O fetichismo da IA

Por John Bellamy Foster

05/2026

Os Estados Unidos estão testemunhando hoje uma nova era de concentração e centralização do capital financeiro monopolista, marcada pelo boom da inteligência artificial (IA). Economistas da S&P Global estimam que “80% do aumento da demanda interna privada final” nos Estados Unidos no primeiro semestre de 2025 foi atribuído a gastos com “centros de dados e despesas de capital relacionadas à alta tecnologia”.¹ Esse investimento maciço em centros de dados está sendo realizado por gigantescas corporações de alta tecnologia, cujo número pode ser facilmente contado nos dedos de uma mão. Essas empresas são comumente chamadas no setor de “hiperescaladores”, abreviação das megacorporações que dominam a computação em nuvem. Classificadas de acordo com o investimento em centros de dados no início de 2026, elas incluem Microsoft, Amazon Web Services, Google (Alphabet) e Meta, formando “as Grandes Casas da IA”.² Essas gigantescas entidades monopolistas também estão entre as seis maiores corporações dos EUA, medidas por valor de mercado. (A Nvidia, a maior empresa em valor de mercado no início de 2026, não é líder em computação em nuvem, mas monopoliza de 80% a 90% dos chips de GPU para supercomputadores.) Segundo a Bloomberg, Microsoft, Amazon Web Services, Alphabet/Google e Meta tiveram um investimento combinado de US$ 150 bilhões em 2022 e US$ 360 bilhões em 2025, com previsão de investimento de US$ 650 bilhões em 2026. Em comparação, “as maiores montadoras de automóveis, fabricantes de equipamentos de construção, ferrovias, empreiteiras de defesa, operadoras de telefonia móvel, empresas de entrega de encomendas, juntamente com a ExxonMobil Corp., Intel Corp., Walmart Inc. e as empresas derivadas da General Electric — 21 empresas — devem investir um total de US$ 180 bilhões em 2026.” ³

O investimento em IA atingiu uma escala que permite compará-lo com o boom ferroviário dos EUA no século XIX. 4 Assim como no caso das ferrovias, a expansão da IA ​​hoje é sustentada por centros financeiros que manipulam o apoio governamental, libertando-o da dependência de lucros reais e confiando, em vez disso, no que John Maynard Keynes chamou de "espíritos animais", ou seja, lucros esperados em novos investimentos. Levaria muitos anos para os hiperescaladores aumentarem seus investimentos em data centers ao nível atual com base apenas no acúmulo de lucros reais, enquanto o financiamento monopolista por meio do sistema de crédito e dívida permitiu que essa transformação ocorresse "num piscar de olhos".5 A riqueza social, proveniente da população como um todo, está sendo canalizada para as Grandes Casas da IA ​​por meio de diversos mecanismos financeiros e políticas econômicas neoliberais, concentrando ainda mais o excedente econômico produzido pela sociedade nas mãos de um número infinitesimalmente pequeno de bilionários, localizados nos setores de alta tecnologia, energia e finanças da economia. Nove dos quinze maiores bilionários da lista da Forbes de 2026 são bilionários do setor de tecnologia. 6

A corrida para construir enormes centros de dados, os maiores dos quais ocupam milhões de metros quadrados e consomem quantidades gigantescas de energia, água e recursos minerais, é impulsionada pelo objetivo de desenvolver formas avançadas de IA generativa, um tipo de aprendizado de máquina capaz de replicar a inteligência humana enquanto utiliza dados aparentemente ilimitados. Isso oferece àqueles que possuem, gerenciam e lucram com tais sistemas computacionais imensos a perspectiva de vigilância e disciplina completas (no sentido foucaultiano) da população como um todo, não apenas em locais de trabalho e prisões, mas em todas as atividades da vida, de forma a extrair fatias cada vez maiores do bolo econômico. Aqui, o famoso ditado comumente atribuído a Francis Bacon, "conhecimento é poder", assume um novo significado. Como disse Larry Ellison, CEO da Oracle, essas tecnologias permitem rastrear e segmentar todos o tempo todo. "Os cidadãos se comportarão da melhor maneira possível, porque estamos constantemente gravando e relatando tudo o que está acontecendo. E é irrepreensível... porque a IA está monitorando o vídeo. "

A IA generativa não só aponta para uma vigilância drasticamente maior das atividades humanas em toda a sociedade, como também ameaça massivamente o emprego, com dezenas de milhões de postos de trabalho potencialmente perdidos apenas nos Estados Unidos, segundo algumas estimativas.8 Em fevereiro de 2026, Mustafa Suleyman, CEO da Microsoft AI, declarou com entusiasmo ao Financial Times : “O trabalho de escritório, em que você fica sentado em frente a um computador, seja como advogado, contador, gerente de projetos ou profissional de marketing — a maioria dessas tarefas será totalmente automatizada por uma IA nos próximos 12 a 18 meses.”9 O que torna isso possível, é claro, é o roubo, pela IA, de todo o trabalho intelectual do passado. Ao mesmo tempo, a corrida pela IA apresenta perigos ambientais inimagináveis ​​por meio da hiperexpansão de data centers, que consomem energia, água e outros recursos em taxas exponencialmente crescentes, comprometendo assim a transição para longe dos combustíveis fósseis e ameaçando uma vasta aceleração das emissões de carbono e danos ambientais globais. O que faz com que a expansão da IA ​​nesses termos extremos pareça imparável é um determinismo tecnológico enraizado em um fetichismo da IA, no qual ela é vista como a personificação de uma lógica puramente computacional, combinado com a naturalização das relações de mercado, o que sugere que a nova tecnologia será inevitavelmente subordinada aos interesses da acumulação de capital. 10 De fato, é o advento da IA ​​como um novo regime de poder computacional controlado pelo capital financeiro monopolista que constitui a matriz emergente da luta de classes (e imperial) em nossa época.

Na realidade, as forças inovadoras de produção, como a aprendizagem de máquina/inteligência artificial, nunca devem ser concebidas em termos tecnocráticos simplistas, como no domínio final das “redes neurais” da IA, mas sim articuladas com as relações sociais de produção. Para Karl Marx, era a combinação das forças e das relações sociais de produção em qualquer conjunto de condições históricas que dava origem ao “indivíduo social”, enquanto as máquinas automáticas apontavam para o “intelecto geral”, no qual o conhecimento humano se materializava em artefatos mecânicos, dando origem ao “trabalhador coletivo”.¹¹ Uma abordagem socialista da IA, portanto, concentra-se sobretudo nas relações históricas e sociais que a originaram em conjunto com o capitalismo, desmistificando assim o atual fetichismo da IA ​​e deixando claro que o caminho a seguir para a humanidade depende, em última análise, de nós , exigindo uma luta de escala e conteúdo revolucionários.¹²

