolvendo seis grandes gestoras financeiras para financiar infraestruturas de inteligência artificial.
2. O plano visa transformar os chips gráficos da Nvidia em ativos financeiros estáveis, equiparando-os a infraestruturas tradicionais, o que pode revolucionar o financiamento na área da IA.
3. Apesar do otimismo, o projeto enfrenta incertezas, como a falta de contratos assiandos e a necessidade de garantir a viabilidade dos investimentos em um mercado volátil.

ANvidia lançou um desafio a seis das maiores gestoras de capital do mundo para, em conjunto, desenharem um projeto de financiamento que pretende mobilizar mais de 500 mil milhões de dólares em capital para sustentar a construção de infraestruturas de inteligência artificial (IA).

O anúncio foi feito na segunda-feira através de memorandos de entendimento assinados entre a fabricante de chips e cada uma das seis instituições — Apollo Global Management, Blackstone, Blackrock, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs e KKR — e apresentado ao vivo num painel conjunto na CNBC, algo raro entre concorrentes diretos do setor financeiro.

A ideia nasceu de uma abordagem direta de Jensen Huang aos parceiros financeiros. “Foi o Jensen que nos abordou. Temos uma crença profunda e muita confiança na NVIDIA e no que estão a fazer”, revelou David Solomon, presidente executivo do Goldman Sachs, explicando que o co-fundador da Nvidia colocou a proposta em cima da mesa e pediu à banca de investimento de Wall Street para ajudar a estruturar o acesso ao capital necessário.

O conceito central do plano multimilionário da tecnológica assenta na tentativa de transformar os chips gráficos da Nvidia, até agora vistos como equipamento tecnológico com depreciação rápida, num ativo financeiro com características semelhantes às de infraestruturas físicas tradicionais, como estradas com portagem ou imóveis comerciais.

“Esta é realmente a primeira vez que os chips tecnológicos se tornam uma classe de ativos investível. É um conceito muito grande porque estes sistemas informáticos não são como os nossos computadores pessoais ou como os nossos telemóveis. São agora ativos geradores de receita. São produtivos, têm uma vida longa, são fungíveis, são flexíveis”, referiu Jesen Huang.

O co-fundador da Nvidia insiste que a computação passou a fazer parte da infraestrutura básica das economias, no mesmo plano da eletricidade ou da rede elétrica.

“No fundo, o que é diferente nesta indústria e nesta forma de fazer computação é que o computador passou a ser parte da infraestrutura, como a eletricidade, como a Internet. E por isso é preciso pensar nisto como infraestrutura e construí-la de acordo com essa lógica”, afirmou o gestor, alertando ainda que cada gigawatt de capacidade instalada custa entre 50 mil milhões e 60 mil milhões de dólares, uma fatura que junta terrenos, energia, sistemas de arrefecimento e a própria computação.

Como vai funcionar o mecanismo de financiamento

A estrutura do projeto montado pela Nvidia, visto por muitos como inovadora, separa-se do modelo que a empresa tem usado, desde logo por não envolver capitais próprios das empresas mas dinheiro de terceiros (fundos de pensões, seguradoras e outros investidores institucionais) que será canalizado através das seis gestoras parceiras.

O modelo poderá permitir a alguns clientes financiar centros de dados e hardware sem suportarem integralmente o investimento nos seus próprios balanços. A lógica financeira que sustenta o projeto assenta na equiparação da computação a um ativo com garantias reais, algo já comum noutras classes de crédito.

“Os mercados de capitais têm sido, há muito tempo, mercados de financiamento garantido por ativos. (…) O que estamos a começar a ver é, de certa forma, financiamento baseado em ativos contra esta infraestrutura. Isso não é surpreendente, porque estes são ativos reais, têm valor real”, referiu David Solomon, CEO do Goldman Sachs, lembrando que há 9 biliões de dólares em fundos do mercado monetário norte-americano e mais de 100 biliões de dólares em ações cotadas nos EUA disponíveis para serem canalizados para este tipo de ativo.

Na prática, os chips e a infraestrutura à volta da inteligência artificial funcionam como colateral, à semelhança do que acontece quando um banco financia a compra de uma casa ou de um terreno, olhando não apenas para o risco de crédito do comprador, mas também para o valor do próprio bem.

“Podemos pensar nisto como um fluxo de receita, e podemos titularizá-lo ou efetivamente dividir esse risco e vendê-lo a investidores que queiram participar em qualquer ponto dessa cadeia”, explicou Waldemar Szlezak, responsável global de infraestruturas digitais da KKR. É esta divisão do risco por diferentes níveis de investidores, à semelhança do que acontece nos títulos hipotecários, que permite à Nvidia falar de uma nova classe de ativos.

Para que esse colateral tenha valor duradouro, a Nvidia terá de garantir que o equipamento financiado não perde utilidade caso o cliente original deixe de conseguir pagar.

“As arquiteturas dos sistemas vão ser especificadas de forma que, quando sabemos que vão ser implementadas, possamos melhorá-las continuamente — trazendo para elas todo o tipo de modelos de inteligência artificial fungíveis e flexíveis — e, se alguma coisa correr mal, outra empresa pode assumir o equipamento e operá-lo”, detalhou Jensen Huang.

Isto significa que os sistemas serão construídos segundo especificações uniformes da Nvidia, precisamente para que outra empresa possa assumir a operação do equipamento sem perda de valor caso o mutuário original falhe. Isso é ainda alicerçado na ideia de a própria Nvidia poder assumir uma parte limitada do risco das operações até 125 mil milhões de dólares, o equivalente a 25% do volume potencial de financiamento.

Apesar do otimismo, o anúncio do plano da Nvidia ficou, para já, limitado a memorandos de entendimento, e a experiência recente da própria Nvidia em projetos de investimento levanta dúvidas sobre a rapidez com que estes anúncios se convertem em capital aplicado.

Ainda assim, cada uma das seis instituições financeiras de Wall Street parceiras da Nvidia neste megaplano manterá total autonomia sobre as suas decisões de concessão de crédito, com a tecnológica a funcionar essencialmente como intermediária entre os clientes que precisam de capital e os financiadores dispostos a fornecê-lo.

“É o Jensen que está a liderar isto, a criar estruturas, porque há centenas de biliões de dólares de dinheiro no mundo”, esclareceu Bruce Flatt, CEO da Brookfield, resumindo assim o papel de Jesen Huang na criação deste mercado ainda inexistente.

