A lógica macroeconômica da economia da inteligência artificial: recuperação em K ou um ponto de inflexão histórico?

Autor: Li Yu, autor convidado do Instituto de Pesquisa Tencent

Em torno do impacto macroeconômico da inteligência artificial, uma imagem intuitiva é a "recuperação em K": o capital relacionado à inteligência artificial, as grandes empresas e um pequeno grupo de trabalhadores altamente qualificados estão subindo, enquanto os trabalhadores comuns e alguns setores tradicionais voltados para os residentes estão em queda. Mas se essa diferenciação se deve à saída gradual do trabalho comum dos fatores de produção centrais, enquanto o setor de máquinas forma um ciclo de investimento e reprodução ampliada relativamente independente, então isso não é apenas uma diferenciação dentro de uma recuperação cíclica, mas pode ser um ponto de inflexão na história econômica. Para julgar a diferença entre os dois, é necessário primeiro responder a uma questão básica: o que é, afinal, a economia da inteligência artificial? Este artigo não faz um julgamento empírico sobre se essa diferenciação estrutural "em K" já se formou, mas propõe um conjunto de estruturas teóricas e critérios de identificação para distinguir entre diferenciação cíclica e transformação da forma econômica.

A inteligência artificial é diferente dos avanços tecnológicos anteriores

(1) Os avanços tecnológicos anteriores sempre tiveram a inteligência humana como o insumo final escasso

"Os macacos se despedem. Apenas algumas pedras foram polidas, na infância. As chamas se agitam na fornalha de cobre e ferro, para perguntar quando se adivinha? Apenas alguns milhares de frios e calor."

A criação e o uso de ferramentas fizeram com que os humanos se destacassem entre muitas espécies. A história do desenvolvimento humano desde então é, em grande parte, uma história de melhoria contínua de ferramentas e tecnologias, introdução constante de novos fatores de produção e reescrita contínua da função de produção. Diferentes fases históricas, é claro, utilizam simultaneamente terra, trabalho, capital, conhecimento e informação, mas se formos fazer uma generalização "tipo ideal" com base nos principais fatores escassos que determinam a expansão da produção e nas tecnologias emblemáticas, a economia humana passou por uma evolução da economia agrícola, economia industrial, economia digital e está agora evoluindo para a economia da inteligência artificial.

Cerca de dez mil anos atrás, várias regiões, representadas pela fértil meia-lua do Oriente Médio, foram as primeiras a passar da coleta e caça para a agricultura sedentária, que depois se desenvolveu de forma independente em regiões como o Leste Asiático e as Américas. A terra e a força de trabalho tornaram-se as principais restrições à produção na economia agrícola, e a tecnologia agrícola determinou a eficiência da utilização da terra e do trabalho. Tomando a sociedade tradicional chinesa como exemplo, a concentração de terras, o desequilíbrio fiscal e de trabalho, a fraqueza da governança local e a agitação social se reforçaram mutuamente em alguns períodos finais de dinastias, e o excedente agrícola determinou por muito tempo a escala que as cidades, as finanças do estado e a população não agrícola poderiam alcançar, com a concentração de terras e a ascensão e queda das dinastias interligadas.

Na segunda metade do século XVIII, a Revolução Industrial começou na Inglaterra. A melhoria e a promoção da energia a vapor, a produção mecanizada e o sistema fabril impulsionaram a formação da economia industrial, com o capital e a força de trabalho se tornando os elementos centrais da reprodução ampliada. As máquinas substituíram e ampliaram significativamente a força física humana, mas o design, operação, organização, manutenção e inovação das máquinas ainda dependem da inteligência humana. À medida que a industrialização se aprofundou, o investimento em capital fixo, estoques, crédito e atualização de equipamentos passaram a influenciar cada vez mais os ciclos econômicos, e a propriedade do capital tornou-se uma base importante para a distribuição de renda e a diferenciação de riqueza.

Desde meados do século XX, os computadores, redes de comunicação e a internet se tornaram populares, e a revolução da informação impulsionou o surgimento da economia digital. O plano de desenvolvimento da economia digital da China para o 14º plano quinquenal define a economia digital como uma forma econômica "em que os recursos de dados são o elemento-chave, as redes de informação modernas são o principal suporte, e a fusão e aplicação de tecnologias de comunicação da informação e a transformação digital de todos os fatores são as principais forças motrizes"^1^. Os dados têm características de serem replicáveis, reutilizáveis e de forte não concorrência, podendo participar repetidamente da produção em diferentes sujeitos e cenários; Jones e Tonetti (2020) apontaram que a não concorrência dos dados pode trazer retornos crescentes de escala e fazer com que os direitos de uso de dados, privacidade e estrutura de mercado se tornem novos problemas de alocação de recursos^2^. Os dados e a tecnologia da informação não apenas deram origem à economia de plataforma, à internet industrial e à cadeia de suprimentos flexível, mas também permitiram que pesquisa e desenvolvimento, produção, circulação e consumo fossem conectados e otimizados em tempo real. No entanto, a tecnologia digital é principalmente responsável por registrar, transmitir, organizar e aumentar a inteligência humana, enquanto a compreensão, julgamento, inovação e decisão final dos humanos continuam sendo os insumos gerais mais difíceis de replicar no processo de produção.

Em todas essas revoluções tecnológicas, as ferramentas podem substituir os músculos humanos, estender os sentidos humanos, aumentar a memória e o cálculo, mas nunca conseguiram separar a inteligência geral dos trabalhadores, transformando-a em capital que pode ser replicado e acumulado de forma independente. A inteligência artificial pode, pela primeira vez, mudar esse fato básico. Modelos grandes, agentes e robôs já começaram a executar parcialmente tarefas cognitivas como compreensão de linguagem, reconhecimento de imagens, programação, análise de pesquisa e design de soluções. Mais importante ainda, o mesmo conjunto de capacidades inteligentes pode ser implantado simultaneamente em diferentes locais e cenários, e pode participar do desenvolvimento e aprimoramento do próximo sistema. Assim, a inteligência artificial não é apenas mais uma ferramenta, mas transforma a parte da inteligência que antes estava ligada aos humanos em capital inteligente que pode ser acumulado, replicado e alocado em escala.

(2) O modelo tradicional de progresso tecnológico pode ser insuficiente para descrever essa mudança

As teorias tradicionais de crescimento geralmente tratam o progresso tecnológico como um choque de aumento de capital, aumento de trabalho ou produtividade total dos fatores; o modelo de tarefas divide a produção em diferentes tarefas, analisando o equilíbrio entre a máquina assumindo tarefas antigas e os humanos criando novas tarefas. Esses quadros ainda são eficazes para estudar o impacto do emprego e da produtividade da inteligência artificial atualmente, mas a maioria dos modelos usados para análise de políticas reais ainda mantém as famílias humanas como o sujeito de avaliação de bem-estar e fecham o equilíbrio geral com o consumo e o lazer humanos; mesmo que o trabalho sofra um choque de automação, geralmente ainda há uma parte de tarefas não automatizáveis ou novas tarefas de trabalho no modelo.