Kate Crawford e o Mapeamento da IA

A figura mais proeminente no mapeamento social da IA ​​é Kate Crawford, pesquisadora principal sênior da Microsoft Research e professora de pesquisa na Universidade do Sul da Califórnia em Annenberg. Crawford adota uma abordagem histórica, materialista, ecológica e preocupada em mapear a IA como um regime de poder que opera em conjunto com a hegemonia corporativa, representando uma era de “capitalismo computacional”.¹³ Seu trabalho se baseia em uma ampla gama de pensadores, incluindo figuras como Charles Babbage, Marx, William Stanley Jevons, Max Weber, Lewis Mumford, Harry Braverman, E.P. Thompson, Stephen Jay Gould, Christian Fuchs e Vandana Shiva, juntamente com análises contemporâneas do capital monopolista, capitalismo global e a ruptura metabólica. Os principais trabalhos de Crawford sobre IA incluem (1) seu gráfico interativo “Anatomia de um Sistema de IA: Um Estudo de Caso Anatômico do Amazon Echo como um Sistema de Inteligência Artificial Feito com Trabalho Humano” (com Vladen Joler, 2018); (2) seu livro, Atlas da IA: Poder, Política e os Custos Planetários da Inteligência Artificial (2021); (3) Calculando Impérios — um afresco de 24 metros sobre IA (2023); (4) sua palestra na Fundação Long Now, “Mapeando Impérios” (2025); e (5) seu artigo, “Comendo o Futuro: A Lógica Metabólica da Resíduos da IA” (2025). 14

O fetichismo da IA, fortemente promovido hoje por corporações e pelo monopólio da mídia, é um reflexo do que Crawford chama de “determinismo encantado”, retratando a IA como uma tecnologia “em nuvem” que ocupa alguma dimensão etérea, com apenas conexões secundárias com o mundo material e com o âmbito da produção.15 Ela inverte essa visão mistificadora dominante, adotando uma perspectiva materialista crítica. “A IA”, escreve ela, “não é artificial nem inteligente ”. Em vez disso, é “um registro de poder”. Embora utilize o termo “IA”, ela o define como uma “formação industrial massiva que inclui política, trabalho, cultura e capital”.16 Como afirma Tung-Hui Hu em A Prehistory of the Cloud, “a metáfora dominante atual para o espaço digital, 'a nuvem', é na verdade uma metáfora para a propriedade privada” e a exclusão do acesso público ao material. 17 Nas palavras de Crawford, “A inteligência artificial… é uma ideia, uma infraestrutura, uma indústria, uma forma de exercer poder e uma maneira de ver o mundo; é também uma manifestação de capital altamente organizado, apoiado por vastos sistemas de extração e logística, com cadeias de suprimentos que abrangem todo o planeta”. Ela acrescenta: “Os sistemas de IA são construídos com as lógicas do capital, da política e da militarização, e essa combinação amplia ainda mais as assimetrias de poder existentes”.18 

O conceito de “determinismo encantado” é usado para abordar o fetichismo da mercadoria e as qualidades místicas e divinas atribuídas à IA. “Os sistemas de IA”, explica Crawford, “são vistos como encantados, além do mundo conhecido, mas determinísticos, pois descobrem padrões que podem ser aplicados com certeza preditiva à vida cotidiana”. Esse determinismo encantado assume duas formas principais, cada uma dialeticamente relacionada à outra. A primeira é um “utopismo tecnológico”, enquanto a segunda é uma perspectiva “distópica tecnológica”. “Esses discursos distópicos e utópicos”, escreve ela, “são gêmeos metafísicos: um deposita sua fé na IA como solução para todos os problemas, enquanto o outro teme a IA como o maior perigo”. A resposta para ambos reside em uma crítica histórica e materialista que revela as raízes sociais da IA ​​e explica que, em última análise, trata-se de uma questão de relações sociais, e não simplesmente de tecnologia. “A fantasia de que os sistemas de IA são cérebros desencarnados que absorvem e produzem conhecimento independentemente de seus criadores, infraestruturas e do mundo em geral… desvia a atenção de questões muito mais relevantes: a quem esses sistemas servem? Quais são as economias políticas de sua construção? E quais são as consequências planetárias mais amplas?” 19

Ao explorar as diversas dimensões da IA, Crawford começa com a base material na forma de mineração de lítio, cobalto e metais de terras raras. Ela explora a mina de lítio Silver Peak em Nevada e as fábricas de baterias da Tesla nas proximidades. A Tesla está agora explorando uma parcela considerável das reservas de lítio do planeta. A produção de cada tonelada métrica ( 2.205 libras) de lítio requer a evaporação de cerca de 2 milhões de litros (528.000 galões) de água, ameaçando os lençóis freáticos e o abastecimento de água. No nível da extração, o trabalho por trás da IA ​​está enraizado na longa história do colonialismo e do imperialismo. A maior parte da extração ocorre no Sul Global. Nas minas de cobalto no Congo, os trabalhadores recebem o equivalente a um ou dois dólares por dia por trabalharem em condições desumanas, expostos ao cobalto tóxico extraído com picaretas e pás em trincheiras e túneis. Os trabalhadores não têm alternativa, pois “as minas tomaram conta de tudo” .

Em “Anatomia de um Sistema de IA”, Crawford e Joler, seguindo Marx, apresentam a produção em cada etapa do processo global como baseada na apropriação do “mais-valia” sobre o custo do trabalho, da qual surgem os lucros do capital.22 A IA capitalista visa à substituição da mão de obra altamente remunerada por uma combinação de automação mecânica e mão de obra mais barata terceirizada globalmente. A natureza globalizada do sistema de IA, com suas complexas cadeias de suprimentos, torna os efeitos transnacionais sobre o emprego extraordinariamente difíceis de determinar. Embora vise substituir a mão de obra nos atuais centros de produção, a verdadeira função da IA ​​reside na contratação de massas de treinadores de máquinas, etiquetadores de imagens e trabalhadores de serviços de plataformas de IA com baixos salários, cuja existência real desfaz o mito da inteligência artificial. Assim, a IA atualmente requer um número enorme de “trabalhadores da multidão” envolvidos em “crowdsourcing”, ou seja, trabalhadores online, geralmente na faixa dos vinte anos e espalhados pelo mundo, realizando uma espécie de “trabalho fantasma”. Por exemplo, em 2022, a OpenAI contou com trabalhadores terceirizados no Quênia, que recebiam menos de US$ 2 por hora para examinar e rotular dezenas de milhares de imagens e trechos tóxicos associados a abuso sexual infantil, bestialidade, estupro etc., como parte da “limpeza” do ChatGPT, enquanto trabalho semelhante era realizado por trabalhadores terceirizados em Uganda e na Índia. 23

Um grande número de trabalhadores é empregado para monitorar e ajustar o conteúdo de chatbots de IA. Jeff Bezos se referiu cinicamente a essa realidade de trabalhadores por trás das máquinas como “inteligência artificial artificial”. “Até que haja outra maneira de criar IA em larga escala que não utilize trabalho humano extensivo nos bastidores”, observou Crawford em 2021, “essa é uma lógica central de como a IA funciona”. Deve-se lembrar que, entre 2005 e 2015, 94% dos novos empregos nos Estados Unidos eram para “trabalho alternativo”, em vez de emprego tradicional.24

Embora as “máquinas inteligentes” de hoje exijam trabalho fantasma de trabalhadores terceirizados localizados principalmente no Sul Global, Crawford também analisa o papel devastador da IA ​​e dos robôs na indústria atual. Nos armazéns da Amazon, o processo de trabalho e o tempo de trabalho são controlados hierarquicamente como nunca antes. O trabalhador não é apenas um “apêndice da máquina”, como escreveu Marx, mas cada vez mais um apêndice de robôs “inteligentes”, sendo submetido a constante vigilância e controle.

