O fetichismo da IA

John Bellamy Foster (*)

Os Estados Unidos da América (E.U.A.) assistem hoje a uma nova era de concentração e centralização do capital monopolista financeiro, marcada pela explosão da Inteligência Artificial (IA). Os economistas da Standards & Poor’s Global estimam que “80% do aumento da procura interna privada final” nos E.U.A. no primeiro semestre de 2025 foi atribuído a despesas com “centros de dados e despesas de capital relacionadas com alta tecnologia” (1). Este investimento maciço em centros de dados está a ser realizado por gigantescas corporações de alta tecnologia, cujo número pode ser facilmente contado pelos dedos de uma mão. Estas empresas são comummente chamadas no setor de “hiperescaladores” (“hyperscalers”), abreviatura das megacorporações que dominam a computação em nuvem. Classificadas de acordo com o investimento em centros de dados no início de 2026, incluem a Microsoft, a Amazon Web Services, a Google (Alphabet) e a Meta, formando “as Grandes Casas da IA” (2). Estas gigantescas entidades monopolistas estão também entre as seis maiores corporações dos E.U.A., medidas pelo valor de mercado. (A Nvidia, a maior empresa em termos de valor de mercado no início de 2026, não é líder na computação em nuvem, mas monopoliza 80% a 90% dos chips GPU para supercomputadores.) Segundo a Bloomberg, a Microsoft, a Amazon Web Services, a Alphabet/Google e a Meta tiveram um investimento combinado de 150 mil milhões de dólares em 2022 e 360 mil milhões de dólares em 2025, com um investimento previsto de 650 mil milhões de dólares em 2026. Em comparação, “os maiores fabricantes de automóveis, fabricantes de equipamento de construção, caminhos-de-ferro, empresas de defesa, operadores de telemóveis, empresas de entrega de encomendas, juntamente com a ExxonMobil Corp., a Intel Corp., a Walmart Inc. e as empresas derivadas da General Electric — 21 empresas — deverão investir um total de 180 mil milhões de dólares em 2026” (3).

O investimento em IA atingiu uma escala que permite compará-lo à explosão ferroviária dos E.U.A. no século XIX (4). Tal como no caso das ferrovias, a expansão da IA hoje é sustentada por meio de 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 lucros esperados em novos investimentos. Seriam necessários muitos anos para que os hiperescaladores aumentassem os seus investimentos em centros de dados para o nível atual com base simplesmente na acumulação de lucros reais, enquanto o financiamento monopolista através do sistema de crédito e dívida permitiu que esta transformação ocorresse num “piscar de olhos” (5). A riqueza social, proveniente da população como um todo, está a ser canalizada para as Grandes Casas da IA através de uma variedade de mecanismos financeiros e políticas económicas neoliberais, concentrando ainda mais o excedente económico produzido pela sociedade nas mãos de um número infinitesimalmente reduzido de multimilionários, localizados nos setores de alta tecnologia, energia e finanças. Nove dos quinze maiores multimilionários da lista de multimilionários da Forbes de 2026 são oriundos da área da 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 aprendizagem automática capaz de replicar a inteligência humana enquanto utiliza dados aparentemente ilimitados. Isto oferece àqueles que possuem, gerem e lucram com tais imensos sistemas computacionais a perspetiva de uma vigilância e disciplina completas (no sentido foucaultiano) da população como um todo, não apenas nos locais de trabalho e nas prisões, mas em todas as atividades da vida, de forma a extrair fatias cada vez maiores do bolo económico. Aqui, o famoso ditado comummente atribuído a Francis Bacon, "conhecimento é poder", assume um novo significado. Como disse Larry Ellison, CEO da Oracle, estas tecnologias permitem acompanhar e segmentar todos a todo o momento. “Os cidadãos vão comportar-se da melhor forma possível, porque estamos constantemente a gravar e a reportar tudo o que acontece. E é inquestionável… porque a IA está a monitorizar o vídeo” (7).

A IA generativa não só aponta para uma vigilância muito maior das atividades humanas em toda a sociedade, como também ameaça massivamente o emprego, com dezenas de milhões de empregos a serem potencialmente perdidos só nos E.U.A., de acordo com 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 se está sentado em frente a um computador, seja como advogado, contabilista, gestor de projetos ou profissional de marketing — a maioria destas tarefas será totalmente automatizada por uma IA nos próximos 12 a 18 meses” (9). O que torna isto possível, naturalmente, é o furto, por parte da IA, de todo o trabalho intelectual do passado. Ao mesmo tempo, a corrida à IA apresenta perigos ambientais inimagináveis através da hiperexpansão dos centros de dados, que consomem energia, água e outros recursos a taxas exponencialmente crescentes, comprometendo assim a transição para além dos combustíveis fósseis e ameaçando uma vasta aceleração das emissões de carbono e outros danos ambientais globais. O que faz com que a expansão da IA nestes termos extremos pareça imparável é um determinismo tecnológico enraizado num fetichismo da IA, no qual esta é vista como a personificação de uma lógica computacional pura, combinada 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 facto, é o advento da IA como um novo regime de poder computacional controlado pelo capital monopolista financeiro que constitui a matriz emergente da luta de classes (e imperial) na nossa época.

Na realidade, as forças de produção inovadoras, como a aprendizagem automática/inteligência artificial, nunca devem ser concebidas em termos tecnocráticos simplistas, como no domínio final das “redes neuronais” da IA, mas antes na sua articulação 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 estava incorporado em artefactos de máquinas, dando origem ao “trabalhador coletivo” (11). Uma abordagem socialista da IA, portanto, foca-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 pela 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, investigadora principal sénior na Microsoft Research e professora investigadora 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). O seu trabalho apoia-se numa vasta 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, do capitalismo global e da rutura metabólica. Os principais trabalhos de Crawford sobre IA incluem (1) o seu gráfico interativo “Anatomia de um Sistema de IA: Um Estudo de Caso Anatómico do Amazon Echo como um Sistema de Inteligência Artificial Feito com Trabalho Humano” (com Vladen Joler, 2018); (2) o seu livro, Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence (2021); (3) Calculating Empires — um fresco de 24 metros sobre IA (2023); (4) a sua palestra na Long Now Foundation, “Mapeando Impérios” (2025); e (5) o seu artigo “Eating the Future: The Metabolic Logic of AI Slop” (“Comer o Futuro: A Lógica Metabólica do Resíduo da IA”) (2025) (14).

