A inteligência artificial pode estar repetindo uma história que a humanidade já viveu

Toda grande revolução tecnológica parece única quando está acontecendo.

As ferrovias pareciam inaugurar uma era completamente nova. A eletricidade mudou a maneira como cidades e fábricas funcionavam. A internet prometia transformar comércio, comunicação, mídia e praticamente qualquer atividade econômica.

Todas estavam certas.

Mas nenhuma dessas revoluções aconteceu de maneira simples.

Primeiro surgiu uma tecnologia poderosa. Depois vieram enormes expectativas. Capital começou a fluir. Infraestrutura foi construída numa velocidade extraordinária. Surgiram centenas ou milhares de empresas. Algumas prosperaram. Muitas desapareceram.

Em determinados momentos, houve investimento demais.

Depois vieram crises, falências e consolidação.

Curiosamente, porém, a tecnologia não desapareceu com a bolha.

As ferrovias permaneceram.

A rede elétrica permaneceu.

A fibra óptica permaneceu.

A internet permaneceu.

E cada uma dessas infraestruturas acabou transformando a economia de maneira ainda maior do que muitos investidores originalmente imaginavam.

Em 2026, a inteligência artificial começa a apresentar algumas características extremamente semelhantes.

A pergunta talvez não seja simplesmente:

Existe uma bolha de IA?

A pergunta mais interessante é:

Estamos vivendo novamente o estágio inicial de uma tecnologia de propósito geral que exige enorme investimento antes de reorganizar toda a economia?

Essa distinção muda completamente a análise.

O que as ferrovias podem ensinar sobre inteligência artificial

Durante o século XIX, as ferrovias representavam algo muito maior do que um novo meio de transporte.

Elas reduziram drasticamente o custo e o tempo para movimentar pessoas, matérias primas e mercadorias.

Cidades passaram a ser conectadas.

Novos mercados surgiram.

Indústrias puderam vender para regiões anteriormente inacessíveis.

O valor econômico potencial era enorme.

O problema foi que os investidores perceberam isso rapidamente.

Capital começou a ser direcionado para a construção de novas linhas ferroviárias em grande escala.

O Federal Reserve observa que tecnologias de propósito geral, como ferrovias, eletricidade, computação e tecnologia da informação, historicamente produziram enormes ganhos de produtividade, mas também estiveram frequentemente associadas a períodos de superinvestimento e excesso de capacidade. Tanto a expansão ferroviária quanto a dos canais no século XIX terminaram com infraestrutura excedente em algumas regiões. Reserva Federal

Análise do Federal Reserve sobre tecnologia e superinvestimento

Nos Estados Unidos, o sistema ferroviário chegou a apresentar sinais claros de excesso de construção e capitalização no início da década de 1890. O retorno de muitos investimentos caiu e várias companhias enfrentaram dificuldades financeiras. EH.net

Isso parece familiar.

Hoje estamos vendo:

data centers sendo construídos,

fábricas de chips recebendo investimentos gigantescos,

redes elétricas sendo ampliadas,

novas usinas sendo planejadas,

empresas disputando GPUs,

bilhões sendo aplicados em modelos de IA.

A infraestrutura muda, mas o comportamento econômico é parecido.

Quando uma tecnologia parece capaz de transformar quase tudo, o capital corre antes que seja possível saber exatamente onde estarão os maiores retornos.

A eletricidade mostrou que inventar uma tecnologia não é suficiente

A eletricidade oferece outra lição extremamente importante.

Quando motores elétricos começaram a aparecer, muitas fábricas simplesmente substituíram máquinas a vapor por motores elétricos mantendo praticamente o mesmo desenho industrial.

O resultado não foi imediatamente revolucionário.

O verdadeiro salto apareceu quando as empresas perceberam que a eletricidade permitia redesenhar completamente a fábrica.

Máquinas não precisavam mais permanecer organizadas em torno de grandes eixos mecânicos.

Cada equipamento poderia receber energia individualmente.

Fábricas ganharam novos layouts.

Linhas de produção mudaram.

Processos foram reorganizados.

A produtividade finalmente aumentou.