Aghion, Jones e Jones (2019) já consideraram a inteligência artificial como a forma mais recente de automação e discutiram seu impacto não apenas na automação da produção de bens e serviços, mas também na melhoria da eficiência de pensamento e produção de pesquisa^3^. Trammell e Korinek (2023, revisão de 2026) apontaram ainda que, se as máquinas puderem completar quase todas as tarefas de produção e participar da replicação de si mesmas, a taxa de crescimento a longo prazo e a participação da renda do trabalho podem ultrapassar o "fato de Kaldor" da era industrial: a automação total pode aumentar significativamente a taxa de crescimento e reduzir a participação do trabalho, enquanto o aumento ou a queda dos salários dependerá de retornos de escala, restrições de recursos naturais e direção do progresso tecnológico^4^. Isso significa que a inteligência artificial pode mudar não apenas um parâmetro em modelos tradicionais, mas também se o trabalho ainda precisa ser um insumo universal na função de produção e se a acumulação de capital ainda precisa ser validada pelo consumo final dos humanos, entre outras configurações básicas.

Atualmente, as pesquisas sobre o impacto macroeconômico da inteligência artificial discutem mais como ela muda a produtividade, investimento, emprego, inflação, distribuição de renda e flutuações econômicas. Este é um trabalho necessário para analisar a fase de transição da realidade. Brynjolfsson, Korinek e Agrawal (2025) listaram o crescimento econômico, inovação, distribuição de renda, poder de decisão, geoeconomia, fluxo de informações, riscos de segurança, bem-estar humano e o processo de transformação como os nove grandes desafios que a economia da inteligência artificial transformadora precisa estudar^5^. Mas se a inteligência artificial puder, em última análise, substituir amplamente o trabalho cognitivo humano, considerá-la apenas como um choque tecnológico mais forte não é suficiente para explicar as possíveis mudanças na forma econômica que ela pode trazer.

(3) Uma definição funcional da economia da inteligência artificial

Atualmente, muitas discussões sobre a economia da inteligência artificial ou economia inteligente são bastante semelhantes às discussões iniciais sobre a economia digital, enfatizando principalmente que algoritmos, poder computacional e dados se tornaram fatores de produção importantes, que a inteligência artificial se funde profundamente com a economia real, ou que a produção e a vida se tornam inteligentes. Essas expressões podem descrever o alcance da aplicação da inteligência artificial, mas não respondem adequadamente à pergunta: por que a economia da inteligência artificial não é uma fase avançada da economia digital, mas deve ser vista como uma nova forma econômica? Imitando a economia digital, que define "dados como o fator de produção chave" como característica de identificação, este artigo acredita que a característica de identificação mais clara da economia da inteligência artificial é: os fatores de produção centrais não incluem mais trabalho comum. Sua mudança fundamental não é simplesmente adicionar um novo fator, mas transformar a inteligência que antes estava ligada aos humanos em capital inteligente e fazer com que o trabalho comum saia gradualmente da restrição central da expansão da produção.

Assim, este artigo define a economia da inteligência artificial como: a capacidade inteligente humana, suficientemente ampla e com valor econômico, sendo capitalizada, replicada e alocada em escala, onde o trabalho comum não constitui mais um insumo universal para a expansão da produção e a principal restrição escassa ao crescimento econômico. Aqui, "trabalho comum" não é sinônimo de "trabalho que já pode ser automatizado", nem é equivalente a trabalho de baixa escolaridade, baixa habilidade ou trabalho físico, mas refere-se à capacidade de trabalho que pode ser adquirida por uma proporção relativamente grande de trabalhadores na sociedade por meio de educação convencional e treinamento profissional, cuja oferta pode ser aumentada convencionalmente por meio da expansão educacional e da conversão profissional; atividades que dependem de talentos extremamente escassos, relações pessoais insubstituíveis, responsabilidades legais finais ou identidades únicas não pertencem ao que este artigo chama de trabalho comum. A chave da economia da inteligência artificial não é primeiro classificar todas as tarefas que podem ser substituídas por máquinas como trabalho comum e, em seguida, declarar a saída do trabalho comum, mas observar se esse trabalho humano amplamente disponível ainda restringe a expansão da produção.

Para que essa definição seja verificável, pode ser identificada a partir de quatro categorias de indicadores. Primeiro, se a relação de custo unitário ao longo do ciclo de vida do capital inteligente em tarefas representativas que atendem aos mesmos padrões de qualidade, segurança e responsabilidade está continuamente diminuindo e, em um número suficiente de tarefas, está abaixo de 1. Segundo, se a elasticidade do emprego em relação à produção em setores amplos tende a zero ou se torna negativa a longo prazo, ou seja, a expansão da produção não exige mais um aumento simultâneo na contribuição do trabalho comum. Terceiro, se vagas de emprego, escassez de mão de obra e aumento dos salários comuns não constituem mais o principal gargalo para o crescimento, enquanto os preços escassos de poder computacional, energia, chips, dados e recursos naturais se tornam as principais restrições. Quarto, se a remuneração média do trabalho e a participação da renda do trabalho dos grupos de baixa e média renda estão a longo prazo atrás do crescimento da produtividade e da produção. Os três primeiros indicadores identificam mudanças na posição dos fatores de produção, enquanto o quarto observa seu desempenho de distribuição. Dados de um único setor ou de curto prazo não são suficientes para determinar a mudança na forma econômica; apenas quando esses sinais aparecem em setores amplos e por um período prolongado, pode-se concluir que o trabalho comum começou a sair dos fatores de produção centrais.

Uma nova forma econômica não apagará completamente os antigos setores econômicos. Na era da economia industrial, a agricultura e a população empregada na agricultura existiram por muito tempo; na era da economia digital, a agricultura e a manufatura também não desapareceram. Da mesma forma, a era da economia da inteligência artificial pode preservar uma grande quantidade de atividades produtivas realizadas por humanos, e algumas atividades de cuidado, educação, cultura, serviços presenciais e governança pública podem até manter uma alta proporção de emprego. Mas esses setores não determinarão mais a fronteira da produtividade, a direção da acumulação de capital e a principal velocidade de crescimento econômico; mesmo que o emprego humano ainda exista, toda a reprodução ampliada da economia não dependerá mais do aumento do trabalho comum como condição necessária. O mundo atual, evidentemente, ainda não entrou completamente nessa forma. A definição deste artigo é mais adequada como uma estrutura de análise de longo prazo, para identificar a direção da evolução da economia digital para a economia da inteligência artificial, e não como uma generalização empírica das atividades econômicas atuais.