O fetichismo da IA, fortemente promovido hoje pelas corporações e pelo monopólio dos media, é um reflexo daquilo que Crawford designa como “determinismo encantado”, retratando a IA como uma tecnologia “na nuvem”, que ocupa alguma dimensão etérea, com apenas ligações secundárias com o mundo material e com o reino da produção (15). Ela inverte esta visão mistificadora dominante, adotando uma perspetiva materialista crítica. “A IA”, escreve ela, “não é artificial nem inteligente”. Em vez disso, é “um registo de poder”. Embora utilize o termo “IA”, define-o 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 material ao público (17). Nas palavras de Crawford, “Inteligência artificial… é uma ideia, uma infraestrutura, uma indústria, uma forma de exercer poder e uma forma de ver; é também uma manifestação altamente organizada de capital, apoiada por vastos sistemas de extração e logística, com cadeias de abastecimento que abrangem todo o planeta”. Ela acrescenta: “Os sistemas de IA são construídos com as lógicas do capital, da política e da militarização, e esta combinação amplia ainda mais as assimetrias de poder existentes” (18).

O conceito de “determinismo encantado” é utilizado 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, para além do mundo conhecido, mas determinísticos, pois descobrem padrões que podem ser aplicados com certeza preditiva à vida quotidiana”. Este determinismo encantado assume duas formas principais, cada uma dialeticamente relacionada com a outra. A primeira é um “utopismo tecnológico”, enquanto a segunda é uma perspetiva “distópica tecnológica”. “Estes discursos distópicos e utópicos”, escreve ela, “são gémeos metafísicos: um deposita a 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 numa crítica histórica e materialista que revela as raízes sociais da IA e explica que, em última análise, se trata 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 dos seus criadores, infraestruturas e do mundo em geral… desvia a atenção de questões muito mais relevantes: a quem servem estes sistemas? Quais são as economias políticas da sua construção? E quais são as suas consequências planetárias mais amplas?” (19)

Ao explorar as diversas dimensões da IA, Crawford começa pela base material, sob a forma da mineração de lítio, cobalto e metais de terras raras. Explora a mina de lítio Silver Peak, no Nevada, e as fábricas de baterias da Tesla nas proximidades. A Tesla está agora a explorar uma fatia considerável das reservas de lítio do planeta (20). A produção de cada tonelada métrica de lítio requer a evaporação de cerca de 2 milhões de litros de água, ameaçando os lençóis freáticos e o abastecimento de água de consumo. Ao nível da extração, o trabalho por detrás 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” (21).

Em “Anatomia de um Sistema de IA”, Crawford e Joler, seguindo Marx, apresentam a produção em cada etapa do processo geral como baseada na apropriação de “mais-valia” sobre o custo do trabalho, da qual surgem os lucros do capital (22). A IA capitalista visa a substituição da mão-de-obra altamente remunerada por uma combinação de automatização por máquinas e mão-de-obra mais barata externalizada a nível global. A natureza globalizada do sistema de IA, com as suas complexas cadeias de abastecimento, torna os efeitos transnacionais gerais sobre o emprego extraordinariamente difíceis de determinar. Embora vise substituir mão-de-obra nos atuais centros de produção, a verdadeira face da IA reside na contratação a baixos salários de massas de treinadores de máquinas, etiquetadores de imagens e trabalhadores de serviços de plataformas de IA, cuja existência real desfaz o mito da inteligência artificial. Assim, a IA requer, na verdade, um enorme número de "trabalhadores em multidão" (“crowdworkers”) envolvidos em “abastecimento por multidão” ("crowdsourcing"), ou seja, trabalhadores em linha, geralmente na casa dos vinte anos e espalhados por todo o mundo, a realizar uma espécie de "trabalho fantasma". Por exemplo, em 2022, a OpenAI contou com trabalhadores externalizados no Quénia, que recebiam menos de 2 dólares por hora para examinar e etiquetar dezenas de milhares de imagens e excertos tóxicos associados a abuso sexual infantil, bestialidade, violação, etc., como parte da "limpeza" do ChatGPT, enquanto trabalho semelhante era realizado por trabalhadores externalizados no Uganda e na Índia (23).

Um grande número de trabalhadores é utilizado para monitorizar e ajustar o conteúdo dos chatbots de IA. Jeff Bezos referiu-se cinicamente a esta realidade dos trabalhadores por detrás das máquinas como "inteligência artificial artificial". "Até que haja outra forma de criar IA em grande escala que não utilize um extenso trabalho de bastidores realizado por humanos", observou Crawford em 2021, "esta é uma lógica central de como a IA funciona". É importante recordar que, entre 2005 e 2015, 94% dos novos empregos nos E.U.A. foram para “trabalho alternativo”, em vez do emprego tradicional (24).

Enquanto as “máquinas inteligentes” exigem hoje trabalho fantasma de trabalhadores remotos localizados principalmente no Sul Global, Crawford também examina o papel devastador da IA e dos robôs na indústria existente. 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”, enquanto é colocado sob constante vigilância e controlo. Neste contexto, Crawford explora a analogia com as inovações dos finais do século XVIII do engenheiro Samuel Bentham, que concebeu o sistema panótico para a vigilância e o controlo dos movimentos de trabalhadores (posteriormente aplicado às prisões pelo seu irmão mais velho, Jeremy Bentham) (25).

Crawford afirma que o capitalismo computacional está profundamente enraizado e baseia-se na exploração dos corpos humanos ao longo do tempo e na imposição da disciplina do trabalho. Ela discute o trabalho de E. P. Thompson sobre a forma como a industrialização e o capitalismo transformaram o próprio tempo no contexto do trabalho no século XIX — e depois aborda a crítica de Braverman ao taylorismo e à degradação do processo de trabalho no capitalismo monopolista (26). Os algoritmos determinam agora tanto os tempos como 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, que se encontra em O Capital: “O tempo é tudo, o homem não é nada; é, no máximo, a carcaça do tempo” (27).

