Groenlândia vs África: Uma Ilusão Cartográfica

Se você já olhou para um mapa-múndi e pensou “Como a Groenlândia pode ser do tamanho da África?”, então já percebeu que algo está errado.

Mapa-mundi na Projeção de Mercator.
A projeção de Mercator preserva os ângulos (úteis para navegação), mas distorce bastante a área, especialmente perto dos polos, fazendo com que a Groenlândia pareça muito maior em relação à África do que realmente é. Imagem: Wikimedia Commons

A Groenlândia não é comparável à África em tamanho, nem de longe. A África é cerca de 14 vezes maior. Ainda assim, por séculos, o mapa-múndi mais difundido sugeriu o contrário. Isso não é coincidência, erro ou simples curiosidade. É o resultado de uma projeção cartográfica específica, a chamada projeção de Mercator, e suas consequências vão muito além da cartografia.

A Impossível Tarefa de Fazer Mapas

A Terra é (aproximadamente) uma esfera. Mapas são planos. Transformar uma coisa na outra é matematicamente impossível sem distorção. Toda projeção cartográfica precisa escolher o que preservar e o que sacrificar.

Trajetória de rumo constante.
Trajetória de rumo constante, chamada linha de rumo. Imagem: Wikimedia Commons

A projeção de Mercator, apresentada em 1569 por Gerardus Mercator, fez uma escolha muito clara: preservar ângulos e direções. Para navegadores em mar aberto, isso foi revolucionário. Uma linha reta em um mapa de Mercator corresponde a um rumo constante na bússola. Na era das grandes navegações, isso salvou vidas. Mas preservar direções tem um custo.

O Custo: Distorção de Área em Grande Escala

Para manter os ângulos corretos, a projeção de Mercator estica o espaço verticalmente à medida que nos afastamos do equador. Quanto maior a latitude, maior a distorção. Nos polos, essa distorção se torna infinita, e por isso eles nunca aparecem nos mapas de Mercator “verdadeiros”, originais.

Isso significa que as regiões próximas ao equador são representadas de forma relativamente fiel. Mas regiões de altas latitudes são enormemente ampliadas.

Groenlândia, Europa do Norte, Rússia, Canadá, tudo cresce desproporcionalmente. África, América do Sul, Sudeste Asiático – onde vive a maior parte da humanidade – ficam visualmente comprimidos. A matemática é neutra. O efeito, não.

Groenlândia vs. África: Uma Mentira Visual que Aprendemos Cedo

Vejamos os números:

Em mapas de Mercator, elas parecem comparáveis. Na realidade, a África poderia conter a Groenlândia mais de uma dúzia de vezes.

Quando crianças e jovens crescem vendo a África representada como “pequena” e a Europa como “grande”, é plausível que eles internalizem uma noção distorcida do tamanho relativo das nações no cenário global muito antes de aprenderem geopolítica, economia ou história. Mapas treinam silenciosamente a intuição, e a intuição orienta o julgamento.

Poder, Percepção e Imaginação Política

É aqui que a cartografia se torna política. Quando a África é sistematicamente mostrada como pequena, isso convida, ainda que de forma sutil, ao desprezo. Um continente que parece reduzido no papel é mais fácil de imaginar como marginal, subdesenvolvido ou dispensável. Quando a Groenlândia aparece gigantesca, vazia, branca, dominante, ela desperta fantasias estratégicas, disputas por recursos e até ideias de conquista. Isso não acontece porque mapas causam imperialismo ou conflitos. Acontece porque eles moldam o cenário mental no qual decisões políticas são tomadas.

Líderes mal informados não começam com más intenções; começam com intuições equivocadas. Se a imagem mental do mundo exagera o tamanho e a centralidade do Norte Global e minimiza o Sul Global, decisões sobre intervenção, negligência, extração ou “interesse estratégico” já nascem enviesadas, antes mesmo da leitura do primeiro relatório de inteligência.

Ninguém em 1569 criou a projeção de Mercator para servir ao poder colonial. Mas continuar a colocá-la no centro da educação, da mídia e das instituições hoje já não é mais inocente.

Distorção como Amplificador

É importante ser claro: a projeção de Mercator não é a raiz dos conflitos humanos. Mas ela atua como um amplificador de equívocos. Ela reforça uma hierarquia visual: o que é grande parece importante; o que é pequeno parece descartável; o que está na periferia se torna ignorável.

Ao longo dos séculos, essa hierarquia coincidiu de forma desconfortável com a história da colonização, da exploração e das desigualdades globais. Quando combinada com ignorância, nacionalismo ou ambição, a geografia distorcida se torna mais um fator que normaliza o tratamento desigual de povos e territórios. Por certo mapas não determinam políticas, mas fazem certas políticas parecerem mais “naturais” do que outras.

