1. AI fez as ações dispararem
O S&P 500, que acompanha as 500 maiores empresas dos EUA, tem estado em queda nos últimos cinco anos – subindo quase 80%. O salto foi impulsionado por grandes ações de tecnologia com participação no boom da IA, os “sete fabulosos” que consistem em Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla.
A concentração dos investidores na tecnologia não tem precedentes, disse Jim Bianco, da empresa norte-americana Bianco Research, que descobriu que 41 ações relacionadas com a IA representam agora quase metade do valor de mercado do S&P 500.
Neil Wilson, analista da plataforma de investimentos Saxo UK, disse que a perspectiva de um choque inflacionário semelhante ao da década de 1970, as avaliações de alta tecnologia em geral e um potencial congelamento nos mercados de crédito privado não são um bom presságio para as ações.
“Todo o mercado se tornou um edifício gigante de IA”, disse ele. “O perigo é uma repetição da bolha pontocom – o grande crash e a perda de anos de lucros. De certa forma, as avaliações não são tão altas como eram antes, mas este parece ser um mercado muito perigoso.”
2. Os gastos estão crescendo a um ritmo impressionante
Os gastos com IA – desde centros de dados a chips – estão a aumentar, de 765 mil milhões de dólares este ano para 1,6 biliões de dólares em 2031, segundo a Goldman Sachs. O banco de investimento reconheceu que pode haver problemas com a escala deste compromisso. E se o data center atrasar?
“À escala do capital fornecido, mesmo um ligeiro atraso na implementação convidaria a um escrutínio real dos pressupostos de procura utilizados para subscrever este investimento”, afirmaram os analistas do Goldman, embora tenham acrescentado que, se o plano de despesas correr bem, poderá desencadear uma nova onda de procura de IA. No entanto, os gastos mostram quantos recursos financeiros globais e lucros esperados estão a ser dedicados à IA.
3. Empresas e consumidores estão começando a adotar a IA rapidamente
Apesar dos relatórios mistos sobre os seus benefícios, a grande maioria das empresas está a começar a utilizar a IA – aumentando de 33% em 2023 para quase 80% hoje, de acordo com o grupo de consultoria McKinsey. O uso entre o público em geral também é alto, com o ChatGPT da OpenAI atingindo agora 1 bilhão de usuários ativos mensais, de acordo com dados da Sensor Tower – um recorde para qualquer aplicativo.
A questão agora para os desenvolvedores de IA é como ganhar dinheiro com esta vasta base de clientes públicos e privados. As empresas devem ser capazes de demonstrar que a IA melhora os resultados e reduz os custos para satisfazer estas exigências. Isso significa usá-lo para construir um fluxo de trabalho completo – jargão de negócios para realizar uma tarefa inteira do início ao fim. Ainda há um longo caminho a percorrer para conseguir isso.
4. Claude disparou no ChatGPT
A Anthropic começou a ganhar terreno na OpenAI no final do ano passado, quando sua ferramenta Claude Code se tornou viral entre os desenvolvedores de software, principalmente na área de São Francisco, antes de se espalhar mais amplamente. O Claude Code representa uma mudança na utilização de modelos de linguagem – a tecnologia central por detrás dos chatbots – que inaugura uma transição para agentes autónomos de IA que executam tarefas sem intervenção humana, permitindo assim que mesmo aqueles que não têm conhecimentos de tecnologia criem software e executem uma ampla variedade de tarefas.
A OpenAI ainda tem uma base de usuários muito maior em geral, mas os dados da empresa de análise de internet Kentik – que rastreia o uso de vários provedores de serviços de internet dos EUA – mostram que a Anthropic está se recuperando rapidamente. O tráfego de usuários de Claude cresceu muito mais rápido do que o ChatGPT e o Google Gemini entre janeiro e abril, aumentando depois que o Pentágono declarou isso um risco para a cadeia de suprimentos em março. A esta taxa de crescimento, a Kentik prevê que poderá ultrapassar a ChatGPT até ao verão – mais uma razão pela qual a Anthropic poderá ver um caminho mais fácil para um IPO do que os seus concorrentes.
5. A IA está cada vez mais cara de usar
Cada vez que um chatbot ou agente de IA emite uma resposta, essa resposta é medida em “tokens” – blocos de construção de linguagem que podem ser palavras, sinais de pontuação ou sílabas. (Por exemplo, OpenAI disse a frase “Você erra 100% dos arremessos que não dá” vale 11 tokens.) Ele também usa tokens para medir entradas, como comandos que você digita no ChatGPT.
O custo varia para cada modelo; OpenAI esse preço a US$ 5 por milhão de tokens de entrada para GPT-5.5 e US$ 30 por milhão de tokens de saída (ou seja, a resposta fornecida à sua solicitação).
