A vice-presidente da Reserva Federal (FED): Avaliação da bolha de IA em quatro dimensões

Autor: Zhang Feng

A inteligência artificial (IA) está a remodelar a economia e o panorama financeiro global a uma velocidade sem precedentes. À medida que o entusiasmo do mercado de capitais por empresas relacionadas com a IA continua a crescer, uma questão inevitável emerge: estaremos a assistir a uma bolha especulativa semelhante à da bolha da internet no final da década de 90?

Em 2025, o vice-presidente do Federal Reserve, Philip N. Jefferson, apresentou uma análise comparativa do atual entusiasmo em torno da IA e da era da bolha da internet durante a conferência sobre estabilidade financeira do Banco da Reserva Federal de Cleveland, e propôs quatro indicadores-chave para avaliar se existe uma bolha em torno da IA. Este discurso não apenas reflete a observação cautelosa do banco central mais importante do mundo em relação às novas tecnologias, mas também fornece aos participantes do mercado uma estrutura clara para uma avaliação racional do entusiasmo em torno da IA.

1. Observação da Reserva Federal: Duplo Mandato e Estabilidade Financeira

Todas as políticas e observações da Reserva Federal giram em torno de sua “dupla missão” legal – maximizar o emprego e estabilizar os preços. Jefferson enfatizou que a avaliação do impacto da inteligência artificial deve partir dessa tarefa fundamental. Isso significa que a Reserva Federal se preocupa com a IA não apenas por causa de seus avanços técnicos ou desempenho no mercado, mas também por como ela afeta o nível geral de emprego, a produtividade do trabalho, o potencial de crescimento econômico e a trajetória da inflação.

Do ponto de vista do emprego, a IA apresenta um efeito duplo. Por um lado, promove o emprego ao aumentar a eficiência do trabalho e criar novos postos (como desenvolvimento, implementação e manutenção de IA); por outro lado, o efeito de substituição pela automação pode levar ao encolhimento de certas profissões, especialmente com um impacto maior sobre os trabalhadores mais jovens e com menos experiência. Jefferson apontou que, se a IA apenas substituir a força de trabalho existente sem criar novos postos em simultâneo, pode resultar numa desaceleração económica a curto prazo. Este equilíbrio dinâmico de “substituição e complementaridade” é o núcleo para avaliar o impacto estrutural da IA no mercado de trabalho.

Do ponto de vista da estabilidade de preços,AI aumentar a produtividade ajuda a reduzir os custos de produção, exercendo pressão para baixo sobre os preços. A alocação eficiente de recursos, a otimização da cadeia de abastecimento e a assistência na tomada de decisões podem conter a inflação. No entanto, ao mesmo tempo, a construção de infraestrutura de IA (como centros de dados) eleva os preços de insumos como terra e energia, e o aumento dos salários dos profissionais de IA também pode trazer inflação impulsionada por custos. Essa influência bidirecional torna o efeito líquido da IA sobre a inflação repleto de incertezas, necessitando de monitoramento contínuo.

Para cumprir a dupla missão, um sistema financeiro robusto e resiliente é crucial. O Federal Reserve monitora continuamente os riscos sistêmicos através do relatório semestral de estabilidade financeira (FSR). A pesquisa mais recente mostra que 30% dos contatos do mercado veem a “mudança de atitude em relação à IA” como um risco significativo para o sistema financeiro, um aumento considerável em relação aos 9% da primavera. Isso parece alertar que, se as expectativas otimistas do mercado em relação à IA mudarem abruptamente, isso pode desencadear um aperto nas condições financeiras e uma desaceleração econômica. Portanto, a inclusão da IA no quadro de monitoramento da estabilidade financeira pelo Federal Reserve é precisamente para prevenir bolhas de ativos e vulnerabilidades financeiras que podem ser geradas por um entusiasmo tecnológico.

Dois, Estrutura de Monitorização: FSR e Acompanhamento do Sentimento de Mercado

O monitoramento da IA pelo Federal Reserve não é feito de forma isolada, mas está incorporado em seu sistema geral de avaliação da estabilidade financeira. O FSR não se concentra apenas em riscos tradicionais, como alavancagem, avaliação de ativos, riscos de financiamento, mas também inclui as mudanças estruturais trazidas por tecnologias emergentes. Jefferson enfatiza que os formuladores de políticas devem distinguir entre “flutuações cíclicas” e “mudanças estruturais”, e a IA provavelmente pertence a esta última. Isso significa que o aumento da produtividade trazido pela IA pode alterar a relação entre emprego e inflação, afetando assim o mecanismo de transmissão da política monetária.