A literatura econômica sobre tecnologias de propósito geral descreve justamente esse fenômeno: uma tecnologia pode exigir investimentos complementares, aprendizado e reorganização empresarial antes que todo seu impacto apareça nas estatísticas de produtividade. NBER

Estudos posteriores mostram que os ganhos de eletrificação também puderam ocorrer rapidamente em determinados setores, acompanhados de mudanças organizacionais e maior investimento de capital, mostrando que o processo não foi uniforme. NBER

Essa discussão é particularmente relevante para a inteligência artificial.

Colocar um chatbot dentro de uma empresa provavelmente não representa a verdadeira revolução da IA.

É o equivalente a colocar um motor elétrico numa fábrica antiga sem redesenhar a fábrica.

A transformação começa quando empresas passam a reconstruir seus processos considerando que inteligência computacional está disponível permanentemente.

A internet talvez seja o paralelo mais evidente

No final dos anos 1990, investidores perceberam que a internet mudaria o mundo.

E estavam certos.

Mas isso não significava que todas as empresas de internet fossem bons investimentos.

Centenas de startups receberam capital.

Empresas chegaram à bolsa com modelos de negócio pouco comprovados.

Infraestrutura de telecomunicações foi construída agressivamente.

Redes de fibra óptica se espalharam.

Depois veio o colapso das empresas pontocom.

A Nasdaq perdeu grande parte de seu valor.

Empresas desapareceram.

Investidores perderam bilhões.

Seria fácil concluir naquele momento:

“A internet foi uma bolha.”

Essa frase seria simultaneamente verdadeira e profundamente enganosa.

Houve uma bolha financeira.

Mas a tecnologia estava apenas começando.

Uma análise do Federal Reserve posteriormente observou que a corrida por infraestrutura de telecomunicações produziu enorme quantidade de fibra óptica subutilizada. Houve um verdadeiro excesso de capital tecnológico. Reserva Federal

O detalhe interessante é o que aconteceu depois.

A fibra continuou enterrada.

A infraestrutura continuou disponível.

Os custos caíram.

Novos negócios começaram a utilizá-la.

Google, Amazon, YouTube, Facebook, Netflix, Spotify, Uber, Airbnb e milhares de outras empresas passaram a funcionar sobre uma infraestrutura que havia sido parcialmente construída durante a euforia anterior.

A crise destruiu muitas empresas.

Não destruiu a infraestrutura.

A IA pode estar entrando exatamente nessa fase

Em setembro de 2026, Jon Gray, presidente e COO da Blackstone, apresentou a investidores uma pergunta provocativa:

“Where’s the beef?”

Bilhões estavam sendo investidos em chips, data centers e energia.

Onde estaria o retorno?

Na apresentação, Gray argumenta que o retorno já começa a aparecer dentro das empresas do portfólio da Blackstone, por meio de automação, desenvolvimento de software, processamento de documentos, atendimento e melhoria de processos.

A própria Blackstone afirma que a adoção de IA dentro de suas empresas está migrando de experimentação para produção. Em agosto de 2026, quase metade dos CEOs pesquisados pela empresa dizia ter iniciativas de IA em produção ou completamente implantadas, contra menos de 30% um ano antes. Blackstone

Ao mesmo tempo, o investimento físico está crescendo numa escala extraordinária.

Segundo a Blackstone, os cinco maiores hyperscalers investiram aproximadamente US$ 415 bilhões em CapEx em 2025, e os investimentos continuaram crescendo fortemente em 2026. A estimativa de meio de ano da própria empresa apontava aproximadamente US$ 769 bilhões de gastos em 2026. Blackstone

O que está sendo construído?

Data centers.

Chips.

Redes elétricas.

Sistemas de refrigeração.

Transmissão de energia.

Fibra óptica.

Infraestrutura de nuvem.

A Blackstone estima que a expansão de IA está impulsionando um novo ciclo de investimento energético e que a demanda americana por eletricidade pode crescer aproximadamente 40% ao longo da próxima década. Blackstone

Isso começa a parecer menos com uma simples tendência de software e mais com uma nova infraestrutura econômica.

Primeiro construímos a infraestrutura, depois descobrimos tudo que faremos com ela

Esse padrão aparece repetidamente na história.

Quando as primeiras grandes ferrovias foram construídas, ninguém conhecia todos os negócios que apareceriam graças a elas.

Quando redes elétricas foram criadas, ninguém tinha uma lista completa de todos os aparelhos que utilizariam eletricidade cem anos depois.

Quando instalamos milhões de quilômetros de fibra óptica, ninguém previa TikTok, Netflix, Zoom ou computação em nuvem exatamente como existem hoje.