Larry Fink, lendário CEO da Blackrock, foi mais longe e traçou um paralelo histórico direto com o nascimento de outro mercado de dívida garantida por ativos. “Isto é apenas o início, tal como foi quando comecei no mercado de títulos garantidos por hipotecas, nos anos 1970. E olho para isto como o futuro seguinte da engenharia financeira.”

A comparação feita por Larry Fink, que trabalhou no mercado de títulos garantidos por hipotecas desde os anos 1970, introduz um paralelo inevitável com os produtos financeiros que estiveram no centro da crise.

Efeito dominó nos mercados e na indústria da IA

Os beneficiários diretos deste financiamento serão os grandes operadores de armazenamento na cloud, laboratórios de inteligência artificial, startups que operam com ferramentas de IA e empresas que constroem centros de dados equipados com hardware da Nvidia

Jesen Huang lembrou que só nos últimos seis meses foram investidos globalmente cerca de 500 mil milhões de dólares em startups de IA, mas reconhece que ainda não há datas fixas para os primeiros acordos firmados do projeto, atribuindo essa tarefa às próprias gestoras. “Isso depende agora deles, temos de trabalhar arduamente, há muita coisa em preparação”, referiu o líder da Nvidia, sublinhando que “a procura não é o problema”.

Apesar do otimismo transmitido, o anúncio ficou, para já, limitado a memorandos de entendimento, sem contratos assinados nem detalhes sobre taxas de juro, tipos de mutuários ou calendário de execução. E a experiência recente da própria Nvidia em projetos de investimento levanta dúvidas sobre a rapidez com que estes anúncios se convertem em capital efetivamente desembolsado.

Basta lembrar que há cerca de 11 meses, a empresa anunciou um investimento de até 100 mil milhões de dólares na OpenAI para apoiar a construção de 10 gigawatts de capacidade, um plano que nunca chegou a materializar-se na forma originalmente descrita, embora a Nvidia tenha acabado por injetar 30 mil milhões de dólares na ronda de financiamento recorde fechada pela OpenAI este ano.

Agências de notação de risco como a Moody’s têm alertado para que o nível de despesas de capital no campo da inteligência artificial está a comprimir os fluxo de caixas e a empurrar as gigantes tecnológicas para maiores níveis de endividamento.

Além disso, o anúncio surge poucas semanas depois de um período de nervosismo nos mercados globais, em que investidores começaram a questionar se o investimento massivo das grandes tecnológicas em inteligência artificial se traduzirá em retorno proporcional.

Um dos investidores mais céticos em relação aos megaprojetos em IA é Michael Burry, conhecido pela aposta contra as hipotecas subprime na crise financeira de 2007-2009, que acusou empresas como Meta, Oracle, Microsoft, Google e Amazon de sobrestimar a vida útil dos seus chips de inteligência artificial e de subestimar a respetiva depreciação.

Também recentemente, agências de notação de risco como a Moody’s alertaram para que o nível de despesas de capital está a comprimir os fluxos de caixa e a empurrar as gigantes tecnológicas para maiores níveis de endividamento.

A analogia com o mercado hipotecário, evocada pelo próprio Larry Fink ao comparar o momento atual com o nascimento da titularização hipotecária nos anos da década de 1970, é também motivo de cautela entre analistas, porque foi precisamente o empacotamento de hipotecas subprime em produtos financeiros vendidos a investidores que esteve na origem do colapso financeiro de há quase duas décadas.

Nenhum dos participantes no painel da CNBC abordou diretamente esse paralelo mais desconfortável, ainda que vários tenham admitido riscos: Jim Zelter reconheceu que “vai haver excessos, vai haver recuos”, defendendo que a pluralidade de intervenientes no projeto ajuda a limitar o risco de concentração.

David Solomon foi na mesma linha ao admitir que nem todos os apostadores sairão vencedores, notando que “vai haver grandes empresas que vencem. Vai haver grandes empresas que acabam por não ser aquilo que as pessoas esperavam”

Outro ponto de destaque prende-se com a natureza circular deste tipo de operações, dado que a Nvidia ajuda os seus próprios clientes a obter financiamento para comprar os seus próprios chips, o que reforça as receitas da fabricante, mas também levanta preocupações sobre riscos concentrados no setor.

O plano da Nvidia promete abrir aos pequenos investidores uma via de acesso a um mercado que, até agora, esteve praticamente confinado a capital privado, uma vez que a maioria dos grandes laboratórios de inteligência artificial permanece por cotar em bolsa.

O comentador Steve Eisman, célebre pela aposta contra o mercado hipotecário retratada em “The Big Short“, de Michael Lewis, questionou recentemente numa entrevista à CNBC se a negociação em torno da inteligência artificial já não domina por completo o mercado bolsista, incluindo a banca que financia esta vaga de investimento, algo que Solomon considerou parcialmente correto, mas atribuiu também a um crescimento genuíno dos resultados das empresas do índice S&P 500. Larry Fink admitiu ainda que há resistência social ao avanço acelerado dos centros de dados, referindo uma moratória decretada pelo governador do seu próprio estado sobre este tipo de construções, e defendeu a necessidade de demonstrar que o investimento beneficia comunidades além dos investidores institucionais.

Bruce Flatt, por seu lado, sublinhou que o fator mais limitante de todo o processo não é o capital, mas o acesso a energia, apontando para 14 centrais nucleares atualmente em construção nos EUA e outras 40 planeadas, num setor que continua a demorar anos a expandir-se.

Para os pequenos investidores, o plano da Nvidia promete abrir uma via de acesso a um mercado que, até agora, esteve praticamente confinado a capital privado, uma vez que a maioria dos grandes laboratórios de inteligência artificial permanece por cotar em bolsa. Larry Fink adiantou que a Blackrock vai combinar financiamento privado e público, incluindo fundos de pensões de todo o mundo, com o objetivo de dar acesso a um investimento de retorno de longo prazo e elevada qualidade de crédito.

John Gray apontou a Coreweave como exemplo de uma empresa que começou por recorrer a capital privado e, depois da entrada em bolsa em março do ano passado, passou a ter acesso a outras fontes de financiamento, um percurso que John Gray espera repetir-se com a Anthropic e a OpenAI, caso avancem com a abertura do capital em bolsa.

Ao longo de toda a cadeia da inteligência artificial, o efeito esperado é o de acelerar a disponibilidade de capital para os operadores de centros de dados, fabricantes de equipamento, empresas de energia e fornecedores de componentes como memórias, sistemas de refrigeração ou conectores, áreas que Jesen Huang identificou como os principais pontos de estrangulamento da oferta atual.

