De "Relatório de Pesquisa de Junho de 2028": Quando a IA ultrapassa as expectativas, a economia desmorona

CitriniResearch e Alap Shah apresentam uma “Memorando Macroeconómico do Futuro” que propõe uma hipótese fictícia: A superação repetida das expectativas otimistas da IA não é necessariamente um fator positivo para ativos e economia; pelo contrário, uma abundância de inteligência artificial pode, ao pressionar a renda do trabalho e o ciclo de consumo, desencadear uma contração da procura e uma reavaliação financeira impulsionada por uma “prosperidade de produtividade”.

Neste experimento mental com âncora temporal em “junho de 2028”, a taxa de desemprego nos EUA sobe para 10,2%, 0,3 pontos percentuais acima do esperado, e após a divulgação os mercados caem 2%, com o S&P 500 recuando 38% desde o “pico de outubro de 2026”. O memorando afirma que os operadores de mercado já estão insensíveis ao impacto, e dados semelhantes há seis meses poderiam ter acionado um circuit breaker.

O relatório desdobra o caminho da crise em duas cadeias interreforçadas: uma no setor real, onde a melhoria das capacidades de IA impulsiona a substituição de empregos de escritório, levando a uma queda na taxa de crescimento real dos salários, e a uma contração da economia “centrada no humano”, que depende de consumo, formando um ciclo de feedback negativo sem freio natural, onde o mercado foca apenas na IA, mas a economia começa a deformar-se, gerando o chamado “Ghost GDP”, ou seja, produção contabilizada nas contas nacionais, mas difícil de circular na economia real.

Outra cadeia ocorre no sistema financeiro, onde a deterioração estrutural das expectativas de renda começa a corroer a avaliação de ativos baseada em fluxos de caixa de empregos de escritório, como crédito privado e hipotecas residenciais, forçando uma aceleração na discussão regulatória e de políticas, mas o relatório enfatiza que a resposta política permanece atrasada, a confiança pública na “capacidade de resgate” do governo diminui, ampliando o risco de uma espiral deflacionária.

Tal como Citrini afirma, “quando a produção das máquinas equivale a 10 mil empregos de escritório, sem consumir um centavo de serviços sociais, isso não é um milagre econômico, é uma praga econômica.”

Margens de lucro atraentes não equivalem a uma economia saudável: o dinheiro deixa o setor familiar

Na configuração do cenário, a primeira onda de demissões, impulsionada por “obsolescência humana” no início de 2026, é bem recebida pelo mercado de ações: custos caem, margens aumentam, lucros superam expectativas e os preços sobem. Em outubro de 2026, o S&P 500 chega a quase 8.000 pontos, e o Nasdaq ultrapassa 30.000. Os lucros corporativos são reinjetados na capacidade de cálculo da IA, formando um acelerador.

A camada macroeconômica também “bonita”: o PIB nominal registra crescimentos anuais de dois dígitos, e a taxa de crescimento do produto real por hora atinge níveis que o autor diz não ter visto desde a década de 1950 — agentes de IA que não dormem, não adoecem, e não precisam de assistência médica.

Porém, o memorando destaca que a maior parte da riqueza está concentrada nos “donos do poder de cálculo”, enquanto a renda do trabalho entra em colapso. O crescimento real dos salários vira negativo, os empregos de escritório são forçados a migrar para posições de menor salário, e o “motor humano” de consumo, que representava cerca de 70% do PIB na época, começa a encolher. O autor reforça essa lógica com uma pergunta direta: Quanto dinheiro as máquinas gastam em consumo opcional? A resposta é zero.

SaaS na linha de fogo: quando “escrever seu próprio software” vira uma opção de compra

O primeiro dominó dessa cadeia vem do software. O autor coloca o ponto de inflexão no final de 2025: uma “salto de capacidade” nas ferramentas de programação por proxy. Um desenvolvedor qualificado, usando Claude Code ou Codex, consegue replicar em poucas semanas as funções principais de um produto SaaS intermediário — imperfeito, mas suficiente para fazer o CIO questionar: podemos fazer isso nós mesmos?

Como os orçamentos corporativos geralmente são definidos no último trimestre do ano anterior, a revisão de meados de 2026 se torna a primeira janela de decisão de compra “com verdadeira usabilidade”. O texto cita um exemplo de negociação: um gerente de compras de uma Fortune 500 usou a frase “estamos discutindo com a OpenAI a substituição de fornecedores por engenheiros implantados com IA” para obter um desconto de 30% na renovação; e empresas como Monday.com, Zapier, Asana enfrentam condições ainda piores.

