Se, em um futuro plausível, um filme for feito sobre "como a bolha da IA estourou", Ed Zitron será, sem dúvida, um personagem central. Ele se encaixa no arquétipo perfeito do outsider: o excêntrico solitário que previu tudo, gritando avisos de fora do campo que ninguém ouviu. Assim como Christian Bale interpretou Michael Burry, o investidor que previu o colapso financeiro de 2008 em **A Grande Aposta**, é fácil imaginar, por exemplo, Robert Pattinson e Paul Mescal disputando o papel de Zitron — o britânico vibrante, abrasivo e colorido, mas obstinadamente orientado aos detalhes, que se tornou um dos críticos mais vocais do grande setor de tecnologia.
Isso não quer dizer que a bolha da IA vá necessariamente estourar, mas, em meio a uma onda gigantesca de otimismo em relação à IA, o ceticismo franco e ousado de Zitron o transformaram em uma espécie de figura de culto. Sua newsletter de tecnologia, **Where’s Your Ed At**, agora tem mais de 80.000 assinantes; seu podcast semanal, **Better Offline**, está consistentemente entre os 20 primeiros nas paradas de tecnologia; ele é uma voz dissidente regular na mídia; e seu subreddit se tornou um refúgio seguro para céticos da IA, inclusive dentro da própria indústria de tecnologia — um usuário o descreve como "um farol em uma tempestade de besteiras hipercapitalistas insanas".
Zitron começou a examinar a IA generativa em 2023, um ano após o lançamento do ChatGPT pela OpenAI, que abalou a indústria. "Quanto mais eu olhava, mais confuso ficava", ele diz. "Não apenas os grandes modelos de linguagem (LLMs) claramente falhavam em fazer o que as pessoas estavam empolgadas, mas também não tinham um caminho para alcançá-lo. Nada do que encontrei sugeria que isso era um negócio real, muito menos algo que supostamente mudaria o mundo."
Ele está falando por videoconferência de seu escritório em Las Vegas, vestindo um moletom vermelho, cercado por impressões emolduradas da cultura pop e memorabilia de esportes americanos. E, cara, Zitron sabe falar. Como os ouvintes do **Better Offline** sabem, o homem de 39 anos é um falante prodigioso — habilidoso em monólogos extensos, apresentando seu ponto de vista em uma linguagem acessível, muitas vezes atrevida, temperada com fatos, estatísticas, analogias e uma boa dose de palavrões. Seu sotaque londrino apenas acentua seu papel de contestador do Vale do Silício — alguém que omite os "T" ao dizer "datacentres".
Explicar a tese de Zitron sobre por que a IA generativa está fadada ao fracasso não é simples: no ano passado, ele a expôs em um ensaio de 19.000 palavras. Mas pode ser dividida em duas partes inter-relacionadas: a eficácia real da tecnologia e a arquitetura financeira do boom da IA. Na visão de Zitron, ambas as bases são frágeis.
Primeiro, há a questão de a IA generativa cumprir suas promessas. Nos últimos anos, vimos profecias crescentes de que a tecnologia revolucionaria o trabalho como o conhecemos. Por exemplo, Dario Amodei, CEO da Anthropic — a rival mais próxima da OpenAI — alertou em maio passado que a IA poderia eliminar metade de todos os empregos de colarinho-branco de nível inicial em cinco anos. "A geração atual de grandes modelos de linguagem de IA não fará isso", afirma Zitron com confiança. "Minha evidência é que eles são basicamente os mesmos de um ano atrás. Eles têm a mesma eficácia. E toda tentativa de transformá-los em algo que possa realmente fazer coisas de forma autônoma falhou." Ele argumenta que os LLMs alucinam e fornecem respostas erradas, dão respostas diferentes a cada vez e não podem realmente aprender, criar ou executar muitas tarefas complexas. Ele até questiona rotular essa tecnologia como "inteligência".