Destronar Mercator

No mundo contemporâneo, a justificativa original da projeção de Mercator praticamente desapareceu. Não navegamos mais traçando rumos em mapas pendurados na parede; GPS e sistemas digitais substituíram cartas náuticas; Hoje, precisamos mais de noções corretas de escala, população e equilíbrio global do que de linhas de rumo.

Mapa-mundi em projeção de áreas equivalente.
As projeções de áreas equivalentes (como Equal-Earth, Gall-Peters ou Lambert) preservam os tamanhos relativos reais dos continentes, representando, assim, a área muito maior da África de forma mais adequada. Ainda assim, distorcem as direções leste-oeste, mas grande parte dessa distorção é transferida para os oceanos, onde há poucas ou nenhuma massa de terra. Imagem: Wikimedia Commons

Existem muitas alternativas; projeções de área equivalente ou de compromisso, que oferecem uma visão muito mais honesta do planeta. Nenhuma é perfeita. Mas várias são menos enganosas. Manter Mercator como o mapa-padrão apenas reflete um hábito cultural; não é uma necessidade técnica.

Convite a Uma Visão Mais Honesta

Adotar projeções mais realistas não vai resolver a injustiça global nem acabar com guerras. Mas elimina uma distorção persistente na forma como imaginamos o planeta e nosso lugar nele. Não precisamos de mapas que privilegiem conveniências do século XVI. Precisamos de mapas que reflitam o mundo como ele realmente é: vasto, desigual, interconectado e compartilhado.

A projeção de Mercator cumpriu seu papel. O mundo mudou. Apegarmo-nos a ela hoje não preserva a tradição; preserva, sim, a distorção. Se queremos menos ilusões sobre poder, tamanho e importância, devemos começar corrigindo a imagem na parede. Mapas moldam mentes e mentes, cedo ou tarde, moldam a história.

O Preço da Fama: por que ser um cantor famoso pode encurtar sua vida

Além de hacker medíocre e cientista da computação de meia pataca, eu também acumulo a função de (aclamado) cantor de churrascaria em um pedaço desse mundão Cerrado que é o interior de São Paulo.

Elvis cantando em pé de olhos fechados, com a guitarra pendendo do pescoço
O grande Elvis, falecido precocemente aos 40 anos- Imagem: Wikimedia

Assim, eu não poderia deixar de trazer para meu blog de ciência e tecnologia minha revisão pessoal deste espetacular estudo, talvez o primeiro a enfocar a vida dessas “charadas embrulhadas em mistérios dentro de um enigma” que são os cantores. Trago sentimentos agridoces, contudo, por razões que exponho no Apêndice [aos Mileniais indico que o Apêndice vem no final do texto]. Vamos a ela.


Na era das redes sociais e da cultura das celebridades 24 horas por dia, 7 dias por semana, a fama é frequentemente retratada como um objetivo final; um passaporte para riqueza, influência e adulação. Mas um novo estudo publicado no Journal of Epidemiology & Community Health sugere que a fama pode ter um custo biológico oculto: um risco elevado de morte prematura para aqueles que a alcançam.

Em vez de ser apenas uma observação curiosa sobre a mitologia do rock and roll, esta pesquisa fornece evidências rigorosas que conectam o status de celebridade ao risco de mortalidade, mesmo quando comparado a pessoas com carreiras semelhantes.

A grande questão: a fama aumenta o risco de morte precoce?

Pesquisas anteriores mostraram que músicos famosos geralmente morrem mais jovens do que a população em geral. No entanto, esses estudos não conseguiram determinar se a fama era a culpada ou se o estilo de vida e as pressões de ser um músico profissional eram os verdadeiros responsáveis. Este novo estudo aborda essa lacuna comparando cantores famosos com cantores menos famosos, mas, crucialmente, com grupos pareados por fatores-chave como idade, sexo, nacionalidade, etnia, gênero musical e se eram artistas solo ou membros de bandas.

Ao isolar a fama de outras variáveis ​​profissionais e demográficas, os pesquisadores puderam explorar com mais segurança se a própria fama estava associada ao risco de mortalidade.

Desenho do estudo: uma abordagem caso-controle pareada

A base do estudo é seu desenho retrospectivo caso-controle pareado. Os pesquisadores examinaram um total de 648 cantores:

  • 324 cantores famosos selecionados da lista dos 2000 Maiores Artistas de Todos os Tempos.
  • 324 cantores menos famosos pareados, identificados por meio do Discogs e outros bancos de dados públicos de música.

O objetivo era garantir que ambos os grupos fossem o mais semelhantes possível, exceto por uma diferença fundamental: a conquista da fama. Ao fazer isso, o estudo minimiza variáveis ​​de confusão que poderiam distorcer os resultados, como diferenças de gênero musical ou histórico demográfico.

O status de fama foi determinado usando dados de paradas musicais e rankings publicados, e os cantores foram incluídos apenas se estivessem em atividade entre 1950 e 1990 – um período suficientemente longo para permitir dados robustos de mortalidade até o final de 2023.

