Analista apresenta três argumentos para explicar por que a IA não é uma bolha

A IA ou você ama ou você odeia. Ou você é um (talvez iludido?) otimista, ou está no grupo dos céticos e aposta em um estouro iminente dessa bolha da IA de que todos falam. O conhecido analista Ben Thompson faz parte do segundo grupo e vinha argumentando que, na verdade, estamos em uma bolha “boa” e benéfica, mesmo que estoure. A conferência anual da Nvidia de alguns dias atrás o fez mudar de posição — e, para ele, não há bolha. Ele não tem apenas um argumento, mas três.

O primeiro: ChatGPT. O lançamento do ChatGPT em novembro de 2022 abriu os olhos de todos nós e mostrou do que a IA generativa era capaz. Aquele primeiro modelo, no entanto, tinha dois problemas graves. O primeiro era que errava com frequência. O segundo é que, quando não sabia algo, inventava respostas e “alucinava” com uma segurança impressionante. Isso transformava o ChatGPT em algo incrível, mas pouco confiável — como um brinquedo espetacular que precisa de supervisão constante do usuário para ser realmente útil.

O segundo: o raciocínio. Quase dois anos depois, ocorreu outra revolução marcante no campo da IA generativa. Em setembro de 2024, a OpenAI lançou seu modelo o1 e, com ele, surgiu uma novidade espetacular. Pela primeira vez, o modelo não se limitava a dar a primeira resposta que lhe vinha à mente: ele raciocinava antes de responder, avaliava se estava correto e considerava alternativas. O resultado foi uma IA significativamente mais confiável e, portanto, mais útil. O preço? Mais computação. Modelos de IA com capacidade de “raciocínio” consomem muito mais tokens do que aqueles que respondem diretamente, o que fez disparar a demanda por infraestrutura — ou seja, por centros de dados.

O terceiro: os agentes. A essas duas revoluções, somou-se uma terceira, a dos agentes de IA. Claude Code e Codex, no fim de 2025, demonstraram que os agentes deixaram de ser uma promessa para se tornar algo que realmente funciona. Desde então, é possível dar instruções para que executem tarefas encadeadas, podendo trabalhar por horas. Esses agentes verificam seus próprios resultados e corrigem erros sem que o humano precise intervir. A diferença em relação ao que existia antes é notável — e, além disso, desmonta a teoria da bolha.

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Em uma bolha, explica Thompson, o investimento supera a demanda real. No entanto, na visão dele, aqui ocorre o contrário: cada hiperescalador — Microsoft, Google, Amazon e Meta — já deixou claro que a demanda por computação está superando sua capacidade. Para resolver isso, todos estão anunciando investimentos gigantescos em centros de dados de IA. Esses investimentos superam as expectativas do mercado, mas não as dessas empresas, que, assim como Thompson, acreditam que a demanda acabará sendo tão grande que a infraestrutura atual ficará muito aquém do necessário.

Não são necessários milhões de usuários

Ainda mais chamativo nessa análise é outro ponto destacado por esse analista. Presumia-se que os chatbots precisavam de adoção em massa para gerar impacto econômico, mas os agentes já não exigem isso. Uma única pessoa pode controlar milhares (ou até milhões?) de agentes simultaneamente, criando tarefas complexas. Isso significa que não é preciso que todo mundo use IA para que a demanda por computação dispare: basta que pessoas suficientes a utilizem como provavelmente usarão — para criar essas “empresas unipessoais”, nas quais um ser humano conta com milhares de “funcionários” de IA.

A realidade é que a grande maioria dos consumidores não vai querer pagar por IA. As empresas, sim, porque pagam por produtividade — e a IA parece começar a cumprir essa promessa. Mas o argumento vai além da redução de custos: os agentes não apenas tornam o trabalho humano mais eficiente, como também permitem que um pequeno grupo de pessoas, com uma visão estratégica clara, execute projetos em uma escala que antes exigia centenas de funcionários, que ainda precisavam ser coordenados. As grandes empresas passaram décadas adicionando camadas de gestão necessárias para escalar, mas toda essa hierarquia tende a desaparecer com os agentes.

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Mas há um porém: Esse analista também deixa claro que a onda de demissões será cada vez mais evidente, e é inegável que a IA terá um impacto significativo. Ainda assim, ele explica que muitas dessas demissões atuais estão mais relacionadas ao excesso de contratações ocorrido durante a pandemia de COVID-19. Agora, o que vai acontecer é que as empresas deixarão de se perguntar se contrataram demais para o mundo “pré-IA” e passarão a questionar se contrataram demais para o mundo “pós-IA”. De fato, aquelas que não fizerem essa reflexão provavelmente acabarão competindo com rivais menores, construídos do zero com IA e com estruturas de custo radicalmente mais baixas.

Para ele, duas coisas são claras. A primeira é que a demanda por computação continuará crescendo sem parar. A segunda é que a bolha, se é que existe — e, segundo ele, não existe —, não vai estourar.

Este texto foi traduzido/adaptado do site Xataka Espanha.