Nesse contexto, Crawford explora as inovações do final do século XVIII do engenheiro Samuel Bentham, que concebeu o sistema panóptico para a vigilância e o controle dos movimentos de trabalhadores (posteriormente aplicado a prisões por seu irmão mais velho, Jeremy Bentham). 25

Crawford argumenta que o capitalismo computacional está profundamente enraizado na exploração dos corpos humanos ao longo do tempo e na imposição da disciplina do trabalho, e se baseia nessa exploração. Ela discute o trabalho de Thompson sobre como a industrialização e o capitalismo transformaram o próprio tempo no contexto do trabalho no século XIX — e então aborda a crítica de Braverman ao taylorismo e à degradação do processo de trabalho sob o capitalismo monopolista.26 Os algoritmos agora determinam tanto os tempos quanto os espaços dos trabalhadores. O novo mundo dos algoritmos de IA representa a concretização da “subsunção real do trabalho” ao capital, discutida por Marx, como na dominação implacável da “taxa”, que representa o ritmo de trabalho nos armazéns da Amazon. Aqui, ela cita a crítica de Marx ao tempo do capital versus o tempo da natureza, encontrada em O Capital : “O tempo é tudo, o homem não é nada; ele é, no máximo, a carcaça do tempo.”27

Após abordar a IA a partir de sua perspectiva material, começando pela mineração e pela exploração de trabalhadores tanto na extração quanto na produção, Crawford discute o novo regime de dados que está no cerne desse novo registro de poder. O regime da IA ​​se alimenta da noção de que absolutamente tudo é dado, a ser coletado independentemente dos custos sociais e ambientais. O novo capitalismo computacional promove o acúmulo incessante de dados em forma de texto, imagem, som e vídeo, com todo o mundo humano servindo como dados brutos para sistemas de IA. As plataformas de mídia social são condutos para quantidades gigantescas de dados que alimentam os sistemas de IA, os quais também penetram em quase todas as esferas da vida comum e privada.

Existem conjuntos de dados gigantescos repletos de selfies, tatuagens, pais caminhando com seus filhos, gestos com as mãos, pessoas dirigindo seus carros, pessoas cometendo crimes registradas por câmeras de segurança e centenas de ações humanas cotidianas, como sentar, acenar, brindar ou chorar. Todas as formas de dados biométricos — incluindo dados forenses, biométricos, sociométricos e psicométricos — estão sendo capturadas e registradas em bancos de dados para que sistemas de IA encontrem padrões e façam avaliações… Dados de voz são coletados de dispositivos que ficam em bancadas de cozinha ou mesas de cabeceira; dados físicos vêm de relógios de pulso e celulares de bolso; dados sobre quais livros e jornais são lidos vêm de tablets e laptops; gestos e expressões faciais são compilados e avaliados em locais de trabalho e salas de aula…

Fundamentalmente, as práticas de acumulação de dados ao longo de muitos anos contribuíram para uma poderosa lógica extrativa, lógica essa que agora é uma característica central do funcionamento da área de IA. Essa lógica enriqueceu as empresas de tecnologia com os maiores fluxos de dados, enquanto os espaços livres de coleta de dados diminuíram drasticamente. 29

Os dados precisam ser categorizados. As impressões subjetivas dos trabalhadores remotos são usadas para estabelecer classificações de pessoas com base em raça, etnia e gênero. 30 Marcadores raciais, produto de sistemas históricos de classificação racistas, são incorporados. O gênero é sempre considerado restritivamente binário. Como observa Crawford, “os sistemas de aprendizado de máquina estão, de fato, construindo raça e gênero: eles estão definindo o mundo nos termos que estabeleceram”. As categorias usadas no treinamento e na classificação de máquinas de IA reforçam preconceitos existentes e perpetuam comparações odiosas, além de replicar a ideologia político-econômica dominante. 31

Embora a promessa de aumento da produtividade por meio da exploração mais eficiente e total do trabalho seja a base para as alegações sobre a futura lucratividade dos sistemas de IA, ela também se baseia na perspectiva de extração de lucros de todas as formas de ação humana. O objetivo é universalizar sistemas exploratórios/expropriativos, promovendo a acumulação acelerada de capital e sua maior concentração e centralização por algumas poucas empresas dominantes que se tornaram quase sinônimo de "mercado".

Acima disso, encontra-se o Estado capitalista, que monopoliza as leis de propriedade e violência. O Estado é um grande acumulador de dados, trabalhando em conjunto com o capital computacional, em vez de em oposição a ele. O Estado capitalista monopolista está fortemente organizado em torno de funções militares e policiais que crescem lado a lado com o capitalismo de vigilância no setor privado. Para Peter Thiel, fundador da Palantir e um dos principais bilionários apoiadores do governo Donald Trump, a IA é essencialmente uma tecnologia militar voltada para vigilância e direcionamento, aplicável tanto à guerra quanto a operações de controle interno. "Essas ferramentas", escreve ele, "são... valiosas para qualquer exército — para obter vantagem em inteligência, por exemplo", enquanto tais "ferramentas de aprendizado de máquina", acrescenta, "também têm usos civis". Durante o primeiro mandato de Trump, os contratos da Palantir com agências governamentais dos EUA somaram mais de US$ 1 bilhão. A Palantir tornou-se uma importante empresa terceirizada de vigilância para o Serviço de Imigração e Alfândega (ICE), auxiliando o ICE em sua campanha de deportação com motivação racial. Segundo uma reportagem da Bloomberg de 2018, a Palantir “é uma plataforma de inteligência projetada para a Guerra Global contra o Terrorismo”, que é principalmente “usada como arma contra cidadãos americanos comuns em seus próprios países”, atuando em conjunto com agências estatais. 32

Da mesma forma, o aplicativo Neighbors, que utiliza as câmeras de campainha Ring da Amazon, classifica as imagens em categorias como “Crime”, “Suspeito” ou “Estranho”, e os vídeos são compartilhados por meio de contratos com a polícia e o ICE (Serviço de Imigração e Alfândega dos EUA). A Ring também é usada para monitorar entregadores de encomendas. Nas palavras de Tung-Hui Hu, esses aplicativos se tornaram “freelancers” para o aparato militar e de segurança do Estado. 33

