Imagem em destaque: JMC Sanchez by Adobe Firefly
Sumário do artigo
Este artigo refuta a tese de que o atual ciclo de investimentos em Inteligência Artificial (IA) configura uma “bolha” análoga àquela que colapsou no setor de internet em 2000. Embora reconheça a existência de excessos especulativos e valuations inflados, este estudo demonstra que a IA difere fundamentalmente da bolha da internet por apresentar:
(1) aplicações concretas e ganhos mensuráveis de produtividade;
(2) infraestrutura tecnológica madura resultante de décadas de evolução;
(3) demanda estrutural consolidada em múltiplos setores econômicos; e
(4) irreversibilidade tecnológica comparável a revoluções como a da eletrificação.
Argumenta-se que o que se observa é uma bolha especulativa de capital — fenômeno recorrente em transições tecnológicas — mas não uma bolha tecnológica fadada ao colapso sistêmico.
por JMC Sanchez*
1. Além do alarmismo e da euforia
O debate contemporâneo sobre Inteligência Artificial oscila perigosamente entre dois extremos igualmente improdutivos: de um lado, o alarmismo que enxerga em cada correção de mercado o prenúncio de um colapso iminente; de outro, o otimismo infundado que projeta um futuro utópico sem reconhecer os desafios reais da consolidação dessa tecnológica.
Esta polarização obscurece a compreensão do fenômeno em curso. A IA não é nem uma promessa vazia destinada ao fracasso, nem uma panaceia que resolverá magicamente todas as mazelas humanas. É, antes, o resultado de décadas de evolução científica e tecnológica que encontrou, no momento presente, condições inéditas para aceleração massiva — tanto pela maturação da infraestrutura computacional quanto pela explosão da demanda em todos os setores da economia.
O propósito deste artigo é estabelecer uma visão equilibrada e fundamentada que:
(a) reconheça a existência de excesso especulativo no mercado de capitais;
(b) diferencie claramente especulação financeira de viabilidade tecnológica;
(c) demonstre porque a analogia com a bolha da internet é fundamentalmente falha; e
(d) projete cenários realistas de depuração e consolidação setorial.
2. A lógica do excesso de capital e a especulação recorrente
O capitalismo contemporâneo caracteriza-se por ciclos recorrentes de excesso de liquidez, nos quais volumes extraordinários de capital buscam remuneração em contextos de baixas taxas de juros e rendimentos decrescentes em setores tradicionais. Esse fenômeno não é novo: observou-se na bolha imobiliária de 2008, na bolha da internet em 2000, e em incontáveis episódios anteriores de especulação financeira.
No caso da IA, dados da consultoria Gartner indicam que os investimentos globais devem ultrapassar US$ 2 trilhões em 2026, representando um crescimento considerável em relação aos US$ 1,5 trilhão projetados para 2025. Esse volume de capital inevitavelmente gera distorções: valuations desconectados de fundamentos, multiplicação de startups sem modelos de negócio sustentáveis, e expectativas frequentemente irrealistas de retorno no curto prazo.
A consequência previsível é o que se pode chamar de “socialização de perdas”: em qualquer ciclo especulativo, poucos agentes capturam ganhos extraordinários, enquanto a maioria dos investidores — particularmente os tardios — absorve prejuízos significativos quando ocorrem as inevitáveis correções de mercado. Os dados recentes corroboram essa dinâmica: desde outubro de 2025, empresas do setor de IA perderam aproximadamente US$
2,4 trilhões em valor de mercado nas bolsas norte-americanas.
Entretanto — e este é o ponto crucial —, o fato de haver excesso especulativo não implica, necessariamente, a inexistência de fundamentos tecnológicos sólidos. É fundamental distinguir entre bolha financeira (excesso de capital em busca de retorno) e bolha tecnológica (ausência de aplicações viáveis e demanda real).
3. Por que a analogia com a bolha da internet não faz sentido
A comparação com a bolha da internet, embora superficialmente atraente, revela-se inadequada sob análise mais rigorosa. As semelhanças existem — excesso de capital, multiplicação de empresas, valuations inflados —, mas as diferenças são mais profundas e determinantes.
3.1. Ausência versus presença de modelos de negócio consolidados
A bolha da internet do início dos anos 2000 caracterizou-se fundamentalmente pela ausência de modelos de monetização viáveis. Empresas eram valorizadas com base em métricas como “número de cliques” ou “usuários cadastrados”, sem demonstração clara de como converter essas métricas em receitas sustentáveis.