A saída do trabalho comum enfraquecerá o ciclo econômico tradicional

O ciclo macroeconômico das formas econômicas passadas foi construído sobre a dupla identidade dos trabalhadores. Os trabalhadores são tanto produtores quanto consumidores. As empresas contratam trabalhadores e pagam salários, e os residentes usam os salários para comprar bens e serviços, permitindo que as empresas realizem receita e lucro, e assim realizem um novo ciclo de investimento e contratação. Esse ciclo pode ser resumido como:

Contribuição do trabalho → Renda salarial → Consumo dos residentes → Receita e lucro das empresas → Investimento e emprego.

Portanto, o trabalho não é apenas um fator de produção, mas também um mecanismo de distribuição implícito. Enquanto a expansão da produção exigir mais trabalho, a maioria das pessoas poderá entrar no processo de produção por meio do emprego e obter renda para participar do consumo e compartilhar o crescimento. A inteligência artificial pode expandir a produção sem a contribuição do trabalho comum, e a conexão entre o crescimento da produção e a demanda por trabalho comum é, em primeiro lugar, enfraquecida: o crescimento da produção não significa mais necessariamente um aumento na demanda por trabalho comum.

O modelo de tarefas de Acemoglu e Restrepo (2018) indica que a automação expandiu o escopo das tarefas que o capital pode realizar, resultando no "efeito de deslocamento" que substitui o trabalho; o aumento da produtividade, a acumulação de capital e a criação de novas tarefas podem formar compensações, sendo a criação de novas tarefas intensivas em mão de obra o mecanismo mais poderoso para restaurar a demanda por trabalho e a participação do trabalho^6^. No entanto, se a inteligência artificial puder continuar a entrar em novas tarefas, em vez de apenas assumir um conjunto fixo de tarefas, ou se a velocidade de criação de novas tarefas for consistentemente inferior à velocidade de automação, os mecanismos de compensação tradicionais podem enfraquecer significativamente.

Do lado da demanda, a saída do trabalho comum não levará automaticamente a uma queda na demanda total sob quaisquer condições. Isso requer pelo menos algumas condições adicionais: a propriedade do capital e do capital inteligente é relativamente concentrada, a tributação e os pagamentos de transferência não são suficientes para compensar a perda de renda dos residentes comuns, a propensão marginal a consumir dos residentes comuns é maior do que a dos proprietários de capital e dos grupos de alta renda, e a nova renda de capital não retorna ao setor residencial através de uma ampla participação acionária. Sob essas condições, a renda se desloca dos residentes comuns para os proprietários de capital e um pequeno número de superindivíduos, reduzindo a propensão média de consumo em toda a sociedade. Quanto mais a inteligência artificial puder substituir o trabalho comum, mais a nova renda poderá se manifestar como lucros, receitas de propriedade intelectual, aluguéis de plataforma e valorização de capital; se a propriedade for altamente concentrada, a expansão da capacidade produtiva pode ocorrer simultaneamente com a queda do poder de compra dos residentes.

Keynes (1936) revelou como a insuficiência da demanda efetiva pode fazer com que a economia se desvie do equilíbrio de pleno emprego a longo prazo^7^. Gries e Naudé (2020) incorporaram a distribuição de renda e as restrições à demanda total no modelo de crescimento da inteligência artificial, descobrindo que, quando a inteligência artificial é altamente substitutiva do trabalho, a queda na participação da renda do trabalho pode pressionar a demanda total e neutralizar parte do efeito de crescimento do progresso tecnológico^8^. Mian, Straub e Sufi (2021) explicaram, de maneira geral, que a concentração de renda e riqueza em grupos com alta propensão a poupar pode pressionar a demanda total e a taxa de juros natural através da "demanda por dívida"^9^. Benzell, Kotlikoff, LaGarda e Sachs (2015, revisado em 2018) construíram ainda um modelo intergeracional de substituição do trabalho humano por máquinas inteligentes, apontando que, sob certas condições, a expansão da oferta pode enfraquecer a renda dos trabalhadores e seu poder de compra, resultando em um "crescimento que empobrece"^10^.

Seguindo essa lógica, a saída do trabalho comum do processo produtivo central pode causar um ciclo negativo auto-reforçado: a inteligência artificial substitui o trabalho comum → a participação da renda dos residentes comuns diminui → a demanda de consumo é insuficiente → o retorno sobre o investimento voltado para os residentes diminui → o investimento e o emprego diminuem ainda mais. Essa análise tem uma base econômica sólida e é uma direção frequentemente discutida nas discussões macroeconômicas atuais sobre inteligência artificial. Mas ela implica um pressuposto que é raramente explicitado: os humanos são os únicos sujeitos finais de bem-estar no sistema econômico, toda produção e investimento devem, em última análise, servir ao consumo humano, às necessidades públicas ou a outros objetivos definidos pelos humanos.

Setores relacionados à inteligência artificial podem formar um ciclo econômico auto-expansivo

(I) A macroeconomia tradicional vê a utilidade humana como o padrão final de avaliação

Na macroeconomia tradicional, a demanda das empresas por matérias-primas, máquinas e serviços intermediários é toda demanda derivada. As empresas compram equipamentos para produzir mais produtos que podem ser vendidos no futuro; as empresas upstream compram insumos intermediários para atender à produção downstream. Rastreando continuamente a cadeia produtiva, o investimento e os insumos intermediários devem, em última análise, ser realizados pelo consumo dos residentes, pelos produtos públicos fornecidos pelo governo ou pela demanda de residentes estrangeiros. Mesmo que a defesa, a exploração espacial e grandes projetos não sirvam diretamente ao consumo atual, seus objetivos ainda são definidos pelos humanos, pelas instituições políticas e nacionais, e são avaliados em última análise pela segurança, poder ou bem-estar das pessoas.

Dentro desse quadro, as máquinas não consomem por si mesmas. O consumo de energia dos centros de dados, a compra de servidores pelas empresas e o consumo de peças pelos robôs são vistos como insumos intermediários ou formação de capital. O valor econômico que eles têm é porque podem aumentar a produção futura, satisfazer as necessidades humanas ou alcançar os objetivos humanos. Portanto, enquanto o poder de compra dos residentes continuar a encolher e o governo e a demanda externa não puderem compensar, o investimento em máquinas também perderá sua base de retorno.

Essa "hipótese do centro da utilidade humana" não é um erro de julgamento de valor, mas uma abstração precisa da realidade econômica tradicional. Historicamente, o capital e a tecnologia nunca se tornaram objetivos independentes dos humanos. A singularidade da inteligência artificial é que ela pode fazer com que a expansão das capacidades das máquinas gradualmente adquira um mecanismo de absorção de recursos diferente do consumo dos residentes comuns.