O problema para os clientes é que os custos dos tokens estão a aumentar enormemente, mesmo quando as empresas em todo o mundo incentivam os seus funcionários a “tokenmaxx”, isto é, a trabalhar arduamente na utilização da IA. O problema para as empresas de IA é que ainda não cobram o suficiente.
A promessa inerente à utilização da IA é que o dinheiro que as empresas gastam na utilização destas ferramentas é mais do que apenas um aumento na produtividade – uma medida de eficiência económica, onde o aumento da produtividade significa que se obtém mais produção de cada trabalhador. Se este compromisso não ocorrer, então os pressupostos subjacentes às avaliações – e às políticas – da IA serão desgastados.
“Os custos estão se tornando cada vez mais incontroláveis”, disse Liam Betsworth, fundador da startup britânica de IA Pendra. Os desenvolvedores de software em seu círculo usam agências para codificar, disse ele, começando com as assinaturas mais baratas e passando rapidamente para os planos mais caros. Eles não estão sozinhos – o site de notícias Axios informou recentemente que uma empresa não identificada gastou US$ 500 milhões em um mês para licenciar o Claude Code.
6. A construção de data centers pode não acompanhar a demanda
A construção de centros de dados representa o sistema nervoso central dos produtos de IA, pelo que o crescimento no desenvolvimento e utilização de ferramentas de IA deve ser acompanhado por uma maior capacidade – caso contrário, haverá uma crise informática, o que significa custos crescentes para as empresas e utilizadores de IA.
A escala das ambições do sector para os centros de dados é enorme e aparentemente impossível. A Bloomberg estima que 23 GW de capacidade serão construídos globalmente até 2025 (a capacidade é medida em energia elétrica, pois este é um limite para a quantidade de computação que um local pode realizar).
A empresa imobiliária norte-americana JLL estima que serão adicionados 100 GW entre 2026 e 2030 – o dobro das estimativas atuais de capacidade – o equivalente a 1.200 centros de dados. A JLL disse que suas estimativas levaram em conta projetos especulativos que nunca se concretizaram.
De onde virão os fundos – e o fornecimento de energia – para satisfazer estas estimativas permanece uma questão em aberto. Cecilia Rikap, professora da University College London, disse que muitos projetos em todo o mundo baseiam-se em compromissos políticos para expandir a rede e fornecer eletricidade; mas o governo pode não ter os meios para que isso aconteça.
Ele perguntou: “O governo levou em consideração se a expansão vale a pena?
7. As capacidades dos modelos de IA estão crescendo rapidamente
As capacidades do modelo de IA melhoraram rapidamente desde 2023, de acordo com a METR, uma organização de investigação que mede as capacidades de IA.
A medição METR baseia-se na capacidade de um modelo de IA realizar uma tarefa de codificação, medida pela quantidade de tempo que um ser humano levaria para fazê-lo. Por esta métrica, as capacidades dos modelos de IA duplicam a cada quatro meses. Por exemplo, o modelo Claude Mythos da Anthropic é calculado para atingir uma taxa de sucesso de 50% em tarefas que levariam de oito horas a dois dias para um especialista humano.
No entanto, até agora não houve impacto proporcional no emprego. UM Relatório de março da Antrópico contém pesquisas que mostram que, em teoria, a IA pode realizar muitos trabalhos, desde computação até trabalhos jurídicos, mas ainda não o faz com grande poder.
Bouke Klein Teeselink, acadêmico do King’s College London e especialista no impacto da IA no trabalho, disse que havia barreiras para a implementação da IA no mundo do trabalho. Por exemplo, quanto do trabalho de um executivo-chefe ou de um gerente sênior pode ser terceirizado com segurança para bots? As tarefas juridicamente sensíveis podem ser executadas por qualquer pessoa que não seja humano? No entanto, disse ele, a mudança está chegando.
“Ainda estamos nos estágios iniciais da revolução da IA. Há muitas pessoas realizando tarefas que a IA pode realizar. A quantidade de mudanças que veremos será enorme.”
8. Data centers sustentam o PIB dos EUA
Apesar dos cortes de empregos no governo dos EUA sob Donald Trump e das demissões em massa em vários setores, o PIB dos EUA continua a crescer – 2,1% em 2025 e 1,6% no primeiro trimestre de 2026, de acordo com Bureau de Análise Econômica dos EUA. No entanto, um economista de Harvard calculou que sem o boom dos centros de dados, estes números poderiam ser muito menores – ou seja, o “investimento em equipamento e software de processamento de informação” representou 92% do crescimento do PIB dos EUA no primeiro semestre de 2025.
Isto significa que os centros de dados – e o aumento da IA – estão a contribuir desproporcionalmente para o crescimento económico dos EUA, e esta é uma das principais razões pelas quais a maior economia do mundo, apesar de enfrentar enormes desafios, ainda parece saudável. Qualquer redução nestas despesas poderá ter consequências económicas, bem como políticas.