Infraestrutura cria possibilidades que os primeiros investidores não conseguem antecipar completamente.

A inteligência artificial pode seguir o mesmo processo.

Hoje pensamos principalmente em:

chatbots,

programação,

geração de imagens,

atendimento,

criação de textos,

pesquisa.

Mas esses podem ser apenas os primeiros usos.

À medida que o custo da inteligência computacional cai, aplicações completamente novas podem surgir.

A Blackstone afirma que o custo de inferência caiu aproximadamente 99% em determinados referenciais tecnológicos enquanto a adoção de IA cresce rapidamente. Blackstone

Quando um recurso fica simultaneamente melhor e mais barato, novos mercados aparecem.

O verdadeiro produto da IA pode ser inteligência abundante

A internet tornou informação abundante.

A nuvem tornou computação abundante.

A IA pode tornar algo ainda mais fundamental abundante:

inteligência.

Imagine inteligência especializada disponível 24 horas por dia.

Milhões de programadores virtuais.

Milhões de analistas.

Milhões de professores.

Milhões de agentes de atendimento.

Milhões de pesquisadores.

Milhões de sistemas analisando dados simultaneamente.

Esse cenário muda a natureza da economia.

Jon Gray resume essa lógica como um possível crescimento exponencial da demanda por inteligência.

Quanto melhores forem os resultados obtidos pelas empresas usando IA, mais IA elas utilizarão.

Isso gera um ciclo:

melhor IA → maior produtividade → maior adoção → maior demanda por computação → mais investimento → IA melhor

O limite começa a deixar de ser apenas tecnológico.

Passa a ser físico.

O gargalo da inteligência artificial pode ser eletricidade

Aqui aparece uma ironia histórica fascinante.

Uma das tecnologias que a IA poderia repetir economicamente é justamente a tecnologia da qual ela depende:

eletricidade.

Data centers precisam de energia em escala gigantesca.

Os chips mais avançados consomem enormes quantidades de eletricidade.

Refrigeração consome energia.

Redes precisam transportar essa energia.

Novas usinas precisam ser construídas.

Segundo dados compilados pela Blackstone, investimentos de utilities americanas podem ultrapassar US$ 1,4 trilhão nos próximos cinco anos, aproximadamente o dobro do período anterior. Blackstone

A empresa também relata que suas plataformas globais de data centers estavam caminhando para aproximadamente 7 GW em contratos de capacidade em 2026, cerca de 3,5 vezes o nível de 2025. Blackstone

Portanto, a corrida pela IA começa a produzir uma consequência inesperada:

a economia digital está forçando uma expansão gigantesca da economia física.

Chips precisam ser fabricados.

Turbinas precisam ser construídas.

Linhas de transmissão precisam ser instaladas.

Data centers precisam ocupar terrenos.

É impossível escalar inteligência digital sem escalar infraestrutura física.

💥 Então teremos uma bolha?

Possivelmente em algumas partes do mercado.

Mas essa talvez seja a pergunta errada.

A história mostra que uma tecnologia pode ser revolucionária e possuir uma bolha financeira ao mesmo tempo.

A internet prova isso.

Empresas podem estar superavaliadas.

Projetos podem ser construídos onde não deveriam.

Data centers podem eventualmente existir em excesso em determinadas regiões.

Alguns modelos de IA podem desaparecer.

Empresas que hoje valem bilhões podem não existir daqui a dez anos.

Nada disso significaria necessariamente que a revolução da IA fracassou.

O Federal Reserve analisou justamente essa possibilidade em 2026, lembrando que grandes tecnologias de propósito geral frequentemente produziram períodos de investimento excessivo. A expansão ferroviária, a infraestrutura de telecomunicações e outras revoluções tiveram episódios semelhantes. Reserva Federal

O erro é confundir:

excesso de investimento em determinadas empresas

com

fracasso da tecnologia.

São coisas completamente diferentes.

A eletricidade também ensina outra coisa: empresas precisam mudar

Um dos maiores erros da primeira fase de qualquer revolução tecnológica é simplesmente adicionar a nova tecnologia ao modelo antigo.

Foi assim com eletricidade.

Foi assim com computadores.

Foi assim com internet.

Provavelmente será assim com IA.

Uma empresa pode perguntar:

“Onde posso colocar um chatbot?”