Principais descobertas: a fama está ligada a maior risco de mortalidade

O resultado mais surpreendente é que cantores famosos apresentaram um risco de morte significativamente maior em comparação com seus pares menos conhecidos.

Cantores famosos apresentaram um risco de mortalidade 33% maior em comparação com cantores menos famosos com características semelhantes.

Em média, cantores famosos viveram cerca de 4,6 anos a menos – aproximadamente 75 anos contra 79 anos para cantores menos famosos.

Estatisticamente, esses achados foram confirmados usando curvas de sobrevivência de Kaplan-Meier e análise de regressão de Cox, ferramentas típicas em epidemiologia para avaliar desfechos de tempo até um determinado evento, como a morte.

Era realmente a fama ou algo mais?

Uma preocupação fundamental em estudos como este é a causalidade reversa – a ideia de que uma morte precoce poderia, por si só, tornar alguém mais famoso (como sempre foi sugerido em relação aos membros do chamado Clube dos 27). Os pesquisadores abordaram isso incluindo uma análise com variação temporal, que essencialmente examina a mortalidade antes e depois do início da fama, em vez de tratar a fama como uma característica estática. Mesmo neste modelo, a fama permaneceu significativamente associada ao aumento do risco de mortalidade, o que implica que o risco surge depois que a fama é alcançada, e não apenas porque músicos famosos morrem jovens.

Artistas solo enfrentam riscos ainda maiores

Outra descoberta intrigante foi que artistas solo tendem a apresentar maior risco de mortalidade do que cantores que fazem parte de bandas. Os autores sugerem que isso pode refletir os benefícios do apoio emocional ou social que acompanham a participação em um grupo, algo que artistas solo, que muitas vezes são o rosto de uma marca, podem não ter.

Tudo isso está em consonância com pesquisas mais amplas que mostram que a conexão social influencia os resultados de saúde, ou seja, pessoas com redes de apoio social mais fortes tendem a viver vidas mais longas e saudáveis.

Por que a fama pode ser prejudicial?

Os pesquisadores discutem uma série de mecanismos que podem explicar por que a fama contribui para o risco de mortalidade:

  • Estresse crônico devido ao escrutínio público: A atenção constante da mídia e a perda de privacidade podem alimentar a ansiedade e a depressão.
  • Pressão por desempenho: A expectativa de se manter relevante, fazer turnês incessantemente e produzir sucessos pode impor uma tensão psicológica severa.
  • Comportamentos prejudiciais de enfrentamento: O uso de substâncias (álcool, drogas) pode se tornar normalizado ou mais acessível em círculos de celebridades, aumentando os riscos à saúde.
  • Isolamento: Paradoxalmente, a fama pode isolar os indivíduos de seus sistemas de apoio habituais, como família e amigos de longa data.

É importante ressaltar que os pesquisadores observam que, embora músicos famosos geralmente tenham um status socioeconômico mais elevado, o que é tipicamente associado a uma vida mais longa, o impacto negativo da fama parece superar essa vantagem.

Limitações a serem consideradas

Nenhum estudo é perfeito. Os pesquisadores reconhecem diversas limitações:

As descobertas não são necessariamente generalizáveis ​​globalmente já que a amostra foca em cantores da Europa e da América do Norte; Não está claro se efeitos semelhantes seriam encontrados em outras áreas de fama, como cinema, esportes ou mídias sociais; Os dados foram baseados em registros públicos, que podem conter erros de medição no momento da morte ou na classificação.

O que este estudo significa

Esta pesquisa oferece um dos exames mais controlados até o momento sobre a fama como fator de risco para mortalidade precoce. Ela fornece evidências confiáveis ​​de que os holofotes podem ter um custo significativo, mesmo para aqueles com riqueza e sucesso profissional.

Se isso se traduzirá em estratégias práticas de saúde pública é uma questão em aberto, mas o estudo destaca a necessidade de maior apoio à saúde mental, recursos para gerenciamento do estresse e estruturas de apoio social para pessoas que se encontram repentinamente sob os holofotes.

Enfim

A fama pode trazer adoração, riqueza e influência, mas este estudo sugere que ela também vem acompanhada de pressões profundas que podem ter um impacto mensurável na saúde e na longevidade. Para quem busca o estrelato, é um lembrete de que o bem-estar importa e que o sucesso é mais saudável quando equilibrado com apoio e autocuidado.

Artigo original

Journal of Epidemiology & Community Health

https://jech.bmj.com/content/early/2025/11/30/jech-2025-224589


Apêndice

Voltando a falar sobre mim, ser um zero total em termos de fama significa que eu alcancei a invisibilidade epidemiológica perfeita. Sem coortes. Sem taxas de risco. Sem curva de Kaplan-Meier com meu nome. Meu status é tipo “elite dos sobreviventes!”

