Após anos de juros baixos, a próxima década está fadada a taxas mais elevadas – ou pelo menos sem quedas tão abruptas quanto aquelas que vieram após a crise financeira de 2008.

Esse cenário, juntamente com o aumento do risco geopolítico em tempos de guerras na Ucrânia e em Israel, e maior protecionismo, revertendo o cenário de globalização, mostra uma ruptura em relação ao ‘superciclo’ de crescimento econômico que se viu ao longo dos últimos 35 anos.

Ainda assim, o avanço da inteligência artificial e da descarbonização devem pavimentar o caminho para um novo tipo de superciclo ao longo das próximas décadas. Essa é a tese de Peter Oppenheimer, estrategista-chefe do Goldman Sachs para mercados globais e pesquisador dos longos ciclos econômicos. 

O tema é objeto de seu segundo livro, "Any Happy Returns", que desenha os impactos e as lições dos últimos superciclos para o mercado financeiro. A obra se segue a “The Long Buy”, dedicada a estudar esses ciclos e os fatores que os afetam.

“A abordagem de dividir ciclos em longos períodos sugere que, enquanto podem existir flutuações de curto prazo em economias e mercados financeiros, há também tendências de longo prazo que podem ser levadas por grandes inovações e que trazem desdobramentos em aspectos sociais e políticos”, diz Oppenheimer.

O ciclo anterior, chamado de "Moderno", de 1982 a 2020, é um marco em relação a todos os que vieram antes dele, por ser extremamente longo e caracterizado por baixa volatilidade macroeconômica, além de um custo de capital em queda. Essa fase acabou, na visão do autor.

Ele resume as diferenças em relação à 'era' anterior em oito fatores: aumento no custo de capital; queda no crescimento populacional; mudanças de globalização para a regionalização; aumento no custo de trabalho e de commodities; maiores gastos do governo; aumento de gastos em infraestrutura; envelhecimento da população de países desenvolvidos; e aumento de tensões geopolíticas.

"Acredito que as próximas décadas podem ser mais similares a algo que vimos no fim do século 19”, disse o economista em entrevista à CNBC, fazendo alusão aos efeitos mais intensos da revolução industrial.

No centro da sua tese estão os avanços de produtividade que devem acontecer na economia por conta da revolução a ser causada pela IA. Além disso, com os avanços tecnológicos, será necessário investir cada vez mais em energia. Em um mundo dominado por preocupações com o clima, cada vez mais economias devem se reestruturar e modernizar, de olho em garantir o atendimento da demanda com energia verde.

"As mudanças no mercado de trabalho e no de energia vão criar vencedores e perdedores. Assim como nos anos 1970, altos custos de trabalho e de commodities devem gerar mais investimentos de companhias para se tornarem mais eficientes", diz o autor. "Uma transição bem-sucedida para um mundo net zero geraria não apenas benefícios de saúde, mas abriria as portas para o custo de consumo de energia ficar próximo de zero".

No livro, o autor cita dados da Comissão de Transição Energética, think tank internacional. A projeção da firma é que o investimento de capital necessário para atingir emissões net-zero globalmente seria de US$ 3,5 trilhões entre 2020 e 2050, três vezes mais do que é gasto hoje, em torno de US$ 1 trilhão. A Comissão estima que 70% disso é exigido para geração de energia de baixo carbono, transição energética e distribuição. 

Junto a essas tendências que surgem a partir de um mundo com novas necessidades, o autor também aponta oportunidades do "velho mundo" que devem ficar em alta no novo ciclo econômico. A principal delas está em infraestrutura, tendo em vista tanto o aumento de gastos com Defesa quanto com novas fontes de energia. "Nada disso poderá ser feito com o desenvolvimento de apps ou software. Será necessário investir em infraestrutura", diz o autor.

Olhando para o mercado financeiro, Oppenheimer afirma que já há oportunidades a serem capturadas. Segundo ele, as companhias de tecnologia voltadas para atender o mercado de IA, direta ou indiretamente, ainda estão baratas.

Hoje, as sete maiores empresas de tecnologia no S&P 500 relacionadas a IA têm um uma relação de preço e lucro média de 25. Na bolha pontocom, do fim dos anos 1990, esse indicador era de 52, para as maiores companhias de tecnologia da época. Na bolha Nifty Fifty – quando um grupo de grandes companhias como Xerox, Polaroid e IBM tiveram retornos acima da média e se beneficiaram da crença de que eles poderiam ser mantidos no longo prazo –, esse indicador era de mais de 34..

“Um ponto muito relevante em relação à bolha das ponto-com é que as líderes em IA já são rentáveis”, aponta Oppenheimer.