Mas a pergunta mais importante provavelmente é:

“Como eu desenharia minha empresa se inteligência computacional praticamente ilimitada já existisse?”

São perguntas muito diferentes.

Imagine uma empresa de software.

Hoje:

cliente explica problema,

analista escreve requisitos,

programador desenvolve,

QA testa,

programador corrige,

documentação é escrita.

Com agentes avançados:

cliente descreve objetivo,

IA interpreta,

agentes constroem,

outros agentes testam,

outros verificam segurança,

software é implantado,

telemetria retroalimenta o sistema.

O produto não ganhou apenas uma ferramenta.

O processo inteiro mudou.

Essa é a verdadeira eletrificação da IA.

A transformação pode chegar também à ciência

Talvez o efeito mais importante da inteligência artificial nem aconteça dentro dos escritórios.

Pode acontecer nos laboratórios.

A IA já começa a participar de:

descoberta de proteínas,

desenvolvimento de medicamentos,

novos materiais,

genética,

química,

modelagem climática,

engenharia.

Pesquisadores do NBER chegaram a utilizar uma analogia poderosa: assim como a eletricidade mudou o chão de fábrica industrial, a IA poderá mudar o chão de fábrica da ciência. NBER

Isso significa que o ciclo tecnológico pode acelerar a própria descoberta tecnológica.

IA ajuda a desenvolver novos chips.

Novos chips tornam IA mais poderosa.

IA mais poderosa ajuda a desenvolver materiais melhores.

Novos materiais permitem chips melhores.

O ciclo continua.

Essa característica não existia na mesma intensidade durante a expansão das ferrovias.

Os vencedores talvez não sejam aqueles que parecem mais óbvios hoje

Durante uma corrida do ouro, existe uma velha ideia:

quem vende pás pode ganhar mesmo quando muitos garimpeiros fracassam.

Na inteligência artificial, as “pás” são:

chips,

energia,

data centers,

refrigeração,

redes,

infraestrutura de telecomunicações.

A Blackstone chama esses ativos de picks and shovels da IA e vem posicionando capital justamente nessas áreas. Blackstone

Mas isso não significa que infraestrutura será o único vencedor.

A próxima fase provavelmente transferirá valor para empresas que aprendam a utilizar a inteligência criada por essa infraestrutura.

Foi exatamente o que aconteceu com a internet.

Na década de 1990, grande parte da atenção estava nas empresas que construíam a rede.

Depois surgiram empresas que utilizavam a rede para criar negócios completamente diferentes.

A mesma coisa pode ocorrer com IA.

Primeiro:

Nvidia, data centers, GPUs, energia.

Depois:

milhares de empresas construindo negócios que só se tornam possíveis porque inteligência ficou barata.

O ciclo provável da IA

Se a história realmente servir como referência, poderíamos imaginar cinco fases.

Fase	Característica
1. Descoberta	A tecnologia demonstra capacidades surpreendentes
2. Corrida por infraestrutura	Capital invade chips, energia, data centers e modelos
3. Excesso e consolidação	Algumas empresas fracassam e investimentos ruins são eliminados
4. Reorganização econômica	Empresas redesenham processos usando IA
5. Infraestrutura invisível	IA se torna tão comum quanto eletricidade ou internet

Em 2026, provavelmente estamos entre as fases 2 e 3, enquanto alguns setores já começam a entrar na fase 4.

Isso explica uma aparente contradição.

Ao mesmo tempo em que existem temores de bolha, também existem empresas obtendo retornos concretos utilizando IA.

As duas coisas podem ser verdadeiras simultaneamente.

A história nunca se repete perfeitamente

A analogia com ferrovias, eletricidade e internet é poderosa, mas existem diferenças importantes.

A primeira é financeira.

Segundo a Blackstone, grande parte do investimento atual dos maiores hyperscalers está sendo financiada pelos fluxos de caixa de algumas das empresas mais lucrativas do planeta. Isso é diferente de partes das expansões ferroviária e pontocom, nas quais endividamento e capital especulativo tiveram papéis muito maiores. Blackstone

A segunda diferença é velocidade.

Software pode ser distribuído globalmente instantaneamente.

Um modelo treinado uma vez pode atender milhões de usuários.

A terceira diferença talvez seja ainda mais importante.

A inteligência artificial pode ajudar a melhorar a própria tecnologia de inteligência artificial.