O resultado foi um colapso sistêmico quando o mercado finalmente exigiu demonstração de lucratividade. Inclusive, vivenciei um deles muito de perto: o da Starmedia que adquiriu a minha empresa o ZEEK e abriu simultaneamente o capital na Nasdaq captando US$ 1 bilhão em apenas um dia, atingiu um valor de mercado perto de US$4 bilhões, mas depois, quando teve que demonstrar sua capacidade de geração de receitas, implodiu e foi vendida para o grupo EresMas (Grupo Planeta/Telefónica) por apenas US$8 milhões, em 2002.
Em contraste, a IA já demonstra aplicações concretas e geração de valor mensurável em setores variados:
· Saúde: diagnósticos assistidos por IA que reduzem tempo de análise e aumentam precisão em radiologia, patologia e triagem de pacientes.
· Finanças: sistemas de detecção de fraude, análise de risco de crédito e otimização de carteiras que já processam trilhões de dólares em transações.
· Indústria: manutenção preditiva, otimização de cadeia de suprimentos e controle de qualidade automatizado que geram economias documentadas.
· Serviços digitais: personalização de conteúdo, assistentes virtuais e automação de atendimento ao cliente que já são ubíquos na experiência do consumidor.
Essas não são promessas futuras; são aplicações operacionais que geram retorno imediato e mensurável. A diferença é qualitativa e determinante.
Apenas para ilustrar:
Esta semana lí um post do meu amigo Pyr Marcondes onde ele destacava que o Projeto de mapear o Genoma Humano, no brasil liderado pelo Fernando Reinach, com quem trabalhei, e que foi concluído em 2003, depois de 13 anos, consumiu o equivalente a US$4.5 Bilhões de investimentos (em valores atualizados).
Considerando o avanços de tecnologias de próxima geração (NGS) é possível sequenciar um genoma humano em apenas 5 horas por cerca de US$600 a US$1.000 ou seja, em apenas um dia, significando uma redução de tempo de 99.999% e de custos em …milhões de vezes.
É disso que estamos falando.
3.2. Infraestrutura tecnológica madura versus embrionária
Na virada do século, a infraestrutura da internet ainda era precária: conexões lentas, ausência de padrões consolidados, limitações severas de hardware. A própria tecnologia estava em fase embrionária de desenvolvimento.
A IA, por outro lado, beneficia-se de décadas de evolução em múltiplas frentes:
· Hardware especializado: o desenvolvimento de GPUs (Graphics Processing Units) e TPUs (Tensor Processing Units) criou capacidade de processamento antes inimaginável, permitindo treinamento de modelos com trilhões de parâmetros.
· Arquiteturas de rede: transformers, redes neurais convolucionais e outras arquiteturas alcançaram maturidade teórica e prática.
· Infraestrutura de nuvem: serviços distribuídos de computação permitiram escalar modelos sem necessidade de investimento massivo em infraestrutura proprietária.
· Disponibilidade de dados: a digitalização massiva da sociedade nas últimas duas décadas gerou volumes de dados que servem como matéria-prima essencial para treinamento de modelos.
Esta maturidade infraestrutural reduz drasticamente os riscos de inviabilidade tecnológica.
Em tempo:
E não estamos falando da evolução em Computação Quântica (prometida para 2035, mas que pode chegar bem antes, como tudo nesse setor. Algo que também poderá ocorrer com a chamada Inteligência Artificial Geral (IAG ou AGI) que ainda nem existe, mas vem por ai.
3.3. Demanda estrutural versus especulativa
Talvez a diferença mais crucial resida na natureza da demanda. Na bolha da internet, a demanda era em grande medida especulativa — investidores apostando em um futuro hipotético sem contrapartida em necessidades presentes claramente articuladas.
No caso da IA, a demanda é estrutural e crescente:
· Empresas de todos os portes incorporam IA em processos operacionais para ganhos imediatos de eficiência.
· Consumidores utilizam diariamente serviços baseados em IA, de motores de busca a recomendações de conteúdo.
· Governos investem em IA para serviços públicos, defesa e gestão de políticas públicas.
· Setores inteiros (automotivo, farmacêutico, financeiro) dependem crescentemente de capacidades de IA para manter competitividade.
Esta demanda não é artificial; é consequência natural da capacidade da tecnologia de resolver problemas concretos e gerar valor real.