"É inteligente da mesma forma que um par de dados é inteligente", ele diz. "Grandes modelos de linguagem são arquiteturas baseadas em transformadores que usam probabilidade em larga escala para gerar o próximo token. Eles fazem isso em escala, então você pode pensar: 'Ah, está inventando coisas.' Não, ele tem um grande corpus de dados e tantos parâmetros..." A IA generativa opera extraindo dados existentes para produzir resultados, nada mais. Não consideraríamos uma fórmula do Excel inteligente, então também não devemos rotular a IA generativa como inteligente.
Muitos discordam dessa visão, especialmente em relação ao impacto da IA nos empregos. Em setores como cinema, atendimento ao cliente, governo e tecnologia, profissionais relatam que as ferramentas de IA permitem que realizem as mesmas tarefas com menos pessoas. Mesmo que não elimine metade de todos os empregos, a IA está preparada para transformar o local de trabalho. Uma pesquisa de junho passado indicou que as posições de nível inicial no Reino Unido diminuíram quase um terço desde o lançamento do ChatGPT.
Zitron contra-argumenta que "correlação não significa causalidade", citando relatórios que questionam ou minimizam o papel do aprendizado de máquina na perda de empregos. Por exemplo, um relatório recente do MIT sobre o "estado da IA nos negócios em 2025" descobriu que 95% das empresas que tentaram integrar a IA tiveram "retorno zero". O relatório observou que a maioria dos sistemas de IA generativa não retém feedback, não se adapta ao contexto nem melhora com o tempo.
Isso leva à segunda parte do argumento de Zitron: a economia do boom da IA não fecha. O nível de investimento despejado na IA é sem precedentes. Os "Sete Magníficos" — Alphabet (controladora do Google), Amazon, Apple, Meta, Microsoft (que detém 27% da OpenAI), Nvidia e Tesla — agora representam 34% do S&P 500, um índice que representa cerca de metade do mercado global. Como principal produtora de GPUs, os chips poderosos essenciais para a IA, a Nvidia está basicamente "imprimindo dinheiro", segundo Zitron. Enquanto isso, outros estão pegando emprestado e gastando bilhões que podem nunca recuperar.
Embora as startups do Vale do Silício tradicionalmente operem com prejuízo para ganhar participação de mercado e lucrar depois, a lacuna atual entre oferta e demanda é alarmantemente grande. Construir IA requer investimento massivo: um data center típico precisa de dezenas de milhares de GPUs, cada uma custando mais de US$ 50.000 (£37.000), além de software, rede, instalações grandes e quantidades significativas de eletricidade e água. O custo estimado para 1GW de capacidade de data center de IA é de US$ 35 bilhões (£26 bilhões). Consequentemente, apenas "hiperscaladores" com bolsos fundos, como Google, Meta, Amazon, Microsoft e Oracle, podem competir nessa escala.
Do lado da demanda, a perspectiva é menos clara e longe de ser certa. Por exemplo, a OpenAI planeja gastar US$ 1,4 trilhão (£1 trilhão) em infraestrutura de IA nos próximos cinco anos, mas sua receita projetada para 2025 é de apenas cerca de US$ 20 bilhões (£15,8 bilhões). Zitron aponta que muitos acordos entre empresas de IA envolvem essencialmente elas pagando umas às outras. Em setembro passado, a Nvidia anunciou um investimento de US$ 100 bilhões na OpenAI, que, por sua vez, usará os fundos para comprar chips da Nvidia. Arranjos semelhantes são comuns no setor. Até mesmo empresas de "neocloud" como CoreWeave, Lambda e Nebius, que constroem data centers e alugam capacidade de GPU, dependem fortemente de negócios de gigantes como Google, Microsoft, Amazon e Nvidia. Zitron afirma que, sem esses hiperscaladores, a receita total de computação de IA para 2025 seria inferior a um bilhão de dólares.