Não sou “menos famoso”, como coloca o estudo. Eu sou pré-famoso, pós-famoso, quase-famoso ou apenas não-famoso. E por não ser famoso, nem “menos famoso”, para este estudo não sou sequer um ponto de dados; sou um erro de arredondamento que nunca chegou à planilha. Ufa!

O estudo não pode me atingir. A revisão por pares não tem jurisdição na churrascaria.

As Blusinhas e o Futuro da Pesquisa de IA no Brasil

Como alguém que trabalha com desenvolvimento de IA com hardware próprio, posso afirmar que 2025 se tornou um ano crítico, especialmente para estudantes e jovens pesquisadores no Brasil.

Leões devorando blusinhas.
Normalmente uso imagens de autoria de artistas humanos. Para este post não pude resistir a usar IA. Veja o prompt que usei nas Notas, no final do artigo. Imagem: Grok.

A imposição do chamado “imposto das blusinhas”, que tributa em 50% qualquer importação acima de 50 dólares, não é apenas um desafio financeiro; é uma barreira ao aprendizado prático e à inovação tecnológica.

Como placas de processamento gráfico (mesmo modelos de entrada como a Nvidia RTX 3050) custam vários multiplos do limite de 50 dólares, torna-se subitamente muito difícil para um iniciante brasileiro treinar modelos de IA de maneira independente e consistente em seu próprio equipamento.

Sem Similar Nacional

Um ponto crucial é que não existe equivalente local para unidades de processamento gráfico (GPU’s). Diferentemente de CPUs ou outros componentes de menor complexidade, GPUs modernas de alto desempenho não são produzidas no Brasil (pouquíssimos países têm o privilégio). Isso significa que não há alternativas nacionais capazes de substituir as placas importadas: se você precisa treinar um modelo de visão computacional, processamento de linguagem natural ou IA generativa, não há hardware “made in Brazil” que ofereça desempenho similar. O preço de uma GPU, portanto, não é apenas uma questão de tributos: é uma consequência de dependência tecnológica e barreiras estruturais.

Impostos em Cascata

O preço de uma GPU no Brasil reflete muito mais do que seu valor de varejo. Além do imposto de importação, que pode atingir 60%, somam-se o ICMS estadual, taxas logísticas e custos de desembaraço. Na prática, uma RTX 3050, que nos Estados Unidos custa cerca de 249 dólares, chega a custar entre 4.500 e 5.500 reais no Brasil, enquanto modelos mais avançados como a RTX 3080 facilmente ultrapassam os 12 mil reais. Para colocar isso em perspectiva, considere um estudante médio, com renda mensal de 2.000 reais:

GPU Preço EUA (USD) Preço aproximado no Brasil (R$) Multiplicador de imposto Meses de salário
RTX 3050 249 4.500 – 5.500 ~4,5× 2,5 – 3
RTX 3060 Ti 399 5.500 – 6.500 ~3,5 – 4× 2,75 – 3,25
RTX 3070 499 6.000 – 7.500 ~3,5 – 4× 3 – 3,75
RTX 3080 699 9.000 – 12.000 ~4,5 – 6× 4,5 – 6
RTX 3090 1.499 15.000 – 18.000 ~10 – 12× 7,5 – 9

Notas sobre a tabela:

  • Os preços no Brasil incluem imposto de importação, ICMS e custos logísticos típicos de 2025.
  • O multiplicador de imposto mostra quanto mais caro fica o hardware em comparação com o preço original nos EUA.
  • A coluna de meses de salário mostra de forma tangível quanto tempo um estudante precisaria economizar para adquirir a GPU, considerando uma renda média de R$ 2.000 por mês.
  • Além da Nvidia, GPUs são também produzidas por AMD e Intel. Escolhi Nvidia por questões de representatividade (são as mais prevalentes) e experiência pessoal.

Mesmo a GPU de entrada exige meses de economia, tornando inviável para a maioria dos estudantes adquirir hardware adequado sem sacrificar outros custos essenciais, como componentes de PC, eletricidade ou materiais de estudo. O impacto não é apenas financeiro. Projetos de aprendizado de máquina profundos dependem de aceleração por GPU: treinar modelos em CPUs convencionais é dezenas de vezes mais lento (quando é possível), o que limita a experimentação e retarda a prototipagem de soluções práticas.

Os Aspirantes Sofrem

Placa de processamento gráfico RTX 3035
GPU de entrada RTX 3050 – Imagem MSI-Nvidia

O efeito se acumula no ecossistema. Jovens pesquisadores e empreendedores que poderiam desenvolver novas técnicas de IA, iniciar startups ou colaborar em laboratórios, e eventualmente gerar riquezas, encontram-se restritos a abordagens teóricas ou a serviços de nuvem, que têm custo recorrente e limitações de desempenho. Em termos de desenvolvimento de talento, isso significa que países com menos barreiras tributárias conseguem formar pesquisadores mais rapidamente, enquanto o Brasil corre o risco de ficar para trás, não por falta de capacidade técnica, mas por barreiras estruturais de acesso a hardware.