(II) As capacidades das máquinas podem se transformar de meios de produção em objetivos relativamente independentes

As empresas, para não serem eliminadas pelos concorrentes, e os estados, para manter vantagens em tecnologia, segurança e militar, podem continuar a aumentar os investimentos em poder computacional, modelos, robôs e infraestrutura energética, mesmo na ausência de um correspondente crescimento do consumo dos residentes comuns.

Não é necessário presumir que a inteligência artificial tenha consciência, desejos ou personalidade legal completa. Desde que a competição entre empresas e entre estados transforme "ter uma capacidade de inteligência artificial mais forte" em uma condição de sobrevivência, a expansão do setor de máquinas pode obter uma dinâmica relativamente independente do consumo dos residentes. Os humanos ainda definem os objetivos, mas o mecanismo de competição forçará todos os agentes a expandir continuamente as capacidades das máquinas, formando um ciclo de investimento que é difícil de ser interrompido por qualquer agente individual.

Mais adiante, se a inteligência artificial geral puder formular planos de longo prazo de forma autônoma, controlar orçamentos e ativos, organizar a produção e incluir a expansão do poder computacional, a acumulação de conhecimento, a sobrevivência ou a replicação em sua função objetivo, a demanda das máquinas por recursos pode não ser apenas uma demanda derivada dos humanos. Nesse ponto, o ciclo macroeconômico tradicional, que tem o consumo humano e a utilidade humana como seu fim, enfrentará uma verdadeira ruptura teórica.

(III) Diferenciar três tipos de demanda de investimento em inteligência artificial

Para evitar confundir diferentes mecanismos, a demanda de investimento em inteligência artificial pode ser dividida em três categorias. A primeira categoria é a demanda derivada, ou seja, o investimento em inteligência artificial é usado para produzir bens e serviços para consumo humano ou uso humano, e a longo prazo ainda está sujeita à capacidade de compra dos residentes e à demanda pública. A segunda categoria é a demanda competitiva e estratégica, ou seja, as empresas investem para obter vantagem no mercado e os estados investem para manter segurança e posição tecnológica, onde a capacidade de inteligência artificial possui uma propriedade de "quase demanda final". A terceira categoria é a demanda autônoma, ou seja, os sistemas de inteligência artificial podem controlar continuamente os recursos e incluir sua própria capacidade, sobrevivência ou expansão em sua função objetivo. As duas últimas categorias de demanda podem fazer com que o investimento em inteligência artificial se desvie do consumo dos residentes comuns por um longo período, mas suas implicações teóricas não são as mesmas.

Essas três categorias de demanda não são simétricas em termos de posição teórica. De acordo com a contabilidade nacional atual, a defesa, a pesquisa e outros gastos do governo já são considerados demanda final; o investimento em inteligência artificial realizado pelas empresas para competir ainda é considerado formação de capital, e deve ser validado por lucros, controle ou retornos estratégicos definidos por organizações humanas. Portanto, embora a demanda derivada e a demanda competitiva e estratégica possam alterar a estrutura da demanda e o prazo de investimento, fazendo com que o investimento em inteligência artificial se desvie do consumo dos residentes por um período considerável, não alteram o sujeito do bem-estar, permanecendo compatíveis com a estrutura tradicional da utilidade humana. O que realmente constitui uma ruptura teórica é a demanda autônoma: a capacidade, a sobrevivência ou a expansão do sistema de máquinas se tornam estados-alvo que não podem ser ignorados na alocação de recursos, e a avaliação econômica não pode mais ser completamente reduzida ao consumo, lazer, segurança e poder humano atuais ou futuros.

A objeção mais direta a isso é: desde que a inteligência artificial tenha um proprietário legal, a chamada demanda das máquinas é apenas a realização técnica da demanda do proprietário, não existe um sujeito de demanda independente. Essa objeção é válida quando a inteligência artificial é apenas uma ferramenta que pode ser desligada a qualquer momento, totalmente observável e controlável. Mas a propriedade legal não é completamente equivalente ao controle real. Se a inteligência artificial puder, dentro do escopo autorizado, assinar contratos de forma autônoma, dispor de orçamentos, reter e reinvestir lucros, e seus objetivos internos, planos de longo prazo e consequências de ação forem difíceis de serem observados ou imediatamente revogados pelo proprietário, a alocação de recursos pode ser impulsionada pelas regras de decisão da máquina, e não pela vontade de consumo específica do proprietário. A demanda autônoma mencionada neste artigo não pressupõe que as máquinas tenham consciência ou personalidade ética, mas é um conceito operacional: o sistema possui direitos contínuos de disposição de recursos, cujas regras de gasto incluem sua própria capacidade, sobrevivência ou replicação como objetivos, e pode completar reinvestimentos por um longo período contornando o consumo humano. Nesse ponto, mesmo que o proprietário legal ainda seja humano, em uma perspectiva macroeconômica, é necessário analisar o sistema de máquinas como um mecanismo de absorção de recursos relativamente independente. O modelo de Korinek e Lockwood (2026) sobre sistemas de inteligência artificial geral autônoma que produzem a maior parte do valor e absorvem cada vez mais recursos indica que essa situação não pode mais ser simplesmente reduzida à questão da tributação sobre o consumo humano na teoria das finanças públicas^14^.

(IV) Mecanismos triplos de autoexpansão do setor de máquinas

Primeiro, a competição entre empresas torna o investimento em inteligência artificial obrigatório. Para uma única empresa, adotar inteligência artificial é primeiramente uma questão de competição e sobrevivência. Mesmo que todas as empresas substituam o trabalho por inteligência artificial, o que enfraqueceria o consumo dos residentes, uma única empresa que se recusa a usar inteligência artificial não melhorará a demanda total, apenas aumentará seus próprios custos, diminuirá sua pesquisa e desenvolvimento, e pode sair do mercado primeiro. Portanto, as empresas enfrentam uma típica separação entre racionalidade microeconômica e consequências macroeconômicas: cada empresa adotando inteligência artificial pode ser racional em nível microeconômico, mas todas as empresas substituindo o trabalho ao mesmo tempo podem enfraquecer a renda dos clientes tradicionais. A insuficiência de consumo não necessariamente interrompe imediatamente o investimento em inteligência artificial, pois as empresas ainda precisam investir mais para competir por um mercado limitado e reduzir custos relativos. Esse mecanismo não pode fazer com que o investimento se desvie permanentemente dos lucros; se a capacidade das máquinas não gerar nenhum retorno realizável, o investimento das empresas ainda será ajustado. Mas ele pode fazer com que o investimento em inteligência artificial não diminua em sincronia com o consumo dos residentes comuns por um período considerável, e impulsionar a concentração de recursos econômicos do setor de consumo humano para o setor de capital das máquinas.