Depois de abordar a IA a partir do ponto de vista material, começando pela mineração e pela exploração dos trabalhadores tanto na extração como na produção, Crawford discute o novo regime de dados que está no cerne deste novo registo de poder. O regime da IA alimenta-se da noção de que absolutamente tudo é dado, que deve ser recolhido independentemente dos custos sociais e ambientais. O novo capitalismo computacional promove a acumulação incessante de dados sob a forma de texto, imagem, som e vídeo, com todo o mundo humano a servir de matéria-prima para os sistemas de IA (28). As plataformas de redes sociais são condutas para quantidades gigantescas de dados que alimentam os sistemas de IA, que também penetram em quase todas as esferas da vida pública e privada:

“Existem conjuntos de dados gigantescos repletos de selfies, tatuagens, pais a passear com os seus filhos, gestos com as mãos, pessoas a conduzir os seus carros, pessoas a cometer crimes em câmaras de segurança e centenas de ações humanas quotidianas, como sentar-se, acenar, levantar um copo ou chorar. Todas as formas de biodados — incluindo dados forenses, biométricos, sociométricos e psicométricos — estão a ser capturadas e registadas em bases de dados para que os sistemas de IA encontrem padrões e façam avaliações… Os dados de voz são recolhidos a partir de dispositivos que estão em bancadas de cozinha ou mesas de cabeceira; os dados físicos provêm de relógios de pulso e telefones de bolso; os dados sobre que livros e jornais são lidos provêm de tablets e computadores portáteis; os gestos e as expressões faciais são compilados e avaliados nos locais de trabalho e nas salas de aula…

Fundamentalmente, as práticas de acumulação de dados ao longo de muitos anos contribuíram para uma poderosa lógica extrativa, lógica essa que é hoje uma característica central do funcionamento da área da IA. Esta lógica enriqueceu as empresas tecnológicas com os maiores fluxos de dados, enquanto os espaços livres de recolha de dados diminuíram drasticamente” (29).

Os dados precisam de ser categorizados. As impressões subjetivas dos trabalhadores remotos são utilizadas para estabelecer classificações de pessoas com base na raça, etnia e género (30). Os marcadores raciais, produto de sistemas históricos de classificação racista, são incorporados. O género é sempre considerado restritivamente binário. Como observa Crawford, “os sistemas de aprendizagem automática estão, de facto, a construir raça e género: estão a definir o mundo nos termos que estabeleceram”. As categorias utilizadas no treino e na classificação das máquinas de IA reforçam os preconceitos existentes e perpetuam comparações odiosas, além de replicarem a ideologia político-económica dominante (31).

Embora a promessa de aumento da produtividade através da exploração mais eficiente e total do trabalho seja a base para as alegações sobre a rentabilidade futura dos sistemas de IA, estas também se baseiam na perspetiva da extração de lucros de todas as formas de ação humana. O objetivo é universalizar os sistemas exploratórios/expropriativos, promovendo a acumulação acelerada de capital e a sua maior concentração e centralização por parte de algumas empresas dominantes que se tornaram quase sinónimo do "mercado".

Sobreposto a este, está o Estado capitalista, que monopoliza as leis da propriedade e da violência. O Estado é um grande acumulador de dados, atuando em conjunto com o capital computacional, e não em oposição a este. 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 sector privado. Para Peter Thiel, fundador da Palantir e um dos principais multimilionários apoiantes da administração Donald Trump, a IA é essencialmente uma tecnologia militar orientada para a vigilância e direcionamento, aplicável tanto à guerra como a operações de controlo interno. “Estas ferramentas”, escreve, “são…valiosas para qualquer exército — para obter vantagem em inteligência, por exemplo”, enquanto tais “ferramentas de aprendizagem automática”, acrescenta, “também têm utilizações civis”. Durante o primeiro mandato de Trump, os contratos da Palantir com agências governamentais dos E.U.A. totalizaram mais de mil milhões de dólares. A Palantir tornou-se uma importante empresa de serviços externalizados de vigilância para o Immigration and Customs Enforcement (ICE) (Serviço de Imigração e Alfândega), auxiliando esta polícia na sua campanha de deportação com motivações raciais. De acordo com uma notícia da Bloomberg de 2018, a Palantir “é uma plataforma de inteligência concebida para a Guerra Global contra o Terrorismo”, que é principalmente “utilizada como arma contra cidadãos norte-americanos comuns no seu próprio país”, trabalhando em conjunto com agências estatais (32).

Da mesma forma, a aplicação Neighbors, que utiliza as câmaras de campainha Ring, da Amazon, classifica as imagens em categorias como “Crime”, “Suspeito” ou “Estranho”, e os vídeos são partilhados através de contratos com a polícia e com o ICE. A Ring também é utilizada para monitorizar os entregadores de encomendas. Nas palavras de Tung-Hui Hu, estas aplicações tornaram-se colaboradores autónomos (“freelancers”) para o aparelho militar e de segurança do Estado (33).

O uso militar da IA está agora generalizado, como nas guerras com drones e na guerra cibernética, e está integrado em todas as operações de guerra. Em 2017, o Departamento de Defesa dos EUA lançou a sua Equipa Interfuncional de Guerra Algorítmica, cujo nome de código era Projeto Maven, com o objetivo de utilizar a IA como um “motor de busca automatizado de vídeos de drones” para vigilância e direcionamento de alvos. O contrato inicial concedido à Google levou mais de três mil funcionários a assinar uma carta de protesto a exigir o seu cancelamento. A Google respondeu transformando o debate não num protesto contra o uso da IA na guerra, mas sim numa questão sobre se a tecnologia estava a ser utilizada “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 E.U.A. utilizaram Claude, o modelo de IA da Anthropic, bem como outros, na sua guerra contra o Irão, em aliança com Israel, que começou a 28 de fevereiro de 2026. Nas primeiras 24 horas do ataque conjunto dos E.U.A. e de Israel ao Irão, a Anthropic gerou até mil alvos priorizados, nos quais sintetizou imagens de satélite, feeds de vigilância e inteligência de sinais (SIGINT), fornecendo coordenadas GPS em tempo real para alvos humanos e estratégicos, enquanto automatizava as justificações legais referentes a cada ataque (34).