O “imposto das blusinhas” para certos bens de capital como as GPUs é, portanto, muito mais do que um mero aumento de preço. É uma formidável barreira à formação prática em tecnologia. Para um jovem cientista da computação, engenheiro, pesquisador ou empreendedor, a possibilidade de aprender de forma “hands-on”, de explorar modelos, testar arquiteturas e experimentar com dados reais é essencial. Sem acesso a GPUs próprias ou a soluções de nuvem viáveis, esse aprendizado é severamente comprometido.

Enfim

Se existe alguma diretiva governamental (o que realmente duvido) para estimular a formação de profissionais capazes de competir globalmente em modelos de linguagem, visão computacional e outras áreas de ponta, os formuladores da política tributária atual obviamente não devem ter recebido o memorando.

Cada estudante ou empreendedor que desiste de um projeto por não conseguir investir em hardware é uma perda não apenas individual, mas para todo o ecossistema de pesquisa e inovação do país.

Fontes

https://www.gov.br/receitafederal/pt-br/assuntos/aduana-e-comercio-exterior/manuais/remessas-postal-e-expressa/preciso-pagar-impostos-nas-compras-internacionais/quanto-pagarei-de-imposto

Clique para acessar o Clipping_ANFIP_01.04.2025.pdf

https://www.hardware.com.br/noticias/tributacao-ate-100/


Notas

  1. Existem mecanismos legais de isenção/redução de impostos para importação de hardware/informática no Brasil — via regimes específicos como Ex-Tarfário ou isenções setoriais (telecom/ informática / data centers). Porém, essas isenções normalmente não se aplicam a pessoas físicas importando GPUs para uso pessoal.
  2. Prompt usado para gerar a imagem: Por favor gere uma imagem para ilustrar uma postagem de blog sobre o Imposto de Importação brasileiro apelidado de “Imposto das Blusinhas”. Use o símbolo popular da Receita Federal, um leão voraz.

Os Agentes de IA Estão Fragmentando o Setor Financeiro

Durante décadas, os bancos e as grandes instituições financeiras serviram como a espinha dorsal dos nossos sistemas econômicos. Seus serviços eram essenciais, sua expertise exclusiva e sua infraestrutura incomparável.

Uma pessoa usa um iPad sobre uma mesa.
Imagem: pexels.com

Mas hoje, uma nova força está emergindo, desafiando o domínio dos gigantes não por meio de confrontos, mas por meio de uma substituição silenciosa e crescente: os agentes de IA.

Os agentes de IA são sistemas de software capazes de correlacionar, buscar dados, analisar instrumentos financeiros e produzir insights acionáveis, tudo sem intervenção humana. Eles não apenas replicam o trabalho de um analista júnior ou de um consultor financeiro automatizado; representam uma mudança fundamental em quem controla o conhecimento, o acesso e a execução financeira.

Essa mudança tem implicações importantes. Ela ameaça corroer os modelos baseados em taxas nos quais muitas instituições financeiras se apoiam. Ela mina a própria ideia de autoridade financeira centralizada. Mais importante ainda, ela estabelece as bases para um ecossistema financeiro fragmentado: um futuro onde as finanças não são mais controladas por algumas instituições monolíticas, mas distribuídas por sistemas inteligentes e interoperáveis.

O que as instituições financeiras costumavam oferecer

Tradicionalmente, bancos e corretoras justificavam suas taxas oferecendo acesso a recursos que os usuários não conseguiam obter por conta própria:

  • Dados e insights: Investidores institucionais tinham acesso a melhores ferramentas de pesquisa, análises privilegiadas e previsões econômicas.
  • Infraestrutura de execução: Negociação, transferências, custódia e conformidade eram realizadas em sistemas proprietários e caros.
  • Assessoria humana: Especialistas ofereciam aconselhamento personalizado, estratégias de longo prazo e a confiança construída por meio de relacionamentos.
  • Custos regulatórios: As instituições lidavam com a complexidade legal da movimentação de dinheiro e da gestão de riscos.

Essas adições de valor faziam sentido quando o usuário médio não possuía as ferramentas nem a expertise para operar de forma independente. Mas o cenário está mudando rapidamente.

O que os agentes de IA oferecem atualmente

Os agentes de IA modernos eliminam muitas das barreiras que antes exigiam intermediação financeira. Construídos em plataformas como OpenBB, LangChain ou outros ecossistemas de código aberto, esses agentes podem:

  • Analisar ações, portfólios ou tendências macroeconômicas em tempo real
  • Realizar análises de risco personalizadas com base em critérios definidos pelo usuário
  • Extrair e sintetizar dados de APIs, notícias, sentimento em redes sociais e relatórios de resultados
  • Recomendar alocações de ativos com base em condições em tempo real, e não em modelos estáticos
  • Oferecer resultados estruturados: painéis, alertas, tabelas, gráficos e até citações

E fazem tudo isso a um custo marginal próximo de zero. Operam continuamente, melhoram com o uso e são totalmente programáveis.