Mais importante, como essa “auto-construção” muda a estrutura do setor: a diferenciação, antes uma vantagem, é rapidamente nivelada pela velocidade de desenvolvimento e iteração da IA, transformando a guerra de preços em uma “luta de lâminas” contra concorrentes antigos e novos, onde a vantagem competitiva não é mais funcionalidade, mas custo e resistência ao financiamento.

Empresas ameaçadas pela IA, na verdade, são as mais radicais: o ciclo de reflexividade começa aqui

O ponto que o memorando mais quer enfatizar, diferente dos livros de história, é que: em 2026, os disruptores não vão resistir. O autor compara com Kodak, Blockbuster, BlackBerry, e acredita que, sob o impacto da IA, muitas empresas “não podem morrer lentamente”, só podem se salvar rapidamente.

No cenário, a ServiceNow dá sinais claros no seu relatório trimestral de 2026: o crescimento de novos contratos anuais (ACV) caiu de 23% para 14%, e a empresa anunciou uma redução de 15% na força de trabalho, com uma queda de 18% na ação no mesmo dia. A razão é simples: ela vende licenças de assentos, e ao cortar 15% dos funcionários, automaticamente cancela 15% das licenças; e os clientes cortam funcionários porque a eficiência impulsionada por IA permite isso.

Assim, surge o “racional coletivo, desastre geral” descrito no memorando: ao cortar custos, as empresas investem mais em IA, que aumenta a eficiência, levando a mais cortes — um ciclo vicioso que, somado, desativa o freio.

“Fricção” zerada, a camada intermediária começa a desmoronar: de assinaturas, comissões e taxas de cartões

Até o início de 2027, o uso de LLMs se torna padrão, e muitos usam IA como quem usa autocomplete, sem perceber. Depois, o assistente de compras open source Qwen se torna catalisador, integrando rapidamente funções de comércio eletrônico por proxy; a destilação de modelos permite que esses assistentes rodem em celulares e notebooks, reduzindo custos marginais de inferência.

O que mais inquieta o autor é que o proxy não precisa ser ativado: ele funciona continuamente nos bastidores, de acordo com preferências. Em março de 2027, o consumo diário médio de tokens por indivíduos comuns nos EUA chega a cerca de 400 mil, um aumento de 10 vezes em relação ao final de 2026. As transações deixam de ser decisões discretas de pessoas e se tornam otimizações contínuas 24/7.

Isso destrói o antigo “modelo de renda baseado na limitação humana”: assinaturas que renovam automaticamente, aumentos silenciosos após testes, marcas que substituem a comparação de preços pela familiaridade… esses modelos de rentabilidade por fricção são transformados em “negociáveis e coercitivos”.

O autor lista uma série de “primeiros a cair”: plataformas de reserva de viagens, seguros dependentes de renovação automática, consultores financeiros, serviços de declaração de impostos, trabalhos jurídicos rotineiros. Até corretores imobiliários não escapam: com acesso a MLS e dados históricos de transações, a comissão média de compra em grandes áreas metropolitanas caiu de 2,5-3% para abaixo de 1%, e cada vez mais transações não requerem mais um corretor humano na ponta do comprador.

Quando os assistentes controlam as transações, eles vão buscar “maiores alavancas”: nas transações máquina a máquina, as taxas de troca de cartões de 2-3% tornam-se visíveis demais. O autor imagina que muitos assistentes passem a usar stablecoins em redes como Solana ou Ethereum L2, com custos próximos a “frações de centavo”. Nesse trecho, o Mastercard é descrito como um “ponto de inflexão irreversível”: na apresentação de resultados, a gestão fala de “otimização de preços por IA” e “pressão sobre o consumo opcional”, levando a uma queda no valor das ações; o risco se espalha para bancos emissores e redes de cartões, especialmente AmEx, mais afetada pelo “duplo golpe” — clientes de escritório cortados e taxas evitadas.

Este não é um problema de “setor em alta”: a demanda por serviços de escritório é destruída por alavancagem

Em 2026, o mercado ainda trata os impactos negativos como parte de setores como software, consultoria, pagamentos. O contra-argumento do memorando é direto: os EUA são uma economia de serviços de escritório, onde os profissionais representam 50% do emprego, mas respondem por cerca de 75% do consumo opcional.

Dados mais agudos vêm depois: o autor destaca a concentração de consumo — os 10% mais ricos dos EUA respondem por mais de 50% do consumo, e os 20% mais ricos por cerca de 65%. Assim, qualquer impacto concentrado na alta renda de white-collars, mesmo que o desemprego não seja alto, representa um golpe “de pequeno para grande” no consumo opcional. O texto usa um exemplo de alavancagem: uma queda de 2% no emprego de white-collars pode equivaler a uma redução de 3-4% no consumo opcional; e, como esses empregos têm reservas de poupança, o impacto se manifesta com atraso, podendo ser mais profundo.

