Boas Ideias, péssimos Investimentos

Rothbard criticou a visão de Böhm-Bawerk sobre capital, em que o segundo acreditava que o mesmo seria definido em “capital, trabalho e aluguéis(rent ou “Mietzins” em alemão), porém Rothbard substituiu por: “capital, trabalho e tempo” no MES.

Por que o tempo é tão importante? Porque era necessário sair da visão de Böhm-Bawerk colocando aluguéis como relevantes na formação de capital? Pois o tempo de produção, distribuição, transporte e venda final é essencial dada a quantidade de capital e fatores de trabalho empregados em qualquer setor, e isso é tão relevante, que dedicarei esse artigo apenas para tratar um dos aspectos desse problema.

Tempo é dinheiro?

No filme “Alice Através do Espelho” (2016) de Tim Burton, um dos personagens (o Mr. Clock) fala sobre como o tempo não é dinheiro, que seria totalmente ridículo alguém fazer essa proposição. Afinal, o tempo vale mais do que dinheiro em muitas das vezes, essa proposição não está necessariamente errada, porém, é incompleta.

Em vários contextos industriais, tempo é dinheiro. Em vários estágios de produção, a falha para entregar commodities produzidas nos calendários corretos de mercado, podem fazer distribuidores, atacadistas e lojistas buscarem outros fornecedores caso seja necessário. Afinal, se eu tenho dois fornecedores que atendem a necessidade do meu mercado no setor de verduras e derivados, se um deles falha temporalmente com frequência, logo escolherei o que tende a falhar menos, mesmo que ele possua menos prós que o outro.

Hoje mesmo existe algo acontecendo no fim do ano que cria um paradoxo, de sites como Amazon, Shopee e etc, tendo que com um volume de pedidos grandes demais para processar temporalmente, o que gera um tempo de envio maior de n produtos de setores diferentes, o que pode fazer alguém que quer dar um presente antes do natal, que compra no varejo se necessário, mesmo que esteja mais caro, afinal, não tem graça dar um presente depois do aniversário da pessoa, ou depois do natal no caso de essa ser a preferência da pessoa.

Então existe sim uma pressão em vários setores de produção e serviços, para que os mesmos sejam terminados no timing da meta a priori determinada, o que não necessariamente sempre vai ocorrer, pois estimativas podem simplesmente estar incorretas ou serem impossíveis de estimar com acuracidade. Então uma empresa decide construir uma ponte, uma estimativa é feita, capital de investimento é alocado, externo e interno, ela vai executar o projeto e logo contingências não aferíveis atrapalham o mesmo continuamente, onde existem eventos controláveis (culpa da empresa de não lidar) e não controláveis (que não seria possível prever).

Timing de Mercado

Já disse em um artigo anterior desta edição, um pouco sobre a história da inteligência artificial e sobre os dois Invernos da IA no século passado, que viram um hype no tema desenvolvido inicialmente por Turing, pessoas querendo já tentar reconhecimento facial, de voz, sistemas de tradução, mesmo nos anos 90 tentaram já carros autônomos.

Porém, sempre quando alguém vai fazer um investimento, você é obrigado a entender uma coisa muito simples: “timing de mercado”. É muito fácil usar esse contexto para descrever péssimos investimentos do passado, mas é difícil usar ele para prever possíveis péssimos investimentos no presente. Por exemplo, você acha que um computador poderia ser construído na Idade Média? Mesmo que todo dinheiro do mundo fosse investido em criar algo com a mesma premissa?

Provavelmente não. Alguns temas como a teoria dos números, criptografia, a álgebra de boole, teoria dos grupos, type theory, lógica proposicional e etc, não tinham avançado o suficiente, o que não necessariamente é algo que você consegue apenas investindo capital, creio que é fácil concluir que avanços da sociedade vem no fim da graça de Deus sobre os homens, dando-lhes conhecimento no timing que lhe apraz.

Entender isso é muito importante, pois empresas nascem em certos temas, que não necessariamente se desenvolverão num curto prazo, e isso pode ser um problema para quem coloca rios de dinheiro em algo que com certeza irá falhar, pois não ser a hora certa desse mercado decolar.

Um exemplo passado e um atual

O primeiro exemplo que quero trazer, é o VR (Virtual Reality), em revistas de games do passado, vi muito sobre o hype dessa tecnologia, com pessoas já vendo seu uso em games e a própria Sega investindo $ 6 milhões de dólares na época, se provando um fracasso, mesmo revistas como a Edge, nas primeiras edições, falou dos possíveis problemas de saúde causado pelo VR da Sega, a brasileira Ação Games na época deu a mesma visão, logo se provou algo que simplesmente não era para virar naquele momento.

Na edição 4 da Edge por exemplo, na página 86, John Walden, Ph.D em Ciência da Computação e fundador da empresa chamada Virtuality, ele nessa entrevista com a Edge, fala sobre os avanços da tecnologia, sua pesquisa inicial na NASA (no NASA's Ames Research Center) e como poderia ir para frente no futuro. Mas o que me intriga, é o fato que ele sinalizou ao menos naquela época, de que em alguns anos o VR já teria gráficos realistas o suficiente para criar uma demanda de mercado (embora eu estendi a argumentação dele).

