PIB dos EUA a US$ 44 tri até 2030: a tese da Anthropic sobre IA

O cofundador da Anthropic, Jack Clark, apresentou durante as reuniões do FMI uma projeção que chamou a atenção de economistas e céticos em igual medida. Segundo modelagens internas da empresa, o PIB dos Estados Unidos poderia saltar para US$ 44 trilhões até 2030, caso a inteligência artificial siga uma trajetória específica de desenvolvimento e adoção.

Para dimensionar o que isso significa: o PIB americano fechou 2024 em torno de US$ 29 trilhões. A projeção da Anthropic implica um crescimento de mais de 50% em menos de seis anos. Um ritmo que não tem paralelo na história econômica moderna do país, nem mesmo durante o boom do pós-guerra.

O próprio Clark reconheceu que o número soa “extravagante”. Mas a questão relevante não é se US$ 44 trilhões é o número certo. É entender a lógica econômica por trás da estimativa e o que ela revela sobre como os grandes laboratórios de IA enxergam o futuro.

O que sustenta a projeção de US$ 44 trilhões

A equipe de economistas da Anthropic simulou diferentes cenários para a economia americana, variando o grau de autonomia e difusão dos modelos de IA. O cenário mais otimista parte de duas premissas centrais: que os modelos serão capazes de concluir, de forma autônoma, uma ampla gama de tarefas; e que a adoção dessas ferramentas pela economia continuará se acelerando.

Sob essas condições, Clark descreveu algo próximo de uma “singularidade econômica”, na qual sistemas de IA passariam a conduzir investigação científica autônoma. Isso criaria um novo motor de inovação, desacoplado da limitação humana de horas de trabalho e velocidade de iteração.

A doutrina econômica clássica sustenta que crescimento dessa magnitude exige a criação de novas indústrias inteiras. Não basta automatizar o que já existe. Seria necessário que a IA inventasse categorias de produtos e serviços que hoje nem conseguimos imaginar, algo que a cobertura de tecnologia da BlockTrends acompanha de perto.

Por que economistas tradicionais são céticos

A projeção da Anthropic destoa significativamente do consenso. O Congressional Budget Office, órgão apartidário do Congresso americano, projeta o PIB dos EUA em torno de US$ 33 a US$ 35 trilhões para o final da década. A diferença de US$ 9 a US$ 11 trilhões representa, sozinha, algo maior que o PIB inteiro da Alemanha.

O ceticismo tem fundamentos sólidos. Historicamente, tecnologias transformadoras levam décadas para se traduzir em ganhos de produtividade mensuráveis. A eletricidade levou cerca de 40 anos para impactar significativamente a produtividade industrial americana. A internet comercial, popularizada nos anos 1990, só produziu ganhos consistentes de produtividade na década seguinte.

Esse fenômeno, conhecido como paradoxo de Solow, sugere que a adoção de tecnologia enfrenta gargalos que vão muito além da capacidade técnica. Regulação, infraestrutura, treinamento de mão de obra e reestruturação organizacional são barreiras que não desaparecem apenas porque a ferramenta é poderosa. Como abordamos em nossa análise sobre IA e mercado financeiro, a adoção real costuma ser mais lenta do que as promessas.

O que muda se a IA fizer pesquisa científica autônoma

O ponto mais provocativo da apresentação de Clark não foi o número em si, mas a hipótese subjacente: sistemas de IA conduzindo pesquisa científica de ponta sem supervisão humana direta.

Se isso se concretizar, o impacto seria qualitativamente diferente de qualquer revolução tecnológica anterior. A IA não seria apenas uma ferramenta que acelera processos existentes, mas um agente que gera conhecimento novo. A diferença é entre ter um assistente mais rápido e ter um colega que pensa por conta própria.

Já existem sinais iniciais nessa direção. Modelos como o AlphaFold, do Google DeepMind, resolveram problemas de estrutura proteica que desafiaram biólogos por décadas. Laboratórios de química e ciência dos materiais estão usando IA para identificar compostos promissores em velocidade inédita. Mas o salto de “ferramenta que acelera pesquisa” para “agente que conduz pesquisa autônoma” ainda não aconteceu.

A Anthropic tem incentivos claros para promover essa narrativa. A empresa compete diretamente com OpenAI e Google por capital, talento e influência regulatória. Projeções grandiosas sobre o impacto econômico da IA justificam os bilhões em investimento que essas empresas captam e os níveis atuais de valuations no setor, algo que analisamos com frequência na editoria de finanças.

O que isso significa para quem acompanha o mercado

Independentemente de o número ser preciso, a apresentação de Clark no FMI sinaliza algo importante: os maiores laboratórios de IA estão ativamente tentando moldar a narrativa econômica global em torno de suas tecnologias. Não se trata mais apenas de lançar produtos melhores. Trata-se de convencer governos, reguladores e investidores de que a IA é a variável macroeconômica mais relevante da próxima década.

Para investidores, o exercício útil não é apostar se o PIB chegará a US$ 44 trilhões ou não. É observar quais setores estão mais expostos à transformação que a IA pode gerar. Saúde, farmacêutica, ciência de materiais e energia são os candidatos mais óbvios, caso a pesquisa autônoma se materialize.

Já para quem pensa em carreira e mercado de trabalho, a mensagem é mais urgente. Mesmo que a projeção da Anthropic esteja errada por uma margem ampla, a direção da mudança é clara. Empresas que integram IA aos seus processos ganham vantagem competitiva. Profissionais que entendem como trabalhar com esses sistemas terão mais oportunidades.

O número de US$ 44 trilhões pode ser utopia ou pode ser conservador demais. O que não é especulação é que a corrida pela IA já está redesenhando a economia real, do chão de fábrica ao laboratório de pesquisa. E esse processo não vai desacelerar.