4. O motor da aceleração: tecnologia e demanda em ciclo virtuoso
A aceleração do desenvolvimento e adoção de IA não é resultado de mero hype, mas de um ciclo virtuoso que se auto-reforça:
1. Avanços em hardware → maior capacidade de processamento → modelos mais complexos e precisos
2. Modelos melhores → aplicações mais eficazes → maior adoção
3. Maior adoção → mais dados gerados → melhoria contínua dos modelos
4. Demonstração de valor → mais investimento em P&D → novos avanços em hardware e software
Este ciclo virtuoso, característico de revoluções tecnológicas genuínas (como eletrificação, telefonia, internet), diferencia a IA de bolhas especulativas onde não há substrato tecnológico real. Mesmo a “Bolha imobiliária” de 2008, como sabemos, esteve amplamente relacionada a fraudes que não se sustentariam no longo prazo.
No caso da IA, a convergência de dois fatores — capacidade tecnológica madura e demanda explosiva — cria um momentum que não depende de expectativas futuras, mas de realização presente.
5. Depuração e consolidação: o que realmente esperar
Reconhecer que a IA não configura uma bolha tecnológica não significa negar que haverá ajustes significativos. Pelo contrário: ciclos de depuração e consolidação são não apenas prováveis, mas inevitáveis e até saudáveis. Em algum momento, separar o joio do trigo, faz parte do processo, como bem sabemos. Afinal, é uma das formas do Capitalismo consolidar ganhos e perdas: aquilo que chamei de “socialização de perdas”.
5.1. Depuração do “Enxame” de Startups
Como em toda revolução tecnológica, a IA atraiu um número excessivo de empresas, muitas sem diferencial competitivo real ou modelos de negócio sustentáveis. A história da tecnologia demonstra que apenas uma fração das empresas iniciais sobrevive:
· Das centenas de fabricantes de automóveis no início do século XX, poucos sobreviveram.
· Das milhares de empresas “ponto-com” dos anos 1990, poucas se tornaram relevantes.
· O mesmo ocorrerá com empresas de IA: muitas desaparecerão, outras serão absorvidas, poucas se tornarão líderes duradouras.
Mesmo que ainda estejamos num momento onde surgem empresas que, mesmo sem produzir um único produto, atingem “valuation” estratesférico, como é o caso da Startup Thinking Machines de Mira Murati, ex-CTO da OpenAI que já alcançou uma avaliação de US$59 Bilhões, como disse, mesmo sem ter lançado nenhum produto comercial.
Ou seja, apenas do “celeiro que representa a OpenAI (ChatGPT) já avaliada em mais de US$500 bilhões ainda surgem empresas cujo crescimento é exponencial, como é o caso da Anthopic fundada por ex-colaboradores, dentre eles Daniela Amodei (ex-diretora de Políticas da OPenAI) e seu irmão Mário Amodei, e que já está avaliada em US$350 Bilhões mesmo havendo sido fundada em 2021. Solução que eu coloco entre as melhores do mercado, na atualidade.
Como disse, uma eventual depuração não invalida a tecnologia; é parte natural do processo de maturação de mercado.
5.2. Consolidação por grandes players
Empresas estabelecidas com recursos massivos — Google, Microsoft, Amazon, Meta, Nvidia — têm vantagens estruturais: acesso a volumes imensos de dados, capacidade de investimento em P&D, infraestrutura de computação em nuvem, relacionamento com clientes corporativos e talento técnico concentrado.
Estas empresas tenderão a absorver inovações de startups (via aquisições) ou a eliminar concorrentes através de economias de escala. A consolidação resultante não significa falência da IA, mas maturação do ecossistema.
5.3. Correções de valuation sem colapso tecnológico
As correções de mercado já observadas — com perdas de trilhões em valor de mercado — são previsíveis e provavelmente continuarão. Entretanto, há diferença crucial entre correção de valuation (ajuste de preços a fundamentos) e colapso tecnológico (abandono da tecnologia por inviabilidade).
As empresas de IA podem estar supervalorizadas em seus preços de ações, mas isso não implica que suas tecnologias sejam inúteis ou que a demanda por elas vá desaparecer. A correção reflete ajuste de expectativas de retorno, não invalidação de utilidade. E, a propósito, é normal que movimentos especulativos envolvendo setores em evidência, façam parte do jogo das extraordinárias transferências de renda que os mercados acionários produzem, em geral, penalizando investidores tardios ou desatentos.