Essa retroalimentação pode fazer a curva atual evoluir mais rapidamente do que revoluções anteriores.

Mas existem limites.

Energia.

Chips.

Construção.

Regulação.

Disponibilidade de capital.

Confiabilidade.

Segurança.

A economia digital continua ligada ao mundo físico.

O que investidores e empreendedores deveriam observar?

A pergunta mais importante talvez não seja se a IA continuará crescendo.

É onde o valor ficará depois que a primeira onda passar.

Durante o boom da internet, muitas empresas desapareceram.

Mas empresas que construíram posições estratégicas em infraestrutura, plataformas e distribuição criaram impérios.

Na IA, algo parecido pode acontecer.

O modelo de linguagem pode se tornar commodity.

O custo de geração pode cair brutalmente.

Então o diferencial migra.

Dados exclusivos.

Relacionamento com clientes.

Distribuição.

Marca.

Infraestrutura.

Conhecimento de setores específicos.

Integração com processos reais.

É por isso que simplesmente criar “mais um chatbot” dificilmente representa uma vantagem competitiva duradoura.

A oportunidade maior pode estar em utilizar IA para resolver profundamente um problema que já existe.

A revolução começa quando paramos de falar sobre a tecnologia

Hoje falamos constantemente em inteligência artificial.

Isso aconteceu com internet.

Nos anos 1990, praticamente qualquer negócio queria colocar “Internet” em sua identidade.

Hoje quase ninguém diz:

“Somos uma empresa de internet.”

Bancos são empresas de internet.

Rádios são empresas de internet.

Lojas são empresas de internet.

Hospitais utilizam internet.

Governos utilizam internet.

A tecnologia tornou-se infraestrutura.

O mesmo aconteceu com eletricidade.

Nenhum restaurante se anuncia como:

“Restaurante movido a eletricidade.”

Seria absurdo.

Um dia talvez aconteça o mesmo com IA.

Não teremos:

“empresas de inteligência artificial.”

Teremos simplesmente:

empresas.

Todas utilizando inteligência computacional como utilizam hoje eletricidade, internet e bancos de dados.

Nesse momento, saberemos que a revolução realmente terminou sua fase inicial.

A IA repetirá o ciclo?

Provavelmente repetirá a estrutura, mas não necessariamente a velocidade ou a intensidade.

O padrão histórico é impressionantemente consistente:

descoberta tecnológica → entusiasmo → investimento massivo → infraestrutura → excesso em algumas áreas → consolidação → reorganização econômica → ganhos de produtividade

As ferrovias passaram por isso.

A eletricidade passou por isso.

A internet passou por isso.

A inteligência artificial apresenta vários sinais de que pode seguir caminho semelhante.

Mas existe uma diferença que talvez torne esta revolução especial.

Ferrovias transportavam pessoas e mercadorias.

Eletricidade transportava energia.

Internet transportava informação.

A IA transporta e multiplica inteligência.

E inteligência é justamente o recurso utilizado para criar novas tecnologias.

Se essa característica produzir um ciclo de retroalimentação significativo, talvez a IA não seja apenas mais uma tecnologia de propósito geral.

Ela pode se tornar uma tecnologia capaz de acelerar a criação da próxima geração de tecnologias.

Esse é o ponto em que a comparação histórica começa a falhar.

E talvez seja exatamente aí que esteja a parte mais interessante do futuro.

A pergunta, portanto, não é apenas:

A IA repetirá o ciclo das ferrovias, eletricidade e internet?

A resposta mais provável é:

Sim, em muitos aspectos.

Haverá investimentos exagerados.

Haverá empresas superavaliadas.

Haverá fracassos.

Haverá consolidação.

Haverá infraestrutura construída antes de sabermos exatamente como utilizá-la.

Mas, se a história servir de referência, a conclusão mais importante não é que uma bolha possa surgir.

É que depois que a bolha passa, a infraestrutura permanece.

As ferrovias continuaram transportando o mundo.

A eletricidade continuou alimentando o mundo.

A internet continuou conectando o mundo.

E a inteligência artificial pode acabar fazendo algo ainda mais profundo:

Aumentar permanentemente a quantidade de inteligência disponível para resolver problemas humanos.

Se isso acontecer, os bilhões atualmente investidos em chips, data centers e energia não representarão apenas a construção de uma nova indústria.

Poderão representar a construção da infraestrutura cognitiva da economia do século XXI.