Os preços do ouro e da prata subiram acentuadamente durante as negociações de sexta-feira, à medida que o aumento das tensões geopolíticas e a incerteza do mercado levaram os investidores a buscar ativos de refúgio, impulsionando ambos os metais preciosos a recordes históricos sem precedentes.

Os ganhos ocorreram em meio a disputas em curso entre os Estados Unidos e a OTAN sobre a Groenlândia, bem como a crescentes preocupações em torno da independência do Federal Reserve.

Em outra frente, relatos da mídia indicaram que o governo do presidente dos EUA, Donald Trump, está considerando um plano para impor um bloqueio naval em torno de Cuba, numa tentativa de controlar o fluxo de petróleo do país.

No pregão de fevereiro, os contratos futuros de ouro fecharam em alta de 1,35%, ou US$ 66,30, a US$ 4.979,70 por onça, marcando o sexto recorde de fechamento em 2026. O metal precioso também registrou um ganho semanal de 8,4%, seu melhor desempenho semanal desde o início da crise da pandemia em 2020.

Enquanto isso, os contratos futuros de prata para março subiram 5,2%, para US$ 101,33 por onça, fechando acima do nível de US$ 100 pela primeira vez na história e registrando ganhos semanais de 14,45%.

"A Inteligência Artificial Geral (AGI) chegou... agora." Com essa frase, a Sequoia Capital anunciou esta semana — uma das empresas de capital de risco mais renomadas do Vale do Silício e uma das principais investidoras da OpenAI — que cruzamos o limiar da inteligência artificial geral (AGI).

Em sua publicação, a empresa afirmou, de forma clara e explícita, que “não estava presa a detalhes”. Quando a Sequoia se pronuncia, o mundo da tecnologia ouve. A declaração dominou as discussões na comunidade de desenvolvedores de IA por dias.

Como alguém que é simultaneamente desenvolvedor, investidor de capital de risco e pesquisador de IA, vejo essa declaração como profundamente útil em um sentido — e profundamente perigosa em outro.

Qual a utilidade do argumento de Sequoia?

A Sequoia oferece uma definição prática de AGI: “a capacidade de descobrir soluções. Nada mais.” Sob essa perspectiva, os sistemas de IA atuais podem pesquisar vastos conjuntos de informações, determinar um curso de ação e, em seguida, executá-lo. A principal mudança, segundo a Sequoia, é que a IA passou de “falar” para “fazer”.

A empresa aponta para exemplos concretos. Afirma que plataformas como Harvey e Legora “agem como assistentes jurídicos”, Juicebox “atua como recrutadora” e Deep Consult, da OpenEvidence, “atua como especialista”. Essas são descrições literais. Embora eu seja cético em relação a essa abordagem conceitual — falarei mais sobre isso em breve —, a provocação em si é importante.

O que a Sequoia está fazendo aqui é desafiar diretamente os desenvolvedores, e isso é importante. Sistemas de IA já conseguem analisar contratos cláusula por cláusula e interagir de forma significativa com clientes em potencial em tempo real. Isso nos lembra que precisamos pensar grande sobre o que é possível atualmente e que as fronteiras se expandiram drasticamente em apenas um ano.

Enviei a publicação da Sequoia aos meus cofundadores não para debater filosofia, mas para nos levar a repensar a estrutura de "execução versus conversa" que ela propôs. Precisamos aceitar esse desafio.

Mas por que chamar esses sistemas de Inteligência Artificial Geral (IAG) é perigoso?

Rotular esses sistemas como “inteligência artificial geral” causa danos reais — tanto à credibilidade da revolução da IA quanto à implantação segura dessas tecnologias. Isso obscurece o que os chamados agentes de IA realmente podem fazer hoje — e certamente não são superinteligência geral — sem oferecer qualquer orientação sobre como os humanos devem interagir com eles. Resumindo: não confie neles cegamente.

Três exemplos ilustram claramente essas limitações.

Primeiro: Sistemas de IA falham fora de sua distribuição de treinamento.

Já abordei esse assunto em um artigo anterior, mas a crise da Groenlândia oferece um exemplo vivo e em constante evolução. Testei se ferramentas de IA generativa — incluindo o ChatGPT 5.2 com o recurso máximo de “raciocínio e pesquisa” ativado — poderiam analisar esse evento geopolítico em rápida evolução. Se esses sistemas são realmente IAG (Inteligência Artificial Geral), poderiam me ajudar a entender o que estava acontecendo?