O sentimento do mercado é um dos focos da FSR. Pesquisas mostram que quase um terço dos participantes do mercado já está ciente dos riscos potenciais de uma reversão do sentimento em IA. Esse consenso pode se tornar uma “profecia autorrealizável” - uma vez que a narrativa otimista mude, a retirada rápida de capital pode levar a ajustes acentuados nos preços dos ativos. Comparado ao período da bolha da internet, a velocidade de disseminação da informação hoje e a popularização da negociação algorítmica podem amplificar a volatilidade do mercado. Portanto, o acompanhamento pelos EUA de indicadores de sentimento é, na verdade, um alerta precoce para riscos sistemáticos potenciais.

Além disso, a aplicação da IA na própria indústria financeira também traz novos desafios de monitoramento. Ferramentas de IA como negociação de alta frequência, consultoria inteligente e modelos de risco, ao aumentarem a eficiência, também podem desencadear novos riscos de homogeneização e ciclos positivos. O Federal Reserve está fortalecendo a identificação e avaliação desses novos riscos emergentes ao expandir seu conjunto de ferramentas de análise (incluindo o próprio uso de tecnologia de IA).

Três, quatro indicadores-chave: a pedra de toque para julgar a bolha da IA

Jefferson extraiu quatro diferenças chave ao comparar a atual onda de IA com a bolha da internet do final da década de 1990, e essas diferenças podem servir como indicadores centrais para avaliar se existe uma bolha séria no atual campo da IA.

(I) Base de Lucro: De “histórias impulsionadas” a “apoio ao lucro”

Durante a bolha da Internet, muitas empresas listaram-se apenas com o conceito de “.com”, carecendo de um modelo de lucro sustentável, com receitas escassas ou até nulas, dependendo do financiamento externo e do entusiasmo do mercado para manter as operações. Em contrapartida, as principais empresas do setor de IA atualmente (como alguns gigantes da tecnologia) geralmente possuem canais de lucro sólidos e diversificados. Elas não apenas geram receita diretamente através de serviços de IA, mas também incorporam profundamente a IA em seus sistemas de produtos existentes, aumentando a competitividade de seus negócios principais. Esse modelo de desenvolvimento baseado em “suporte de lucro” torna o investimento em IA mais fundamentado, reduzindo o espaço para especulação pura.

No entanto, Jefferson também apontou que a atividade do mercado privado pode em parte esconder as dificuldades de lucro das empresas de IA em estágio inicial. Um grande volume de capital de risco flui para startups de IA, que, embora não estejam listadas, têm avaliações elevadas; se no futuro não conseguirem obter lucros, ainda poderão representar uma fonte de risco. Assim, a observação dos indicadores de lucro deve considerar tanto o mercado público quanto o privado.

(II) Nível de avaliação: Rácio preço/ganhos relativamente contido

Durante o auge da bolha da internet, as relações preço-lucro das empresas de internet frequentemente alcançavam centenas ou até milhares de vezes, refletindo um otimismo irracional do mercado em relação ao crescimento futuro. Atualmente, embora as ações das empresas de conceito de IA tenham subido significativamente, suas relações preço-lucro ainda estão muito abaixo dos picos históricos. Isso indica, em certa medida, que os investidores, ao mesmo tempo em que abraçam a IA, ainda ancoram, em certa medida, os lucros reais e o fluxo de caixa das empresas.

Claro, a razoabilidade da avaliação deve ser julgada de forma abrangente, considerando as características da indústria e a fase de crescimento. A IA, como uma tecnologia de propósito geral, tem um enorme potencial de criação de valor a longo prazo, e um prêmio moderado é razoável. No entanto, se a avaliação se desviar rapidamente dos fundamentos e subir demais, isso ainda pode gerar bolhas. O Federal Reserve se concentra em indicadores de avaliação precisamente para distinguir entre os componentes racionais da euforia do mercado e os sinais de superaquecimento.

(iii) Número de empresas listadas: amplitude especulativa limitada

Entre 1999 e 2000, mais de 1000 empresas de internet foram listadas, formando um frenesim especulativo de “florescimento por toda parte”, onde até mesmo mudar o nome para incluir “.com” poderia aumentar o preço das ações. Atualmente, existem cerca de 50 empresas listadas que são claramente classificadas como “empresas centrais de IA” (com base em critérios específicos), um número muito menor do que durante a bolha da internet. Isso indica que o comportamento especulativo do mercado é relativamente concentrado e ainda não se espalhou por todo o mercado.

Mas Jefferson também alerta que o mercado de private equity pode esconder muitas startups de IA que, embora não estejam sendo negociadas publicamente, têm atividades de financiamento ativas. Se estas empresas forem listadas em massa ou se o ambiente de financiamento mudar drasticamente no futuro, podem se tornar novos fatores de instabilidade. Portanto, o indicador de “número de empresas” deve ser observado de forma dinâmica, abrangendo os setores público e privado.