No entanto, o papel do Estado em relação à IA vai para além da externalização da vigilância doméstica, do controlo da população e das suas operações militares. O Estado capitalista deu luz verde a um sistema de capital computacional monopolista orientado para a acumulação ilimitada de dados como base para a acumulação de capital sem limites, com poucas, ou nenhumas, restrições legais reais. Isto reflete um governo das corporações, pelas corporações e para as corporações. A falta de regulamentação estatal permitiu que a corrida à IA prosseguisse com pouca preocupação com as suas possíveis consequências destrutivas, desde a perspetiva de um rebentamento da bolha da IA  até eventuais implosões sociais e ecológicas generalizadas.

IA e a rutura metabólica

O Atlas da IA ​​de Crawford foi publicado em 2021, um ano antes da introdução do ChatGPT, que acelerou a febre da IA ​​e levou a uma enorme expansão do investimento em centros de dados. Informado por estes desenvolvimentos, o trabalho mais recente de Crawford centra-se nas principais contradições da IA​​enquanto registo de poder. Na 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-económico em que a tecnologia digital-IA emergiu. No entanto, a inovação surpreendente na sua palestra de 2025, “Mapping Empires” (Mapeando Impérios), é focar-se nas contradições internas e externas da IA. Aqui, ela baseia o seu argumento central no conceito de rutura metabólica, desenvolvido no século XIX por Marx, baseado, em parte, no trabalho do químico alemão Justus von Liebig. Crawford, na sua palestra, apresenta uma discussão detalhada sobre a rutura no ciclo dos nutrientes do solo na Inglaterra do século XIX, devido ao envio de alimentos e fibras contendo nutrientes do solo, como o azoto, o fósforo e o potássio, para as novas cidades industriais densamente povoadas, a centenas e até milhares de quilómetros de distância, onde estes nutrientes acabavam como poluição, com as pessoas a deitarem “excrementos para as ruas e para os cursos de água”. Como consequência, estes elementos essenciais não regressavam às explorações para reabastecer o solo. Como a própria Crawford afirma, “a Europa estava literalmente a comer-se a si própria até à exaustão”. Aqui, baseia-se no conceito de Raubbau de Liebig, ou de cultura/economia do roubo.

Dada a incapacidade geral de produzir fertilizantes sintéticos na época, particularmente aqueles que incorporavam azoto, a “febre do guano” instalou-se, com os países europeus e os E.U.A. a competir pelo guano (excrementos de aves ricos em azoto). Quantidades maciças de guano foram importadas para a Europa das ilhas Chincha, ricas em guano, na costa do Peru. Embora tenham sido desenvolvidos fertilizantes sintéticos posteriormente, isto apenas deslocou a contradição, levando às atuais ruturas nos ciclos do azoto e do fósforo, com o resultado de que a rutura metabólica geral associada à 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 “rutura antropogénica” nos ciclos biogeofísicos do Sistema Terrestre (35).

Reconhecendo que a IA é um sistema material que emergiu historicamente como resultado de ação humano-social e é uma materialização das relações naturais e humanas, Crawford defende que é necessário vê-la como um sistema metabólico que segue “padrões metabólicos” ou ciclos. As contradições sob a forma de ruturas 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 sob a forma de “resíduos da IA” podem ser vistos como fases de um ciclo metabólico. Este é impulsionado pelos imperativos do capitalismo computacional, levando, a dada altura, por ser insustentável, ao “colapso do modelo” (36).

Na conceção de Crawford, a ingestão destrutiva de dados pela IA é equivalente ao Raubbau. O extrativismo mineral e o uso de energia e água estão a aumentar exponencialmente as exigências sobre o ambiente, perturbando a relação humana com a natureza numa escala acelerada, em consonância com a noção clássica de Marx sobre a rutura metabólica. Além disso, reconhece-se agora que existe uma rutura auto-gerada no seio da IA, conhecida na literatura científica como “autofagia da IA” (em referência à autofagia metabólica disfuncional – autodevoração – nas células). Neste contexto, a IA, ao depender cada vez mais dos seus próprios dados sintéticos, ou resíduos da IA (“AI slop”), autodestrói-se essencialmente, levando ao “colapso do modelo”, com consequências desastrosas para todo o mundo alienado pela IA (37).

A ingestão de dados pela IA é hoje imensa, já equivalente ao que se pode extrair da rede, abrangendo inúmeros terabytes de dados e procurando 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 o seu processamento — tudo para ser incorporado na aprendizagem automática comandada por um sistema de poder político-económico. Tudo isto, porém, está materialmente incorporado, impondo limites às operações do sistema.

“As exigências minerais da IA”, diz Crawford, “estão a impulsionar outra rutura metabólica, extraindo minerais que levaram milhares de milhões de anos a formar-se na crosta terrestre em tempos remotos, para chips de IA que são geralmente utilizados durante um ou dois anos”. Os maiores custos ambientais associados à nova Raubbau da IA, contudo, são o consumo de energia e água, que já apontam para níveis de utilização comparáveis ​​aos dos países mais ricos. As estimativas da Agência Internacional de Energia e da Bloomberg projetam que, até 2030, a quantidade de eletricidade necessária para a IA será equivalente à de países como o Japão e a Índia, ou até 25% da eletricidade dos E.U.A. (38). Os centros de dados de hiperescala exigem sistemas de refrigeração que consomem milhões de litros de água diariamente, com a procura a aumentar constantemente. Nada disto 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, The Coal Question (A Questão do Carvão) (1865), na qual se argumentava que o aumento da eficiência na utilização do carvão nunca reduziria a quantidade de carvão utilizada, uma vez que o aumento da eficiência levava sempre a expansões no nível de produção — um fenómeno inerente ao sistema de acumulação de capital (39).