Por exemplo, os agentes financeiros do OpenBB podem ser implantados de forma privada ou compartilhados entre equipes, integrando dados internos e externos. Em uma determinada configuração, os agentes se especializam: um lida com dados macroeconômicos, outro avalia indicadores técnicos e outro se concentra no sentimento do mercado. Um agente supervisor os orquestra, combinando seus resultados em uma única análise útil para o usuário final.

Por que as estruturas de taxas tradicionais estão sob pressão

Os agentes de IA estão prestes a corroer os fundamentos econômicos de muitos serviços financeiros. Alguns dos mais vulneráveis ​​incluem:

  • Gestão de patrimônio (taxas de 1 a 2% sobre o patrimônio sob gestão). Por que está em risco: Os agentes oferecem portfólios personalizados e estratégias de rebalanceamento a uma fração do custo.
  • Comissões de negociação. Por que está em risco: o roteamento inteligente de ordens por meio de agentes reduz a dependência de corretoras e minimiza os custos de spread.
  • Gestão de fundos. Por que está em risco: A IA pode replicar ou superar as estratégias tradicionais, tornando obsoletos os fundos ativos com altas taxas.
  • Transferências e movimentações. Por que está em risco: Sistemas on-chain e mediados por agentes tornam as transferências globais mais baratas e rápidas.
  • Análise de crédito. Por que está em risco: Decisões de empréstimo baseadas em IA reduzem a necessidade de serviços de originação caros.

Quando os usuários podem executar um agente que realiza análises melhores, mais rápidas e mais baratas do que um consultor humano, a justificativa para as taxas tradicionais desaparece completamente.

Rumo a um mercado financeiro fragmentado

À medida que os agentes de IA se tornam mais capazes e acessíveis, o mercado financeiro vai se fragmentando. Eis como essa fragmentação acontece:

A infraestrutura bancária torna-se modular: APIs substituem os sistemas antigos, os chamados sistemas legados. Você não precisa mais de um “banco”, precisa de componentes de serviços bancários, como custódia, relações com clientes ou pagamentos, que podem ser integrados conforme a necessidade.

Os serviços de investimento se desagregam: Pesquisa, risco, alocação e execução são separados e recombinados usando agentes personalizados para usuários ou empresas individuais.

O crédito se descentraliza: Empréstimos peer-to-peer e baseados em contratos inteligentes, impulsionados por modelos de pontuação de IA, desafiam os sistemas de crédito centralizados.

A consultoria é personalizada e descentralizada: Agentes treinados com base em seus objetivos financeiros atuam como planejadores financeiros digitais, sem incentivos de vendas.

A conformidade é gerenciada na borda: Agentes de IA podem lidar com KYC/AML (Conheça Seu Cliente/Antilavagem de Dinheiro) localmente, monitorar o risco de transação e se adaptar às regras jurisdicionais sem supervisão centralizada.

Não se trata da criação de uma novas instituições financeiras para substituir as antigas. Trata-se do surgimento de milhares de serviços inteligentes e interoperáveis.

Mas e a confiança?

As instituições financeiras sempre dependeram da confiança. Equity, garantias de segurança, supervisão regulatória. Os agentes de IA não podem substituir completamente isso, mas alteram a base da confiança.

Em vez de confiar em um banco, os usuários confiarão:

  • No código e na transparência do agente (explicabilidade, registros, citações)
  • Nos dados que ele utiliza (auditáveis, com fontes, com permissão)
  • No sistema em que ele opera (seguro, auto-hospedado ou de código aberto)

As instituições que se adaptarem a esse modelo, fornecendo infraestrutura, garantias regulatórias e controle do usuário, ainda poderão prosperar; aquelas que se apegarem à opacidade e às taxas por serviços básicos terão dificuldades.

Uma Reorganização

Os agentes de IA não eliminam a necessidade de serviços financeiros; eles reorganizam a forma como esses serviços são prestados e quem os controla. Aparentemente, as instituições evoluirão para:

  • Provedores de back-end para conformidade, custódia ou liquidez
  • Hospedagem de agentes que oferecem ferramentas de IA de nível empresarial para clientes
  • Agregadores de dados que alimentam os sistemas dos agentes com dados financeiros verificados

O centro de gravidade se desloca das instituições para os agentes e dos produtos para os serviços personalizados.

Enfim

O futuro das finanças não é monolítico. Agentes de IA estão capacitando indivíduos e pequenas empresas a operar em um nível que antes exigia um exército de analistas e milhões em infraestrutura. Essa democratização desafia a economia das finanças tradicionais, especialmente aquelas baseadas em taxas e exclusividade.