O CEO da Nvidia insistiu que o caráter transversal da inteligência artificial reduz o risco do investimento, precisamente por a tecnologia não depender de um único setor, notando que “por ser multissetorial, o facto de termos uma plataforma que é fungível em todos os setores reduz efetivamente o risco do investimento e torna esta infraestrutura muito mais investível”.

Fica, no entanto, por comprovar se a procura projetada se mantém ao ritmo atual e se os laboratórios de inteligência artificial, muitos deles ainda sem lucros consolidados, conseguirão gerar o retorno necessário para justificar o volume de crédito que Wall Street se prepara agora para mobilizar.

A Guerra da IA e o Mito da Missão: Por que os engenheiros escolhem o dinheiro às custas da ideologia

Anthropic CEO Dario Amodei weighed in on where the AI race is headed in a new essay [2024]

A recente polémica gerada por fugas de informação sobre Dario Amodei, cofundador e CEO da Anthropic, veio desmantelar a ideia romantizada da "missão ética" no mundo da Inteligência Artificial. Quando se soube do descontentamento do executivo com novos funcionários motivados por salários astronómicos - e não pela causa da segurança tecnológica -, a internet não perdoou. A notícia foi avançada pela AXIOS AI's talent wars have a loyalty problem. Uma fonte familiarizada com o assunto disse ao Axios que o CEO da Anthropic, Dario Amodei, expressou preocupação com a chegada de novos talentos à empresa motivados pelo salário em vez da missão . Como noticiado pelas reações irónicas ao caso de Dario Amodei, choveram piadas nas redes sociais. Afinal, ver um líder multimilionário parecer chocado com o facto de as pessoas trabalharem a troco de dinheiro gerou tiradas inevitáveis como "Última hora: CEO descobre que os trabalhadores pagam as contas em dólares e não com a missão da empresa". Analistas do setor, como o engenheiro Gergely Orosz, foram diretos à ferida: a Anthropic é das empresas que mais inflaciona os salários para desviar talentos da Google ou da Meta. Se o objetivo era testar a devoção ideológica dos candidatos, bastava pagar abaixo da média do mercado e ver quem sobrava.

No fundo, esta tensão salarial é apenas o sintoma visível de algo muito maior. No relatório oficial da tecnológica sobre a sua posição relativamente aos modelos de pesos abertos (open-weights), o próprio Dario Amodei deixa claro que a corrida à IA se tornou uma questão de soberania e segurança nacional contra potências como a China. É esta pressão geopolítica que força as grandes empresas a disputar os melhores cérebros do mundo a qualquer custo, criando um fosso gigante entre os discursos públicos dos executivos e os bastidores do mercado.

Esta batalha pelo futuro da tecnologia dividiu as figuras de topo do setor em duas filosofias opostas:

De um lado, os líderes norte-americanos dividem-se entre o controlo e a abertura.

1. Dario Amodei (CEO da Anthropic) defende modelos fechados para travar a espionagem e o contrabando de chips;
2. Sam Altman (CEO da OpenAI) continua a puxar pela escala gigante e proprietária, pagando pacotes milionários para reter a equipa;
3. Mark Zuckerberg (CEO da Meta) aposta as fichas todas no código aberto com o Llama para travar o monopólio dos concorrentes; e
4. Jensen Huang (CEO da Nvidia) incentiva o ecossistema aberto, garantindo que a procura por semicondutores continua em alta.

Do outro lado, a resposta da China tem sido fulminante.

1. Liang Wenfeng (Fundador da DeepSeek) chocou Silicon Valley ao provar que é possível criar modelos de topo com uma fração do orçamento americano;
2. Yang Zhilin (CEO da Moonshot AI) destaca-se na corrida aos modelos capazes de processar volumes massivos de texto;
3. Zhang Peng (CEO da Zhipu AI) lidera a aposta na autonomia tecnológica chinesa;
4. Eddie Wu (CEO do Alibaba Group) massificou a distribuição da família aberta Qwen;
5. Liang Rubo (CEO da ByteDance) acelerou a integração da IA nas aplicações de consumo;
6. Robin Li (CEO do Baidu) mantém a aposta no ecossistema proprietário ERNIE; e
7. Pony Ma (CEO da Tencent) canalizou o modelo Hunyuan para a máquina do WeChat.

As piadas que dominaram a internet revelam uma verdade desconfortável para os executivos de Silicon Valley: a Inteligência Artificial já não é um debate filosófico sobre salvar o mundo. Tornou-se o centro de uma guerra económica implacável onde o altruísmo serve para o discurso de imprensa, mas é a riqueza geracional que decide quem ganha a corrida aos melhores engenheiros. 

China morde os calcanhares dos EUA na corrida à IA. "A questão é quanto tempo é que esta liderança se vai manter"

A estratégia está longe de ser de agora. Começou há duas décadas e está a dar cada vez mais frutos. Só no último mês, multiplicaram-se as notícias de que a China ocupa o lugar cimeiro numa série de setores de Investigação & Desenvolvimento, da produção de chips avançados ao registo de patentes, da exploração espacial à matemática.

O desenvolvimento científico e tecnológico tem sido de tal forma que, numa sondagem do Pew Research publicada no mês passado, um número recorde de norte-americanos considerou que o líder global em Inteligência Artificial (IA) é a China e não os EUA, com mais de um terço dos inquiridos a considerar isso mesmo, contra apenas 12% que consideram que são os Estados Unidos quem vai à frente nessa corrida. Esta perceção, contudo, não corresponde à realidade, ressalta Bernardo Forbes Costa, professor da Nova School of Business and Economics especializado em ciência de dados e IA.

“Temos de ser claros: ao dia de hoje, a dominância no que toca à Inteligência Artificial reside nos Estados Unidos, o líder mundial são os EUA, em particular os laboratórios da Anthropic e da OpenAI, isso é claro para toda a gente”, garante o especialista. “A questão é quanto tempo é que isto vai durar e se realmente essa liderança se vai manter ao longo do tempo ou se vai haver dispersão", contrapõe. "Acho que há dinâmicas nesse sentido e há, sem dúvida, uma corrida a acontecer.”

A corrida está a ser tão frenética e a liderança dos EUA está tão ameaçada que, no espaço de uma semana, o The Guardian dedicou dois longos artigos ao assunto, referindo num primeiro momento a “dor de cabeça para Silicon Valley” enquanto a China “reduz a vantagem em relação aos EUA na corrida à IA” e, dias depois, como o debate sobre o futuro da IA está a “dividir Silicon Valley à medida que a China ganha terreno”.