O uso militar da IA ​​é agora generalizado, como em guerras com drones e guerra cibernética, e está integrado em todas as operações de guerra. Em 2017, o Departamento de Defesa dos EUA lançou sua Equipe Interfuncional de Guerra Algorítmica, com o codinome Projeto Maven, com o objetivo de usar IA como um "mecanismo de busca automatizado de vídeos de drones" para vigilância e direcionamento de alvos. O contrato inicial concedido ao Google levou mais de três mil funcionários a assinarem uma carta de protesto exigindo seu cancelamento. O Google respondeu transformando o debate não em um protesto contra o uso da IA ​​na guerra, mas sim em uma questão sobre se a tecnologia estava sendo usada "para matar pessoas incorretamente", algo que a empresa indicou poder ser evitado pela própria tecnologia de IA, que fornece a base para matar pessoas corretamente . Os Estados Unidos utilizaram Claude, o modelo de IA da Anthropic, bem como outros, em sua guerra contra o Irã, em aliança com Israel, que começou em 28 de fevereiro de 2026. Nas primeiras 24 horas do ataque americano e israelense ao Irã, a Anthropic gerou até mil alvos priorizados, nos quais sintetizou imagens de satélite, feeds de vigilância e inteligência de sinais, fornecendo coordenadas GPS em tempo real para alvos humanos e estratégicos, enquanto automatizava as justificativas legais referentes a cada ataque. 34

Contudo, o papel do Estado em relação à IA vai além da terceirização da vigilância doméstica, do controle populacional e de suas operações militares. O Estado capitalista deu sinal verde a um sistema de capital computacional monopolista voltado para a acumulação ilimitada de dados como base para a acumulação desenfreada de capital, com poucas, ou nenhuma, restrição legal real. Isso reflete um governo das corporações, pelas corporações e para as corporações. A ausência de regulamentação estatal permitiu que a corrida pela IA prosseguisse com pouca preocupação com as consequências destrutivas, desde a perspectiva de um estouro da bolha da IA ​​até eventuais implosões sociais e ecológicas generalizadas.

Inteligência Artificial e a Fenda Metabólica

O Atlas da IA ​​de Crawford foi publicado em 2021, um ano antes do lançamento do ChatGPT, que acelerou a febre da IA ​​e levou a uma enorme expansão do investimento em centros de dados. Inspirada por esses desenvolvimentos, a obra mais recente de Crawford concentra-se nas principais contradições da IA ​​como um registro de poder. Em sua obra de arte interativa de 2023, “Calculating Empires” (Calculando Impérios), ela destaca o capital monopolista e o capital globalizado como definidores do modo político-econômico no qual a tecnologia digital-IA emergiu. No entanto, a inovação surpreendente em sua palestra de 2025, “Mapping Empires” (Mapeando Impérios), é focar nas contradições internas e externas da IA. Aqui, ela extrai seu argumento central do conceito de ruptura metabólica, desenvolvido no século XIX por Marx, baseado em parte na obra do químico alemão Justus von Liebig. Em sua palestra, Crawford apresenta uma discussão detalhada sobre a ruptura no ciclo de nutrientes do solo na Inglaterra do século XIX, devido ao envio de alimentos e fibras contendo nutrientes como nitrogênio, fósforo e potássio para as novas cidades industriais densamente povoadas, a centenas e até milhares de quilômetros de distância. Nesses locais, os nutrientes acabavam poluindo o solo, com as pessoas jogando excrementos nas ruas e nos cursos d'água. Como consequência, esses elementos essenciais não retornavam às fazendas para repor os nutrientes do solo. Como a própria Crawford afirma, "a Europa estava literalmente se consumindo por meio da exploração desenfreada". Aqui, ela se baseia no conceito de Raubbau de Liebig , ou a cultura/economia do roubo.

Dada a incapacidade geral de produzir fertilizantes sintéticos na época, particularmente aqueles que incorporavam nitrogênio, instalou-se a "febre do guano", com países europeus e os Estados Unidos competindo pelo guano (excrementos de aves ricos em nitrogênio). Quantidades massivas de guano foram importadas para a Europa das ilhas Chincha, ricas em guano, ao largo da costa do Peru. Embora fertilizantes sintéticos tenham sido desenvolvidos posteriormente, isso apenas deslocou a contradição, levando às atuais rupturas nos ciclos de nitrogênio e fósforo, com o resultado de que a ruptura metabólica geral associada a uma desconexão entre a extração de recursos humanos e as condições de sustentabilidade ecológica apenas se aprofundou. Hoje, o surgimento do Antropoceno é visto como representando uma "ruptura antropogênica" nos ciclos biogeofísicos do Sistema Terrestre. 35

Reconhecendo que a IA é um sistema material que emergiu historicamente como resultado da ação humano-social e é uma materialização das relações naturais e humanas, Crawford argumenta que é necessário vê-la como um sistema metabólico que segue “padrões metabólicos” ou ciclos. Contradições na forma de rupturas metabólicas surgem necessariamente entre as condições de existência e reprodução material e os imperativos internos do capital da IA. Assim, a extração de materiais e recursos essenciais, a “ingestão de dados” ilimitada e o conteúdo final na forma de “resíduos da IA” podem ser vistos como fases de um ciclo metabólico. Isso é impulsionado pelos imperativos do capitalismo computacional, levando, em algum momento, por ser insustentável, ao “colapso do modelo”. 36

Na concepção de Crawford, a ingestão destrutiva de dados pela IA é equivalente à construção degradante (Raubbau) . O extrativismo mineral e o uso de energia e água estão aumentando exponencialmente as demandas sobre o meio ambiente natural, perturbando a relação humana com a natureza em uma escala acelerada, em consonância com a noção clássica de Marx sobre a ruptura metabólica. Além disso, reconhece-se agora que existe uma ruptura autogerada dentro da IA, conhecida na literatura científica como “autofagia da IA” (em referência à autofagia metabólica disfuncional – autoconsumo – nas células). Aqui, a IA, ao depender cada vez mais de seus próprios dados sintéticos, ou resíduos da IA, essencialmente se autodestrói, levando ao “colapso do modelo”, com consequências desastrosas para todo o mundo alienado pela IA.37

A ingestão de dados pela IA hoje é imensa, já equivalente ao que pode ser extraído da web, abrangendo incontáveis ​​terabytes de dados e buscando englobar todo o mundo da informação em todas as suas formas. A totalidade da criatividade humana ao longo de milhares de anos, bem como todo o comportamento e expressões humanas, servem de matéria-prima para seu processamento — tudo para ser incorporado ao aprendizado de máquina comandado por um sistema de poder político-econômico. Tudo isso, porém, está materialmente incorporado, impondo limites às operações do sistema.

