Veja quanto cada bilionário das Big Techs perdeu com a chegada da DeepSeek
A chegada da inteligência artificial chinesa DeepSeek ao mercado global estremeceu as bolsas de valores, provocando quedas históricas nas ações de grandes empresas de tecnologia.
Com a desvalorização, os bilionários das Big Techs viram suas fortunas encolherem de forma significativa neste curto intervalo de tempo. O impacto é reflexo direto de uma guerra fria com mudança brusca na corrida da IA, assim como também um possível desdobramento do chamado Paradoxo de Jevons, uma teoria econômica do século XIX que parece se manifestar novamente na revolução digital atual.
Quem perdeu mais dinheiro?
A turbulência no mercado financeiro afetou diretamente os bilionários do setor de tecnologia. Veja abaixo quanto cada um perdeu:
Larry Ellison (Oracle): US$ 22,6 bilhões
Jensen Huang (NVIDIA): US$ 20,1 bilhões
Michael Dell (Dell Technologies): US$ 13 bilhões
Changpeng Zhao (Binance): US$ 12,1 bilhões
A NVIDIA, que viu suas ações caírem cerca de 16%, foi uma das empresas mais afetadas. A Oracle e a Dell também sofreram quedas expressivas devido às incertezas do mercado
Vamos entender melhor cada caso em detalhes:
1. Larry Ellison (Oracle) – Perdeu US$ 22,6 bilhões
Larry Ellison é cofundador, ex-CEO e atual presidente da Oracle, uma das gigantes do setor de software empresarial e infraestrutura em nuvem. Sua empresa tem investido fortemente em inteligência artificial, disputando mercado com a Microsoft e a Amazon no fornecimento de soluções de nuvem para treinar IA.
Divulgação/Oracle
A queda das ações da Oracle se deu porque, com a chegada da DeepSeek e seu modelo mais eficiente, o mercado começou a questionar se empresas ocidentais estão gastando mais do que deveriam em infraestrutura de IA.
Se soluções mais leves, como a DeepSeek, forem a tendência do futuro, os serviços de nuvem da Oracle poderiam perder espaço para soluções mais acessíveis. Isso levou os investidores a ficarem pessimistas, derrubando o valor de mercado da companhia e, consequentemente, a fortuna de Ellison.
2. Jensen Huang (NVIDIA) – Perdeu US$ 20,1 bilhões
Jensen Huang é o CEO e cofundador da NVIDIA, a maior fabricante mundial de GPUs (unidades de processamento gráfico). Nos últimos anos, a NVIDIA se tornou a espinha dorsal da revolução da inteligência artificial, já que seus chips são amplamente utilizados para treinar modelos de IA de ponta, como o ChatGPT da OpenAI.
A empresa vinha surfando uma onda de valorização gigantesca, com suas ações subindo mais de 200% em um ano. No entanto, a DeepSeek causou pânico nos investidores ao demonstrar que modelos de IA poderiam ser treinados com menos poder computacional, o que teoricamente reduziria a necessidade de GPUs caríssimas como as da NVIDIA.
A queda nas ações foi abrupta, mas o Paradoxo de Jevons sugere que essa preocupação pode ser exagerada, pois a acessibilidade da IA pode levar a uma explosão de novas aplicações, aumentando a demanda pelos chips da NVIDIA no longo prazo.
3. Michael Dell (Dell Technologies) – Perdeu US$ 13 bilhões
Michael Dell é o fundador e CEO da Dell Technologies, uma das maiores fabricantes de computadores e servidores do mundo. Diferente da Oracle e da NVIDIA, que são focadas em software e chips para IA, a Dell é uma grande fornecedora de infraestrutura física para data centers, sendo crucial para a computação de alto desempenho.
Reprodução/Dell
Com a DeepSeek revolucionando a maneira como a IA é treinada e rodando supostamente em GPUs Ascend 910C da Huawei, o mercado teme que empresas ocidentais percam participação para soluções chinesas. Isso afetou a percepção de valor da Dell, uma vez que se sua infraestrutura perder relevância, seus servidores podem se tornar menos competitivos diante da concorrência asiática.
