A inteligência artificial tem potencial para gerar e aprofundar a concentração de renda. Isso acontece porque a automação transfere riqueza de quem trabalha para os donos do capital tecnológico, criando uma divisão no mercado de trabalho entre profissionais altamente qualificados e trabalhadores substituíveis por algoritmos.

Mesmo que as primeiras aplicações das tecnologias de inteligência artificial datem da distante década de 1990, o desenvolvimento da IA acelerou exponencialmente desde 2023. Deixando de lado o debate morno sobre quando e quão radicalmente ela mudará o mundo, é importante focar nos desafios associados a esse grupo de tecnologias inovadoras, especialmente nos desafios globais.

Um dos paradoxos da IA é que, embora prometa perspectivas atraentes de crescimento econômico acelerado para países, setores e empresas individualmente, representa um desafio para o desenvolvimento global como um todo.

É cabível, sobretudo, uma leitura sobre a hiperconcentração do potencial da IA em apenas dois países — os Estados Unidos e a China — e nas mãos de um pequeno número de grandes corporações digitais e startups de ponta, que, por sua vez, competem para se tornarem novas megacorporações.

Conceitualmente, esse processo tende a se apresentar em três frentes principais. A prioridade de análise está na “transferência de riqueza”. Nesse contexto, vale partir da premissa de que os ganhos de produtividade gerados pela IA tendem a concentrar lucros nas mãos de um pequeno número de grandes empresas de tecnologia e corporações que controlam esses sistemas, como apontam análises econômicas do MIT.

Em um patamar igualmente importante, segue a polarização do mercado de trabalho. Uma explicação plausível é a divisão cada vez mais perceptível entre quem se beneficia financeiramente — profissionais capacitados a utilizar a IA — e quem tem salários reduzidos ou é substituído. No Brasil, o impacto tende a alcançar fortemente funções de entrada e trabalhadores mais jovens.

Em uma abordagem de alcance mais global, apresenta-se a questão do “desemprego estrutural”. Nesse processo, a automação rápida pode desencadear uma redução no ritmo de contratações, o que leva especialistas a discutirem mecanismos de redistribuição, como a implementação de uma renda básica, para conter os impactos sociais. Nesse escopo, cabe explorar como a inteligência artificial está afetando setores específicos de atuação e entender quais habilidades são mais valorizadas para evitar essa desvalorização.

Em parâmetros mundiais, alguns fatos merecem atenção. Os EUA respondem por aproximadamente 45% dos data centers do mundo, enquanto a China concentra cerca de 10%. Os modelos de IA mais avançados estão sendo desenvolvidos majoritariamente nos EUA e na China, assim como as startups mais promissoras e a maior parte do investimento de capital de risco em IA, que ultrapassa 90%. Os chips mais avançados de IA — GPUs, TPUs e memórias de alta largura de banda — são fabricados exclusivamente por empresas americanas, embora sua produção esteja, até o momento, majoritariamente localizada em Taiwan. A China, por sua vez, desenvolve e produz ativamente modelos semelhantes, ainda que menos sofisticados.

A realidade atual está longe de ser uma coincidência. A verdade que se apresenta é que apenas os EUA e a China possuem gigantes digitais globais, como a Alphabet Inc. (proprietária do Google), a Apple Inc., a Alibaba Group e a Tencent, capazes de investir centenas de bilhões em pesquisa e desenvolvimento, startups e infraestrutura digital. A evolução econômica global e a magnitude de suas economias estão catalisando o desenvolvimento da IA, fornecendo tanto dados atualizados quanto demanda contínua, que vai desde vídeos curtos até automação de TI.

Dessa construção, temos uma constatação: o mercado de IA se assemelha a um típico duopólio, com a China, por vezes, mais forte em aplicações práticas, e os EUA mais fortes em ciência e alcance de mercado. Sim, outros países — incluindo a Rússia — possuem suas próprias vantagens. Mas as grandes diferenças positivas ainda permanecem concentradas na América do Norte e no Leste Asiático.

A análise alcança uma dicotomia: se o caminho será de total “privatização” ou “nacionalização” da IA, sem esquecer os desdobramentos para a defesa e a segurança. De pronto, o que se desenha é uma interligação entre os desenvolvimentos tecnológicos de conglomerados já existentes, com o Estado tendendo a uma moderação — não para intervir na capacidade criativa, mas para preservar a dignidade humana e evitar golpes estruturais na sociedade.

Cabe ampliar as discussões sobre IA, que ajudará agências governamentais e empresas, e talvez até mesmo a comunidade de startups, a navegar no mar turbulento dos desafios dessa tecnologia, unindo forças quando necessário e fortalecendo suas próprias capacidades quando prudente. É nesse ponto que as parcerias público-privadas podem produzir resultados, respeitando a função do capital e os parâmetros do Estado, sem que isso signifique interferência na criatividade do conhecimento.

Voltando às nações, por um lado, existe um risco evidente de que o ritmo e a qualidade do desenvolvimento nos EUA e na China se distanciem ainda mais do resto do mundo. Claramente, essa situação é inaceitável para outras nações, mas, para a economia global, o desafio é ainda mais profundo. Em um mundo globalizado, tal disparidade levará a desequilíbrios severos. Assim, o sucesso de trilionários californianos ou dos “tigres da IA” de Shenzhen pode se converter em uma tempestade econômica global.