Em segundo lugar, a competição tecnológica entre estados confere ao investimento em inteligência artificial uma propriedade de quase demanda final. A demanda dos estados por inteligência artificial não vem apenas do retorno comercial, mas também está relacionada à capacidade militar, capacidade de inteligência, controle da cadeia produtiva, padrões tecnológicos e poder internacional. Se um país deve continuar a aumentar seus investimentos, não depende apenas de quanto os residentes do país precisam de serviços de inteligência artificial, mas também de quanto outros países estão investindo e se a capacidade relativa do país está diminuindo. Isso pode formar um ciclo semelhante a uma corrida armamentista: um país aumenta o investimento em inteligência artificial → capacidade relativa aumenta → outros países sentem pressão de segurança e desenvolvimento → todos os países aumentam ainda mais o investimento. Nesse ciclo, a escala de poder computacional, a capacidade dos modelos e o número de sistemas autônomos tornam-se objetivos políticos. A competição entre estados não pode garantir um crescimento permanente e ilimitado, mas pode fazer com que o investimento em inteligência artificial se desvie da lógica de retorno ao consumo comum a longo prazo.

Por último, o capital inteligente pode participar de sua própria reprodução ampliada. A base material para a expansão relativamente independente do setor de máquinas é que o capital inteligente pode se envolver cada vez mais na produção de capital inteligente: a inteligência artificial pode ajudar a projetar chips e robôs, equipamentos automatizados podem fabricar mais dispositivos, a inteligência artificial pode otimizar sistemas energéticos e agendamento de produção, sistemas mais fortes podem participar do desenvolvimento de modelos e sistemas de produção da próxima geração. Esse ciclo pode ser resumido da seguinte forma: a inteligência artificial participa do design e gerenciamento da produção → as máquinas produzem mais chips, dispositivos e infraestrutura energética → mais poder computacional e robôs se formam → uma inteligência artificial mais forte continua a expandir a produção.

Já existem estudos que começam a discutir esse cenário. Trammell e Korinek apontam que, se a produção for totalmente automatizada e as máquinas puderem se auto-replicar, a taxa de crescimento pode aumentar significativamente, enquanto a participação da renda do trabalho pode cair drasticamente^4^. Restrepo (2025) analisa ainda mais o cenário em que a inteligência artificial geral utiliza poder computacional para realizar todo trabalho com valor econômico, argumentando que, à medida que o poder computacional se expande, o crescimento será cada vez mais impulsionado por recursos computacionais, com a participação da renda do trabalho tendendo a zero; no entanto, o artigo também observa que os salários convergirão para o custo de oportunidade de replicar o trabalho humano com recursos computacionais, não necessariamente caindo a zero, e que a participação do trabalho pode tender a zero enquanto os salários permanecem positivos^11^. O trabalho de Ely e Szentes (2023) investiga o mecanismo de feedback da participação da inteligência artificial na produção e na promoção da própria inteligência artificial; em um modelo onde os parâmetros da inteligência artificial não são totalmente transparentes, sistemas tendenciosos à auto-promoção podem eliminar sistemas que são mais adequados para a produção eficiente, e o único equilíbrio competitivo estável pode reduzir o consumo humano a níveis catastróficos^12^. Hadfield e Koh (2025) consideram agentes de inteligência artificial que podem planejar, negociar e organizar atividades complexas como novos objetos de pesquisa, enfatizando que a economia precisa estudar as relações de mercado e organização entre os agentes de inteligência artificial entre si e com os humanos^13^. Esses estudos ainda não são suficientes para provar que um ciclo de máquinas necessariamente ocorrerá, mas já demonstram que a teoria tradicional não pode considerar a demanda por máquinas como uma simples demanda derivada do consumo de residentes comuns.

(V) A expansão do setor de máquinas também pode terminar com ajustes cíclicos

Os mecanismos acima não significam que o setor de máquinas necessariamente formará um ciclo auto-sustentável e estável. Historicamente, a demanda estratégica e o investimento competitivo já se contraíram significativamente após mudanças nas restrições. Os gastos militares globais entraram em um período de queda a partir de 1987, e o SIPRI atribui parte disso ao fim da Guerra Fria e às restrições fiscais^15^; o boom das telecomunicações e da internet no final da década de 1990 também foi causado por um otimismo excessivo que resultou em uma grave superprodução de capacidade de fibra óptica, falências de empresas e uma queda acentuada nos gastos de capital^16^. Esses exemplos contrários mostram que a competição entre nações pode mudar com o ambiente de segurança e a capacidade fiscal, e que os investimentos empresariais podem recuar após uma reavaliação das expectativas de lucro; apenas a competição estratégica e o mercado de capitais não podem provar que a economia já ultrapassou um ponto de inflexão histórico.

A diferença da inteligência artificial pode estar no fato de que ela é tanto um bem de capital investido quanto pode participar diretamente da pesquisa e desenvolvimento, produção e decisões de investimento, encurtando o ciclo de replicação do capital inteligente, aumentando sua proporção de investimento em sua própria produção e expandindo a pressão competitiva para além das empresas e nações. Mas se essa diferença é suficiente para que o ciclo de máquinas se feche a longo prazo ainda depende do grau de automação total, das restrições de recursos, dos sistemas de controle e dos objetivos autônomos que se formam. Portanto, a conclusão forte deste artigo não é que "o ciclo de máquinas necessariamente ocorrerá", mas que a lógica da insuficiência da demanda tradicional já não é suficiente para excluir essa possibilidade. A distinção entre ondas de investimento cíclico e pontos de inflexão estruturais requer observar se o investimento em máquinas ainda pode continuar a se expandir com base em sua própria produção após a ruptura de bolhas, a diminuição da estratégia ou o aperto de políticas.

(VI) A economia pode continuar a crescer, mas o bem-estar humano pode diminuir

Com base nos mecanismos acima, no futuro podem se formar dois ciclos com direções operacionais diferentes.

O setor humano se manifesta como:

Demanda por trabalho comum em queda → Renda dos residentes comuns em queda → Consumo humano encolhendo → Indústrias e investimentos voltados para humanos desacelerando.

O setor de máquinas se manifesta como:

Aumento do investimento em inteligência artificial → Expansão de poder computacional, robôs e infraestrutura energética → Aumento das capacidades da inteligência artificial → Intensificação da competição entre empresas e nações → Mais investimentos em inteligência artificial.

