RESUMO
Sem tempo? A Lili IA resume para você
Em Davos, enquanto a atenção política ficou polarizada em torno de Donald Trump, o tema dominante nos painéis e nos encontros do World Economic Forum foi a inteligência artificial. Entre investidores e executivos, a mensagem foi consistente: a IA deixou de ser apenas um desafio tecnológico e passou a ser uma questão essencialmente industrial e geopolítica.
Na conversa pública com Larry Fink (BlackRock), o CEO da Nvidia, Jensen Huang, rejeitou a narrativa de bolha para a inteligência artificial, ainda que reconheça que ela “tenha o aspecto”. Huang sublinhou que a batalha real é pela base física que sustenta o desenvolvimento: são necessários investimentos na ordem de trilhões de dólares para erguer uma cadeia de valor multilayer. Para ilustrar, usou a imagem de uma “torta” que começa na energia, passa pelos data centers e chega aos modelos e aplicações. O gargalo, hoje, é a capacidade material de alimentar e refrigerar esses sistemas.
Huang fez um inventário objetivo: potência elétrica, malha de transmissão, instalações industriais, espaço físico e logística. A crescente demanda de computação está puxando investimentos em infraestrutura e, por efeito cascata, criando uma nova procura por mão de obra técnica com perfil de engenharia, manutenção e comissionamento de data centers. O executivo alertou ainda para o risco de que a Europa fique para trás sem uma aceleração em capacidade energética e expansão de centros de processamento.
Do ponto de vista financeiro, Larry Fink colocou a transformação da IA como um ímã de capitais massivos. No debate, emergiu com clareza o tema da concentração: poucas plataformas dominam infraestrutura crítica, o que traz implicações sobre concorrência e distribuição dos ganhos econômicos. A observação tem peso estratégico: quando a infraestrutura vira um ativo central, a governança e a regulação tornam-se aceleradores ou freios para a difusão dos benefícios.
Jamie Dimon, CEO do JPMorgan, advertiu para uma outra face do mesmo motor da economia: a velocidade da adoção pode gerar tensões sociais. Segundo ele, se governos e empresas não acompanharem os trabalhadores impactados com políticas de apoio e requalificação, a IA “poderia ir rápido demais para a sociedade” e propiciar desordens civis. Dimon reconhece ganhos substanciais — produtividade e avanços em pesquisa médica —, mas defende uma adoção calibrada ao tempo social.
No capítulo da energia, Andy Jassy (Amazon) enfatizou uma carência estrutural de capacidade elétrica adequada ao ritmo de expansão dos data centers. A Amazon estuda investimentos diretos em novas fontes, incluindo opções nucleares de nova geração. Satya Nadella, da Microsoft, deslocou a discussão para a “licença social” da IA: sistemas que consomem volumes energéticos elevados sem benefícios tangíveis em saúde, educação e produtividade correm o risco de perder apoio público.
O quadro que se desenha em Davos é de uma inteligência artificial que funciona como um motor complexo: tem combustível (energia), infraestrutura (data centers) e peças finas (modelos e aplicações). A partida exige, portanto, uma calibragem de políticas públicas, investimentos privados e desenho industrial que permitam acelerá-la sem descolar-se da coesão social.
Como economista com olhar de estrategista, recomendo uma abordagem em três frentes: 1) acelerar investimentos em capacidade energética e rede, com parcerias público-privadas; 2) estimular um ecossistema de data centers descentralizados para mitigar riscos de concentração; 3) desenhar programas robustos de requalificação profissional para amortecer o choque no emprego. Essa é a engenharia de políticas que transforma potencial tecnológico em vantagem competitiva sustentável — sem apertar os “freios fiscais” demais nem deixar o motor da economia superaquecer.