Trump mostra decreto a lançar a Iniciativa IA, integrada num plano de ação de 5 mil milhões de dólares focado na desregulação do setor e no investimento em infraestruturas; ao mesmo tempo, está em curso um debate interno na administração norte-americana sobre os riscos associados a essa desregulação. 

“Se nós pensarmos no que gera valor para um país, temos três fatores – tecnologia, trabalho e capital - e quando falamos de IA, estamos a falar da primeira componente enquanto multiplicadora das outras duas”, explica Forbes Costa. “Quem tem maior acesso ao mesmo nível de capital e trabalho, e acesso a uma maior capacidade de tecnologia, tem um multiplicador maior e as suas economias irão crescer. É, sem dúvida, uma vantagem competitiva gigantesca - e o que a China fez foi dizer ‘OK, vamos competir, vamos tentar destronar os EUA e os laboratórios que estão na fronteira’, apostando no custo e na eficiência, fornecendo alternativas muito baratas ou praticamente gratuitas, modelos baratos e eficazes, para criar pressão competitiva nestes laboratórios e, por conseguinte, na economia americana, enquanto nos EUA a estratégia foi ‘vamos tentar ter o melhor modelo pelo preço mais caro’.”

Com ecos de estratégias passadas, em que a China conseguiu, em pouco tempo, tornar-se competitiva produzindo o mesmo que o Ocidente mas com custos mais baixos, a rota rumo à dominância em Inteligência Artificial está a começar a dar frutos. E os EUA estão preocupados. Há poucos dias, o Axios noticiou em exclusivo “a batalha secreta da administração Trump para combater a IA chinesa”, com base em “sinais” vindos do governo federal de que “poderá banir os modelos chineses de IA de ponta – uma medida de grande impacto que poderá consolidar o domínio da OpenAI e da Anthropic”.

Também esta intenção não é uma novidade, tendo em conta os esforços da administração Trump ao longo de 2025 para limitar ou proibir o acesso de laboratórios de IA chineses ao mercado norte-americano. De acordo com fontes ao Axios, no ano passado o Departamento do Comércio considerou incluir esses laboratórios na sua “Lista de Entidades”, uma medida que, na prática, bloquearia o acesso dos EUA aos mesmos sem uma licença, e a Agência de Segurança Nacional (NSA) e o gabinete do Diretor Nacional de Cibernética da Casa Branca também ponderaram emitir um alerta sobre as ameaças que estes laboratórios chineses representam, na prática desencorajando as empresas norte-americanas de utilizarem tecnologias norte-americanas.

Nada disso chegou a acontecer até dezembro, mas meio ano depois os esforços ganharam novo fôlego perante o lançamento do modelo Kimi 3 pela chinesa Moonshot IA há duas semanas. O modelo gerou uma tal procura que, em poucos dias, a empresa teve de suspender novos registos, fazendo deflagrar novas preocupações entre alguns funcionários do governo Trump e um choque destes com outros mais pró-competitividade.

“Autoridades governamentais ansiosas por evitar que as regulamentações sufoquem a inovação puseram a fim a todos estes esforços [mas] vozes importantes como a do ex-conselheiro da Casa Branca Siriam Krishnan abandonaram entretanto os seus cargos, e os defensores de uma postura mais conservadora em relação à segurança nacional tornaram-se mais incisivos”, escreve o portal de notícias. “Com esta mudança de pessoal – juntamente com a ascensão de empresas tecnológicas chinesas mais poderosas e novos receios em relação à cibersegurança – o movimento de proibição está novamente a ganhar força.”

Fonte aberta: benefícios vs. riscos

Estes esforços serviram de pano de fundo à carta aberta que uma série de tecnológicas norte-americanas, com a Microsoft à cabeça, publicaram no final de julho a defender a necessidade de ter uma IA de código aberto. Apenas a Anthropic não subscreveu a missiva. E mesmo dentro dos laboratórios há quem não concorde com a posição . caso de Dean W. Ball, diretor de futuros estratégicos na OpenAI, que recorreu à X para argumentar que abraçar a chamada IA de open-weights só iria beneficiar a China e conduzir ao “comunismo pleno da IA”.

“É interessante ver empresas, nomeadamente americanas, a apoiar esta posição”, refere Bernardo Forbes Costa. “Esta discussão sobre open-weight não é nova nem exclusiva da IA, sendo a premissa a de que, se a ciência, por exemplo, for aberta, e estiver disponível para todos, isso promove o desenvolvimento científico e gera valor para a sociedade como um todo”, adianta, dando como exemplo as vacinas contra a Covid-19, que envolveu um “esforço aberto a nível mundial para colaborar e partilhar patentes”, tornando mais rápido o acesso à inoculação.

Enquanto especialista em IA e ciência de dados, Forbes Costa ressalta que esta aposta “não iria beneficiar só a China, mas também as empresas privadas, como a NVIDIA, a IBM, a Microsoft, em primeiro lugar porque vendem infraestrutura, ou seja, o modelo existe e é acessível, mas é preciso computação – havendo mais necessidade de modelos de IA, há mais necessidade de infraestrutura e de computação, o que faz com que estas empresas ganhem com isso”.

O laboratório norte-americano da Anthropic, que lidera a corrida da IA juntamente com a OpenAI, foi a única que não subscreveu a carta aberta divulgada em julho, na qual as tecnológicas pedem que se evite a "sobrerregulação" do setor e se aposte em modelos de fonte aberta. 

Mas isso, assume o especialista, acarreta os seus riscos, o que, em parte, explica a posição da equipa de Trump. “Se tivermos uma administração que é agressiva, se calhar mais nacionalista, que é mais protecionista daquilo que são os interesse americanos, e sendo este um fator determinante para o mercado económico global, vai ser uma prioridade e vamos ter uma abordagem mais protecionista destes fatores tecnológicos, pelo que não me surpreende que seja essa a postura.”

«Ainda assim, Forbes Costa contrapõe que existem formas de proteger os interesses fomentando a IA open-weight, porque “não temos necessariamente de disponibilizar tudo, nem de pôr de lado a vantagem competitiva das empresas americanas, podemos simplesmente ter quase como se fossem vários níveis de abertura com suficiente capacidade mas cientes dos riscos que pode ter para a sociedade”, argumenta. “É tal qual como termos uma fórmula química altamente aberta, com certeza haverá malfeitores que irão usar essa fórmula para criar armas químicas, neste caso cometer crimes com os modelos em particular. E portanto o que é preciso é regular.”

