Soros prevê bolha da IA: vivemos em um mercado autorrealizável
Quando o mercado começa a “falar”: uma experiência com relatórios financeiros e a previsão de trilhões de dólares em IA.
Quando o mercado começa a “falar”: um experimento de resultados financeiros e a profecia de trilhões de dólares da IA.
Escrito por: Byron Gilliam
Tradução: AididiaoJP, Foresight News
Como os mercados financeiros acabam moldando a realidade que deveriam apenas medir?
Existe uma diferença enorme entre “saber” racionalmente e “entender” de fato. É como ler um livro de física e assistir ao MythBusters explodindo um aquecedor de água.
O livro didático vai te dizer: aquecer água em um sistema fechado gera pressão hidráulica devido à expansão do líquido.
Você entende as palavras, compreende a teoria da física de mudança de fase.
Mas o MythBusters mostra como a pressão pode transformar um aquecedor de água em um foguete, lançando-o a 500 pés de altura.
É só vendo o vídeo que você realmente entende o que é uma explosão catastrófica de vapor.
Demonstrar é muitas vezes mais poderoso do que explicar.
Na semana passada, Brian Armstrong nos deu uma demonstração prática da “teoria da reflexividade” de George Soros, digna do orgulho da equipe do MythBusters.
Na teleconferência de resultados da Coinbase, após responder às perguntas dos analistas, Brian Armstrong leu uma série de palavras extras. Essas palavras eram aquelas em que os participantes dos mercados de previsão apostavam que ele poderia dizer.
No final da reunião, ele disse: “Tenho acompanhado as apostas dos mercados de previsão sobre o que eu diria nesta teleconferência. Agora, só quero acrescentar as seguintes palavras: bitcoin, ethereum, blockchain, staking e Web3.”

Na minha opinião, isso ilustra vividamente como a maioria dos mercados financeiros funciona, conforme a teoria de George Soros: os preços de mercado influenciam o valor dos próprios ativos que estão precificando.
Antes de se tornar um bilionário gestor de fundos hedge, Soros aspirava ser filósofo. Ele atribui seu sucesso à descoberta de uma falha na “teoria do mercado eficiente”: “os preços de mercado sempre distorcem os fundamentos”.
Os mercados financeiros não refletem passivamente apenas os fundamentos dos ativos, como se pensa tradicionalmente; eles ativamente moldam a realidade que deveriam medir.
Soros deu o exemplo da onda de conglomerados corporativos dos anos 1960: os investidores acreditavam que essas empresas poderiam criar valor adquirindo pequenas empresas de qualidade, então elevaram seus preços das ações, o que por sua vez permitiu que esses conglomerados realmente usassem suas ações supervalorizadas para adquirir essas empresas, “realizando” o valor.
Em resumo, isso cria um ciclo de feedback “contínuo e circular”: as ideias dos participantes influenciam os eventos em que apostam, e esses eventos, por sua vez, influenciam suas ideias.
Hoje, Soros provavelmente usaria como exemplo empresas como a MicroStrategy. Seu CEO, Michael Saylor, vende exatamente essa lógica circular aos investidores: vocês devem valorizar as ações da MicroStrategy com um prêmio acima do valor patrimonial líquido porque negociar com prêmio, por si só, torna as ações mais valiosas.
Soros escreveu em 2009 que, ao analisar a crise financeira com a teoria da reflexividade, identificou que a causa fundamental era um erro básico: acreditar que “o valor dos colaterais (imóveis) era independente da disponibilidade de crédito”.
A visão dominante era que os bancos apenas superestimaram o valor dos imóveis usados como garantia de empréstimos, e os investidores pagaram preços excessivos por derivativos lastreados nesses empréstimos.
Às vezes, é realmente apenas um erro simples de precificação de ativos.
Mas Soros acredita que a magnitude da crise financeira de 2008 só pode ser explicada pelo “ciclo de feedback”: os investidores compraram produtos de crédito a preços altos, elevando o valor dos colaterais subjacentes (imóveis). “Quando o crédito se torna mais barato e acessível, a atividade econômica aumenta e o valor dos imóveis sobe.”
E o aumento do valor dos imóveis, por sua vez, incentiva os investidores de crédito a pagar preços ainda mais altos.
Em teoria, o preço de derivativos de crédito como CDOs deveria refletir o valor dos imóveis. Mas, na prática, eles também ajudam a criar esse valor.
Essa é, pelo menos, a explicação dos livros didáticos para a teoria da reflexividade financeira de Soros.
Mas Brian Armstrong não se limitou a explicar, ele demonstrou na prática, ao estilo MythBusters.
Ao dizer as palavras que as pessoas apostaram que ele diria, ele provou que a opinião dos participantes (mercados de previsão) pode moldar diretamente o resultado (o que ele realmente disse), que é exatamente o que Soros quis dizer com “os preços de mercado distorcem os fundamentos”.
A atual bolha de inteligência artificial é uma versão trilionária do experimento de Brian Armstrong, permitindo-nos entender a tempo: as pessoas acreditam que a AGI vai se tornar realidade, então investem em OpenAI, Nvidia, data centers, etc. Esses investimentos tornam a AGI mais provável, o que atrai ainda mais investimentos na OpenAI…
Isso ilustra perfeitamente a famosa afirmação de Soros sobre bolhas: ele compra porque o ato de comprar eleva o preço, e o preço mais alto melhora os fundamentos, atraindo ainda mais compradores.
Mas Soros também alerta os investidores para não acreditarem cegamente nessa profecia autorrealizável. Porque, em casos extremos de bolha, os investidores elevam os preços mais rápido do que os preços podem melhorar os fundamentos.
Ao refletir sobre a crise financeira, Soros escreveu: “Um processo de feedback positivo completo é auto-reforçador no início, mas inevitavelmente atinge um pico ou ponto de reversão, após o qual se auto-reforça na direção oposta.”
Em outras palavras, árvores não crescem até o céu e bolhas não se expandem para sempre.
Infelizmente, ainda não existe um experimento ao estilo MythBusters que possa demonstrar isso na prática.
Mas, pelo menos, agora sabemos que os preços de mercado podem fazer as coisas acontecerem, assim como algumas palavras ditas em uma teleconferência de resultados.
Então, por que a AGI (Inteligência Artificial Geral) não poderia ser assim também?
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