“As demandas minerais da IA”, diz Crawford, “estão impulsionando outra ruptura metabólica, extraindo minerais que levaram bilhões de anos para se formar na crosta terrestre em tempos remotos, para chips de IA que geralmente são usados ​​por um ou dois anos”. Os maiores custos ambientais associados à nova infraestrutura de IA , no entanto, são o consumo de energia e água, que já apontam para níveis de uso comparáveis ​​aos dos países mais ricos. Estimativas da Agência Internacional de Energia e da Bloomberg projetam que a quantidade de eletricidade necessária para a IA será equivalente à de países como Japão e Índia, ou até 25% da eletricidade dos EUA, até 2030. Os data centers de hiperescala exigem sistemas de refrigeração que consomem milhões de litros de água diariamente, com a demanda aumentando constantemente. Nada disso é sustentável. Embora alguns afirmem que uma maior eficiência pode resolver o problema, Crawford recorre aqui ao famoso paradoxo de Jevons, baseado na obra de William Stanley Jevons, A Questão do Carvão (1865), na qual se argumentava que o aumento da eficiência no uso do carvão nunca reduzia a quantidade de carvão utilizada, uma vez que o aumento da eficiência sempre levava a expansões no nível de produção — um fenômeno inerente ao sistema de acumulação de capital. 39

O que Crawford chama de uma ruptura metabólica emergente, enraizada nas relações sociais capitalistas, tem a ver, portanto, com o apetite insaciável da IA, que ingere, digere e excreta dados de maneiras que levam à sua própria canibalização. Como no mito grego do Rei Erisícton, narrado nas Metamorfoses de Ovídio — no qual Erisícton, consumido pelo desejo de riqueza e consumo, vendeu a própria filha e depois se devorou ​​—, os sistemas de IA atuais, impulsionados pela acumulação de capital e por sua própria lógica tecnológica interna, acabarão se consumindo.40

Ingerindo cada vez mais seus próprios resultados sintéticos, repletos de fantasmagoria e alucinações, juntamente com o achatamento geral do conhecimento, o resultado será uma espécie de degradação estrutural. “A mais recente ruptura metabólica entre IA e humanos”, escreve Crawford, “ameaça múltiplas formas de colapso em cascata: colapso moral, colapso financeiro, colapso ecológico e, dependendo de quem se acredita, colapso cognitivo.”41

As rupturas na relação humana com a natureza na sociedade moderna são manifestações da lógica alienada e destrutiva da acumulação de capital e da crise. Meta, Amazon, Microsoft, Alphabet (Google) e Tesla, juntas, investiram US$ 561 bilhões em inteligência artificial entre 2023 e 2025, gerando, ao mesmo tempo, receita, e não lucro, com esses investimentos de US$ 35 bilhões. A bolha da IA ​​é sustentada por dívidas e pela incessante valorização dos ativos dessas empresas, à medida que os investidores buscam participar dessa corrida do ouro moderna — embora o valor de mercado de todas elas tenha caído recentemente. Referindo-se às dívidas contraídas pelos hiperescaladores em sua corrida para construir data centers, a Bloomberg afirma que elas se apresentam na forma de "títulos de primeira linha, títulos de alto risco, crédito privado e complexos conjuntos de empréstimos lastreados em ativos", totalizando US$ 200 bilhões ou mais. A aceleração da IA ​​é parte integrante do próprio capital financeiro monopolista, que espera, caso ocorra um colapso, ser socorrido por Washington em uma escala que eclipsaria todos os resgates anteriores. Para resolver o problema da falta de um mercado suficiente para a IA, o capital computacional pretende forçar a adoção da IA ​​generativa, implantando-a em inúmeros aplicativos. Este é um modelo de acumulação repleto de riscos. 42

A ascensão do movimento neofascista associado à política "Make America Great Again" (MAGA) de Trump foi fortemente financiada por bilionários da alta tecnologia do Vale do Silício, como Musk, Thiel e Ellison, representando ameaças a todo o sistema político. O anúncio da iniciativa Stargate do governo Trump, em seu primeiro dia completo no cargo em seu segundo mandato, que visa investir US$ 500 bilhões em data centers, foi concebido para impulsionar a Oracle e a OpenAI (desenvolvedora do ChatGPT), lideradas por Ellison e Sam Altman, respectivamente, ambos grandes contribuintes para os interesses políticos do MAGA de Trump. Alguns comentaristas interpretaram esses desenvolvimentos como indícios de um cartel estatal emergente, que se estende da mídia à inteligência artificial e à tecnologia em nuvem, dominando tanto as comunicações quanto a economia — enquanto, ao mesmo tempo, promove um regime político ditatorial.43

O “Intelecto Geral” de Marx e o Socialismo

Se a IA for mais do que uma mera tecnologia que marca época, e sim, como diz Crawford, um “registro de poder”, então a única resposta viável é exercer um poder social genuíno sobre o seu desenvolvimento, enraizado numa democracia substancial. As potenciais ramificações da IA ​​apontam para o que István Mészáros chamou de “a necessidade de controle social”, um controle social que precisa ser exercido para evitar uma tendência ao extermínio ecológico, militar e social. Aqui, não apenas as forças produtivas devem ser questionadas, mas, sobretudo, as relações sociais de produção .44

Em seu “Fragmento sobre as Máquinas” nos Grundrisse , Marx comentou como a transferência do conhecimento e das atividades humanas — isto é, a essência do trabalho humano — para as máquinas por meio da automação levou à incorporação, nas máquinas, do “intelecto geral” da sociedade, que pertencia propriamente ao “indivíduo social” e, como explicou em O Capital , ao “trabalhador coletivo”.45 A apropriação monopolista desse intelecto geral como propriedade do capitalista significava que ele seria utilizado para um único fim: a acumulação de capital, beneficiando muito poucos. A incorporação do intelecto geral ao capital era, para Marx, uma contradição mortal para o próprio capital. Qualquer tentativa por parte dos capitalistas de usar o intelecto geral em benefício de seus próprios fins restritos e acumulativos criaria crise após crise. Citando a cena intitulada “A Adega de Auerbach” em Fausto de Johann Wolfgang von Goethe (Parte 1, Cena 5), ​​Marx aludiu sutilmente a uma canção macabra e obscena sobre veneno dado a um rato de porão, fazendo-o agir “como se seu corpo estivesse possuído pelo amor”, culminando em sua morte — simbolizando o trabalho vivo transformado em trabalho morto: um mero “corpo animado”, incapaz de criar valor de trabalho diretamente. Isso poderia ser visto como uma representação, em nossa época, da absorção, pelo capital da IA, de todo o conhecimento gerado pelo trabalho criativo e de todo o mundo digitalizado em si, produzindo um corpo robótico, levando à autofagia da IA ​​e ao colapso do modelo. 46

O próprio potencial de expansão do tempo de trabalho disponível (lazer) devido à automação, explicou Marx em sua época, contradiz a necessidade incessante do capital de expandir o tempo de trabalho excedente. O sistema, portanto, busca promover, por meio da automação — com base na alavancagem proporcionada por um crescente exército industrial de reserva —, a crescente degradação e dependência material do trabalho, forçando “ o trabalhador a trabalhar mais do que o selvagem, ou do que ele próprio trabalhava com as ferramentas mais simples e rudimentares ”, agora como um mero “apêndice de uma máquina”. 47

Contudo, a realidade do intelecto geral incorporado na automação possibilita, ao mesmo tempo, a ascensão do “trabalhador coletivo como sujeito dominante” da produção e o movimento decisivo rumo a uma sociedade de produtores associados. 48 A necessidade de controle e planejamento social implica colocar as relações sociais gerais no comando, pondo fim ao domínio do capital monopolista-financeiro.