4. Changpeng Zhao (Binance) – Perdeu US$ 12,1 bilhões
Changpeng Zhao, mais conhecido como CZ, é o fundador da Binance, a maior exchange de criptomoedas do mundo. Sua fortuna está diretamente ligada ao mercado cripto, que também foi impactado pela DeepSeek de forma indireta.
Reprodução/Reuters
À primeira vista, criptomoedas e IA podem parecer desconectadas, mas há um elo importante: o processamento massivo de dados. Assim como a IA, as blockchains utilizam servidores e GPUs para validar transações e rodar contratos inteligentes.
Com os avanços da DeepSeek e a incerteza sobre quais tecnologias dominarão no futuro, muitos investidores retiraram dinheiro dos mercados mais arriscados, como as criptomoedas, optando por ativos mais seguros. Isso causou uma forte oscilação no preço do Bitcoin e de outras criptomoedas, reduzindo a fortuna de Zhao.
O Paradoxo de Jevons e a revolução da IA
O Paradoxo de Jevons foi formulado pelo economista britânico William Stanley Jevons no século XIX. Ele observou que o avanço na eficiência das máquinas a vapor reduziu o consumo de carvão por unidade de energia, mas, paradoxalmente, levou a um aumento total no uso desse recurso.
Ou seja, em vez de diminuir a demanda, a maior eficiência tornou a energia mais acessível e expandiu a aplicação das máquinas, resultando em uma maior dependência do carvão.
A economia do futuro não será definida pelo que economizamos, mas pelo que expandimos com mais eficiência
O mesmo fenômeno já se manifestou em diversas inovações tecnológicas ao longo da história. Sempre que uma nova tecnologia reduz custos e melhora a eficiência, o consumo total do recurso tende a aumentar em vez de diminuir. O Paradoxo de Jevons foi observado, por exemplo, na eletricidade, na internet e no consumo de combustíveis.
Agora, com a revolução da inteligência artificial, vemos o mesmo ciclo acontecendo…
Como o Paradoxo de Jevons explica a ascensão da IA?
O caso da DeepSeek é um exemplo claro dessa dinâmica. Sua IA mais eficiente demonstrou que é possível fazer mais com menos. Esse avanço assusta as grandes empresas de tecnologia porque sugere que menos infraestrutura poderia ser necessária para treinar modelos complexos.
Porém, o Paradoxo de Jevons sugere outro cenário: ao baratear o custo da IA, a tecnologia se torna muito mais acessível, levando a um boom na adoção. Isso significa que o uso total da computação para IA vai disparar ainda mais, pois empresas menores, startups e novos mercados que antes não tinham acesso a essa tecnologia agora poderão utilizá-la.
Toda tecnologia que melhora a eficiência de um recurso só amplia seu uso e cria novas necessidades antes inimagináveis
No caso da NVIDIA, que viu suas ações caírem drasticamente, há um efeito contraditório. A princípio, os investidores temem que seus chips de alto desempenho, como a H100, percam relevância caso tecnologias como a DeepSeek necessitem de menos poder computacional para operar.
No entanto, se a IA se tornar mais acessível, mais empresas vão querer utilizá-la, o que pode levar a uma maior demanda por chips no longo prazo.
IA mais eficiente significa mais IA sendo usada
Se o Paradoxo de Jevons se confirmar, a revolução trazida pela DeepSeek não resultará em menos demanda por processamento, mas sim em um mercado de IA muito maior do que antes. Essa é uma das razões pelas quais as previsões indicam um crescimento de 431,72% no mercado de IA nos próximos nove anos.
A ideia de que a NVIDIA pode sair perdendo nessa disputa pode ser uma conclusão precipitada. Pelo contrário, a democratização da IA pode significar que cada vez mais setores da economia vão adotar modelos avançados, elevando a necessidade por chips de alto desempenho.
Dessa forma, ao invés de uma queda na demanda por hardware, podemos ver um novo ciclo de crescimento explosivo, onde o aumento da eficiência na IA torna o mundo mais dependente da tecnologia, em vez de menos.
Fonte: Success Addictives, Prof. Thiago Holanda