Aquilo a que Crawford chama uma rutura metabólica emergente, enraizada nas relações sociais capitalistas, tem, portanto, a ver com o apetite insaciável da IA, que ingere, digere e excreta dados de formas que conduzem à sua própria canibalização. Tal 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 autodevorou ​​—, os sistemas de IA atuais, impulsionados pela acumulação de capital e pela sua própria lógica tecnológica interna, acabarão por se consumir a si próprios (40). Ingerindo cada vez mais os seus próprios resultados sintéticos, repletos de fantasmagoria e alucinações, a par do achatamento generalizado do conhecimento, o resultado será uma espécie de degradação estrutural. “A mais recente rutura metabólica entre a IA e os humanos”, escreve Crawford, “ameaça múltiplas formas de colapso em cascata: colapso moral, colapso financeiro, colapso ecológico e, dependendo de em quem se acredita, colapso cognitivo” (41).

As ruturas na relação humana com a natureza, na sociedade moderna, são manifestações da lógica alienada e destrutiva da acumulação de capital e da crise. A Meta, a Amazon, a Microsoft, a Alphabet (Google) e a Tesla, em conjunto, investiram 561 mil milhões de dólares em capital para inteligência artificial entre 2023 e 2025, gerando receitas, e não lucros, com estes investimentos de 35 mil milhões de dólares. A bolha da IA ​​é sustentada pela dívida e pela incessante valorização dos ativos destas empresas, à medida que os investidores procuram participar nesta moderna corrida ao ouro — embora o valor de mercado de todas elas tenha caído recentemente. Referindo-se às dívidas contraídas pelos hiperescaladores na sua corrida para construir centros de dados, a Bloomberg afirma que estas assumem a forma de "títulos de primeira linha, títulos de alto risco, crédito privado e complexos conjuntos de empréstimos garantidos por ativos", totalizando 200 mil milhões de dólares ou mais. A aceleração da IA ​​é parte integrante do próprio capital monopolista financeiro, que espera, caso ocorra um colapso, ser resgatado por Washington numa 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, implementando-a em inúmeras aplicações. 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 multimilionários da alta tecnologia de Silicon Valley, como Musk, Thiel e Ellison, representando ameaças a todo o sistema político. O anúncio da iniciativa Stargate da administração Trump, no seu primeiro dia completo no cargo, no seu segundo mandato, que visa investir 500 mil milhões de dólares em centros de dados, foi concebido para impulsionar a Oracle e a OpenAI (desenvolvedora do ChatGPT), lideradas por Ellison e Sam Altman, respetivamente, ambos grandes contribuintes para os interesses políticos do MAGA de Trump. Alguns comentadores interpretaram estes desenvolvimentos como indicadores de um cartel estatal emergente, que se estende dos media à IA e à tecnologia “nuvem”, dominando tanto as comunicações como a economia — ao mesmo tempo que promove um regime político ditatorial (43).

O “Intelecto Geral” de Marx e o Socialismo

Se a IA é mais do que uma mera tecnologia que marca uma época, e deve ser entendida, como diz Crawford, como um “registo de poder”, então a única resposta viável é exercer um genuíno poder social sobre o seu desenvolvimento, enraizado na democracia substantiva. As potenciais ramificações da IA ​​​​apontam para aquilo a que István Mészáros chamou “a necessidade de controlo social”, um controlo social que precisa de ser exercido para evitar uma tendência para o extermínio ecológico, militar e social. Aqui, não só as forças produtivas devem ser questionadas, mas, sobretudo, as relações sociais de produção (44).

No 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 através da automatização 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 deste intelecto geral como propriedade do capitalista significava que seria utilizado para um único fim: a acumulação de capital, beneficiando poucos. A incorporação do intelecto geral no capital era, para Marx, uma contradição mortal para o próprio capital. Qualquer tentativa por parte dos capitalistas de utilizar o intelecto geral em benefício dos 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 subtilmente a uma canção macabra e obscena sobre veneno dado a um rato de adega, fazendo-o agir “como se o seu corpo estivesse possuído pelo amor”, culminando na sua morte — simbolizando o trabalho vivo transformado em trabalho morto: um mero “corpo animado”, incapaz de criar valor de trabalho diretamente. Isto poderia ser visto como uma representação, na 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 automatização, explicou Marx no seu tempo, contradiz a necessidade incessante do capital de expandir o tempo de trabalho excedente. O sistema procura, assim, promover, através da automatização — com base na alavancagem proporcionada por um crescente exército industrial de reserva — o aumento da degradação e da dependência material do trabalho, obrigando “o trabalhador a trabalhar mais tempo 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 controlo social e planeamento implica colocar as relações sociais gerais no comando, ao mesmo tempo que se põe fim ao domínio do capital monopolista-financeiro.

Alguns sinais do que é possível já se prenunciam na China atual. A China rivaliza com os E.U.A. no desenvolvimento da IA. O modelo de IA de código aberto DeepSeek, da China, é mais eficiente em termos energéticos e de custos do que os chatbots americanos. Enquanto as Grandes Casas da IA nos E.U.A. competem por uma “superinteligência” como que divina, através de grandes modelos de linguagem, o “socialismo com características chinesas” de Pequim tem concentrado a sua tecnologia de aprendizagem automática — não sem as suas próprias contradições — mais diretamente na indústria transformadora, na logística, na energia, nas finanças e serviços públicos. Os fabricantes de automóveis utilizam robôs com a mínima intervenção humana. As ferramentas de IA são amplamente utilizadas em hospitais, onde é empregue uma “IA mais simples e 'estreita'”, concebida para tarefas específicas. Na China, a IA está integrada principalmente na indústria transformadora, e não numa economia desenvolvida de serviços como nos E. U.A. atualmente. Naturalmente, o uso intensivo de robôs na indústria transformadora chinesa leva à substituição de mão-de-obra. As bases de dados na China, bem como nos E.U.A. e noutros países, utilizam vastos recursos e dependem da mineração de lítio, cobalto e metais de terras raras. Tal como nos E.U.A., a modernização militar contemporânea da China baseia-se na IA. Contudo, os controlos regulamentares sobre a IA, sob o “socialismo com características chinesas”, oferecem esperança de uma abordagem social mais racional de todo o fenómeno.

