Previsão da crise global de inteligência em 2028: Quando a produtividade da IA explode, por que ela acaba por arruinar o mercado de ações, o emprego e os empréstimos hipotecários?

Citrini Research prevê que, em 2028, a superabundância de IA poderá desencadear um aumento massivo do desemprego, riscos em créditos privados e no mercado imobiliário, levantando preocupações sistémicas sob a narrativa de otimismo excessivo.

Quando o mercado aposta na IA, as empresas usam-na para reduzir custos de mão-de-obra e aumentar margens de lucro, fazendo os preços das ações disparar — parece uma narrativa de alta perfeita. Mas Citrini Research, no relatório 《THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS》, propõe um experimento mental contra-intuitivo: se a IA realmente superar as expectativas, pode na verdade desencadear riscos sistémicos mais profundos.

Este não é um prognóstico ou uma literatura apocalíptica, mas uma nota macro de olhar para trás de 2028 para os anos de 2026 a 2028, analisando como a superabundância de inteligência pode fazer com que emprego, consumo, crédito e mercados financeiros desacelerem simultaneamente, numa cauda esquerda.

Alta taxa de desemprego se torna norma em dois anos

Na versão de junho de 2028, a taxa de desemprego nos EUA atinge 10,2%, 0,3% acima do esperado; o mercado cai 2%, levando o S&P 500 a uma retração de 38% desde o pico de outubro de 2026. Os autores descrevem os traders como cada vez mais insensíveis: há seis meses, esses números poderiam ter acionado circuit breakers, agora apenas geram vendas cansadas.

Este memorando não questiona se a IA vai avançar, mas sim: o que acontece com a economia, centrada na renda e no ciclo de consumo humano, quando a IA avança rápido demais e fica barata demais?

Bolsa dispara inicialmente, mas “o mercado é IA, a economia não”

Voltando a outubro de 2026: o S&P 500 chega perto de 8.000 pontos, o Nasdaq ultrapassa 30.000. A onda de demissões de profissionais de escritório, substituídos por IA, já começou no início de 2026, e os efeitos de curto prazo parecem positivos — redução de custos, aumento de margens, resultados acima do esperado, valorização das ações; as empresas reinvestem lucros recordes em capacidade de processamento, fortalecendo a IA.

Porém, a prosperidade no papel não equivale à sensação de prosperidade real. Os autores introduzem o conceito de “Ghost GDP” (Produto Interno Bruto Fantasma): crescimento na contabilidade nacional, mas sem fluxo efetivo para as famílias, impedindo a formação de novos ciclos de consumo. Uma metáfora mais direta seria uma fazenda de GPUs substituindo a produção de 10.000 profissionais de Manhattan, parecendo uma “pandemia econômica”, pois máquinas não compram casas, não viajam, nem fazem compras impulsivas.

Quanto mais forte a IA, mais fracos os profissionais de escritório, mais frio o consumo

O mecanismo central é um ciclo de retroalimentação negativa sem fundo natural: aumento da capacidade da IA → demissões nas empresas → queda de renda e gastos dos substituídos → demanda enfraquecida, margens das empresas comprimidas → mais investimentos em IA para cortar custos → IA ainda mais forte → próximas rodadas de demissões mais rápidas.

O aspecto mais assustador dessa espiral é que ela não se comporta como ciclos econômicos tradicionais (estoques, taxas de juros, investimentos), que tendem a se autorregular após certa queda. Aqui, o motor não é o aperto de crédito, mas a contínua redução de custos da IA. Os autores resumem: “Claude, por 200 dólares por mês, pode fazer o trabalho de um gerente de produto com salário de 180.000 dólares ao ano.”

Revolução do comércio por agentes automatizados e stablecoins evitando taxas de 2–3%

Quando os LLMs se tornam ferramentas do dia a dia em 2027, o impacto de “comércio por agentes” se torna evidente: a IA não espera comandos, mas ajusta preços, cancela assinaturas, negocia e renova automaticamente, 24/7, eliminando a “preguiça do consumidor” que sustenta a economia de assinaturas. Em março de 2027, os EUA, a média de tokens consumidos por pessoa por dia chega a cerca de 400.000, dez vezes mais que no final de 2026.

Mais importante ainda, o “canal”. Com as transações dominadas por agentes, as taxas de troca de cartões de 2–3% se tornam o maior custo. A previsão é que esses agentes passem a usar stablecoins em redes como Solana ou Ethereum L2, com liquidação quase instantânea e custos inferiores a um centavo de dólar por pagamento.
A Mastercard, no primeiro trimestre de 2027, reporta um crescimento de receita de 6%, mas o crescimento do volume de consumo desacelera para 3,4% (de 5,9% no trimestre anterior), com a gestão mencionando “otimização de preços por agentes” e “pressão sobre bens não essenciais”. As ações caem 9% no dia seguinte; a Visa, com uma infraestrutura de stablecoins mais forte, apresenta uma queda mais moderada.

De riscos industriais controlados a riscos sistêmicos imprevisíveis

O ponto de ruptura financeira é o crédito privado: de menos de 1 trilhão de dólares em 2015, para mais de 2,5 trilhões em 2026, com grande parte investida em software e SaaS apoiados por receitas recorrentes (“ARR”).
Em um cenário, a Moody’s rebaixa, em abril de 2027, 14 emissores de dívida de 180 bilhões de dólares de empresas de software de private equity; em setembro de 2027, a Zendesk viola cláusulas de dívida, e um empréstimo de 5 bilhões de dólares é negociado a 58 cents, tornando-se um símbolo do maior default de crédito privado em software.

Mais preocupante ainda é o mito do “capital permanente”. Os autores apontam que grandes gestores de ativos compram seguradoras de vida, direcionando depósitos de anuidades para créditos privados; quando reguladores restringem o capital para certos ativos de private equity (como as diretrizes da NAIC e regulamentos estaduais em novembro de 2027), podem forçar vendas de ativos ou necessidade de capital adicional, levando a uma crise de liquidez.

A próxima preocupação é o mercado de hipotecas: um mercado de 13 trilhões de dólares baseado na suposição de renda estável de profissionais de escritório

Por fim, o foco se volta para o mercado imobiliário: em junho de 2028, o índice Zillow mostra queda de 11% nos preços de casas em São Francisco, 9% em Seattle e 8% em Austin; o FHFA também alerta para sinais de inadimplência precoce em áreas com alta proporção de empregos em tecnologia e finanças.

O problema não é a má qualidade de crédito dos mutuários — na verdade, são grupos de alta qualidade, com 70 ou 80 anos ou mais — mas que “o empréstimo era bom, mas o mundo mudou”. Quando a renda dos profissionais de escritório é estruturalmente reduzida, o mercado precisa reavaliar: os empréstimos prime ainda são bons?

Os autores até estimam que, se as hipotecas realmente se romperem na segunda metade de 2028, a retração do mercado acionário pode chegar a 57%, levando o S&P 500 a cerca de 3.500 pontos (próximo ao nível de novembro de 2022, antes do “momento ChatGPT”).

O valor deste experimento mental não está em que ele “vai acontecer”, mas em revelar uma contradição muitas vezes ignorada: quando a inteligência deixa de ser escassa, como o sistema financeiro baseado em salários, consumo e crédito pode ser reprecificado? No final, os autores concluem que o canário ainda está vivo — mas talvez seja hora de começar a avaliar as hipóteses subjacentes.