(IV) Alavancagem financeira: grau de dependência da dívida relativamente baixo

Durante a bolha da internet, muitas empresas dependiam do financiamento de capital próprio, com alavancagem de dívida limitada, o que, até certo ponto, reduziu o impacto direto do colapso da bolha no sistema financeiro. Atualmente, as empresas de IA também dependem pouco do financiamento por dívida, o que ajuda a limitar a transmissão de riscos. No entanto, as tendências recentes mostram que, para sustentar os enormes investimentos em infraestrutura de IA (como centros de dados e clusters de computação), algumas empresas começaram a aumentar a emissão de obrigações e o financiamento por crédito.

Jefferson destacou especialmente que, à medida que a IA se expande da camada de software para a infraestrutura de hardware, a necessidade de investimento de capital aumenta drasticamente, o que pode levar a um aumento gradual da alavancagem. Se houver uma reversão no sentimento da IA, as empresas altamente alavancadas enfrentarão uma pressão maior para pagar dívidas, espalhando assim o risco para uma área econômica mais ampla através de canais de crédito. Portanto, os indicadores de alavancagem devem ser monitorados de perto em sua tendência de evolução.

Quatro, as implicações para os profissionais do mercado

A discussão de Jefferson não apenas fornece um quadro analítico para os formuladores de políticas, mas também traz importantes insights para investidores, empresas e pesquisadores:

Primeiro, a observação do problema deve partir da tarefa fundamental do observador. Os investidores devem ir além da emoção do mercado de curto prazo e analisar profundamente o impacto real da tecnologia de IA nos fundamentos das empresas (capacidade de lucro, estrutura de custos, barreiras à concorrência). As empresas devem focar em como a IA pode melhorar sua produtividade e competitividade de longo prazo, em vez de perseguir cegamente conceitos.

Em segundo lugar, distinguir entre flutuações cíclicas e mudanças estruturais. A IA representa uma revolução tecnológica que pode durar décadas, e seu impacto é estrutural. Nas flutuações do mercado, deve-se distinguir entre tendências de longo prazo e ruído de curto prazo, evitando confundir oportunidades estruturais com bolhas cíclicas, ou vice-versa.

Terceiro, atenção à reação geral do mercado e ao risco sistêmico. A alta de uma única empresa ou setor não necessariamente constitui uma bolha; é necessário avaliar o nível de valorização geral do mercado, a concentração de capital, a situação de alavancagem e a consistência do sentimento. É especialmente importante estar atento a sinais de que a narrativa da IA está mudando de “sustentação de lucros” para “impulso de histórias”.

Quarto, use bem as ferramentas de análise, incluindo a própria AI. A tecnologia de IA pode ser usada para avaliar com mais precisão o risco de mercado, o valor das empresas e o impacto econômico. Os profissionais devem aproveitar ativamente ferramentas de análise de dados, aprendizado de máquina e outras para melhorar a qualidade da decisão, enquanto permanecem atentos aos novos riscos que podem surgir da homogeneização dos modelos.

Cinco, participar de forma racional e apaixonada, de maneira contínua, multidimensional e dinâmica

A conclusão final de Jefferson é relativamente otimista: com base na comparação de quatro dimensões - fundamentos de lucro, níveis de avaliação, número de empresas e alavancagem financeira, a atual onda de IA apresenta diferenças significativas em relação à bolha da internet, e a probabilidade de uma queda acentuada como a do final da década de 1990 é baixa. O desenvolvimento da IA está enraizado em um grupo de empresas maduras com lucros sólidos, e o sistema financeiro como um todo é bastante resiliente.

No entanto, a incerteza ainda persiste. O impacto de IA no emprego, na inflação e na produtividade a longo prazo ainda precisa de tempo para ser validado; o sentimento do mercado pode inverter-se; a atividade no mercado privado pode mascarar riscos; o aumento do investimento em infraestruturas pode elevar a possibilidade de alavancagem, o que merece atenção. Portanto, o Federal Reserve continuará a monitorar o desenvolvimento da IA, garantindo que ocorra em um ambiente financeiro estável e resiliente, servindo, em última análise, ao objetivo fundamental de maximização do emprego e estabilidade de preços.

Para o mercado, a análise de Jefferson fornece uma caixa de ferramentas para uma avaliação racional dos investimentos em AI. Em meio à onda da revolução tecnológica e do entusiasmo do capital, manter a clareza, distinguir o essencial do superficial e focar no valor a longo prazo pode ser a melhor postura para evitar bolhas e abraçar a mudança. A AI é uma bolha? A resposta não está no simples sim ou não, mas na observação e julgamento contínuos, multidimensionais e dinâmicos.