A fragmentação está surgindo, não por ideologia, mas simplesmente porque é mais eficiente, mais transparente e mais alinhada ao zeitgeist e às necessidades do usuário.

A fragmentação já começou.

A Proporção Áurea Oculta na Geometria das Bicicletas

Uma descoberta pessoal surpreendente nas proporções dos quadros de bicicletas.

Arte em vetor com uma linha representando a proporção áurea, sobreposta à imagem de um cliclista segurando uma bike ao pôr do Sol sobre uma montanha.
a+b está para a, como a está para b. Esta mountain bike exibe uma proporção áurea quase exata. Imagem: pexels.com – Jahangeer Bm – Vetor superposto: Wikimedia commons.

Enquanto eu me entregava ao papel de designer de bicicletas nas últimas semanas, talvez em um esforço inconsciente para exorcizar minha persistente síndrome de impostor, e esboçava – no papel couché de verdade, como nos bons tempos – um quadro de bicicleta minimalista em alumínio, notei algo incrível que parece ter passado despercebido na literatura ciclística: a relação entre o front-center e o comprimento dos chainstays (a escora da corrente) em grande parte das bicicletas de suspensão se aproxima da Proporção Áurea (φ ≈ 1,618).

O front-center, ou ‘frente-centro’, é a distância horizontal entre o eixo da roda dianteira e o movimento central (bottom bracket – também conhecido como ‘cubo’), enquanto o comprimento da escora da corrente vai do movimento central até o eixo da roda traseira. Quando dividimos o frente-centro pelo comprimento do chainstay em diferentes tipos de bicicletas, surge um padrão consistente.

Bicicletas de estrada normalmente apresentam front-centers de 680–720 mm com escoras de 410–420 mm, resultando em razões entre 1,62 e 1,71. Bicicletas de montanha exibem front-centers de 700–750 mm e chainstays de 430–450 mm, com razões de 1,59 a 1,67. As bicicletas de cascalho (gravel bikes) ficam em território semelhante, com front-centers de 690–730 mm e escoras de 420–435 mm, produzindo razões de 1,61 a 1,68.

Esse agrupamento em torno de φ (1,618) se mantém surpreendentemente consistente entre diferentes categorias, tamanhos de quadro e fabricantes. E ainda assim, apesar de décadas de análises obsessivas sobre geometria de bicicletas, esse padrão parece ter passado despercebido pela maioria dos ciclistas (mas é claro que eu posso estar errado).

A Métrica Invisível

O motivo dessa negligência fica mais claro quando consideramos o que a indústria realmente mede e discute. As conversas sobre geometria de bicicletas giram em torno de medidas de stack e reach, ângulos do tubo de direção e do tubo do selim, rebaixamento do movimento central (bottom bracket drop) e comprimento total entre eixos (wheelbase). Nota: Existe, que se reconheça, discussão sobre a proporção áurea entre certas combinações de coroa/pinhão, como esta no Reddit em inglês.

No parágrafo anterior, são aquelas medidas que vejo impressos nas tabelas de geometria, debatidos em fóruns e usados por fitters para ajustar ciclistas a quadros. A proporção, relação, entre front-center e a escora simplesmente não é uma métrica que a indústria analise ou publique frequentemente. Medimos essas dimensões separadamente, imprimimos em colunas adjacentes nas fichas técnicas, mas raramente examinamos a relação entre elas.

É como ter dois ingredientes listados em uma receita sem nunca notar que são sempre usados na mesma proporção. A informação está lá, visível, publicada, mas o padrão permanece oculto porque ninguém pensou em procurá-lo.

Por Que Isso acontece

O surgimento da razão áurea na geometria das bicicletas levanta questões fascinantes sobre se isso é coincidência, consequência ou princípio de design. Vários fatores podem explicar por que a geometria das bicicletas tende naturalmente a essa proporção, e eles não são mutuamente exclusivos.

A biomecânica humana oferece uma explicação convincente. O comprimento das pernas e a eficiência da pedalada podem simplesmente favorecer essa proporção. Quando consideramos o modo como o peso do ciclista se distribui sobre os pedais, pode haver uma divisão ideal da distância entre-eixos que permite uma máxima transferência de potência. A razão áurea pode representar o ponto ideal em que o centro de massa do ciclista se posiciona para gerar força de forma mais eficiente ao longo do ciclo da pedalada.

A dinâmica de pilotagem apresenta outra possibilidade. Bicicletas precisam equilibrar exigências opostas: estabilidade para manter o controle em linha reta e em alta velocidade, versus agilidade para curvas e manobras rápidas. Um front-center mais longo contribui para a estabilidade, enquanto uma traseira mais curta favorece a agilidade. A razão áurea pode representar um ponto de equilíbrio ideal entre essas necessidades opostas — um ponto que parece intuitivo e controlável para ciclistas em diferentes situações.