Quanto à lucratividade, o ChatGPT agora tem cerca de 800 milhões de usuários estimados, mas a maioria não paga. Mesmo para assinantes pagantes, os custos de conectar um usuário a... Para um modelo de IA como o GPT, o custo de cada interação do usuário pode variar drasticamente. Um usuário pode fazer uma pergunta simples ou algo que leve o modelo a gerar uma resposta complexa. Como Zitron aponta, não há economias de escala aqui — cada consulta requer "computação", ou processamento de computador, às custas do provedor. "Quanto mais alguém é um usuário avançado dessas plataformas, mais vai custar para você. Isso é quase o oposto de como o Vale do Silício geralmente funciona." E se a resposta não for satisfatória e precisar ser refeita, o que acontece frequentemente, "isso é mais computação queimada, sem gerar nenhum dinheiro extra". Embora os modelos de IA estejam constantemente ficando mais baratos e avançados, isso só é alcançado usando ainda mais poder de computação. "É como o preço da gasolina cair um pouco, mas você tem que dirigir 250 milhas extras para chegar a algum lugar. Então isso é realmente problemático — porque significa que não há ponto de lucratividade."
Um data center típico requer dezenas de milhares de GPUs.
Novamente, nada disso garante que um grande colapso da IA acontecerá, mas "se eu estiver errado, não sei como estou errado", ele diz. "Todo contra-argumento que li sobre meu trabalho é basicamente apenas pensamento positivo de que 'a IA vai melhorar'."
Muitos acusaram Zitron de ter rancor do grande setor de tecnologia, mas ele nega: "Eu tenho um problema com aqueles que não querem falar sobre a realidade." Ele certamente não evita atenção, mas não é por isso que entrou nisso, ele explica. "Eu gosto de escrever. Gosto de desmontar as coisas. Gosto de resolver quebra-cabeças. Acho que gosto de ser capaz de entender as coisas. Muito disso é apenas eu tentando explicar para mim mesmo, não para um público." Ele não tem treinamento formal em economia ou ciência da computação e nunca trabalhou em tecnologia. "Aprendi basicamente tudo do zero."
No entanto, Zitron sempre foi atraído pela tecnologia. Ele diz que construiu 10 computadores pessoais ao longo da vida. Começou quando seu pai lhe comprou um PC com conexão discada quando ele tinha 10 anos. "Então eu estava online desde muito cedo. Imediatamente pensei: 'Este é o futuro. Eu adoro isso. Adoro poder conversar com as pessoas e jogar com as pessoas.' Eu era uma criança bastante solitária. Não tinha muitos amigos, mas fiz muitos amigos online."
Crescendo em Hammersmith, no oeste de Londres, Zitron descreve seus pais como amorosos e solidários. Seu pai era consultor de gestão; sua mãe o criou e seus três irmãos mais velhos. Mas "o ensino médio foi muito ruim para mim, e é sobre isso que vou falar." Ele tem dispraxia, um distúrbio de coordenação, e foi diagnosticado com TDAH aos 20 anos. "Acho que reprovei em todas as línguas e todas as ciências, e não fui brilhante em matemática", ele diz. "Mas sempre fui obsessivo com os detalhes."
Após estudar mídia e comunicação na Universidade de Aberystwyth, ele começou a escrever para revistas de jogos, mas "cheguei a um ponto em que estava infeliz em Londres." Então, ele se mudou para Nova York em 2008 e começou a trabalhar em relações públicas de tecnologia. Ele diz que não consegue imaginar voltar para o Reino Unido. Ele não discute sua vida pessoal além de mencionar que tem um filho, razão pela qual mora em Las Vegas. Ele não se importa com isso: "Todo mundo é estranho, então ninguém é estranho." Foi relatado que ele foi casado e divorciado duas vezes.
Zitron continua trabalhando em RP de tecnologia, o que parece contraditório com seu papel de crítico de tecnologia — seja como morder a mão que o alimenta ou um conflito de interesses. Ele não vê dessa forma. Ele diz que não tem clientes de IA nem trabalha com grandes empresas de tecnologia, e tem apenas alguns clientes agora. O trabalho lhe deu uma rede de contatos no setor e possivelmente o ajudou a se promover. Em 2013, ele publicou um livro chamado **This Is How You Pitch: How To Kick Ass in Your First Years of PR**. No entanto, ele pode não estar trabalhando em RP por muito mais tempo. "O lado da mídia está representando mais da minha renda atualmente do que eu jamais esperava", ele diz. Ele está escrevendo um novo livro, com lançamento previsto para o ano que vem, intitulado **Why Everything Stopped Working**. "É meio que uma investigação sobre como o mundo ficou do jeito que está e como a tecnologia é tudo agora", ele explica, acrescentando que apenas um capítulo é sobre IA.