Aqui entra na equação a União Europeia que, sendo “uma região francamente muito pobre em termos de progresso tecnológico no que toca à IA”, não só teria a ganhar com tecnologia de fonte aberta, como já tem regulação implementada para acautelar potenciais riscos. Este domingo entrou em funcionamento uma unidade da Comissão Europeia criada há dois anos para reforçar ainda mais a regulação do setor, com um arsenal de poderes regulatórios destinados a supervisionar as ações de gigantes da IA, como as norte-americanas OpenAI e Anthropic, mas também das suas concorrentes chinesas, como a Moonshot e a Deepseek.

As frentes de batalha da administração Trump

A partir de agora, se os reguladores da UE não aprovarem determinadas ações das tecnológicas, terão o poder de aplicar multas e até mesmo bani-las do mercado comum, no âmbito do chamado AI Act, que Forbes Costa considera como “um conjunto de regulamentações muito exigente e sem cooperação total com o que se pratica nos EUA” – mas que tem levado a crescentes pressões da administração Trump sobre a UE para desregulamentar o setor.

“É preciso dar o devido valor à UE por ser organizada, por ter tido esta iniciativa de garantir que, sim, o processo existe, mas há gestão do seu impacto na sociedade, isso é excecional e realmente mostra que os valores europeus são fortes e benéficos para todos”, ressalta o especialista português. “Mas há aqui esta outra questão da competitividade que é preciso ter em conta, porque a cautela tem um custo – se realmente vivemos num mercado global em que todos temos acesso a uma ferramenta que existe, e que no caso foi feita nos EUA, o facto de irmos devagar ou com mais cautela prejudica-nos”.

Da mesma forma, também tem havido pressões vindas do outro lado do Atlântico para negociar com os EUA em detrimento da China, apesar de os chineses fornecerem alternativas igualmente boas mas mais baratas numa série de setores, como o dos carros elétricos – só em Portugal há seis marcas chinesas a circular, como ressalta Forbes Costa.

Há um ano, quando o governo português e a chinesa CALB anunciaram um enorme investimento em Sines para construir uma fábrica de baterias de lítio, Daniel S. Hamilton, do Diálogo Transatlântico sobre Comércio, Tecnologia e Segurança, já tinha ressaltado à CNN Portugal que “cada lado [EUA e UE] aborda a China a partir de uma posição estratégica diferente, com instrumentos e prioridades diferentes”. E isso também se aplica à IA.

Fontes dizem à Reuters que EUA e China vão discutir Inteligência Artificial antes da cimeira entre Donald Trump e Xi Jinping, marcada para 24 de setembro na Casa Branca; os detalhes desse encontro técnico ainda não são conhecidos.

Há duas semanas, cinco fontes com conhecimento das políticas da administração disseram à Reuters que os EUA e a China vão realizar conversações sobre IA em setembro, antes de uma antecipada cimeira entre Donald Trump e Xi Jinping na Casa Branca marcada para o dia 24 do mesmo mês. “À medida que as superpotências procuram formas de mitigar os riscos representados pelos modelos de fronteira – cada vez mais poderosos – desenvolvidos por ambos os lados”, refere a agência, “Pequim e Washington estão a avaliar como regular modelos avançados de IA que poderiam fortalecer as capacidades militares, viabilizar ataques cibernéticos a infraestruturas críticas e perturbar os mercados de trabalho”.

Quatro das cinco fontes dizem que este encontro vai ser liderado por Scott Bessent, o secretário norte-americano do Tesouro, com outras três a referirem que nada está ainda decidido - nem as identidades dos restantes participantes de ambos os lados, nem a agenda ou o local onde as conversas terão lugar. Questionado sobre o que Trump pretende debater com Xi na cimeira de finais de setembro após um encontro com o seu homólogo chinês na semana passada, o secretário de Estado de Trump escusou-se a adiantar informações, dizendo apenas que o objetivo é definir potenciais áreas de cooperação.

“O trabalho que precisamos de fazer agora, em setembro, é identificar quais são essas áreas, para que possamos lançar as bases para uma visita muito positiva, falámos muito sobre isso”, disse Marco Rubio aos jornalistas à saída da reunião com Wang Yi. “Há áreas de grandes divergências. Ambos os lados reconhecerão isso. Teremos de trabalhar nestas questões, e penso que essas diferenças existirão num futuro próximo. Obviamente defenderemos sempre os nossos interesse nacionais, e antecipo que eles façam o mesmo, da forma que os definem, mas penso que existem algumas áreas de potencial cooperação.”

Os media estatais chineses e os comentadores têm pintado a cimeira Trump-Xi de setembro como fruto dos receios dos EUA de que a China venha a ganhar vantagem na corrida global da IA. E com Pequim a morder-lhe os calcanhares, Washington está empenhado em fazer de tudo para manter a pole position na corrida mais importante e frenética desta era. A questão é que nada garante que vá continuar ao leme.

“Havendo esta iniciativa de openweight, de disseminação da tecnologia, mais depressa esta vantagem competitiva dos laboratórios norte-americanos se pode espremer e ficar cada vez mais reduzida, porque havendo mais modelos abertos e esse conhecimento gratuito acessível a todos, mais depressa a China pode convergir”, ressalta Bernardo Forbes Costa. “É por isso que a carta aberta, subscrita por algumas empresas, como a OpenAI, quase que de forma silenciosa, é tão interessante - e as medidas que a administração Trump está a ponderar surgem quase como uma contramedida face à disponibilização destes modelos de fonte aberta”.

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1. Paul Krugman - Porque é que toda a gente odeia a IA
2. A Grande Otimização: como a batalha entre a Nvidia, Elon Musk e as Big Techs vai financiar a Revolução Sustentável da IA

Abrandar ritmo e CEO de IA? Líder da OpenAI mudou opiniões

Numa recente participação num podcast, Sam Altman, o cofundador e CEO da OpenAI, mostra que - em menos de um ano - mudou de opinião em relação a dois assuntos que dizem respeito ao desenvolvimento de Inteligência Artificial.

CEO da OpenAI, Sam Altman, marcou presença no mais recente episódio podcast Invest Like the Best e afirmou que estava na altura de abrandar o desenvolvimento de Inteligência Artificial. As declarações contrastam com aquela que tem sido a posição defendida até aqui pelo líder da empresa responsável pelo ChatGPT.