Alguns sinais do que é possível já se vislumbram na China atual. A China rivaliza com os Estados Unidos no desenvolvimento de IA. O modelo de IA de código aberto DeepSeek, da China, é mais eficiente em termos de energia e custo do que os chatbots americanos. Enquanto as grandes empresas de IA nos Estados Unidos competem por uma "superinteligência" divina por meio de grandes modelos de linguagem, o "socialismo com características chinesas" de Pequim tem focado sua tecnologia de aprendizado de máquina — não sem suas próprias contradições — mais diretamente na manufatura, logística, energia, finanças públicas e serviços públicos. As montadoras utilizam robôs com mínima intervenção humana. Ferramentas de IA são amplamente utilizadas em hospitais, onde se emprega uma "IA mais simples e 'estreita'", projetada para tarefas específicas. Na China, a IA está integrada principalmente à manufatura, e não a uma economia de serviços desenvolvida como nos Estados Unidos atualmente. Naturalmente, o uso intensivo de robôs na manufatura chinesa leva à substituição de mão de obra. Os bancos de dados na China, assim como nos Estados Unidos e em outros países, utilizam vastos recursos e dependem da mineração de lítio, cobalto e metais de terras raras. Assim como nos Estados Unidos, a modernização militar contemporânea da China se baseia em inteligência artificial. Contudo, os controles regulatórios sobre a IA sob o “socialismo com características chinesas” oferecem esperança para uma abordagem social mais racional de todo o fenômeno.

De fato, onde a China mais se diferencia dos Estados Unidos e do Ocidente em relação à IA é na sua liderança na governança da IA, que enfatiza que o aprendizado de máquina deve ser subordinado a um caminho de desenvolvimento “centrado nas pessoas” e ao bem-estar da população. Pequim introduziu regras específicas para tecnologias de síntese profunda (conhecidas como deepfakes) e para IA generativa. Todos os deepfakes exigem rotulagem ou marca d'água visíveis para garantir transparência, precisão e confiabilidade. Qualquer empresa que deseje oferecer IA generativa precisa registrar seus algoritmos na Administração do Ciberespaço da China, o principal órgão regulador. Todo grande conjunto de dados que os desenvolvedores desejam incluir em seu modelo de IA deve ser amostrado aleatoriamente em busca de conteúdo discriminatório e antissocial. As regulamentações são expressamente projetadas para proteger indivíduos que possuem “direitos definidos à imagem, reputação, honra, privacidade e informações pessoais”. A maioria das regulamentações se aplica a grandes modelos de linguagem oferecidos ao público, enquanto as regulamentações são menos rigorosas para o aprendizado de máquina dentro da indústria, visando apoiar a inovação. Contudo, o caráter social da abordagem chinesa, embora claramente insuficiente e suscitando questões difíceis, contrasta favoravelmente com o desenvolvimento mais privatizado e predatório da tecnologia nos Estados Unidos, onde regulamentações federais significativas são notoriamente ausentes. 49

Não surpreendentemente, a China também lidera a promoção da governança global da IA, com sua Iniciativa de Governança Global da IA, lançada em outubro de 2023, e sua Declaração de Xangai sobre Governança Global da IA ​​na Conferência Mundial de IA em 2024. Nessas iniciativas globais, Pequim insiste em uma “abordagem centrada nas pessoas” como uma “tarefa comum” em relação à regulamentação da IA ​​para lidar com os “riscos imprevisíveis e desafios complexos” dessas tecnologias, que são frequentemente usadas “para fins de manipulação da opinião pública, disseminação de desinformação, intervenção nos assuntos internos, sistemas sociais e ordem social de outros países, bem como para colocar em risco a soberania de outros Estados”. Entre os perigos especificados estão “monopólios tecnológicos e medidas coercitivas unilaterais”; preconceitos relacionados à discriminação de “etnias, crenças, nacionalidades, gêneros, etc.”; a aceleração dos danos ambientais; e o bloqueio da disseminação da tecnologia de aprendizado de máquina em todo o Sul Global, inibindo, assim, o desenvolvimento sustentável global. A China insiste que o objetivo deve ser o desenvolvimento humano e o uso dessas tecnologias em áreas como “saúde, educação, transporte, agricultura, indústria, cultura e ecologia”. Os efeitos negativos da IA ​​no emprego devem ser cuidadosamente monitorados e “mitigados”. Todos os países são convidados a participar, de acordo com suas próprias necessidades nacionais, no estabelecimento de “um sistema de testes e avaliação baseado nos níveis de risco da IA ​​e um sistema de revisão ética científico-tecnológica”. Nas palavras de Xi Jinping, é necessário “garantir que a IA sirva ao bem comum e beneficie a todos, e que não seja um brinquedo dos países ricos e dos abastados”. 50

Diversas lutas relacionadas à IA estão surgindo em todo o mundo. Uma demanda notável que vem sendo promovida é a de “pausar” o desenvolvimento da IA ​​até que os perigos associados ao seu avanço possam ser identificados, para que uma regulamentação racional possa desempenhar um papel em seu desenvolvimento.51 No entanto, o governo federal dos EUA, sob a administração Trump, não apenas tenta não regulamentar a IA, como também combate ativamente os estados e municípios em todo o país que tentam introduzir regulamentações sobre IA.52 O cartel da IA, que agora pode ser visto como abrangendo os hiperescaladores da alta tecnologia, apoiados pelo setor financeiro monopolista e pelo setor de energia, bem como pelo Estado, está atualmente no controle total. As tentativas de controlar socialmente a IA dentro do capitalismo monopolista apontam, portanto, necessariamente para a necessidade de um movimento mais revolucionário, afastando-se do capitalismo e caminhando em direção ao socialismo.

