A inteligência artificial não destruirá empregos em massa simplesmente porque substituir pessoas custa menos que mantê-las, segundo Steve Hanke. Para o professor de economia aplicada da Johns Hopkins University, essa conclusão ignora a conta material da tecnologia: chips gráficos, eletricidade, água, data centers e capital físico. A discussão, portanto, não é apenas sobre o que a IA consegue fazer, mas sobre o preço de fazê-lo em escala.
Por que Steve Hanke duvida de uma demissão em massa causada pela IA?
Steve Hanke duvida da demissão em massa porque a operação de substituir trabalhadores por sistemas de IA frequentemente custa mais do que continuar empregando pessoas.
Em declaração ao Business Insider, Hanke classificou como ilusória a ideia de que a inteligência artificial será gratuita para usar e praticamente sem custo para oferecer. Modelos de IA exigem recursos intensivos antes mesmo de produzirem qualquer resposta: grandes volumes de energia, água para resfriamento, chips especializados e instalações físicas. Não é a velha cópia de um arquivo digital, que pode ser distribuída milhões de vezes com custo marginal quase nulo. É uma máquina industrial vestida de software.
Essa diferença altera a conta das empresas. Um negócio pode automatizar uma tarefa, mas ainda precisa pagar pela infraestrutura, pelo consumo computacional, pela integração aos sistemas existentes, pela supervisão humana e pelos erros que exigem correção. Se o trabalhador realiza a atividade por um salário previsível, a substituição automática só faz sentido quando a economia supera esse conjunto de despesas. Hanke afirma que as empresas não simplesmente demitirão todos os funcionários para contratar IA, porque, em muitos casos, a troca será mais cara. A promessa de eficiência, aqui, encontra o boleto.
Quanto custa construir a infraestrutura que sustenta a IA?
A infraestrutura de IA custa bilhões porque depende de data centers, chips gráficos, eletricidade, água e capital físico em escala industrial.
Na entrevista, Hanke diz que Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta projetaram cerca de US$ 700 bilhões em despesas de capital combinadas no ano mencionado e US$ 1 trilhão em 2027. Esses valores refletem a corrida para construir data centers capazes de treinar e operar a próxima geração de modelos. Como a fonte fornecida não identifica claramente a data de publicação nem detalha a metodologia dessas projeções, os números devem ser verificados antes da publicação.
O ponto econômico de Hanke não depende de tratar esses investimentos como desperdício. Eles podem ampliar capacidade, reduzir preços e gerar novos serviços. A questão é que cada melhoria também precisa vencer uma barreira física: fabricar chips, instalar servidores, obter energia e manter tudo funcionando. A IA não mora numa nuvem etérea; mora em galpões cheios de equipamentos que aquecem, consomem e envelhecem. Quando alguém compara IA a software tradicional, Hanke diz que está comparando maçãs com laranjas. O código pode ser replicado; a computação que o executa continua cobrando aluguel.
Os otimistas respondem que chips e data centers ficarão mais eficientes com o avanço tecnológico. Essa resposta é plausível, mas não encerra a discussão. Eficiência por unidade de cálculo não significa custo total menor se a demanda crescer muito mais depressa. É a velha aritmética do automóvel econômico: consumir menos por quilômetro não ajuda tanto quando todos passam a dirigir o dobro. Para Hanke, o preço dos recursos escassos decidirá até onde irá a chamada revolução da IA, e não apenas a elegância das demonstrações de produto.
O que Elon Musk e os críticos da IA estão disputando?
Elon Musk aposta em produtividade e abundância, enquanto Hanke, Mark Cuban e Michael Burry destacam custos, concentração financeira e riscos de uma expansão superestimada.
Musk prevê que a IA elevará a produtividade, reduzirá custos de produção e criará uma era de abundância na qual qualquer pessoa poderá obter o que quiser. Também afirmou que a tecnologia assumirá a maioria dos empregos e sugeriu uma renda universal elevada, distribuída pelos governos, para lidar com o desemprego resultante. Em outra formulação, recomendou que as pessoas deixassem de poupar para a aposentadoria em dez ou vinte anos, porque o dinheiro perderia importância. Especialistas em finanças pessoais e IA consultados anteriormente pelo Business Insider discordaram enfaticamente dessa orientação.
Hanke permanece cético. Ele já descreveu a IA como superestimada e potencialmente perigosa, além de alertar que o boom poderia falhar se as grandes empresas não entregassem os resultados prometidos. A advertência ganhou companhia: Mark Cuban considerou assustadora a centralidade da Nvidia no ciclo de investimentos e disse que tudo poderia ruir se a fabricante fosse ultrapassada ou cometesse um erro. Michael Burry acusou a Nvidia de exagerar ao fechar acordos com clientes para sustentar as vendas de chips, alimentando uma circulação de gastos em proporções bíblicas.
Esses argumentos não provam que a IA deixará de transformar o trabalho. Provam algo menos cinematográfico e mais útil: capacidade técnica não equivale automaticamente a viabilidade econômica. Algumas funções serão automatizadas, outras serão reorganizadas e novas atividades surgirão ao redor dos sistemas. O tamanho dessa mudança dependerá de preços, produtividade efetiva, regulação, disponibilidade de energia e retorno sobre o investimento. Entre a fantasia de que toda ocupação desaparecerá e a promessa de que o dinheiro deixará de importar, existe o terreno prosaico onde as empresas fazem contas. É ali que o futuro costuma perder o brilho e ganhar forma.