A resposta foi não. Eles nem sequer conseguiam conceber que tais eventos fossem possíveis.

Apresentei capturas de tela da Wikipédia documentando a crise. Todos os modelos me disseram que a história era inventada, "um absurdo" e impossível. Quando continuei insistindo, citando fontes de notícias reais, o ChatGPT repetidamente me pedia para "me acalmar", insistindo que "isso não é uma crise real".

Esses modelos estão tão ancorados em estruturas tradicionais de alianças ocidentais que não conseguem gerar um contexto que contradiga seus dados de treinamento — mesmo quando confrontados com fontes primárias. Quando a realidade se afasta da distribuição de treinamento, o “raciocínio” da IA entra em colapso. Em vez de expressar incerteza, o sistema induz o usuário ao erro com confiança e continua raciocinando mesmo estando errado. Se formuladores de políticas ou políticos estão confiando nessas ferramentas para entender a Groenlândia neste momento, isso representa um risco real.

Segundo: os sistemas de IA refletem as crenças de seus criadores.

Um estudo publicado na revista Nature há duas semanas tornou isso explícito. Os pesquisadores descobriram que os grandes modelos de linguagem refletem as ideologias políticas de seus desenvolvedores. Os modelos chineses eram fortemente positivos em relação à China, enquanto os modelos ocidentais eram claramente negativos.

Mesmo dentro dos modelos ocidentais, o viés é evidente. O Grok, desenvolvido pela xAI de Elon Musk, mostrou um viés negativo em relação à União Europeia e ao multiculturalismo, refletindo uma agenda de direita. O Gemini do Google, amplamente considerado mais liberal, foi mais positivo em relação a ambos.

Isso já é amplamente aceito na comunidade de IA: os modelos de linguagem refletem a ideologia dos laboratórios que os criam. Então, como podemos confiar que um "agente" com uma suposta base em branco possa "descobrir soluções" de forma neutra, especialmente ao analisar dados complexos e em larga escala?

Declarar a existência de uma Inteligência Artificial Geral (IAG) pressupõe implicitamente a neutralidade — ou pelo menos acena nessa direção — enquanto as evidências apontam na direção oposta.

Terceiro: Sistemas Determinísticos versus Sistemas Não Determinísticos

A IA generativa é inerentemente não determinística. A mesma entrada pode produzir saídas ligeiramente diferentes ou radicalmente diferentes.

Os humanos entendem intuitivamente o que deve ser determinístico e o que pode ser criativo. O tamanho da sua camisa ao comprar online é determinístico; escolher uma estampa ou cor é subjetivo. Mesmo os modelos mais avançados ainda confundem essas categorias constantemente. Todos nós já vimos inteligência artificial generativa tratar fatos concretos como se fossem sugestões criativas.

Isso expõe uma lacuna crítica na metacognição — a consciência do próprio processo de pensamento. Sem a capacidade de distinguir entre o que precisa ser corrigido e o que pode ser gerado, a IA não consegue "descobrir soluções" de forma confiável.

Então, o que devemos fazer?

Temos ferramentas claras à nossa disposição.

Em primeiro lugar, escolha casos de uso específicos e bem definidos, onde o viés e a falha por falta de distribuição sejam menos prováveis.

Em segundo lugar, forneça aos sistemas de IA um contexto completo, personalizado e do mundo real, em vez de deixar os agentes operarem no vácuo. Como já escrevi antes, o contexto é fundamental para os agentes de IA. Ele também esclarece o que deve ser determinístico e o que pode ser generativo.

Em terceiro lugar, implemente filtros baseados em regras e agentes supervisores que acionem a revisão humana quando necessário.

Por fim, precisamos reconhecer uma realidade fundamental: os grandes modelos de linguagem sempre refletirão seus dados de treinamento e as ideologias de seus criadores. Esses modelos — e seus desenvolvedores — são atores políticos, quer queiram ou não. A IA deve, portanto, permanecer sob o controle de usuários humanos individuais, e não ser imposta às pessoas como um sistema opaco. Rastreabilidade e responsabilidade são essenciais — a capacidade de rastrear cada decisão até um ser humano, independentemente do número de etapas intermediárias — para garantir governança e segurança.

