O recente lançamento do modelo de inteligência artificial DeepSeek, desenvolvido na China, provocou grande impacto no mercado global de tecnologia. Com um custo reduzido e operando com chips menos avançados, o modelo surpreendeu investidores e abalou a confiança em gigantes do setor, como a NVIDIA, que perdeu 17% de seu valor de mercado em um único dia – uma queda histórica equivalente a US$ 600 bilhões.
Diante desse cenário, economistas europeus resgataram uma teoria do século XIX: o Paradoxo de Jevons. Segundo essa teoria, proposta pelo economista William Stanley Jevons em 1865, quando um recurso se torna mais eficiente e acessível, sua demanda tende a aumentar, e não a diminuir. No contexto da IA, isso significa que a otimização de modelos e a redução dos custos podem impulsionar ainda mais o uso da tecnologia, mantendo a demanda por chips e data centers elevada, ao contrário do que se imaginava inicialmente.
A crise e a recuperação do mercado de chips
O lançamento do DeepSeek gerou uma reação imediata nos mercados financeiros, afetando não apenas a NVIDIA, mas também empresas europeias de semicondutores, como ASML e BE Semiconductor, que sofreram quedas expressivas. No entanto, com a possível aplicação do Paradoxo de Jevons ao setor de IA, as ações começaram a se recuperar, impulsionadas pela perspectiva de uma demanda ainda maior no longo prazo.
O CEO da Microsoft, Satya Nadella, expressou essa visão ao afirmar na rede X (antigo Twitter): “À medida que a IA se torna mais eficiente e acessível, veremos seu uso explodir, tornando-se um recurso essencial e insubstituível.”
O futuro da IA: Hardware avançado ou otimização de software?
A grande questão para o mercado agora é: o futuro da IA dependerá de chips cada vez mais sofisticados ou de uma revolução no software, que possa reduzir a necessidade de hardware de ponta?
Se o Paradoxo de Jevons estiver correto, a maior eficiência dos modelos, em vez de reduzir a demanda por chips, pode fazer com que a IA se torne ainda mais integrada a todos os setores da economia, exigindo um volume ainda maior de processamento. Por outro lado, se a otimização de software avançar a ponto de diminuir a necessidade por infraestrutura cara, empresas como a NVIDIA podem enfrentar um cenário mais desafiador no longo prazo.
O debate ainda está aberto, mas uma coisa é certa: a revolução da inteligência artificial está apenas começando, e seu impacto no mercado global será cada vez mais profundo.
