Um executivo da Google DeepMind projeta que os gastos de capital relacionados a IA poderão atingir a marca de um trilhão de dólares até 2026. A variável-chave nessa equação não é apenas modelos maiores ou chips mais rápidos. É algo chamado autoaperfeiçoamento recursivo, ou RSI, que o executivo considera a nova IAG.
O RSI é o ponto em que um sistema de IA se torna bom o suficiente para começar a se aprimorar, sem esperar que humanos façam o ajuste.
Os números por trás da aposta
A orientação combinada de capex dos quatro principais hyperscalers — Alphabet, Microsoft, Amazon e Meta — aponta para aproximadamente US$ 725 bilhões em investimento coletivo para 2026. Isso representa um aumento de 77% em relação aos aproximadamente US$ 410 bilhões de 2025.
O Alphabet revisou sua previsão de capex para 2026 para entre US$ 195 bilhões e US$ 205 bilhões.
O Goldman Sachs adicionou suas próprias estimativas, fixando o gasto em capital anual relacionado à IA em cerca de US$ 765 bilhões para 2026. A previsão acumulada do banco se estende a cerca de US$ 7,6 trilhões de 2026 a 2031.
Por que o RSI altera o cálculo
O CEO do DeepMind, Demis Hassabis, mencionou o RSI como um foco crucial para a rota de desenvolvimento do laboratório em 2026. O conceito está alinhado com sistemas multiagente e escalonamento tradicional como caminhos não apenas rumo à AGI, mas também ao que os pesquisadores chamam de Inteligência Artificial Superinteligente, ou ASI.
AGI é aproximadamente definida como IA capaz de realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa realizar. ASI vai além: inteligência que supera a capacidade humana em todos os domínios.
O que isso significa para criptomoedas e infraestrutura digital
Os data centers de IA já estão competindo com mineradores de bitcoin por capacidade energética em mercados-chave como o Texas e os países nórdicos. Um aumento de 77% no gasto de hyperscalers ano a ano significa mais instalações, mais refrigeração e mais pressão sobre as redes elétricas.
Para investidores em criptomoedas especificamente, a estimativa do Goldman Sachs de US$ 7,6 trilhões em gastos cumulativos em IA até 2031 cria um ambiente de demanda sustentada para os insumos brutos da computação: energia, semicondutores e infraestrutura de rede.