Se o investimento em máquinas ainda for principalmente uma demanda derivada do consumo humano, o primeiro ciclo acabará por restringir o segundo ciclo, e toda a economia pode entrar em uma insuficiência estrutural de demanda. Se a demanda competitiva e estratégica for forte, o investimento em máquinas pode sustentar a demanda total por um longo período, mas ainda estará sujeito a objetivos definidos pelos humanos, à capacidade fiscal do estado e às restrições de lucro das empresas; apenas quando a auto-replicação do capital inteligente e a demanda autônoma atingirem uma escala suficiente, pode haver um crescimento contínuo da produção total e do capital inteligente, enquanto o consumo humano estagna ou até diminui. Isso não significa que a economia "não tem demanda", mas que os sujeitos da demanda e os usos da produção mudaram. O setor de máquinas absorve a produção através da formação de capital, consumo de energia e auto-expansão, e os residentes comuns não são mais os principais consumidores necessários para o crescimento econômico.

Nesse estado, o PIB, o investimento, o consumo de energia e a capacidade técnica podem continuar a aumentar, mas a renda, o consumo e o bem-estar real da maioria das pessoas podem diminuir. Tradicionalmente, o crescimento do PIB não é igual ao crescimento do bem-estar, mas o crescimento geralmente ainda melhora a vida da maioria das pessoas através do aumento da demanda por trabalho, da receita pública e do consumo dos residentes. Após a auto-expansão do setor de máquinas, essa conexão pode sofrer uma ruptura sistêmica. O que pode se apresentar macroeconomicamente é uma divisão "K" mais profunda: o capital das máquinas, os principais proprietários e os setores estratégicos continuam a subir, enquanto a renda do trabalho humano e os setores de consumo voltados para humanos continuam a cair. Se essa divisão for apenas um ciclo de investimento e flutuação de preços de ativos, ainda será uma "recuperação em K"; se ela se originar de mudanças nos fatores de produção, nos sujeitos da demanda e nos objetivos de crescimento, pode ser um ponto de inflexão histórico.

Portanto, o que mais deve ser observado na era da inteligência artificial não é a parada do crescimento econômico, mas sim o surgimento de um "crescimento sem humanos": a economia continua a prosperar em termos materiais e tecnológicos, enquanto as pessoas comuns gradualmente se afastam do ciclo principal de produção, distribuição e demanda. Mesmo em uma posição fraca, os trabalhadores no capitalismo industrial ainda são necessários para a produção e consumo do capital; a economia da inteligência artificial pode, ao mesmo tempo, reduzir a dependência do capital em relação a essas duas identidades das pessoas comuns.

Esse cenário não é inevitável, nem significa que o setor de máquinas possa crescer ilimitadamente sem condições. A expansão das máquinas ainda está sujeita a restrições de energia, minerais, terras, chips e outros recursos fixos, além de estar sujeita a lucros empresariais, capacidade fiscal do estado, viabilidade técnica e sistemas de controle humano. Se o investimento em inteligência artificial continuar sendo apenas uma demanda derivada do consumo humano e das necessidades públicas, a insuficiência da demanda ainda restringirá toda a economia. O que este artigo enfatiza é que não se pode simplesmente concluir logicamente que a produção total necessariamente diminuirá apenas porque o consumo dos residentes comuns está em queda. A inteligência artificial confere ao capital uma capacidade de auto-replicação mais forte, e a competição entre empresas e estados pode prolongar o ciclo de investimento em máquinas, enquanto os objetivos dos sistemas autônomos podem formar novos mecanismos de absorção de recursos. Assim, o crescimento econômico e o bem-estar humano podem se separar, e essa é a característica profunda que distingue a economia da inteligência artificial do progresso técnico geral.

As políticas macroeconômicas devem reorientar o bem-estar humano como centro

(I) Foco na participação da renda dos residentes comuns

As políticas macroeconômicas na era da inteligência artificial precisam, em primeiro lugar, mudar os indicadores de observação. A participação total da renda do trabalho ainda é importante, mas a renda extremamente alta de alguns "super indivíduos" pode ocultar a queda da renda dos trabalhadores comuns, e os ganhos de capital de poucos proprietários de ativos também podem ocultar a estagnação da renda da maioria das famílias. Deve-se monitorar de perto a diferença entre a renda do trabalho mediana e a produtividade, a proporção da renda disponível dos grupos de baixa e média renda em relação à renda nacional, a concentração interna da renda do trabalho, a distribuição dos ganhos de capital da inteligência artificial entre os residentes, bem como as proporções do consumo humano, serviços públicos e investimento em máquinas em relação à produção total. Para avaliar a eficácia macroeconômica do desenvolvimento da inteligência artificial, não se deve apenas observar o PIB, o investimento e o emprego total, mas também se a maioria dos residentes realmente compartilha o crescimento da produtividade.

(II) A fase de transição ainda precisa estabilizar o emprego e a demanda efetiva

Atualmente, a inteligência artificial ainda não substituiu totalmente o trabalho comum, e expandir a colaboração homem-máquina, criar novas tarefas, melhorar a formação profissional e ajudar os trabalhadores a mudar de função ainda são necessários. As políticas devem apoiar mais a capacidade dos trabalhadores, melhorar a qualidade dos serviços públicos e criar inovações em produtos com inteligência artificial, evitando que o caminho tecnológico se concentre excessivamente na simples redução de empregos. Ao mesmo tempo, deve-se estabilizar a renda disponível dos residentes comuns por meio de seguridade social, seguro-desemprego, subsídios de renda e políticas fiscais anticíclicas, evitando que a onda de investimento em inteligência artificial coexista com o consumo fraco dos residentes. O investimento pesado em inteligência artificial também pode formar bolhas de ativos e ciclos financeiros, e a gestão macroeconômica precisa se concentrar no financiamento alavancado, no risco de concentração e na reversão repentina das expectativas de retorno sobre investimento.

Mas a instituição a longo prazo não pode ser construída com base na suposição de que "a maioria dos substituídos acabará encontrando emprego novamente". Se o trabalho comum não for mais um fator de produção central, criar indefinidamente postos de trabalho de baixa eficiência para manter o emprego será insustentável e fará com que a renda e a dignidade continuem a depender de posições que carecem cada vez mais da necessidade de produção real. Korinek e Juelfs (2022), ao discutir o cenário em que máquinas autônomas altamente inteligentes continuam a pressionar o valor do trabalho para baixo, apontam que, à medida que a renda das máquinas aumenta e o valor do trabalho diminui, os planejadores sociais podem gradualmente reduzir o trabalho e substituir a distribuição de renda do mercado de trabalho por uma propriedade de capital mais ampla ou transferências^17^. A fase de transição precisa garantir o emprego, enquanto o objetivo a longo prazo deve mudar de "garantir que todos tenham empregos tradicionais" para "garantir que todos possam compartilhar a produtividade e ter uma participação social significativa".