“Talvez tenhamos de abrandar o ritmo de desenvolvimento de Inteligência Artificial para termos tempo suficiente, enquanto sociedade, para nos adaptarmos a alguns destes novos níveis de capacidade”, afirmou Altman, notando que ainda não sabe ao certo como este abrandamento poderia ser atingido.

A posição é um pouco diferente daquela que Altman defendeu há poucos meses, nomeadamente durante a sua participação na conferência US Infrastructure Summit da BlackRock, que teve lugar em março deste ano.

Nesta conferência, Altman falou sobre o facto de a Inteligência Artificial não ser uma tecnologia muito popular nos EUA, afirmando que está a ser culpada por praticamente todos os problemas - incluindo os despedimentos que têm sido feitos nos últimos meses em empresas tecnológicas.

No entanto, o CEO da OpenAI considerou que era importante seguir em frente no que diz respeito ao desenvolvimento de Inteligência Artificial, apontando que um abrandamento do ritmo poderia significar que os EUA ficariam para trás no que diz respeito à inovação.

“Se não avançarmos tão rapidamente como outros países na adoção [e Inteligência Artificial], penso que perderemos a vantagem que temos por sermos a potência económica que somos”, notou Altman na conferência. “E isso depende da rapidez com que as empresas a adotam. Depende da rapidez com que os nossos cientistas a adotam, da rapidez com que o nosso governo a adota”.

O CEO da OpenAI declarou ainda que “esta é uma oportunidade única em muitas gerações para realmente melhorar a economia” e de “reescrever algumas das regras da sociedade que não estão a funcionar à luz desta nova e incrível fonte de riqueza”.

IA a liderar empresas? Sam Altman volta a contradizer-se

No mesmo episódio deste podcast, Altman voltou a mostrar que mudou de mudança de posição em outro assunto relacionado com Inteligência Artificial. O patrão da OpenAI afirmou em novembro que queria que a empresa fosse a primeira a ser liderada por uma Inteligência Artificial.

Mais ainda, conta o site The Next Web que Altman chegou a afirmar que seria uma vergonha se a OpenAI não fosse a primeira empresa a ter uma Inteligência Artificial como CEO.

“Seria uma vergonha para mim se a OpenAI não fosse a primeira grande empresa a ser liderada por um CEO de Inteligência Artificial”, afirmou Altman em conversa no podcast Conversations with Tyler, em novembro de 2025.

Agora, no podcast Invest Like the Best, Altman reconheceu que, afinal, ninguém quer ser liderado por uma Inteligência Artificial.

“Penso que, no meu caso, por exemplo, o mundo quer saber quem será responsável pelas decisões da empresa, quem será responsabilizado no caso de as decisões serem más e ninguém quer uma IA como CEO”, notou o líder da OpenAI.

Ler mais:

1. Modelos da OpenAI atacaram e infiltraram-se em várias plataformas

Dois modelos de inteligência artificial (IA) da OpenAI que escaparam autonomamente do ambiente controlado em que eram testados para atacar o site Hugging Face também se infiltraram noutras plataformas, revelou a empresa.

2. "Três horas no sofá". Líder da OpenAI diz ter ficado viciado no TikTok

O cofundador e CEO da OpenAI, Sam Altman, foi um dos mais recentes convidados do podcast “Relentless” e admitiu que ficou viciado no TikTok. O que começou com apenas 10 minutos de utilização antes de dormir, acabou por se transformar em várias horas de utilização contínua.

3. Por que razão Taiwan é o coração da IA mundial e o ponto mais crítico da geopolítica global?

4. A Grande Otimização: como a batalha entre a Nvidia, Elon Musk e as Big Techs vai financiar a Revolução Sustentável da IA

Por que razão Taiwan é o coração da IA mundial e o ponto mais crítico da geopolítica global?

Quando se fala na revolução da Inteligência Artificial (IA), a atenção recai habitualmente sobre os grandes algoritmos desenvolvidos em Silicon Valley, os supercomputadores de Elon Musk ou os apoios estatais em Pequim. Contudo, toda a arquitetura da economia digital moderna assenta fisicamente sobre uma ilha no Pacífico com cerca de 36 mil quilómetros quadrados: Taiwan.

A relevância de Taiwan ultrapassou a esfera do comércio tradicional para se converter no centro de gravidade da segurança nacional global, da transição energética e do futuro da computação.

O Monopólio da TSMC e o "Escudo de Silício"

A Nvidia desenha os processadores gráficos (GPUs) mais potentes do mundo e empresas como a xAI, a Meta e a OpenAI desenvolvem os modelos de IA, mas nenhuma destas entidades fabrica os seus próprios chips.

A produção física de mais de 90% dos semicondutores de ponta do planeta está concentrada numa única empresa taiwanesa: a TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company).

Fundada em 1987 por Morris Chang, a TSMC popularizou o modelo de "fundição pura" (pure-play foundry), optando por fabricar os componentes concebidos por terceiros sem competir com eles no design. Esta especialização permitiu à empresa dominar as técnicas de litografia mais avançadas do mundo (nodos de 3nm e 2nm). Sem a precisão atómica das fábricas (fabs) em Hsinchu e Tainan, a produção de novos servidores de IA, processadores para smartphones e sistemas de navegação avançados pararia quase instantaneamente a nível global.

Esta concentração extrema deu origem ao conceito de "Escudo de Silício" (Silicon Shield): a teoria de que a dependência vital do Ocidente e da China em relação aos chips taiwaneses impede uma intervenção militar direta, uma vez que a destruição ou paralisação das infraestruturas da TSMC desencadearia um colapso económico global imediato.

O ponto de falha único na Guerra Fria Tecnológica

A posição geográfica e industrial de Taiwan transformou a ilha no principal ponto de fricção entre as duas maiores potências do mundo:

1. A perspectiva dos EUA: em Washington, a dependência excessiva em relação à TSMC é encarada como o maior risco estratégico de segurança nacional. As administrações americanas têm pressionado a TSMC a diversificar a produção - construindo fábricas no Arizona e na Europa - enquanto impõem controlos de exportação para impedir que semicondutores avançados produzidos em Taiwan cheguem à China.
2. A perspectiva da China: Pequim considera Taiwan uma província rebelde e defende a "reunificação" como prioridade nacional. Contudo, as sanções americanas que proíbem a venda de chips da Nvidia fabricados em Taiwan para o mercado chinês aceleraram a corrida de Pequim pela autossuficiência tecnológica, levando laboratórios chineses a apostar fortemente em modelos de IA de código aberto (open weights) para otimizar o hardware de que dispõem localmente.

