Os investidores de capital de risco voltam a Ridley porque a IA faz exatamente o que ele previu
Há um livro de 2010 circulando novamente nos fundos de capital de risco mais ativos do Vale do Silício. Não é um manual de inteligência artificial, não é um estudo sobre modelos de linguagem, não tem nenhum capítulo sobre GPUs nem sobre arquiteturas de transformadores. É um livro de história econômica escrito por um biólogo britânico que argumentou, com dados que remontam à Idade da Pedra, que a prosperidade humana é uma consequência direta da troca de ideias entre pessoas especializadas. Que quando as ideias se misturam em escala, o resultado é não linear. Que nenhuma projeção linear de recursos ou limitações sobreviveu à história porque a tecnologia sempre encontrou uma substituição que os modelos não tinham calculado.
O livro é O Otimista Racional, de Matt Ridley. E o fato de que investidores com posições concentradas em infraestrutura de inteligência artificial estejam relendo-o agora não é uma anedota de bibliografia. É um sinal sobre como estão formulando a tese de fundo que justifica capital em condições de alta incerteza.
Alexis Ohanian, cofundador do Reddit e gestor do fundo Seven Seven Six, publicou recentemente que estava ouvindo o livro em formato de audiolivro em velocidade dupla e que não conseguia se livrar da impressão de que a humanidade estava perto de um ponto de inflexão. A publicação gerou concordância de outros investidores. O que começou como uma nota sobre leituras pessoais se transformou em uma conversa mais ampla sobre o arcabouço intelectual que está ordenando as decisões de alocação de capital no ciclo atual de inteligência artificial.
O argumento de Ridley como arquitetura de investimento
A tese central de Ridley não é complicada, mas tem consequências de longo alcance quando aplicada ao presente. Seu argumento é que a prosperidade não é gerada pelo trabalho mais duro, nem pelos recursos naturais, nem pelo planejamento central. Ela é gerada pela troca: quando uma pessoa especializada em algo troca com outra especializada em algo diferente, ambas saem melhor do que se tivessem tentado produzir tudo sozinhas. Quando esse mecanismo opera em escala suficiente, as ideias se combinam de maneiras que nenhuma das partes poderia ter antecipado, e o resultado é uma curva de produtividade que nega sistematicamente qualquer prognóstico de colapso ou estagnação.
Ridley documenta isso com dados que atravessam séculos. O preço de uma hora de luz artificial caiu de seis horas de trabalho em 1800 para uma fração de segundo no presente. A renda real global se multiplicou por nove desde esse mesmo ano, enquanto a população se multiplicou apenas por seis. Cada previsão malthusiana de que o crescimento demográfico superaria a capacidade de produção foi invalidada por uma inovação que os modelos não tinham incorporado porque não existia quando eles foram construídos.
O que os investidores estão lendo nessa história é um padrão reconhecível. Os grandes modelos de linguagem não estão adicionando um ponto a mais de produtividade a setores maduros. Estão operando como amplificadores do mecanismo que Ridley descreveu: dão a cada trabalhador do conhecimento acesso à síntese de experiência global, em tempo real, sem intermediários institucionais. Se o tamanho e a densidade da rede de ideias determinam o ritmo da inovação, então uma tecnologia que expande essa rede de forma massiva deveria gerar retornos na escala de fundos em quase todos os setores de forma simultânea. Essa é a aposta estrutural. Não é otimismo de temperamento. É uma leitura histórica com implicações de carteira.
O investimento global de capital de risco em empresas de inteligência artificial alcançou 131 bilhões de dólares em 2024, segundo o NVCA PitchBook Venture Monitor, o que representou aproximadamente 38% de todos os dólares de risco implantados globalmente. O ponto de comparação que os investidores otimistas utilizam é a bolha das empresas pontocom do ano 2000: naquela ocasião também houve concentração de capital, mas a infraestrutura subjacente — desde a penetração de banda larga até o hardware móvel — levou quase uma década para alcançar a tese de investimento. A diferença que argumentam agora é que a lacuna de infraestrutura está se fechando em meses, não em anos. Os clusters de GPUs, o acesso por meio de interfaces de programação e a implantação na borda estão escalando a uma velocidade que não tem precedente direto em ciclos anteriores.
O deslocamento de trabalho como dividendo de especialização
Um dos argumentos mais frequentes contra o otimismo atual em inteligência artificial é o deslocamento de emprego. Estimativas como a da McKinsey, que projeta que a inteligência artificial generativa poderia automatizar 30% das horas trabalhadas até 2030, circulam como advertência de um efeito de destruição massiva. Os investidores que leem Ridley chegam a uma conclusão diferente a partir do mesmo dado.
O arcabouço de Ridley sobre especialização diz que as novas ferramentas não eliminam o trabalho. Elas o realocam para tarefas de maior valor enquanto derrubam o custo dos gargalos anteriores. Esse padrão se repetiu com a mecanização agrícola, com a planilha eletrônica, com os mecanismos de busca. Em cada caso, o alarme inicial foi sobre os empregos que desapareciam. A história registrou que o que se seguiu foi uma reconfiguração em direção a atividades que o sistema anterior não conseguia abordar porque o custo de coordenação era alto demais.