As Grandes Casas da IA ​​estão divididas entre si e não conseguem se sustentar. Sua própria existência depende de um aparato estatal (e cultural) capitalista de classe cada vez mais centralizado, coercitivo e corrupto, constituindo uma lógica geral que — se permitida a continuar — será nada menos que catastrófica. Para que a humanidade floresça, as forças e relações de produção devem ser revolucionadas em conjunto, juntamente com o desenvolvimento das capacidades humanas, criando um mundo de desenvolvimento humano sustentável. Isso requer a formação, sob o socialismo, de uma verdadeira “democracia de processo integral” informada pelo intelecto geral , na qual “os produtores associados governam o metabolismo humano com a natureza de forma racional… realizando-o com o mínimo dispêndio de energia e nas condições mais apropriadas à sua natureza humana”. 53

Notas

1. Paul Gruenwald e Satyam Panday, “Como os data centers e a IA estão se tornando um novo motor de crescimento”, Fórum Econômico Mundial, 17 de dezembro de 2025. Veja também Nick Lichtenberg, “Sem data centers, o crescimento do PIB foi de 0,1% no primeiro semestre de 2025, diz economista de Harvard”, Fortune , 7 de outubro de 2025.
2. Kate Crawford, Mapeando Impérios: Poder, Política e os Custos Planetários da Inteligência Artificial (New Haven: Yale University Press, 2021), 20.
3. Matt Day e Annie Bang, “Grandes empresas de tecnologia gastarão US$ 650 bilhões este ano com a intensificação da corrida pela IA”, Bloomberg, 5 de fevereiro de 2026; Marty Hart-Landsberg, “IA e a economia: uma aposta perdida para os trabalhadores”, Reports from the Economic Front, 16 de fevereiro de 2026.
4. Paul A. Baran e Paul M. Sweezy, Capital Monopolista (Nova York: Monthly Review Press, 1966), 220–21.
5. John Maynard Keynes, A Teoria Geral do Emprego, do Juro e da Moeda (Londres: Macmillan, 1936), 161–62; Karl Marx, O Capital , vol. 1 (Londres: Penguin, 1976), 780.
6. Paul Krugman, “A Economia da Mudança Tecnológica”, Substack, 1 de março de 2026, paulkrugman.substack.com; Lista de Bilionários Mundiais da Forbes, 2026, forbes.com/billionaires .
7. Matt Seybold, “Os Ellisons estão testando a versão beta do Big Brother”, American Vandal, 10 de outubro de 2025.
8. Bernie Sanders, A guerra dos oligarcas das grandes empresas de tecnologia contra os trabalhadores: IA e automação podem destruir quase 100 milhões de empregos nos EUA em uma década , Relatório da equipe da minoria, membro sênior do Comitê de Saúde, Educação, Trabalho e Pensões, 6 de outubro de 2025.
9. Melissa Heikkilä, “Mustafa Syleyman planeja 'autossuficiência' da IA ​​enquanto a Microsoft afrouxa os laços com a OpenAI”, Financial Times , 12 de fevereiro de 2026.
10. Para uma análise crítica do determinismo tecnológico, veja Merritt Roe Smith e Leo Marx, eds., Does Technology Drive History?: The Dilemma of Technological Materialism (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1994).
11. Karl Marx, Grundrisse (Londres: Penguin, 1983), 706; Marx, O Capital , vol. 1, 279–80; John Bellamy Foster, “ Braverman, Capital Monopolista e IA: O Trabalhador Coletivo e a Reunificação do Trabalho ”, Monthly Review 76, nº 7 (dezembro de 2024): 1–13; Matteo Pasquinelli, O Olho do Mestre: Uma História Social da Inteligência Artificial (Londres: Verso, 2023).
12. John Bellamy Foster, Breaking the Bonds of Fate: Epicurus and Marx (Nova York: Monthly Review Press, 2025), 17. Embora “dependendo de nós”, a luta social, ainda que exija ação, não pode ser apresentada em termos voluntaristas. Em vez disso, precisa ser concebida em termos do que Roy Bhaskar chamou de “modelo transformador da atividade social”, que sintetizava a essência do conceito marxista de mudança histórica. Roy Bhaskar, Reclaiming Reality (Londres: Routledge, 2011), 74–81; Karl Marx, O Dezoito Brumário de Luís Bonaparte (Nova York: International Publishers, 1963), 15.
13. Kate Crawford, “ Comendo o Futuro: A Lógica Metabólica da IA ​​Suja ”, e-flux Architecture, setembro de 2025, e-flux.com.
14. Kate Crawford, Atlas da IA: Poder, Política e os Custos Planetários da Inteligência Artificial (New Haven: Yale University Press, 2021); Kate Crawford e Vladen Joler, “Anatomia de um Sistema de IA”, 2018, anatomyof.ai ; Kate Crawford, “ Calculando Impérios ”, Knowing Machines, 23 de novembro de 2023, knowingmachines.org; Kate Crawford, “ Long Now Talks: Mapeando Impérios ”, gravado em 12 de novembro de 2025; Crawford, “Devorando o Futuro”.
15. O termo “fetichismo” é usado aqui no sentido da teoria do fetichismo da mercadoria de Marx. Veja Marx, O Capital , vol. 1, pp. 163–77. Sobre determinismo encantado, veja Crawford, Atlas da IA , pp. 213–15.
16. Crawford, Atlas de IA , 8.
17. Tung-Hui Hu, Uma pré-história da nuvem (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2015), 147.
18. Crawford, Atlas of AI , 18–19. Sobre a ruptura metabólica, ver John Bellamy Foster, Marx's Ecology (Nova Iorque: Monthly Review Press , 2000), 141–77; John Bellamy Foster e Brett Clark, The Robbery of Nature (Nova Iorque: Monthly Review Press, 2020), 12–34.
19. Crawford, Atlas of AI , 213–15; Alexander Campolo e Kate Crawford, “Determinismo encantado: poder com responsabilidade na inteligência artificial”, Engaging Science, Technology, and Society 6 (2020): 2.
20. Crawford, “Long Now Talks: Mapeando Impérios”, 27:07.
21. “ Dia Mundial da Água: Os impactos da extração de lítio na água ”, Wetlands International Europe, 22 de março de 2023, europe.wetlands.org; Terry Gross, “Como a 'escravidão moderna' no Congo impulsiona a economia das baterias recarregáveis”, NPR, 1º de fevereiro de 2023.
22. Crawford e Joler, “Anatomia de um Sistema de IA”, Seção XI.
23. Billy Perrigo, “Exclusivo: OpenAI utilizou trabalhadores quenianos com salários inferiores a US$ 2 por hora para tornar o ChatGPT menos tóxico”, Time , 18 de janeiro de 2023; Chinmayi Arun, “IA transnacional e imperialismo corporativo”, Carnegie Endowment for International Peace, 8 de outubro de 2024.
