Apesar de centenas de milhares de milhões de dólares em investimentos e do entusiasmo quase constante, a inteligência artificial não proporcionou nenhum retorno financeiro mensurável para as empresas americanas fora do sector da tecnologia. Essa é a afirmação central de uma nota publicada em 24 de outubro por Torsten Slok, sócio e economista-chefe da Apollo Global Management, na série Daily Spark da empresa.
“Apesar dos investimentos maciços e do entusiasmo generalizado em torno da inteligência artificial, a tecnologia não proporcionou nenhum retorno financeiro para as empresas americanas fora da tecnologia”, escreveu Slok. A nota rapidamente atraiu grande atenção online, tornando-se um dos links mais discutidos no Hacker News poucas horas após a publicação. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa tendências de IA.
O que os dados mostram
O argumento de Slok baseia-se em três gráficos construídos a partir de dados da Bloomberg, Macrobond e Federal Reserve:
1. A receita por trabalhador está aumentando para o Mag 7 – Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla – mas permanece estável para as outras 493 empresas do S&P 500.
2. Margens de lucro contam a mesma história: expansão para os gigantes da tecnologia, estabilidade para o S&P 493.
3. O crescimento da produtividade não mostra sinais de aumento da IA. Slok cita a série de Produtividade Total dos Fatores ajustada pela utilização mantida pelo Federal Reserve Bank de São Francisco, que não mostra nenhuma inflexão desde que a adoção da IA generativa acelerou.
O padrão é importante porque o S&P 493 é onde realmente vive a maior parte da economia dos EUA – hospitais, fabricantes, retalhistas, bancos e empresas de logística. Se a IA fosse uma tecnologia de uso geral que já transformasse os negócios, argumenta Slok, essa transformação deveria ser visível nos números agregados da economia não tecnológica. Até agora, não é.
A divergência também ajuda a explicar um facto estranho deste ciclo de investimento: os enormes retornos atribuídos à IA acumularam-se quase inteiramente a um punhado de hiperscaladores e fabricantes de chips, enquanto a grande maioria das empresas cotadas absorveu orçamentos tecnológicos crescentes sem apresentar receitas ou ganhos de margem proporcionais. Na perspectiva de Slok, este não é um atraso temporário exclusivo deste ciclo – é a assinatura visível de uma tecnologia cujos benefícios permanecem confinados aos seus vendedores.
Gastos com tokens se tornam um centro de custos
Talvez a afirmação mais marcante da nota seja a forma como as grandes empresas estão a reposicionar a IA nos seus orçamentos. Em vez de tratar o uso do modelo como uma fonte de crescimento, escreve Slok, “as grandes empresas americanas estão recuando e começando a ver os gastos com tokens não como uma fonte de crescimento, mas como um centro de custos que pesa nas margens”.
Ele traça um nítido contraste com o ecossistema de startups apoiado por capital de risco, onde o consumo de tokens de IA continua a aumentar. A diferença, segundo ele, é a necessidade: as empresas apoiadas por capital de risco estão a construir produtos com base nos modelos mais recentes, enquanto as empresas estabelecidas "não precisam do modelo mais recente e não estão dispostas a pagar por ele".
“Enquanto a IA agente e os gastos com tokens estiverem confinados a uma pequena parte da economia, os efeitos macroeconômicos da IA serão muito limitados”, escreve Slok, citando dados de gastos com IA do Ramp AI Index.
'Inteligência é principalmente julgamento'
A passagem mais citada da nota aborda a razão pela qual a inteligência mais barata pode não se traduzir em margens maiores, mesmo quando os preços dos modelos caem.
“A IA pode ser uma ótima calculadora, mas nos negócios, a inteligência consiste principalmente em julgamento”, escreve Slok. “O julgamento depende do contexto, e a resposta varia de acordo com qual humano ou modelo você pergunta.”
Ele vai mais longe, argumentando que a IA carece das faculdades sociais sobre as quais a confiança comercial é construída: "A IA não compreende a responsabilidade, a confiança, a cultura, as regras não escritas, os compromissos éticos ou a justiça, todos os quais moldam o risco reputacional e, em última análise, impulsionam o crescimento das receitas e as margens de lucro".
O resultado final de Slok é contundente: “A história da IA será decidida no S&P 493, não no Mag 7, e até agora não há evidências de que o crescimento das receitas ou das margens estejam melhorando fora do setor de tecnologia”.
Advertências importantes
Há razões para tratar o veredicto como preliminar e não final. As estatísticas de produtividade têm historicamente ficado anos atrás em relação à difusão da tecnologia – a electrificação e os computadores seguiram padrões semelhantes, com ganhos medidos a chegarem muito depois de a capital ter sido implantada. As margens planas também podem refletir dinâmicas competitivas não relacionadas à IA, e as métricas de receita por trabalhador combinam inúmeros fatores não tecnológicos.
Também vale a pena mencionar a fonte: a Apollo é uma das maiores gestoras de activos alternativos do mundo, e a Slok tem sido uma voz aberta no debate sobre se os gastos em infra-estruturas de IA reflectem a bolha das pontocom. A perspectiva da sua empresa é a de um investidor de crédito que observa centros de dados de fundos de empréstimos alavancados – um ponto de vista que molda, embora não invalide, a análise.
Ainda assim, a nota chega a um momento delicado para o comércio de IA. Os mercados públicos concentraram uma enorme parte dos ganhos deste ciclo num punhado de hiperescaladores, e o caso de investimento para o resto do mercado depende cada vez mais da evidência de que as ferramentas de IA aumentam os lucros para além das empresas que as vendem. Sobre essa questão específica – a que mais importa para saber se o boom se alarga ou estagna – a resposta de Slok, a partir de 24 de Outubro, é que as provas não chegaram.
Fonte: Apollo Global Management — The Daily Spark---
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