Aplicado à inteligência artificial, o argumento é que automatizar 30% das horas atuais não destrói 30% dos empregos. Libera capacidade humana para tarefas que até agora eram inacessíveis porque exigiam tempo demais de preparação, síntese ou coordenação. Um analista que antes investia metade de sua semana consolidando informações pode investir essa mesma semana interpretando e decidindo. Um médico que levava horas revisando literatura clínica pode dedicar esse tempo à interação com o paciente. O argumento não é que a mudança seja indolor, mas sim que o padrão histórico mostra que a especialização habilitada por novas ferramentas tende a criar mais valor do que desloca, medido em termos de renda, bem-estar e complexidade das atividades humanas resultantes.
O que esse argumento não resolve — e aqui a análise deve ser honesta — é a distribuição temporal do ajuste. A história dá razão aos otimistas em horizontes de décadas. Os trabalhadores deslocados operam em horizontes de anos. Essa tensão não desaparece por ler Ridley, e os investidores que aplicam seu arcabouço em escala de fundo não estão necessariamente equipados para resolvê-la em escala social.
A condição que o otimismo precisa para se cumprir
Ridley não é um otimista sem condições. Seu livro tem um contraexemplo central que os investidores do ciclo atual estão citando com a mesma frequência que sua tese principal: a dinastia Ming. A China do século XV tinha vantagem tecnológica em navegação, metalurgia e produção agrícola. Tinha a maior rede de ideias do mundo naquele momento. E então desmantelou essa vantagem de forma deliberada, restringindo o comércio marítimo, fechando fronteiras ao intercâmbio exterior e consolidando o controle central sobre a produção de conhecimento. O resultado foi que a Europa, com redes de intercâmbio menores, mas mais abertas, acabou capturando o próximo século de crescimento.
A analogia não requer muito esforço para se tornar contemporânea. A fragmentação regulatória da inteligência artificial entre a União Europeia e os Estados Unidos, os mandatos nacionais de aquisição de tecnologia de inteligência artificial, os ecossistemas de modelos fechados que operam como silos proprietários — todos esses são mecanismos que reduzem o tamanho efetivo da rede de ideias no momento exato em que ela deveria estar se expandindo.
Para os investidores que usam o arcabouço de Ridley, esse é o risco sistêmico mais sério — não a bolha de avaliações nem a competição entre modelos. A aposta de fundo sobre retornos de inteligência artificial depende de que o intercâmbio permaneça suficientemente aberto. Se a regulação fragmentar os mercados ou se os modelos dominantes se tornarem infraestrutura fechada de acesso restrito, a mecânica que justifica o otimismo se deteriora. Não por razões de ciclo econômico, mas por uma contração estrutural da densidade de rede que Ridley identificou como a variável determinante.
Esse limiar — o ponto em que a política regulatória começa a atuar sobre a arquitetura de troca de ideias da mesma forma que a corte Ming atuou sobre sua rede comercial — é onde a tese otimista tem seu ponto de ruptura mais sério. E é também o limiar sobre o qual ainda não há evidência suficiente para saber como será resolvido.
O que o otimismo racional não pode fazer pelos fundadores
Para os fundadores que leem o momento através dos mesmos investidores que recomendam Ridley, há um dado estratégico útil e outro que pode induzir ao erro.
O útil é que os investidores alinhados com essa leitura estão buscando empresas que aceleram a combinação de ideias entre domínios que até agora operavam em silos. Não estão buscando produtos que automatizam uma tarefa singular com maior eficiência. Estão buscando empresas que atuam como nós de densificação de rede: biologia e computação, logística e modelos de linguagem, análise financeira e agentes autônomos. A pergunta de dimensionamento de mercado que esses investidores aplicam não é o que um determinado produto pode capturar, mas sim que fração do potencial de crescimento do produto interno bruto atribuível à inteligência artificial pode se materializar dentro de um horizonte de fundo. A Goldman Sachs projetou em 2023 que a inteligência artificial generativa poderia elevar o PIB global em 13 trilhões de dólares. Os investidores que encontram o arco histórico de Ridley persuasivo estão respondendo implicitamente que esse número — ou algo próximo a ele — é alcançável.
O dado que pode induzir ao erro é a confusão entre o arcabouço intelectual e a execução operacional. Ridley documenta que o mecanismo de prosperidade é real e robusto em horizontes históricos longos. Isso não diz nada sobre quais empresas específicas capturam valor, em que prazo, sob que estrutura de margens, ou se a infraestrutura atual de inteligência artificial tem a economia unitária necessária para sustentar as avaliações atuais. A narrativa otimista é compatível com ciclos de destruição de capital no curto prazo. As grandes ondas tecnológicas que Ridley cita não foram lineares para os investidores que estiveram dentro delas em tempo real.
O que o padrão aponta é que as empresas que construíram infraestrutura de intercâmbio — e não as que construíram conteúdo sobre essa infraestrutura — capturaram a maior parte do valor em cada ciclo anterior. Se essa analogia se sustenta, a concentração de capital em modelos fundacionais e plataformas de agentes tem mais coerência estrutural do que as apostas em aplicações verticais sem diferenciação de rede.
O deslocamento que este momento revela não é o de um setor substituindo outro. É o de um mecanismo de combinação de ideias operando a uma velocidade que nenhuma estrutura institucional existente foi projetada para absorver, com investidores usando um livro de história econômica para justificar por que isso deveria produzir prosperidade, e com uma condição de abertura que nenhum fundo pode garantir por si só.