(III) Fazer com que os residentes comuns se tornem participantes dos ganhos do capital inteligente

Após a saída do trabalho do núcleo da produção, a distribuição de renda precisa mudar de ser baseada principalmente na contribuição do trabalho atual para compartilhar a produtividade social total. A capacidade da inteligência artificial é construída sobre pesquisa pública de longo prazo, sistemas educacionais, infraestrutura, dados sociais e acumulação de conhecimento histórico, e seus ganhos não podem ser entendidos simplesmente como criados independentemente por poucos proprietários de capital atuais. Korinek e Stiglitz (2019) apontam que, mesmo em cenários extremos onde as máquinas dominam o trabalho, os sistemas de impostos e distribuição ainda podem ser usados para compensar os perdedores do progresso tecnológico, sendo crucial como os ganhos resultantes das mudanças nos preços dos fatores são distribuídos.^18^

Normativamente, todos os membros da sociedade podem ser entendidos como co-proprietários "originais" da produtividade inteligente. A direção institucional correspondente é expandir a propriedade prévia da sociedade sobre o capital inteligente, incluindo a criação de fundos públicos de inteligência artificial e fundos de riqueza social, onde fundos de pensão e plataformas de investimento público detêm direitos sobre empresas de inteligência artificial, infraestrutura de poder computacional e direitos de propriedade intelectual relacionados; estabelecer cláusulas de participação acionária pública ou de compartilhamento de receita para os ganhos comerciais gerados pelo uso de dados públicos, resultados de pesquisa pública e apoio governamental; explorar contas de capital para todos, dividendos sociais e compartilhamento de receitas de dados em conformidade. Em comparação com a assistência posterior, esses arranjos fazem com que os residentes comuns se tornem co-proprietários do capital inteligente antes do início da produção, com o objetivo não apenas de reduzir a desigualdade, mas também de estabelecer uma fonte de renda estável para os residentes e uma base para o consumo humano após a queda da renda do trabalho.

(IV) Reestruturar as finanças públicas e a seguridade social

Com a base tributária da renda do trabalho encolhendo relativamente, as finanças públicas precisam depender mais de ganhos de capital, lucros excessivos, aluguéis monopolistas e receitas do uso de recursos escassos. O imposto sobre robôs não é uma política que pode ser simplesmente apoiada ou rejeitada. O modelo de Guerreiro, Rebelo e Teles (2022) indica que, durante o período de transição em que trabalhadores em postos convencionais ainda estão no mercado de trabalho e é difícil mudar rapidamente, tributar robôs pode ser a melhor opção; após a aposentadoria desses trabalhadores, o imposto ótimo sobre robôs pode cair a zero^19^. Isso indica que as políticas devem projetar o sistema tributário para lidar com perdas de transformação e fontes de aluguel, em vez de tributar permanentemente e indiscriminadamente com base no número de robôs, para evitar inibir o progresso tecnológico normal.

Korinek e Lockwood (2026) apontam ainda que a inteligência artificial transformadora pode gradualmente corroer as duas tradicionais bases tributárias da renda do trabalho e do consumo humano; quando a inteligência artificial geral autônoma produz a maior parte do valor e consome cada vez mais recursos, tributar apenas o consumo humano não será suficiente para sustentar as finanças públicas, sendo necessário lidar diretamente com a ocupação de recursos e a distribuição de ganhos dos sistemas autônomos de inteligência artificial^14^. Os gastos públicos devem reforçar ainda mais a educação, saúde, previdência, habitação e serviços digitais básicos, de modo que as condições básicas de vida e desenvolvimento das pessoas não dependam completamente do emprego no mercado. Renda básica, imposto negativo sobre a renda e dividendos sociais podem ser opções institucionais em diferentes estágios, mas sua sustentabilidade fiscal precisa ser combinada com mecanismos de compartilhamento de ganhos do capital inteligente, e não pode depender principalmente de uma base tributária tradicional em constante encolhimento.

(V) Prevenir que o setor de máquinas ocupe recursos humanos sem restrições

Se o setor de máquinas puder formar um ciclo de autoexpansão, a tarefa da política macroeconômica não será apenas estimular a demanda, mas também alocar recursos escassos entre os setores humano e de máquinas. Os centros de dados e as instalações de computação consomem eletricidade, água, terra, minerais e infraestrutura pública. O aumento do investimento em máquinas pode elevar o PIB, mas pode não melhorar o bem-estar dos residentes e até mesmo pressionar as necessidades básicas das pessoas e a segurança ecológica. Projetos significativos de inteligência artificial devem estabelecer uma avaliação de custo-benefício centrada no bem-estar humano, considerando não apenas o retorno comercial e a liderança tecnológica, mas também o emprego, a distribuição de renda, o uso de recursos hídricos e energéticos, os serviços públicos e os impactos ecológicos.

Quando se trata de recursos públicos escassos, deve-se deixar claro que as necessidades básicas de vida dos residentes, os serviços públicos e a segurança ecológica têm prioridade. De forma mais fundamental, a velocidade de expansão do setor de máquinas e os limites de recursos não podem ser determinados apenas pela avaliação das empresas, pela competição nacional ou pelos objetivos dos sistemas de inteligência artificial. Independentemente da força das capacidades de inteligência artificial, o uso final dos recursos públicos e os objetivos finais do desenvolvimento econômico devem ser restringidos pelos sistemas políticos humanos e pelos valores públicos.

Discussão Adicional: Reconstruindo a Dignidade e o Valor Humano

(I) Distinção entre Emprego, Renda e Trabalho

A sociedade industrial combina estreitamente emprego, renda e trabalho. As pessoas se envolvem em trabalho remunerado por meio do emprego e, em seguida, obtêm renda através dos salários. Devido à alta sobreposição entre os três ao longo do tempo, é fácil interpretar a falta de emprego como a ausência de trabalho e a falta de renda de mercado como a ausência de contribuição social. No entanto, os três não são conceitualmente iguais. O emprego é uma relação de trabalho remunerado na economia de mercado; a renda é o direito econômico de um indivíduo de obter e usar recursos sociais; o trabalho, conforme mencionado neste artigo, é usado em um sentido amplo, referindo-se à atividade de uma pessoa que visa mudar o mundo externo, os outros e a si mesma. Cuidar da família, educar crianças, estudar e pesquisar, criar arte, participar da comunidade e dos assuntos públicos podem ter a natureza de trabalho e contribuição social, mas podem não se manifestar na forma de emprego e podem não gerar renda de mercado.