Sinais de ponto de inflexão no mercado de trabalho são detalhados: em outubro de 2026, as vagas de emprego no JOLTS caem abaixo de 5,5 milhões, uma queda de 15% em relação ao ano anterior; empregos de escritório despencam, enquanto empregos de produção permanecem relativamente estáveis. O mercado de títulos primeiro reage ao impacto no consumo, com o rendimento do Tesouro de 10 anos caindo de 4,3% para 3,2%.

Ao mesmo tempo, os investimentos em IA não desaceleram por causa da fraqueza na demanda, pois o autor define isso como “substituição de OpEx” e não um ciclo tradicional de CapEx: as empresas transferem US$ 100 milhões de gastos com mão de obra para orçamentos de IA, reduzindo o total, mas multiplicando os gastos em IA. Assim, há uma discrepância gritante: a cadeia de infraestrutura de IA continua em alta — Nvidia atinge recordes de receita, TSMC opera com taxa de utilização acima de 95%, e os grandes provedores de nuvem continuam investindo US$ 150-200 bilhões por trimestre em centros de dados — enquanto o consumo que foi substituído começa a perder força.

O autor estende essa disparidade ao nível nacional: a Coreia, como “beneficiária pura”, cresce bastante; as exportações de serviços de TI da Índia (que ultrapassam US$ 200 bilhões ao ano, segundo o texto) enfrentam cancelamentos de contratos, com o rúpia depreciando 18% em quatro meses frente ao dólar, e, no primeiro trimestre de 2028, o FMI já discute com Nova Délhi uma “revisão preliminar”.

Crédito privado não é “seguro”: os passivos de seguros de vida o puxam para o centro das atenções

A primeira faísca no sistema financeiro vem do crédito privado. O memorando mostra a evolução do tamanho: de menos de US$ 1 trilhão em 2015, para mais de US$ 2,5 trilhões em 2026, com uma parte significativa investida em LBOs de software e tecnologia, sob a suposição de que as receitas de SaaS podem crescer de forma “longa e estável”.

Quando a IA destrói a “sustentabilidade” do ARR, o problema não é o prejuízo em si, mas o momento em que ele é reconhecido. O texto cita eventos-chave: em abril de 2027, a Moody’s rebaixou de uma só vez 14 emissores, totalizando US$ 180 bilhões em dívidas apoiadas por private equity; no terceiro trimestre, os empréstimos apoiados por software começam a inadimplir. Zendesk é descrita como uma “arma fumegante”: seu financiamento de US$ 5 bilhões, apoiado por ARR, é marcado a 58 centavos, tornando-se um caso de inadimplência recorde de crédito privado de software.

Se tudo ficar nisso, o autor admite que “seria controlável” — o crédito privado é, em sua maioria, fechado, com prazos fixos, sem força de venda forçada. Mas o “capital permanente” revela uma outra face: grandes gestores alternativos, ao adquirirem seguradoras de vida, transformam as obrigações de anuidades em lastro de financiamento de crédito privado (o texto cita Apollo/Athene, Brookfield/American Equity, KKR/Global Atlantic). Quando as inadimplências de software se espalham, a regulação de seguros começa a apertar o risco desses ativos, obrigando as instituições a reforçar capital ou vender ativos, mas o mercado não consegue fazer isso a preços justos. A Moody’s coloca a classificação de Athene com perspectiva negativa, e a ação da Apollo cai 22% em dois dias, impactando outras instituições similares.

O autor acrescenta uma camada “ainda mais assustadora”: estruturas de resseguro offshore e SPV tornam os prejuízos altamente opacos, até mesmo difíceis de identificar quem está realmente assumindo as perdas. No cenário, a queda de novembro de 2027 é descrita como o momento em que o mercado passa de uma “retração cíclica” para uma “cadeia sistêmica”; na reunião de emergência do FOMC, o presidente do Fed, Waller, usa uma frase que resume: é uma “cadeia de apostas na correlação entre produtividade de empregos de escritório e risco sistêmico”.

O grande estouro vem do mercado de hipotecas: empréstimos eram bons, o mundo mudou

O memorando deixa a questão “mais difícil de precificar e mais letal” para as hipotecas residenciais. O mercado de hipotecas dos EUA tem cerca de US$ 13 trilhões, e a premissa de subscrição é que o mutuário manterá emprego e renda estáveis por um longo período (normalmente 30 anos).

Na visão do cenário, o risco não é que as hipotecas estejam “ruins desde o início”, como em 2008. Pelo contrário, os mutuários são “padrões de alta qualidade”: FICO acima de 780, entrada de 20%, renda verificável, histórico de crédito limpo. O problema é que, após a redução estrutural das expectativas de renda de white-collars, os fluxos de caixa futuros, antes considerados “fundamentais”, deixam de ser confiáveis — as pessoas estão tomando emprestado um futuro que cada vez mais não acreditam.