Não foi o que aconteceu. Somente em 2012 Palmer Luckey's Oculus Rift fez sucesso o suficiente para que o VR se popularizasse, eventualmente a Meta (antes Facebook) adquiriu a Oculus, depois a Sony lançou o seu VR em outubro de 2016 (e creio que seja uma das versões mais interessantes) e não creio pessoalmente que seja um boom agora, mas foi de fato na época, ao menos me lembro desse fato mesmo de pessoas próximas falando sobre.

Na Computação Quântica

Agora quero dar um de agora, de um tema que até escrevi um livro já, chamado “Sobre Computação Quântica” (que por sinal pretendo aumentar ou escrever um segundo volume) e um curso também no meu canal sobre o tema (que também pretendo aumentar). A computação quântica, nasceu com Stephen Weisner, numa ideia de usar a rotação de partículas (spin) em funções de onda para gerar 0’s e 1’s por elas serem ortogonais no entrelaçamento quântico.

Nos anos 80, pesquisadores como Paul Benioff, Feynman, David Deutsch, Charles Bennett e muitos outros avançaram a computação quântica teoricamente, com o ápice no artigo de Shor em 1994 intitulado “Algorithms for quantum computation: discrete logarithms and factoring”, sugerindo usar a mesma para fatorar números primos com uma velocidade polinomial teoricamente (algo nunca realizado até agora). O de Grover: “Fast Quantum Mechanical Algorithm for Database Search”, publicado em 96, fez algo similar aplicando para achar colisões entre hashes, o que poderia teoricamente usado para crackear um SHA-3 da vida, e outros tipos de hashes, colocando em risco a segurança de sistemas inteiros em todo o mundo que usam um merkle tree da vida e algoritmos de verificação usando hashes.

Em 2000 a tecnologia de NMR (Nuclear Magnetic Resonance) foi desenvolvida, como no paper “Nuclear magnetic resonance spectroscopy: An experimentally accessible paradigm for quantum computing”, publicado em 97, e nas últimas décadas empresas como a Xanadu, D-Wave, IonQ, IBM, Rigetti, Quantinuum e etc têm avançado o tema continuamente em termos de números de qubits operacionais usados, coerência entre qubits e no geral avançado a capacidade do tema, mesmo na nuvem já existem serviços com computação quântica oferecidos pela Amazon Bracket, um cartão de crédito à distância.

Mas sinceramente, o hype paga os investimentos? Não necessariamente. Investir nesse mercado pode ser um certo erro de timing. Uma empresa colocar bilhões em Quantum Computing esperando resultados no curto–médio prazo, poderia se frustrar. Teoricamente, diversos problemas são melhor resolvidos com a Computação Quântica (na classe BQP), outros não, mesmo usando a clássica você pode ter mais velocidade, então depende realmente. Estamos falando de Boson Sampling, Hidden Markov Models, Reinforcement Learning? Qual de fato é beneficiado pela quântica?

Você deveria investir em empresas públicas de Computação Quântica? Eu não sei. Se eu tivesse as respostas, eu estaria bilionário (o que não é o caso). Mas é um fato que o timing nesse setor, talvez não seja o certo.

Então quando é o timing certo para investir num certo?

Essa é a pergunta de 1 milhão de dólares, mas assim como para os “Millenium Prize Problems”, eu não tenho a resposta. É um fato que o avanço desse tema é muito lento, caso alguém tivesse uma informação privilegiada de mercado que levasse alguém a crer que, por exemplo, “artigo resolve o problema da decoerência de forma absoluta”, ou “artigo resolve todos os problemas de Quantum Error Correction na existência”, e coisas do tipo que poderiam representar um grande salto para a Computação Quântica, onde essa notícias e artigos, podem estar errados, como já houve alguns retratados dizendo rodar computadores quânticos em temperatura ambiente, o que seria ridiculamente dizer: “podem me dar o prêmio nobel da física agora”, se fosse verdade, o que não é de fato.

Dei um exemplo de um malinvestment (investimentos ruins) do passado por conta de timing (no caso do VR), e um atual, que é simplesmente minha opinião (posso esta errado), mas que o mercado de computação quântica ainda está na sua infância, acabou de ser gerado e está engatinhando, mas alguém só poderia investir nesse setor buscando retornou de longo prazo. Como alguém que investisse em IA nos anos 90, e só colhesse.

Isso não significa que alguém não deve investir em ideias arriscadas e novas, pelo contrário, essa é a parte mais fundamental de investimentos com alto retorno. Mas é necessário encontrar a relação da curva entre boas ideias e timing de mercado, se elas realmente podem acontecer no curto prazo, e se o crédito que alguém pegou para investir em uma ideia, não vai correr através de você antes que ela de fato dê retornos factíveis.