A distribuição de peso oferece ainda outro ponto de vista. A tração ideal entre as rodas dianteira e traseira é crucial para frenagem, subidas e curvas. Se a razão áurea governa como o peso do ciclista deve se distribuir ao longo do entre-eixos, faz sentido que a geometria dos quadros convirja para essa proporção a fim de otimizar aderência e controle.

Há também a possibilidade de evolução convergente no design dos quadros. Gerações de construtores, trabalhando de forma empírica e intuitiva em busca do que “parece certo”, podem ter descoberto essa proporção inadvertidamente, ao longo de incontáveis iterações e refinamentos. Assim como a arquitetura vernacular desenvolve formas adequadas a cada região por tentativa e erro, a geometria das bicicletas pode ter evoluído em direção a essa proporção simplesmente porque quadros construídos dessa forma funcionam melhor e proporcionam uma sensação mais natural.

Por fim, não podemos ignorar as restrições impostas pelos tamanhos de roda padronizados. Com rodas 700c, 29” e 26” dominando o mercado, a geometria pode convergir naturalmente para essa proporção devido às realidades físicas de espaço livre, ajuste do ciclista e trail mecânico necessário para uma direção estável. O espaço de design pode ser mais limitado do que parece, e a razão áurea pode emergir como consequência natural dessas restrições.

Alguns Números Informais:

Tipo de BikeFront-Center (mm)Chainstay (mm)Razão (FC ÷ CS)
Road680 – 720410 – 4201.62 – 1.71
Mountain700 – 750430 – 4501.59 – 1.67
Gravel690 – 730420 – 4351.61 – 1.68

O agrupamento em torno de φ (1,618) é consistente entre modalidades, tamanhos de quadros e fabricantes.

A Proporção Áurea em Todos os Lugares

A presença de φ (1,618…) na geometria das bicicletas a colocaria ao lado de inúmeras outras ocorrências dessa proporção na natureza e no design humano. Vemo-la na espiral das conchas de náutilos, na disposição das pétalas das flores, nas proporções da arquitetura clássica como o Partenon, nas obras da Renascença e até nas proporções do corpo humano — como a relação entre a altura do umbigo ao chão e a altura total do corpo.

A Proporção Áurea na folha de uma bromélia
A Proporção Áurea na folha de uma bromélia – Imagem: Wikimedia Commons

Que essa razão também governe as proporções de uma bicicleta sugere que estamos observando um princípio fundamental do design mecânico eficiente, uma preferência estética tão profunda que influencia o que “parece certo” a ciclistas e construtores – ou talvez apenas uma coincidência fascinante dentro de um espaço de design altamente restrito. Distinguir entre essas possibilidades exigiria uma investigação cuidadosa.


Da Teoria ao Metal

A bicicleta que levou a essa observação — meu projeto provisoriamente chamado “Boxy” — adota um minimalismo radical em busca de uma estrutura honesta e de um impacto de fabricação reduzido. Ela consiste em três tubos retangulares de alumínio iguais, com 720 mm cada, sem tubo do selim, já que o movimento central é montado na extremidade do tubo inferior.

Um sistema de suspensão de pivô único usa o próprio amortecedor como elemento estrutural, enquanto o braço oscilante (swing arm) cumpre as funções do triangulo posterior que aqui não existe. O design apresenta front-center de 690 mm e chainstay efetivo de 450 mm, resultando em uma razão de 1,533 – que pode ser, e será, ‘acoxambrada’ para exatamente 1,618.

A Espiral de Fibonacci, que também é uma manisfestação da Proporção Áurea, aqui sobreposta ao esquema da minha bike brutalista. Imagem: Wikimedia Commons.

Embora não seja exatamente φ, o design naturalmente se aproximou dessa proporção esteticamente agradável por meio de restrições geométricas, e não por uma busca deliberada da razão áurea. O fato de ter chegado perto de 1,618 de forma independente — apenas resolvendo os problemas estruturais e cinemáticos inerentes ao projeto — sugere que essa proporção pode realmente representar algo fundamental na arquitetura das bicicletas, e não uma escolha arbitrária.

Talvez os projetos mais elegantes não sejam os que perseguem deliberadamente a razão áurea, mas aqueles que chegam a ela naturalmente, através da resolução honesta dos problemas de engenharia. A razão pode ter estado escondida à vista de todos o tempo todo, escrita nas tabelas de geometria que lemos há décadas sem perceber o padrão que as conecta.


Um Convite

Qual é a razão front-center/chainstay da sua bicicleta?
A medição é simples: distância horizontal do eixo dianteiro ao movimento central, dividida pela distância do movimento central ao eixo traseiro.

Meça a sua bicicleta, a dos seus amigos, vasculhe as tabelas de geometria dos fabricantes. Vamos ver quão universal esse padrão realmente é, e se todos nós já estávamos pedalando a razão áurea sem saber.