De facto, o que mais diferencia a China dos E.U.A. e do Ocidente em geral, no que respeita à IA, é a sua liderança na governação da IA, que enfatiza que a aprendizagem automática deve ser subordinada a um caminho de desenvolvimento “centrado nas pessoas” e ao bem-estar da população. Pequim introduziu regras específicas para as tecnologias de síntese profunda (conhecidas como deepfakes) e para a IA generativa. Todos os deepfakes requerem rotulagem ou marca de água visíveis para garantir transparência, precisão e fiabilidade. Qualquer empresa que deseje oferecer IA generativa necessita de registar os seus algoritmos na Administração do Ciberespaço da China, o principal organismo regulador. Todo o grande conjunto de dados que os programadores desejam incluir nos seus modelos de IA deve ser amostrado aleatoriamente para verificar a presença de conteúdo discriminatório e antissocial. As regulamentações são expressamente concebidas para proteger os indivíduos que possuem direitos definidos à “imagem, reputação, honra, privacidade e informação pessoal”. A maioria das regulamentações aplica-se a grandes modelos de linguagem oferecidos ao público, enquanto as regulamentações são menos rigorosas para a aprendizagem automática dentro da indústria, com o objetivo de apoiar a inovação. Contudo, o carácter social da abordagem chinesa, embora claramente insuficiente e suscitador, ele próprio, de algumas questões complexas, contrasta favoravelmente com o desenvolvimento mais privatizado e predatório da tecnologia nos E.U.A., onde regulamentações federais significativas são notoriamente ausentes (49).

De forma não surpreendente, a China também lidera a promoção da governação global da IA, com a sua Iniciativa de Governação Global da IA, lançada em outubro de 2023, e a sua Declaração de Xangai sobre a Governação Global da IA, ​​na Conferência Mundial da IA ​​em 2024. Nestas iniciativas globais, Pequim insiste numa “abordagem centrada nas pessoas” como uma “tarefa comum” em relação à regulamentação da IA ​​para lidar com os “riscos imprevisíveis e desafios complexos” destas tecnologias, que são frequentemente utilizadas “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 pôr em risco a soberania de outros Estados”. Entre os perigos especificados estão os “monopólios tecnológicos e medidas coercivas unilaterais”; preconceitos relacionados com a discriminação de “etnias, crenças, nacionalidades, géneros, etc.”; a aceleração dos danos ambientais; e o bloqueio da disseminação da tecnologia de aprendizagem automática em todo o Sul Global, inibindo assim o desenvolvimento sustentável global. A China insiste que o objetivo deve ser o desenvolvimento humano e a utilização destas tecnologias em áreas como “saúde, educação, transportes, agricultura, indústria, cultura e ecologia”. Os efeitos negativos da IA ​​no emprego devem ser cuidadosamente monitorizados e “mitigados”. Todos os países são convidados a participar, de acordo com as suas próprias necessidades nacionais, no estabelecimento de “um sistema de testes e de avaliação baseado nos níveis de risco da IA ​​e de um sistema de revisão ética científico-técnico”. Nas palavras de Xi Jinping, é necessário “garantir que a IA serve o bem comum e beneficia todos, e que não é um brinquedo dos países ricos e dos indivíduos abastados” (50).

Diversas lutas relacionadas com a IA estão a surgir em todo o mundo. Uma exigência notável que tem vindo a ser promovida é a de “fazer uma pausa” no desenvolvimento da IA até que os perigos associados ao seu avanço possam ser identificados, para que uma regulamentação racional possa desempenhar um papel no seu desenvolvimento (51). No entanto, o governo federal dos E.U.A., sob a administração Trump, não só tenta não regular a IA, como também combate ativamente os estados e municípios de todo o país que tentam introduzir regulamentos sobre a IA (52). O cartel da IA, que pode agora ser visto como abrangendo os hiperescaladores da alta tecnologia, apoiados pelo sector monopolista financeiro e pelo sector energético, bem como pelo Estado, está atualmente em total controlo. 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 para o socialismo.

As Grandes Casas da IA estão divididas entre si e não se conseguem sustentar. A sua própria existência depende de um aparelho de Estado (e cultural) capitalista de classe cada vez mais centralizado, coercivo e corrupto, constituindo uma lógica geral que — se lhe for permitido continuar — será nada menos do que catastrófica. Para que a humanidade floresça, as forças e as relações de produção devem ser revolucionadas em conjunto, a par do desenvolvimento das capacidades humanas, criando um mundo de desenvolvimento humano sustentável. Isto exige 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 adequadas à sua natureza humana” (53).

(*) John Bellamy Foster (n. 1953) é um destacado académico e intelectual público marxista norte-americano. Nascido em Seattle, estudou no Canadá, estabelecendo-se depois como professor de Sociologia na Universidade de Oregon (E.U.A.). Discípulo de Paul Sweezy e continuador da escola de pensamento crítico por este fundada (com Paul Baran e Harry Magdoff), é o atual diretor da revista marxista nova-iorquina Monthly Review. Tem publicado numerosos livros sobre a crise ecológica e sua interseção com a economia política do capitalismo, o que lhe garantiu um lugar de proeminência no ecossocialismo contemporâneo. Entre as suas obras publicadas em volume merecem destaque: The Theory of Monopoly Capitalism: An Elaboration of Marxian Political Economy (1986); The Vulnerable Planet: A Short Economic History of the Environment (1994), Marx’s Ecology: Materialism and Nature (2000), Ecology Against Capitalism (2002), The Ecological Revolution: Making Peace with the Planet (2009), The Ecological Rift: Capitalism's War on the Earth, com Brett Clark e Richard York (2010), What Every Environmentalist Needs To Know about Capitalism: A Citizen's Guide to Capitalism and the Environment, com Fred Magdoff (2011), The Endless Crisis, com R. W. McChesney (2012), The Theory of Monopoly Capitalism (2014), Trump in the White House: Tragedy and Farce (2017), The Return of Nature: Socialism and Ecology (2020), Capitalism in the Anthropocene: Ecological Ruin or Ecological Revolution (2022), The Dialectics of Ecology: Socialism and Nature (2024) e Breaking the Bonds of Fate: Epicurus and Marx (2025). O presente artigo foi publicado no Vol. 78, n.º 1 (maio de 2026) da revista Monthly Review. Todos os direitos reservados. A tradução é da responsabilidade de Ângelo Novo.