Em última análise, não me importo muito com o nome que damos a essas tecnologias — desde que não as chamemos de Inteligência Artificial Geral (IAG). O que temos hoje é uma IA extraordinariamente poderosa, capaz de falar e executar tarefas com eficácia dentro de domínios específicos e bem definidos. Com salvaguardas rigorosas, filtros determinísticos e sistemas com intervenção humana, essas ferramentas podem adicionar trilhões de dólares à economia global.

Podemos chamar isso de IA restrita. É aí que reside, de fato, a oportunidade de um trilhão de dólares hoje.

As ações americanas caíram na sexta-feira, colocando os principais índices de Wall Street a caminho de uma segunda semana consecutiva de perdas, com as ações da Intel despencando acentuadamente após uma previsão de resultados fracos, enquanto as tensões geopolíticas em curso continuaram a afetar o apetite dos investidores por risco.

As ações se recuperaram nas duas sessões anteriores, após uma forte queda na terça-feira, desencadeada pelas ameaças do presidente dos EUA, Donald Trump, de impor tarifas aos aliados europeus, a menos que Washington fosse autorizado a comprar a Groenlândia.

Mais tarde, Trump suavizou seu discurso sobre tarifas e descartou o uso da força para assumir o controle da Groenlândia. Mesmo assim, o S&P 500, o Nasdaq e o Dow Jones Industrial Average permaneceram em trajetória de queda até o final da semana. Ao mesmo tempo, o fluxo para ativos de refúgio persistiu, impulsionando os preços do ouro a um novo recorde histórico.

O maior fator que pressionou os mercados na sexta-feira foi a fabricante de chips Intel, cujas ações despencaram 14,9% após a empresa prever receita e lucros trimestrais abaixo das expectativas do mercado, citando dificuldades em atender à demanda por chips de servidor usados em data centers de inteligência artificial. Apesar da forte queda, as ações da Intel ainda acumulam alta de cerca de 50% desde o início do ano.

O índice de semicondutores da Filadélfia caiu 1,6%, recuando da máxima histórica atingida na sessão anterior, enquanto o índice de volatilidade de Wall Street, o VIX, conhecido como o indicador de medo do mercado, subiu após cair nas duas sessões anteriores.

Peter Cardillo, economista-chefe da Spartan Capital Securities, disse: “A temporada de resultados tem sido boa, mas uma ou duas ações divulgaram projeções menos otimistas e, consequentemente, sofreram quedas, à medida que os investidores reposicionam suas posições. As projeções agora são mais importantes do que nunca.”

Ele acrescentou: “Os investidores permanecerão cautelosos porque não estamos apenas acompanhando os resultados financeiros, mas também estamos atentos ao Federal Reserve. Não esperamos uma mudança na política monetária, mas a questão é o que o Fed dirá em seu comunicado.”

Às 9h48, horário do leste dos EUA, o índice Dow Jones Industrial Average estava em queda de 320,71 pontos, ou 0,65%, a 49.063,30. O S&P 500 recuou 14,68 pontos, ou 0,21%, para 6.898,78, enquanto o Nasdaq Composite caiu 36,50 pontos, ou 0,16%, para 23.399,52.

Antecipação da decisão do Federal Reserve

A expectativa geral é de que o Federal Reserve mantenha as taxas de juros inalteradas na faixa de 3,5% a 3,75% em sua reunião da próxima semana. Os investidores analisarão atentamente a declaração de política monetária e os comentários do presidente Jerome Powell em busca de pistas sobre o próximo passo. De acordo com a ferramenta FedWatch da CME, os mercados estão precificando o primeiro corte de juros em junho.

Dados preliminares da S&P Global mostraram que a atividade empresarial nos EUA permaneceu estável em janeiro, com a melhora nos novos pedidos compensando a fraqueza do mercado de trabalho.

Diversas empresas do grupo "Magnificent Seven", incluindo Apple, Tesla e Microsoft, divulgarão seus resultados na próxima semana. Suas perspectivas serão acompanhadas de perto para avaliar se as narrativas de crescimento que sustentam suas altas avaliações permanecem intactas.