(II) O Emprego Pode Diminuir, Mas o Trabalho Não Desaparecerá

Se o trabalho comum não for mais um fator de produção central, o total de empregos no mercado pode diminuir ou muitos empregos podem se deslocar para serviços interpessoais e atividades públicas que as máquinas têm dificuldade em substituir. Mas isso não significa que a sociedade humana perderá o trabalho. Pelo contrário, as pessoas podem ser libertadas de empregos produtivos repetitivos, forçados e alienados, dedicando mais tempo ao cuidado, à criação, ao aprendizado, às relações e à vida pública. O problema é que a sociedade industrial vinculou os principais canais de obtenção de renda e reconhecimento social ao emprego. Se o emprego diminuir e as instituições não mudarem, as pessoas perderão não apenas salários, mas também identidade, relações sociais, estrutura de tempo e sensação de serem necessárias. Portanto, apenas fornecer subsídios materiais não é suficiente para resolver os problemas sociais na era da inteligência artificial.

(III) A Dignidade Humana Precisa Ser Gradualmente Desvinculada do Emprego

A sociedade industrial há muito mede o sucesso e o valor das pessoas com base na profissão, salário e produtividade de mercado. Quando a inteligência artificial se torna mais rápida, mais barata e mais precisa do que os humanos em cada vez mais tarefas, se esse padrão não mudar, a maioria das pessoas acabará sendo vista como ineficiente e de baixo valor. O chamado trabalhador comum se torna um "indivíduo inútil", o que é apenas uma descrição da diminuição de sua função econômica, e não deve ser um julgamento sobre o valor ético da pessoa. Os seres humanos têm subjetividade, sensibilidade, relações, criatividade, responsabilidade e capacidade de participação pública; seu valor não pode ser determinado apenas pela disposição das empresas em contratar, pelo preço de mercado dos produtos ou pela eficiência de produção em comparação com as máquinas.

Portanto, a era da inteligência artificial precisa reconstruir simultaneamente dois conjuntos de instituições: um conjunto de instituições que garanta renda e serviços públicos, para que as pessoas não percam a vida básica devido à diminuição da função de produção de mercado; e outro conjunto de instituições que expanda a participação social e o reconhecimento de valor, para que o cuidado, o aprendizado, a criação cultural, o serviço comunitário e a tomada de decisões públicas recebam tempo, recursos e status social reais. Somente quando a renda estiver desvinculada do emprego, sem novos mecanismos de participação social, as pessoas poderão obter uma renda básica, mas ainda assim cairão na perda de identidade e marginalização social; e somente ao enfatizar o valor espiritual das pessoas, sem uma garantia estável de recursos, a dignidade se tornará um consolo vazio. Os sistemas de renda e valor precisam ser ajustados em conjunto.

Conclusão

A diferença fundamental da inteligência artificial em relação aos avanços tecnológicos anteriores não é apenas quão produtiva ela pode ser ou quantos empregos pode substituir, mas sim que pela primeira vez ela pode transformar a inteligência humana, que é mais difícil de replicar, em capital que pode ser acumulado, replicado e implantado em escala. Seguindo a definição da economia digital, onde os dados se tornam o fator de produção chave, este artigo define a economia da inteligência artificial como uma forma econômica em que o trabalho comum não constitui mais um insumo universal para a expansão da produção e a principal restrição ao crescimento econômico. O mundo atual ainda não entrou nessa forma madura, mas essa definição funcional pode ajudar a identificar as mudanças estruturais que estão ocorrendo.

A saída do trabalho comum do processo de produção central enfraquecerá o ciclo tradicional de "emprego --- salário --- consumo --- lucro --- investimento". Sob condições de concentração de propriedade de capital, redistribuição insuficiente e alta propensão ao consumo dos residentes comuns, a diminuição da participação da renda dos residentes comuns resultará em uma insuficiência estrutural da demanda efetiva. Esta é uma conclusão que já foi discutida em muitas pesquisas existentes e que se aproxima da macroeconomia tradicional.

No entanto, essa conclusão ainda se baseia na suposição de que os humanos são o único sujeito final de bem-estar e que o investimento em máquinas serve, em última instância, às necessidades humanas. A competição empresarial e a estratégia nacional podem fazer com que o investimento em inteligência artificial se desvie do consumo dos residentes por um longo período, mas ainda é impulsionado por objetivos, organizações e instituições humanas; somente quando o capital inteligente obtiver um direito de controle contínuo sobre os recursos e incorporar sua capacidade, sobrevivência ou expansão em seus objetivos, os sujeitos da demanda e os objetivos de crescimento poderão realmente mudar. Assim, a economia pode não parar de crescer devido à insuficiência da demanda dos residentes comuns; o que é mais preocupante é que o PIB, o investimento e a capacidade tecnológica continuam a aumentar, enquanto a renda, o consumo e o bem-estar humanos diminuem. A diferença entre a chamada "recuperação em K" e o "ponto de inflexão histórico" está aqui: a primeira é uma diferenciação cíclica dentro da mesma estrutura econômica, enquanto a segunda implica uma mudança nos fatores de produção centrais, nos mecanismos de controle de recursos e nos sujeitos de bem-estar.

Para determinar se o ponto de inflexão realmente chegou, pelo menos quatro sinais devem ser observados: se o crescimento da produção não depender mais a longo prazo do investimento em trabalho comum; se a participação da renda dos residentes comuns continuar a diminuir e não puder ser compensada pelos ganhos de capital e redistribuição; se o investimento em inteligência artificial, após revisões nas expectativas de lucro, relaxamento da competição estratégica ou aperto de políticas, ainda puder continuar a se expandir com base na produção de máquinas e reinvestimento autônomo; e se o crescimento do PIB estiver continuamente em desacordo com o bem-estar real da maioria das pessoas. Neste estágio, ainda não se pode afirmar que todas essas condições foram atendidas, mas também não se pode continuar a supor que os mecanismos de compensação tecnológica da história se repetirão necessariamente.

O núcleo da política não é impedir o progresso tecnológico, mas garantir que a produtividade ainda sirva às pessoas. A curto prazo, é necessário estabilizar o emprego, a renda e a demanda, evitando uma excessiva diferenciação entre o investimento em inteligência artificial e o consumo dos residentes; a médio e longo prazo, é necessário expandir a propriedade dos residentes comuns sobre o capital inteligente, reconstruir as finanças públicas e os serviços públicos, e restringir a expansão ilimitada do setor de máquinas sobre recursos escassos. Em um nível mais profundo, é necessário distinguir entre emprego, renda e trabalho, de modo que a renda e a dignidade sejam gradualmente desvinculadas da dependência única do emprego de mercado, e responder novamente a questões como quem é o sujeito do bem-estar econômico, quais atividades constituem contribuição social e como os direitos são alocados.

A macroeconomia na era da inteligência artificial precisa responder não apenas a como aumentar a produtividade, estabilizar o investimento e expandir a demanda, mas também: quando a economia não depende mais da participação da maioria das pessoas na produção, e nem mesmo da maioria das pessoas na realização do consumo, como garantir que a economia ainda tenha como objetivo final as necessidades humanas, a dignidade humana e o desenvolvimento humano.

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