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NOTAS:

(1) Paul Gruenwald e Satyam Panday, “How Data Centres and AI Are Becoming a New Engine of Growth,” World Economic Forum, December 17, 2025. Ver também Nick Licthenberg, “Without Data Centers GDP Growth was 0.1% in the First Half of 2025, Harvard Economist Says,” Fortune, October 7, 2025.

(2) Kate Crawford, Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence (New Haven: Yale University Press, 2021), p. 20.

(3) Matt Day e Annie Bang, “Big Tech to Spend $650 Billion This Year as AI Race Intensifies,” Bloomberg, February 5, 2026; Martin Hart-Landsberg, “AI and the Economy: A Losing Bet for Working People,” Reports from the Economic Front, February 16, 2026.

(4) Paul A. Baran e Paul M. Sweezy, Monopoly Capital (New York: Monthly Review Press, 1966), pp. 220–21.

(5) John Maynard Keynes, The General Theory of Employment Interest and Money (London: Macmillan, 1936), 161–62; Karl Marx, Capital, vol. 1 (London: Penguin, 1976), p. 780.

(6) Paul Krugman, “The Economics of Technological Change”, Substack, March 1, 2026; Forbes World Billionaire’s List, 2026 .

(7) Matt Seybold, “The Ellisons are Beta-Testing Big Brother”, American Vandal, October 10, 2025.

(8) Bernie Sanders, The Big Tech Oligarchs War Against Worker: AI and Automation Could Destroy Nearly 100 Million U.S. Jobs in a Decade, Ranking Member Minority Staff Report, Health, Education, Labor and Pensions Committee, October 6, 2025.

(9) Melissa Heikkilä, “Mustafa Syleyman Plots AI ‘Self-Sufficiency’ as Microsoft Loosens OpenAI Ties”, Financial Times, February 12, 2026.

(10) Para uma análise crítica do determinismo tecnológico, ver 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 (London: Penguin, 1983), 706; Marx, Capital, vol. 1, pp. 279–80; John Bellamy Foster, “Braverman, Monopoly Capital, and AI: The Collective Worker and the Reunification of Labor”, Monthly Review 76, n.º 7 (December 2024): pp. 1–13; Matteo Pasquinelli, The Eye of the Master: A Social History of Artificial Intelligence (London: Verso, 2023).

(12) John Bellamy Foster, Breaking the Bonds of Fate: Epicurus and Marx (New York: Monthly Review Press, 2025), p. 17. Embora dependa “de nós”, a luta social, ainda que exija ação, não pode ser apresentada em termos voluntaristas. Em vez disso, deve ser concebida em termos daquilo a que Roy Bhaskar chamou o “modelo transformador da atividade social”, que sintetiza a essência do conceito de mudança histórica de Marx. Roy Bhaskar, Reclaiming Reality (London: Routledge, 2011), pp. 74–81; Karl Marx, The Eighteenth Brumaire of Louis Bonaparte (New York: International Publishers, 1963), p. 15.

(13) Kate Crawford, “Eating the Future: The Metabolic Logic of AI Slop”, e-flux Architecture, September 2025.

(14) Kate Crawford, Atlas of AI; Kate Crawford e Vladen Joler, “Anatomy of an AI System”, 2018; Kate Crawford, “Calculating Empires”,  Knowing Machines, November 23, 2023; Kate Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, gravado em 12 de novembro de 2025; Crawford, “Eating the Future.”

(15) O termo “fetichismo” é aqui utilizado no sentido da teoria do fetichismo da mercadoria de Marx. Ver Marx, O Capital, vol. 1, pp. 163–77. Sobre o determinismo encantado, ver Crawford, Atlas of AI, pp. 213–15.

(16) Crawford, Atlas of AI, p. 8.

(17) Tung-Hui Hu, A Prehistory of the Cloud (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2015), p. 147.

(18) Crawford, Atlas of AI, pp. 18–19. Sobre a rutura metabólica, ver John Bellamy Foster, Marx’s Ecology (New York: Monthly Review Press, 2000), pp. 141–77; John Bellamy Foster e Brett Clark, The Robbery of Nature (New York: Monthly Review Press, 2020), pp. 12–34.

(19) Crawford, Atlas of AI, pp. 213–15; Alexander Campolo e Kate Crawford, “Enchanted Determinism: Power with Responsibility in Artificial Intelligence,” Engaging Science, Technology, and Society 6 (2020): p. 2.

(20) Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires,” 27:07.

(21) “World Water Day: The Water Impacts of Lithium Extraction”, Wetlands International Europe, March 22, 2023; Terry Gross, “How ‘Modern-Day Slavery’ in the Congo Powers the Rechargeable Battery Economy”, NPR, February 1, 2023.

(22) Crawford e Joler, “Anatomy of an AI System,” Section XI.

(23) Billy Perrigo, “Exclusive: OpenAI Used Kenyan Workers on Less than $2 an Hour to Make ChatGPT Less Toxic”, Time, January 18, 2023; Chinmayi Arun, “Transnational AI and Corporate Imperialism,” Carnegie Endowment of International Peace, October 8, 2024.

(24) Crawford, Atlas of AI, pp. 64–68; Lawrence F. Katz and 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, September 2016: 7; Hu, Prehistory of the Cloud, p. 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, n.º 5 (September–October 2025): pp. 645–57.

(25) “Desde a obra Vigiar e Punir de Michel Foucault, tornou-se comum considerar a prisão como o ponto de origem da sociedade de vigilância atual, tendo como precursor Bentham, o mais velho. Na verdade, a prisão panótica deve as suas origens ao trabalho de Bentham, o mais novo, no contexto das primeiras instalações industriais. O panótico surgiu como um mecanismo para o ambiente de trabalho muito antes de ser concebido para as prisões.” (Crawford, Atlas of AI, p. 61).