Se Zitron tem uma picuinha, é contra o capitalismo neoliberal em geral. "Não acho que as pessoas tenham levado a sério o quão ruim foi a desregulamentação dos mercados financeiros por Thatcher e Reagan. Não acho que as pessoas tenham levado a sério o quão ruim foi não colocar pessoas na prisão pela grande crise financeira... Não acho que as pessoas tenham levado a sério a ameaça do capitalismo focado no crescimento e do crescimento a qualquer custo."
Em vez de nos levar a um futuro utópico, Zitron vê a IA como a conclusão lógica do neoliberalismo. "A maior coisa que aprendemos com a geração de grandes modelos de linguagem é quantas pessoas estão empolgadas em substituir seres humanos e quantas pessoas simplesmente não entendem o trabalho de qualquer tipo", ele diz.
Zitron não está mais tão sozinho em suas opiniões. Ele se alinha a figuras como Cory Doctorow, que apareceu em seu podcast e cuja tese de "enshittification" (piorização) argumenta de forma semelhante que as empresas de tecnologia agora são mais motivadas pelo lucro do que por criar produtos úteis. Enquanto isso, outros céticos da IA, como o cientista cognitivo Gary Marcus, observam que vêm fazendo argumentos semelhantes aos de Zitron, mas se sentem negligenciados em sua narrativa. Independentemente disso, a reação contra a IA está crescendo: grupos locais se opõem à construção de data centers ambientalmente destrutivos; consumidores resistem à inserção de IA em todos os produtos possíveis; criadores estão tomando medidas legais contra o uso de seu trabalho sem permissão pela indústria; e há indignação pública com os danos das redes sociais, destacados por incidentes como o Grok de Elon Musk criando pornografia não consensual, quase deepfake.
Ao mesmo tempo, a especulação sobre uma bolha de IA está aumentando. Avisos agora vêm de todos, desde o Banco da Inglaterra até o CEO da Microsoft, Satya Nadella. O investidor Michael "Big Short" Burry diz que está apostando contra a Nvidia, e um recente artigo de opinião do New York Times especulou que a OpenAI pode ficar sem dinheiro em 18 meses. Zitron acha que pode acontecer ainda mais cedo. Ele aponta que as grandes empresas de tecnologia estão prestes a divulgar seus resultados anuais de 2025 e têm sido vagas sobre suas receitas específicas de IA. "Por que eles fariam isso? Bem, porque não são muito grandes. Então, essa coisa toda é — para usar uma frase que odeio — é uma vibe." Se algo significativo ocorrer, como a Nvidia não atingir suas metas, isso poderia desencadear uma reavaliação de todo o setor e possivelmente até uma nova crise financeira global. Todos aqueles data centers podem acabar como cascas vazias. No final, ele brinca, poderíamos estar testemunhando "a maior construção de arena de laser tag de todos os tempos".
Zitron insiste que não gosta de ser contrário. "Não é divertido estar sozinho em uma ideia, que é, na verdade, por que acho que muitas pessoas são pró-IA, porque é muito mais fácil fazer isso."
Ele esclarece que não odeia tecnologia ou mesmo a IA em si. "Eu amo tecnologia, mas odeio o que a indústria de tecnologia está fazendo... Se você não pode criticar essas coisas sem que seja alegado que você não apoia o mundo ou a inovação, acho que você percebe que estamos nessa economia camponesa estranha onde até pessoas famosas ricas e abastadas têm que se ajoelhar aos pés dessas empresas. E essas empresas fizeram muito pouco para melhorar nossas vidas, tudo enquanto ganham