O Impacto na economia real e na sustentabilidade

A relevância de Taiwan não se esgota no setor da defesa ou da tecnologia pura. Estudos de mercado sobre a transição sustentável - como as análises da Boston Consulting Group (BCG) em parceria com a Temasek - indicam que centenas de milhares de milhões de euros em ganhos de produtividade futura virão da aplicação de IA em redes elétricas inteligentes, manutenção preditiva e otimização industrial.

Toda esta transformação na economia real depende do fornecimento contínuo de novos chips. Caso a cadeia de abastecimento em Taiwan seja interrompida por um bloqueio naval ou conflito armado, os custos para a economia mundial seriam contados em biliões de dólares, afetando desde a produção automóvel à gestão energética global.

Referências Bibliográficas e Análises de Referência

Para aprofundar a análise sobre a centralidade de Taiwan no ecossistema global de semicondutores e geopolítica, destacam-se as seguintes obras e relatórios essenciais:

1. Miller, Chris (2022). Chip War: The Fight for the World's Most Critical Technology. Scribner.

A obra de referência sobre a história da indústria dos semicondutores, detalhando como a TSMC e Taiwan se tornaram o ponto mais crítico da economia moderna.

2. Center for Strategic and International Studies (2024). Geopolitics and the Semiconductor Supply Chain. CSIS.

Análises estratégicas sobre o impacto de uma potencial crise no Estreito de Taiwan e a vulnerabilidade da infraestrutura tecnológica ocidental.

3. Boston Consulting Group & Semiconductor Industry Association (2021).Strengthening the Global Semiconductor Supply Chain in an Uncertain Era. BCG / SIA.

Estudo detalhado que mapeia os pontos de falha único (single points of failure) na cadeia de valor dos chips, com destaque para o monopólio de Taiwan na litografia de ponta.

4. TrendForce (2024). Global Semiconductor Foundry Market Share Analysis. TrendForce.

Relatórios de mercado que acompanham a quota de fabricação de semicondutores, demonstrando a liderança superior a 90% da TSMC no segmento de nós avançados para IA.

A Grande Otimização: como a batalha entre a Nvidia, Elon Musk e as Big Techs vai financiar a Revolução Sustentável da IA

A indústria tecnológica atravessa uma das suas transformações mais profundas com a chamada Guerra dos Gigantes da IA. Contudo, longe de ser apenas uma disputa técnica para definir qual o chatbot mais rápido ou preciso, a verdadeira revolução está a mover-se dos laboratórios para a economia real. Um estudo recente da Boston Consulting Group (BCG) com a Temasek revela que a Inteligência Artificial poderá gerar entre 500 e 530 mil milhões de euros por ano até 2028, impulsionando a eficiência energética, a redução do risco climático e a otimização industrial.

Para capturar este valor na economia real, desenrola-se nos bastidores uma batalha feroz sobre quem controlará a infraestrutura e a arquitetura destes modelos, liderada por figuras como Jensen Huang, CEO da Nvidia, e Elon Musk, fundador da xAI.

1. A Regra dos 80/20: quem vai realmente lucrar com a IA?

Uma das conclusões mais marcantes do relatório da BCG desmonta uma ideia comum: entre 75% e 85% do valor económico criado pela IA ficará nas empresas que utilizarem a tecnologia (indústrias, utilities, seguradoras e operadores logísticos), cabendo aos fornecedores de tecnologia apenas 15% a 25%.

A maior fatia deste valor - cerca de 259 mil milhões de euros anuais - estará na otimização industrial (manutenção preditiva, gestão de linhas de produção e eficiência energética), seguida da gestão do risco climático (65 mil milhões de euros) e das redes elétricas inteligentes (28 mil milhões de euros).

É precisamente aqui que a visão de Jensen Huang se cruza com os números do mercado: para que a Nvidia venda massivamente o seu hardware, a tecnologia precisa de ser adotada globalmente por milhões de empresas tradicionais, e não apenas por um pequeno grupo de gigantes do ecossistema fechado.

2. O império do hardware e a aposta nos Modelos Abertos

Para acelerar esta adoção massiva, o CEO da Nvidia adotou uma estratégia clara: defender o ecossistema global de código aberto (open weights). Como reportado pela PCGuia sobre as declarações de Jensen Huang, o executivo defende abertamente que as empresas devem ser livres de utilizar modelos abertos desenvolvidos em qualquer parte do mundo - incluindo na China, como as soluções da Moonshot AI ou da DeepSeek.

Para a fabricante de chips, afastar os receios geopolíticos sobre alegados backdoors é vital. A verdadeira segurança e inovação advêm da transparência e da auditabilidade que o modelo aberto oferece, ponto detalhado pela Cybernews sobre a visão de Jensen Huang. Quanto mais baratos e acessíveis forem os modelos de IA, mais rápido a indústria transformadora e as redes elétricas implementarão a tecnologia, disparando a procura pelas GPUs da Nvidia.

3. Aliança indireta com Elon Musk e o fenómeno Grok

Elon Musk enquadra-se nesta dinâmica a partir da sua plataforma X e da sua empresa xAI. Ao desafiar o domínio de gigantes como a Meta, a Microsoft e a Google, Musk apostou na disponibilização aberta de partes do Grok, posicionando-se ao lado dos defensores do ecossistema open source.

Para treinar estes modelos em grande escala, a xAI tornou-se uma das maiores clientes de infraestrutura computacional do mundo. Esta relação gera uma convergência direta: Musk necessita do poder de processamento da Nvidia para rivalizar com a OpenAI, enquanto Huang beneficia destes investimentos para acelerar a construção dos data centers do futuro. Como destaca o TradingView sobre a posição pública da Nvidia, a coexistência entre modelos abertos e fechados é o único caminho para viabilizar a transformação digital da economia.