(26) Crawford, Atlas of AI, pp. 59–62, 72; E. P. Thompson, “Time, Work-Discipline, and Industrial Capitalism,” Past and Present, n.º 38 (December 1967): pp. 56–97; Harry Braverman, Labor and Monopoly Capital (New York: Monthly Review Press, 1998).

(27) Crawford, Atlas of AI, p. 74; Karl Marx e Frederick Engels, Collected Works (New York: International Publishers, 1975), vol. 6, p. 127; Marx, Capital, vol. 1, pp. 1034–38; István Mészáros, The Challenge and Burden of Historical Time (New York: Monthly Review Press. 2008), pp. 43–49; Ian Angus, Facing the Anthropocene (New York: Monthly Review Press, 2016), pp. 111–25.

(28) Crawford, “Eating the Future”; Crawford, Atlas of AI, p. 95.

(29) Crawford, Atlas of AI, p. 119.

(30) Sobre os trabalhadores em multidão (“crowdworkers”), ver Crawford, Atlas of AI, pp. 63–64.

(31) Crawford, Atlas of AI, pp. 123–36, 145–46.

(32) Crawford, Atlas of AI, pp. 193–99; Peter Waldman, Lizette Chapman e Jordan Robertson, “Palantir Knows Everything About You”, Bloomberg, April 19, 2018.

(33) Hu, Prehistory of the Cloud, p. 115; Crawford, Atlas of AI, p. 202.

(34) Crawford, Atlas of AI, pp. 189–92; Ed Pilkington, “US Military Reportedly Used Claude in Iran Strikes Despite Trump’s Ban”, The Guardian, March 1, 2026; Gary Wilson, “Anthropic Is Already at War”, Struggle / La Lucha, March 5, 2026.

(35) Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empire,” 5:40–18:17; Crawford “Eating the Future”; Clive Hamilton and Jacques Grinevald, “Was the Anthropocene Anticipated?,” Anthropocene Review 2, no. 1 (2015): 67.

(36) Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empire,” 13:18, Crawford, “Eating the Future.”

(37) Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires, 37:40–39:46; Crawford, “Eating the Future.”

(38) Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires,” 28:08–29:20; Peter Landers, “Artificial Intelligence’s ‘Insatiable’ Energy Needs Not Sustainable, Arm CEO Says”, Wall Street Journal, April 9, 2024.

(39) Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires,” 31:16–32:37; John Bellamy Foster, Brett Clark e Richard York, The Ecological Rift (New York: Monthly Review Press, 2010), pp. 169–82; William Stanley Jevons, The Coal Question (London: Macmillan, 1865), pp. 102–16.

(40) Ovid, Metamorphoses, trans. Charles Martin (New York: Norton, 2004), 298; Richard Seaford, Ancient Greece and Global Warming, Classical Association Presidential Address (London: Classical Association, 2009), p. 6; John Bellamy Foster, prefácio a Fred Magdoff e Chris Williams, Creating an Ecological Society (New York: Monthly Review Press, 2017), pp. 7–9.

(41) Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires,” 40:11.

(42) Matt Day e Amy Bang, “Big Tech to Spend $650 Billion This Year as AI Race Intensifies”, Bloomberg, February 6, 2026; Hart-Landsberg, “AI and the Economy.”

(43) Frank Vogl, “Trump’s Return to the Robber Baron Age”, Globalist, October 13, 2025.

(44) István Mészáros, The Necessity of Social Control (New York: Monthly Review Press, 2015), pp. 23–51.

(45) Marx, Grundrisse, p. 706; Marx, Capital, vol. 1, pp. 464–69, 544–45; Michael Heinrich, “The ‘Fragment on Machines’: A Marxian Misconception in the Grundrisse and Its Overcoming in Capital,” in Marx’s Laboratory: Critical Interpretations of the ‘Grundrisse,’ Riccardo Bellofiore, Guido Starosta e Peter D. Thomas, eds. (Chicago: Haymarket, 2013), pp. 197–212; John Bellamy Foster, “Braverman, Monopoly Capital, and AI”, Monthly Review 76, n.º 7 (December 2024): pp. 1–13. Ver também Te Li, “From Classic Labor to the Labor of the ‘General Intellect’: The Impact of the Digital Intelligence Era on Socialist Labor Theory”, Monthly Review 77, n.º 11 (April 2026): pp. 46–62.

(46) Marx, Grundrisse, p. 704; Marx, Capital, vol. 1, p. 302; Johann Wolfgang von Goethe, Collected Works, vol. 2, Faust, Partes I and II, ed. e trad. Stuart Atkins (Princeton: Princeton University Press), p. 54; Sami Khatib, “The Drive of Capital: Of Monsters, Vampires, and Zombies,” Coils of the Serpent 8 (2021): pp. 101–13.

(47) Marx, Grundrisse, pp. 708–9; Marx, Capital, vol. 1, p. 799.

(48) Marx, Capital, vol. 1, pp. 544–45.

(49) Vanessa Bates Ramirez, “The U.S. and China Are Pursuing Different AI Futures” IEEE Spectrum, February 19, 2026; “AI Watch: Global Regulatory Tracker—China”, White and Case, September 22, 2025.

(50) Ministry of Foreign Affairs, People’s Republic of China, “Global AI Governance Initiative,” October 20, 2023; Ministry of Foreign Affairs, People’s Republic of China, “Full Text: Shanghai Declaration on Global AI Governance”, July 4, 2024; Xi Jinping, The Governance of China, vol. 5 (Beijing: Foreign Languages Press, 2025), p. 553.

(51) Darko Suvin, “I Am Afraid of AI: A Politico-Epistemological Exasperation”, Historical Materialism (blog), 2026; Anna Gordon, “Why Protestors Around the World Are Demanding a Pause on AI Development”, Time, May 13, 2024; Anthony Elmo, “Data Center Moratorium Bills Are Spreading in 2026”, Good Jobs First, February 19, 2026.

(52) The White House, “Ensuring a National Policy Framework for Artificial Intelligence” Executive Order, December 11, 2025.

(53) Karl Marx, Capital, vol. 3 (London: Penguin, 1981), p. 959.