5.4. Irreversibilidade da adoção
Diferentemente da internet em 2000 — quando era plausível imaginar que empresas pudessem “desistir” da presença online —, a IA já está tão incorporada a processos produtivos e de serviços que sua remoção seria impraticável: sistemas financeiros dependem de IA para detecção de fraude; plataformas digitais dependem de IA para curadoria de conteúdo; indústrias dependem de IA para otimização de processos; saúde depende crescentemente de IA para diagnósticos.
Esta irreversibilidade é característica de tecnologias que se tornam infraestrutura — como eletricidade, telecomunicações ou a própria internet anos depois. Uma vez incorporadas ao tecido produtivo, não são abandonadas mesmo em contextos de correção financeira.
6. O que podemos concluir: bolha especulativa sim, bolha tecnológica, não
A distinção fundamental que deve orientar a análise é simples, mas crucial: há, sim, uma bolha especulativa de capital no setor de IA — caracterizada por valuations inflados, excesso de startups e expectativas por vezes irrealistas de retorno no curto prazo. Esta bolha especulativa provavelmente sofrerá correções dolorosas, com perdas significativas para investidores tardios e eliminação de empresas sem fundamentos sólidos.
Entretanto, não há uma bolha tecnológica — ou seja, não se observa uma promessa vazia destinada ao colapso sistêmico. A IA já demonstrou utilidade prática, já está incorporada a processos produtivos essenciais, já gera valor mensurável e já se beneficia de infraestrutura tecnológica madura resultante de décadas de desenvolvimento.
O que diferencia a IA da bolha da internet não é a ausência de excesso especulativo — este existe e é problemático —, mas a presença de fundamentos tecnológicos sólidos e demanda estrutural real. A analogia correta não é com a bolha da internet, mas com revoluções tecnológicas anteriores (eletrificação, automação industrial, telefonia) que também atravessaram períodos de excesso especulativo, mas cujas tecnologias subjacentes se mostraram irreversíveis.
O desafio intelectual e prático é, portanto, duplo:
(1) reconhecer e se proteger dos riscos especulativos no mercado de capitais, evitando tanto euforia irracional quanto pânico injustificado; e
(2) compreender a IA como o que ela realmente é — não uma moda passageira, mas uma tecnologia estrutural que remodelará profundamente a economia e a sociedade nas próximas décadas, independentemente das oscilações de curto prazo em valuations de mercado.
A história das revoluções tecnológicas ensina que o caminho entre inovação e consolidação é sempre marcado por excessos, correções e depurações. A IA não será exceção. Mas, assim como a eletrificação sobreviveu a bolhas especulativas do século XIX, e a internet sobreviveu ao colapso de 2000 para se tornar infraestrutura essencial, a IA emergirá das correções atuais não enfraquecida, mas fortalecida — menos povoada por promessas vazias e mais consolidada em aplicações que geram valor real e sustentável.
JMC SANCHEZ – Master Coach Estrategista Comportamental; Empresário; Fotógrafo Fine Art; Palestrante, Professor; Escritor/Articulista
REFERÊNCIAS
GARTNER. Forecast: Artificial Intelligence Software Market, Worldwide, 2023-2027. Stamford: Gartner Research, 2025.
CNN BRASIL. Empresas de IA perdem US$ 2,4 trilhões em valor de mercado desde outubro. Disponível em: <www.cnnbrasil.com.br>. Acesso em: 2025.
CORREIO DO POVO. Bolha da IA? Analistas divergem sobre o futuro da tecnologia. Porto Alegre, 2025.
IVES, Dan. The AI Revolution: We’re Only in the Third Inning. Wedbush Securities Research Report, 2025.
MCKINSEY & COMPANY. The State of AI in 2025: Generative AI’s Breakout Year. McKinsey Global Institute, 2025.
NVIDIA CORPORATION. Annual Report 2025. Santa Clara: Nvidia Investor Relations, 2025.
OLHAR DIGITAL. Investimentos em IA devem ultrapassar US$ 2 trilhões em 2026. São Paulo: Olhar Digital, 2025.
SCHUMPETER, Joseph. Capitalism, Socialism and Democracy. New York: Harper & Brothers, 1942.
WORLD ECONOMIC FORUM. The Future of Jobs Report 2025. Geneva: WEF, 2025.