24. Crawford, Atlas of AI , 64–68; Lawrence F. Katz e Alan B. Krueger, “The Rise and Nature of Alternative Work Arrangements in the United States 1995–2015,” NBER Working Paper Series, National Bureau of Economic Research, Washington DC, setembro de 2016: 7; Hu, Prehistory of the Cloud , 89; Martin Gonzalez-Cabello, Auyon Siddiq, Charles J. Corbett e Catherine Hu, “Fairness in Crowdwork: Making the Human Supply-Chain More Humane,” Business Horizons 68, nº 5 (setembro–outubro de 2025): 645–57.
25. “Desde Vigiar e Punir , de Michel Foucault , tornou-se comum considerar a prisão como o ponto de origem da sociedade de vigilância atual, tendo Bentham, o mais velho, como seu progenitor. Na verdade, a prisão panóptica deve suas origens ao trabalho de Bentham, o mais jovem, no contexto das primeiras instalações de produção. O panóptico começou como um mecanismo de trabalho muito antes de ser concebido para prisões” (Crawford, Atlas of AI , 61).
26. Crawford, Atlas of AI , 59–62, 72; EP Thompson, “Time, Work-Discipline, and Industrial Capitalism,” Past and Present , no. 38 (dezembro de 1967): 56–97; Harry Braverman, Labor and Monopoly Capital (Nova York: Monthly Review Press, 1998).
27. Crawford, Atlas of AI , 74; Karl Marx e Friedrich Engels, Obras Completas (Nova York: International Publishers, 1975), vol. 6, 127; Marx, O Capital , vol. 1, 1034–38; István Mészáros, O Desafio e o Fardo do Tempo Histórico (Nova York: Monthly Review Press, 2008), 43–49; Ian Angus, Enfrentando o Antropoceno (Nova York: Monthly Review Press, 2016), 111–25.
28. Crawford, “Comendo o Futuro”; Crawford, Atlas da IA , 95.
29. Crawford, Atlas de IA , 119.
30. Sobre trabalhadores de crowdsourcing, veja Crawford, Atlas of AI , 63–64.
31. Crawford, Atlas de IA , 123–36, 145–46.
32. Crawford, Atlas of AI , 193–99; Peter Waldman, Lizette Chapman e Jordan Robertson, “Palantir Knows Everything About You”, Bloomberg, 19 de abril de 2018.
33. Hu, Pré-história da Nuvem , 115; Crawford, Atlas da IA , 202.
34. Crawford, Atlas of AI , 189–92; Ed Pilkington, “US Military Reportedly Used Claude in Iran Strikes Despite Trump's Ban,” Guardian , 1 de março de 2026; Gary Wilson, “ Anthropic Is Already at War ,” Struggle La Lucha, 5 de março de 2026, struggle-la-lucha.org.
35. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empire,” 5:40–18:17; Crawford “Eating the Future”; Clive Hamilton e Jacques Grinevald, “Was the Anthropocene Anticipated?,” Anthropocene Review 2, no. 1 (2015): 67.
36. Crawford, “Long Now Talks: Mapeando o Império”, 13:18, Crawford, “Comendo o Futuro”.
37. Crawford, “Long Now Talks: Mapeando Impérios, 37:40–39:46; Crawford, “Comendo o Futuro”.
38. Crawford, “Long Now Talks: Mapeando Impérios”, 28:08–29:20; Peter Landers, “Necessidades energéticas 'insaciáveis' da inteligência artificial não são sustentáveis, diz CEO da Arm”, Wall Street Journal , 9 de abril de 2024.
39. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, 31:16–32:37; John Bellamy Foster, Brett Clark e Richard York, The Ecological Rift (Nova York: Monthly Review Press, 2010), 169–82; William Stanley Jevons, The Coal Question (Londres: Macmillan, 1865), 102–16.
40. Ovídio, Metamorfoses , trad. Charles Martin (Nova York: Norton, 2004), 298; Richard Seaford, Grécia Antiga e Aquecimento Global , Discurso Presidencial da Associação Clássica (Londres: Associação Clássica, 2009), 6; John Bellamy Foster, Prefácio em Fred Magdoff e Chris Williams, Criando uma Sociedade Ecológica (Nova York: Monthly Review Press, 2017), 7–9.
41. Crawford, “Long Now Talks: Mapeando Impérios”, 40:11.
42. Matt Day e Amy Bang, “Grandes empresas de tecnologia gastarão US$ 650 bilhões este ano com a intensificação da corrida pela IA”, Bloomberg, 6 de fevereiro de 2026; Hart-Landsberg, “IA e a economia”.
43. Frank Vogl, “ O retorno de Trump à era dos barões ladrões ”, Globalist, 13 de outubro de 2025.
44. István Mészáros, A Necessidade de Controle Social (Nova York: Monthly Review Press, 2015), 23–51.
45. Marx, Grundrisse , 706; Marx, O Capital , vol. 1, 464–69, 544–45; Michael Heinrich, “O 'Fragmento sobre as Máquinas': Uma Concepção Marxista Equivocada nos Grundrisse e sua Superação em O Capital ”, em O Laboratório de Marx: Interpretações Críticas dos 'Grundrisse ' , Riccardo Bellofiore, Guido Starosta e Peter D. Thomas, eds. (Chicago: Haymarket, 2013), 197–212; John Bellamy Foster, “Braverman, Capital Monopolista e IA”, Monthly Review 76, nº 7 (dezembro de 2024): 1–13. Ver também Te Li, “Do Trabalho Clássico ao Trabalho do 'Intelecto Geral': O Impacto da Era da Inteligência Digital na Teoria Socialista do Trabalho”, Monthly Review 77, nº 1 (dezembro de 2014): 1–13. 11 (abril de 2026): 46–62.
46. Marx, Grundrisse , 704; Marx, Capital , vol. 1, 302; Johann Wolfgang von Goethe, Collected Works , vol. 2, Faust , Partes I e II, ed. e trad. Stuart Atkins (Princeton: Princeton University Press), 54; Sami Khatib, “The Drive of Capital: Of Monsters, Vampires, and Zombies,” Coils of the Serpent 8 (2021): 101–13.
47. Marx, Grundrisse , 708–9; Marx, O Capital , vol. 1.799.
48. Marx, O Capital , vol. 1, 544–45.
49. Vanessa Bates Ramirez, “Os EUA e a China estão buscando futuros diferentes para a IA”, IEEE Spectrum, 19 de fevereiro de 2026; “AI Watch: Global Regulatory Tracker—China”, White and Case, 22 de setembro de 2025.
50. Ministério das Relações Exteriores da República Popular da China, “Iniciativa Global de Governança da IA”, 20 de outubro de 2023; Ministério das Relações Exteriores da República Popular da China, “Texto integral: Declaração de Xangai sobre a Governança Global da IA”, 4 de julho de 2024; Xi Jinping, A Governança da China , vol. 5 (Pequim: Foreign Languages ​​Press, 2025), 553.
51. Darko Suvin, “ Tenho medo da IA: uma exasperação político-epistemológica ”, Historical Materialism (blog), 2026, historicalmaterialism.org; Anna Gordon, “ Por que manifestantes ao redor do mundo estão exigindo uma pausa no desenvolvimento da IA ”, Time , 13 de maio de 2024; Anthony Elmo, “Projetos de lei de moratória de data centers estão se espalhando em 2026”, Good Jobs First, 19 de fevereiro de 2026.
52. Casa Branca, “ Garantindo uma estrutura política nacional para inteligência artificial ”, Ordem Executiva, 11 de dezembro de 2025.
53. Karl Marx, Capital , vol. 3 (Londres: Penguin, 1981), 95

54. 
    

55. Fonte:https://monthlyreview.org/articles/the-fetishism-of-ai/

    Edição: Página 1917