O autor apresenta sinais de pressão “antes do default”: uso de HELOC, saque antecipado de 401(k), aumento de dívidas de cartão de crédito, mas as hipotecas continuam pagando em dia; depois, começam a aparecer inadimplências em regiões como São Francisco, Seattle, Manhattan, Austin. Em junho de 2028, o índice Zillow de preços de casas mostra quedas anuais de 11% em São Francisco, 9% em Seattle, 8% em Austin; o GSE (Fannie Mae/Freddie Mac) indica que áreas de alta renda, com mais de 40% de empregos em tecnologia/finanças, apresentam inadimplência precoce mais elevada.

O autor mantém uma fronteira: no cenário, ainda não há uma crise total de hipotecas, mas o risco está na trajetória. Se as hipotecas realmente se romperem na segunda metade do ano, a queda do mercado acionário poderia chegar a quase 57% em relação ao pico, com o S&P podendo atingir cerca de 3.500 pontos — próximo ao nível de novembro de 2022, antes do “momento ChatGPT”.

O maior inimigo da política é o tempo: a base tributária se constrói sobre o tempo humano

O julgamento do autor sobre políticas é direto: as ferramentas tradicionais (redução de juros, QE) podem salvar o sistema financeiro, mas têm dificuldade de recuperar o setor real, pois a causa da crise não é “dinheiro caro”, mas “inteligência humana que vale cada vez menos”.

Mais especificamente, na esfera fiscal, o autor resume a arrecadação: o governo federal basicamente tributa o tempo humano — trabalho, salários, impostos sobre empresas, taxas. No primeiro trimestre de 2028, a receita federal está 12% abaixo da linha de base do CBO. A produtividade dispara, mas os ganhos vão principalmente para os proprietários de capital e de capacidade de cálculo, sem retornar ao setor familiar via impostos de renda ou de folha.

A queda de longo prazo na renda do trabalho, que caiu de 64% do PIB em 1974 para 56% em 2024, e que, após melhorias exponenciais na IA, caiu para 46% em quatro anos, é vista como uma “queda mais acentuada na história”. O autor chama isso de “queda mais íngreme já registrada”.

Assim, o governo enfrenta uma contradição estrutural: precisa transferir mais recursos às famílias, mas arrecada menos delas. No cenário, discute-se a “Lei de Transição Econômica” (uma transferência direta via déficit e imposto sobre capacidade de IA) e a mais radical “Lei de Prosperidade Compartilhada de IA” (criando direitos públicos sobre os retornos de infraestrutura inteligente, como fundos soberanos ou concessões de produção de IA, com dividendos para transferências). As divisões políticas são agudas: a direita vê isso como marxismo, preocupada com a transferência para a China; a esquerda teme captura regulatória por incumbentes; os hawks fiscais alertam para a sustentabilidade do déficit, enquanto os dovish usam a crise de 2008 como exemplo de aperto prematuro.

As tensões sociais também aparecem: na narrativa, “Occupy Silicon Valley” bloqueia por três semanas as entradas dos escritórios da Anthropic e OpenAI em São Francisco, com cobertura midiática que supera até os dados de desemprego. O autor conclui que a velocidade das mudanças institucionais não acompanha a velocidade tecnológica, e que o feedback da cadeia de eventos decidirá politicamente.

“Prêmio de inteligência” em retração: as antigas premissas de fluxo de caixa precisam ser reavaliadas

O memorando atribui tudo a uma mudança fundamental na precificação: na história moderna, a inteligência humana sempre foi um fator escasso, e os mercados de trabalho, hipotecas, impostos e barreiras de entrada das empresas giraram em torno dessa escassez. Agora, a inteligência artificial, como substituta cada vez mais acessível, faz o “prêmio de inteligência” recuar, forçando o sistema financeiro a reprecificar dolorosamente.

O autor também deixa uma nota de esperança: a reprecificação não implica necessariamente colapso, e a economia pode encontrar um novo equilíbrio; o desafio é “conseguir fazer isso antes que a cadeia de feedback escreva seu próximo capítulo”. Em fevereiro de 2026, ao escrever, o S&P ainda está em alta, e o feedback negativo ainda não se iniciou. Sua advertência é mais uma questão de autoavaliação para investidores: quanto dos seus ativos e fluxos de caixa estão realmente apostando que “a fricção não vai desaparecer, a renda do branco continuará estável, o setor familiar continuará impulsionando a demanda”? A última frase é uma metáfora: o canário ainda está vivo.