Por outro ponto de vista, é provável que a IA, como muitas outras tecnologias digitais, caminhe para a monopolização. Portanto, enfrenta-se o risco de setores inteiros serem subjugados por empresas individuais, bem como o avanço de uma espécie de colonização da IA. Ambos os processos tendem a exacerbar os desequilíbrios e carregam consigo todos os problemas clássicos dos mercados monopolistas. Além disso, possuir uma ferramenta tão poderosa para a dominação cria, inevitavelmente, a tentação de usá-la de forma indevida. Assim, a defesa de um anticolonialismo em relação à IA vem sendo cada vez mais sustentada por diferentes atores, da União Europeia à África e à América Latina. Uma preocupação cabível e lógica.

Considerando o domínio “natural” desses dois países e de suas corporações, há possibilidade distinta? Dentro da contemporaneidade, revoluções econômicas e tecnológicas proporcionaram a terceiros a oportunidade de prosperar, chegando até mesmo a se tornarem líderes globais — basta lembrar da URSS, do Japão, da Coreia do Sul, da China e, em seu tempo, dos Estados Unidos. A questão central é se essa oportunidade se repetirá em tempos de IA monopolizada e nacionalizada, ou se não haverá espaço para aqueles que chegarem mais tarde.

Ainda assim, há uma oportunidade na corrida da IA. Muitos especialistas e entidades de renome argumentam que o esgotamento dos dados naturais para o treinamento de modelos de IA, aliado a limitações tecnológicas, energéticas e de outras naturezas, poderá criar uma janela de oportunidade para o desenvolvimento da IA em países de “segunda linha” na segunda metade da década de 2030. Em outras palavras, o ritmo de desenvolvimento da IA nos EUA e na China poderá desacelerar, enquanto outros países poderão acelerar, aproveitando a base já consolidada pelos líderes.

O desafio econômico global da IA demanda programas governamentais robustos e anúncios impactantes, mas, paralelamente, torna-se necessária uma abordagem abrangente. Além da extensa pesquisa e desenvolvimento, há também a complexa e cara infraestrutura de data centers. A microeletrônica continua sendo uma questão à parte. O exemplo da pressão americana sobre a China já demonstra que qualquer ameaça à liderança em IA leva imediatamente ao corte do fluxo vital de chips e ao acesso aos sistemas de design. É improvável que o amor fraternal e o humanismo alterem essa lógica no futuro.

Outro fator em destaque é a energia, ainda que ela represente menos de 6% dos custos do ciclo de vida de um data center. Mas os desafios energéticos do futuro já são visíveis — desde fontes de energia e redes elétricas cada vez mais potentes para alimentar data centers modernos em escala giga (até 3 ou 4 GW e além) até a necessidade de eletricidade de alta qualidade. As premissas de sucesso não técnicas, contudo, não são menos determinantes: o desenvolvimento do potencial humano. Não há dúvida de que os humanos continuam sendo mais importantes do que os robôs para o desenvolvimento da IA, seja no estudo e escalonamento de melhores práticas e modelos de negócios, seja no planejamento urbano e em novas abordagens de gestão.

Esse conjunto exige investimentos de grandes montantes, conhecimento especializado, tecnologia e resoluções inovadoras. É por isso que a possibilidade de um avanço significativo na IA na década de 2030 já representa um enorme desafio. Trata-se de um desafio de gestão, governança, educação, infraestrutura e cooperação internacional.

A título de exemplificação e comparação, a capacidade de pesquisa e desenvolvimento de todos os países do BRICS+ combinados (excluindo a própria China) é seis vezes menor que a da China e mais de dez vezes inferior à dos Estados Unidos. O cenário é semelhante quando se observam os investimentos de capital de risco. Não existem instalações avançadas de produção de chips de IA na Rússia ou em qualquer outro país em desenvolvimento (com exceção da China, e mesmo assim até certo ponto), e o desenvolvimento desses chips segue bastante atrasado. A infraestrutura de data centers e outros aspectos estruturais não apresentam um cenário muito melhor — e a lista de limitações continua.

Os países em desenvolvimento, isoladamente, simplesmente não possuem força suficiente para alcançar um avanço significativo em IA. A ausência de instalações avançadas para produção de chips e as fragilidades em infraestrutura tornam esse cenário ainda mais evidente. O paradigma tangível, portanto, parece estar em uma interação entre países em desenvolvimento e acordos tecnológicos bilaterais com as potências mundiais, na esperança de absorver, adaptar e desenvolver conhecimento.

Entretanto, concluir com chamados como “IAs do mundo, uni-vos!” é inútil. Semelhante ao slogan original do Manifesto Comunista, esse apelo não levará a lugar algum. O que se faz necessário é uma discussão teórica e prática séria sobre a natureza dos futuros desafios globais e nacionais, sobre formas específicas de superá-los, sobre a criação de canais para a troca de abordagens e boas práticas, e sobre o desenvolvimento de formatos consistentes de cooperação internacional, que vão desde programas bilaterais até futuros regimes globais.