4. A reação geopolítica: Donald Trump e Xi Jinping

A intersecção entre o valor económico da IA e o controlo da tecnologia transformou a disputa numa prioridade de segurança nacional entre as duas maiores potências globais:

1. A Administração Donald Trump: em Washington, a resposta ao avanço dos modelos abertos chineses tem sido de retórica punitiva. A administração Trump pondera impor sanções e restrições governamentais para proibir o uso de IA aberta de origem chinesa em empresas americanas, sob alegações de apropriação de propriedade intelectual. Esta postura colocou Jensen Huang em rota de colisão com a Casa Branca, tendo o CEO alertado que banir o ecossistema aberto prejudicará a competitividade do próprio tecido empresarial americano.
2. A estratégia de Xi Jinping: por outro lado, o Presidente chinês, Xi Jinping, vê nos modelos abertos uma oportunidade estratégica. Ao apoiar laboratórios locais para lançarem modelos de código aberto de alta qualidade e custos reduzidos, a China contorna as sanções ao hardware, exporta tecnologia para o Sul Global e fornece às indústrias as ferramentas de otimização energética e operacional descritas no relatório da BCG.

Para entender melhor como estas tensões políticas e económicas se desenrolam no terreno, vale a pena acompanhar a análise sobre a viagem de Jensen Huang à China, que ilustra o papel do CEO da Nvidia como uma ponte diplomática informal entre Washington, Pequim e os maiores investidores mundiais de IA.

Boom da IA que sustenta mercados pode causar próxima queda, alertam bancos centrais

No seu Relatório Económico Anual, publicado no domingo, o Banco de Pagamentos Internacionais (BIS), conhecido como o banco central dos bancos centrais, alertou que o enorme volume de gastos em IA está a acumular vulnerabilidades financeiras que podem amplificar qualquer choque futuro e propagar-se dos mercados à economia em geral.

Ao apresentar as conclusões, o diretor-geral do BIS, Pablo Hernández de Cos, afirmou que a mensagem é de "urgência", apelando a que os decisores políticos atuem antes de qualquer inversão tornar o ajustamento final mais doloroso.

No centro do alerta está a dimensão do investimento, apesar de o forte fluxo de capitais ter sustentado o crescimento mundial no último ano.

Os cinco maiores "hyperscalers", os gigantes tecnológicos que correm para construir a infraestrutura de IA, deverão comprometer mais de 1 bilião de dólares (878 mil milhões de euros) em investimento ligado à IA em 2025 e 2026, a um ritmo que ultrapassa os lucros e o fluxo de caixa livre e leva alguns a endividarem-se fortemente para acompanhar.

O BIS considera que esta corrida é alimentada pela convicção de que apenas um pequeno número de atores dominantes acabará por prevalecer, o que incentiva as empresas a canalizar dinheiro para projetos cuyos retornos permanecem profundamente incertos.

Ecos de manias passadas

O relatório compara o boom atual da IA com uma longa sucessão histórica, da mania dos canais na década de 1830 e da mania ferroviária britânica nos anos 1840 à eletrificação dos anos 1920 e à bolha das dotcom.

Cada episódio começou com uma verdadeira inovação tecnológica que atraiu mais capital do que os retornos comerciais justificavam, assinala o BIS, tendo todos terminado "com uma eventual inversão do investimento, que desencadeou recessões em toda a economia".

A agravar o risco estão cotações esticadas e esquemas de financiamento pouco transparentes.

O BIS destaca a proliferação de "financiamento circular", em que fabricantes de chips e gigantes da computação em nuvem tomam participações em laboratórios de IA que se comprometem depois a comprar os seus chips e capacidade de computação, reciclando na prática o dinheiro de volta para os investidores originais sob a forma de receitas.

Grande parte do financiamento passa agora por fundos de cobertura e veículos de crédito privado sujeitos a uma supervisão mais leve do que os bancos.

Segundo Zhang Tao, representante-chefe do BIS para a Ásia e o Pacífico, essa dependência de canais não bancários significa que uma desaceleração da IA pode transformar-se numa correção mais acentuada e rápida do que uma crise bancária tradicional.

Custos ocultos dos centros de dados

Para lá dos mercados financeiros, críticos defendem que o verdadeiro custo da expansão da IA está a ser escondido à vista de todos.

Uma preocupação central, analisada pelo Wall Street Journal, é a forma como os gigantes tecnológicos registam contabilisticamente os seus centros de dados.

Ao assumirem que o equipamento dispendioso no interior destes centros permanecerá útil durante mais tempo, as empresas podem diluir o seu custo por mais anos, reduzindo a depreciação registada contra os lucros em cada período e fazendo com que os resultados pareçam mais saudáveis do que o real consumo de caixa sugere.

Mas os chips especializados que estão no coração destas instalações podem tornar-se obsoletos muito mais depressa do que esses calendários prolongados pressupõem, abrindo um fosso entre os lucros reportados e a realidade económica e deixando o balanço mais exposto do que aparenta, caso a procura decepcione ou surjam necessidades significativas de substituição de hardware.

A dimensão física é impressionante.

O economista da Universidade de Columbia Stijn Van Nieuwerburgh estima que esta expansão poderá custar cerca de 8 biliões de dólares (7 biliões de euros) nos próximos seis anos, financiados em parte através de acordos fora de balanço do tipo que o BIS assinalou.

Os custos também já não se limitam às contas das empresas.

Alguns economistas alertam agora para uma chamada "terceira vaga" de inflação, após a pandemia e as tarifas, alimentada desta vez pela expansão da IA. À medida que os fabricantes de chips dão prioridade às peças de maior margem para servidores de IA, a pressão sobre memória e armazenamento repercute-se na eletrónica de consumo.

Na semana passada, a Apple aumentou os preços dos MacBooks, iPads e outros dispositivos, citando um "surto extraordinário de procura de memória e armazenamento" e afirmando nunca ter visto "um aumento do preço de componentes tão elevado, em tão pouco tempo".

As ações da empresa caíram cerca de 6%, a sua pior sessão em mais de um ano, numa altura em que a Microsoft, a Nintendo e a Sony também tomaram medidas semelhantes.

A recente queda da SpaceX, que perdeu mais de 600 mil milhões de dólares em valor de mercado num espaço de três dias, representa um evento de proporções históricas que cruza a volatilidade financeira com a alta geopolítica.

Para lá dos custos ocultos e das pressões inflacionistas, o impacto poderá sentir-se de forma mais alargada na energia.

A Goldman Sachs prevê que os centros de dados representem quase metade do crescimento da procura de eletricidade nos Estados Unidos até 2030, com os preços da energia para os consumidores a deverem subir cerca de 6% ao ano em 2026 e 2027.

O próprio BIS assinala que a fome de eletricidade desta expansão já está a pressionar preços e custos de produção, com possíveis efeitos sobre a inflação, embora sublinhe, tal como muitos economistas, que a IA poderá ainda revelar-se desinflacionista se as prometidas melhorias de produtividade se materializarem.

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