Impulsionados pela força da economia americana e pelas expectativas de cortes nas taxas de juros ainda este ano, os ganhos do mercado se ampliaram para além das ações de grandes empresas, atingindo outros setores. Tanto o índice Russell 2000, de pequenas empresas, quanto o Dow Jones Transportation Average atingiram recordes históricos na quinta-feira.

Em outras notícias, as ações da Nvidia subiram 1,4% depois que a Bloomberg informou que autoridades chinesas disseram a empresas como Alibaba, Tencent e ByteDance para se prepararem para possíveis compras dos chips de IA H200 da Nvidia.

As ações de mineradoras listadas nos EUA, como Hecla Mining e Coeur Mining, também registraram altas de 0,6% e 0,3%, respectivamente, à medida que os preços da prata atingiram níveis recordes e se aproximaram da marca de US$ 100 por onça pela primeira vez.

A prata tem um longo histórico de movimentos de preços extraordinários, e a recente alta é sem dúvida um dos episódios mais notáveis. Desde que ultrapassou o nível de US$ 50 no final de novembro, os preços seguiram uma trajetória ascendente acentuada, quase parabólica, com poucas pausas significativas ao longo do caminho.

Antes disso, a prata já vinha subindo de forma constante, sendo negociada a cerca de US$ 23 na época da eleição de Donald Trump para um segundo mandato presidencial. Uma combinação de demanda industrial, oferta limitada de minas e demanda monetária desempenhou um papel decisivo nessa notável valorização. A fase mais recente da alta, no entanto, foi impulsionada pela forte participação de investidores individuais, à medida que a prata se tornou uma espécie de "fenômeno em alta" online.

Naturalmente, alguma realização de lucros é esperada nesses níveis. Ainda assim, é difícil apostar contra os metais preciosos antes que o próprio ouro atinja a marca de US$ 5.000. A máxima intradia do ouro hoje foi de US$ 4.967, e atualmente está sendo negociado apenas cerca de US$ 8 abaixo desse nível.

A prata sempre foi caracterizada por uma forte volatilidade de preços, impulsionada por seu papel duplo como commodity industrial e reserva de valor monetário. O episódio mais famoso de sua história permanece sendo a tentativa dos irmãos Hunt de monopolizar o mercado de prata em 1979 e 1980. Motivados por temores de inflação e desvalorização da moeda, Nelson e William Hunt acumularam vastas quantidades de prata física e contratos futuros.

No início de 1980, os irmãos Hunt controlavam aproximadamente um terço da oferta mundial de prata livremente negociável. Uma intensa pressão de compra impulsionou os preços de cerca de US$ 6 para um pico histórico próximo a US$ 50 por onça em janeiro de 1980. A bolha estourou depois que as bolsas impuseram novas restrições de margem, desencadeando o que ficou conhecido como "Quinta-feira da Prata", um colapso do mercado que dizimou grande parte da fortuna da família Hunt.

Três décadas depois, a prata experimentou outra grande valorização em 2011. Após a crise financeira global de 2008, as políticas de flexibilização quantitativa e a desvalorização do dólar americano impulsionaram os investidores em direção a ativos tangíveis. A prata subiu de forma constante e se aproximou de sua máxima de 1980, chegando a cerca de US$ 49 em abril de 2011, antes de sofrer uma forte correção após o aumento das margens de garantia. Acredita-se que essa valorização tenha sido amplificada pelo surgimento de fundos negociados em bolsa lastreados em prata.

Mais recentemente, o fenômeno da "espremacia da prata" no início de 2021 destacou a crescente influência das mídias sociais nos mercados financeiros. Inspirados pela saga em torno da GameStop, investidores de varejo no Reddit tentaram pressionar instituições que, em sua opinião, estavam suprimindo artificialmente os preços da prata. Embora tenham conseguido impulsionar a demanda por prata física e ETFs, elevando os preços a uma alta de oito anos, próxima a US$ 30, a magnitude e a liquidez do mercado global de prata absorveram o choque e impediram a repetição do cenário da era Hunt.

Hoje, os investidores de varejo estão mais uma vez tentando a sorte. A ideia circula por diversos cantos da internet há algum tempo, e é impressionante — e até mesmo prazeroso — ver a tendência de alta gerando ganhos substanciais e recompensando aqueles que se posicionaram cedo.