Autor: Te Li [1]
Do código à matéria
Na primavera de 2023, a Microsoft anunciou um investimento bilionário na OpenAI, apresentando a parceria como um salto para uma civilização mais limpa, inteligente e eficiente. As imagens que acompanham tais anúncios são invariavelmente etéreas: redes neuronais luminosas, fluxos de dados sem peso e algoritmos a dançar num espaço digital sem atrito. A Inteligência Artificial (IA), no registo dominante de Silicon Valley e do seu ecossistema mediático, apresenta-se como a apoteose da desmaterialização — uma tecnologia tão refinada, tão puramente cognitiva, que finalmente escapou ao mundo sujo e entrópico das máquinas a vapor, das minas de carvão e das fábricas.
Este artigo defende que tais representações são ideológicas no sentido marxista preciso: invertem a realidade, apresentando como imaterial um processo que é profunda e consequentemente material. Estima-se que a formação do GPT-4 tenha consumido energia equivalente ao consumo anual de eletricidade de milhares de casas (1). Uma única consulta a um modelo de linguagem complexo requer aproximadamente dez vezes mais eletricidade do que uma pesquisa padrão na Internet (2). O consumo de água da Microsoft aumentou 34% num único ano, um aumento que o seu próprio relatório ambiental atribuiu diretamente à expansão da infraestrutura de IA (3). Estas não são ineficiências incidentais que aguardam correção técnica; são necessidades estruturais de uma tecnologia cujo substrato físico — semicondutores, centros de dados, sistemas de refrigeração e redes de transmissão — está entre as infraestruturas mais intensivas em recursos que a humanidade já construiu.
O mito da desmaterialização digital tem uma longa história. Desde a década de 1990 que os teóricos da “economia da informação” defendem que a transição da manufatura para os serviços, e dos átomos para os bits, desvincularia o crescimento económico da produção material (4). A ascensão da IA deu a esta tese uma nova e mais poderosa versão: se as tecnologias digitais anteriores apenas processavam informação, a IA — segundo este argumento — gera a própria inteligência, um recurso cuja abundância não esgota a natureza, mas transcende-a. Esta é a visão que anima a retórica da “IA para o clima”, da “IA para a sustentabilidade” e a afirmação mais abrangente de que o poder computacional pode substituir os recursos naturais na solução da crise ecológica.
A estrutura teórica desenvolvida neste artigo desafia esta visão nos seus fundamentos. Baseio-me na tradição termodinâmica da economia política ecológica, desde a obra fundamental de Nicholas Georgescu-Roegen, A Lei da Entropia e o Processo Económico, até à síntese ecossocialista desenvolvida por John Bellamy Foster e Brett Clark, para defender que a ascensão da IA sob o capitalismo representa não uma transcendência do mundo material, mas uma intensificação da relação entrópica do capital com ele (5). A segunda lei da termodinâmica é implacável na sua universalidade: toda a computação é um evento termodinâmico. Consome energia de baixa entropia — ordenada, utilizável, livre para realizar trabalho — e devolve resíduos de alta entropia à biosfera sob a forma de calor, dióxido de carbono e matéria degradada. Nenhum algoritmo, por mais elegante que seja, suspende esta lei. A questão não é se a IA produz entropia, mas sim quanta, a que taxa e quais são os ecossistemas que absorvem as consequências.
Karl Marx entendia a produção como um processo metabólico — uma troca contínua entre as sociedades humanas e o mundo natural, mediada pelo trabalho e pela tecnologia. Em O Capital, observou que as máquinas não criam energia, mas transformam e transmitem as forças naturais nelas incorporadas, e que esta transformação envolve sempre o consumo de matéria natural (6). O que não poderia ter previsto era uma forma de acumulação de capital em que a principal força produtiva é o poder computacional, e em que as exigências termodinâmicas desse poder exerceriam uma pressão sem precedentes sobre os sistemas energéticos planetários, as reservas de água doce e a estabilidade climática. A ascensão da IA confronta-nos com a necessidade de estender a análise metabólica de Marx ao domínio digital.
Para ler o artigo inteiro é preciso baixar o pdf abaixo anexado.
[1] Te Li é professor assistente na Escola de Economia e Gestão da Universidade Aberta de Yunnan, na República Popular da China. A sua investigação centra-se na matematização das instituições e na Economia Política. Este ensaio foi publicado em língua inglesa no Vol. 78 n.º 2 (junho de 2026) de Monthly Review. Todos os direitos reservados. A tradução é da responsabilidade de Ângelo Novo.
