O chefe da IA ​​​​está preso? Se assim for, as consequências poderão ser terríveis. Notícias de Ciência, Clima e Tecnologia

O mercado parece satisfeito, pelo menos por enquanto, em apostar alto na IA.

Embora o valor de algumas empresas essenciais para o boom da IA, como Nvidia, Oracle e Coreweave, tenha visto o seu valor cair desde meados de 2015, o mercado dos EUA continua dominado pelo investimento em IA.

Do índice S&P500 de empresas primárias, 75% dos retornos são devidos a 41 ações de IA. As “sete grandes” das grandes empresas de tecnologia, Nvidia, Microsoft, Amazon, Google, Meta, Lake e Tesla, respondem por 37% do desempenho do S&P.

Tal domínio, baseado quase exclusivamente num tipo de IA – Grandes Padrões de Linguagem, apoia os receios de uma bolha de IA.

Bobagem, de acordo com AI Titans.

“Estamos muito, muito longe disso”, disse Jensen Huang, CEO da fabricante de chips de IA Nvidia e a primeira empresa de US$ 5 trilhões do mundo, à Sky News no mês passado.

Nem todo mundo compartilha sua confiança.

Demasiada confiança numa forma de fazer coisas como a IA, que até agora não proporcionou lucros suficientes para gastar, deverá levar os investidores em ações a questionarem-se sobre onde estarão os seus retornos.

As consequências do estouro de uma bolha podem ser terríveis.

“Se alguns capitalistas se atrevem a destruir, ninguém fica realmente triste”, disse Gary Marcus, cientista de IA e professor emérito da Universidade de Nova Iorque.

Mas uma grande parte do crescimento económico dos EUA este ano deve-se ao investimento em IA, um “feixe de inspiração” que poderia ser muito maior, disse Marks.

“Na pior das hipóteses, o que acontece é que toda a economia entra em colapso, basicamente. Os bancos não têm liquidez, temos resgates e temos impostos para isso.”

Poderia ser?

Bem, alguns presságios são sinais.

De acordo com uma estimativa, Microsoft, Amazon, Google Meta e Oracle deverão gastar cerca de US$ 1 trilhão em IA até 2026.

A Open AI, criadora do primeiro modelo inovador de Big Language ChatGPT, compromete-se a gastar US$ 1,4 trilhão nos próximos três anos.

Mas o que recebem os inquilinos dessas empresas pelo seu investimento? Até agora, não muito.

Tomemos como exemplo a OpenAI, que deverá gerar mais de 20 mil milhões de dólares em lucros até 2025. Muito dinheiro, mas nada como o suficiente para sustentar os gastos de 1,4 biliões de dólares.

O tamanho do boom da IA ​​– ou da bolha pendurada na sua frente – depende da maneira como ela é construída.

Cidades computacionais

A revolução da IA ​​​​veio no início de 2023, quando ChatGPT4 lançou o OpenAI.

A IA inspirou melhorias mentais nas capacidades de linguagem natural, codificação e geração de imagens que cresceram quase inteiramente a partir de um avanço: Escala

O GPT-4 exigia de 3.000 a 10.000 vezes mais poder de computação – ou computação – do que seu antecessor GPT-2.

Para ser mais inteligente, aprenda mais informações. O GPT-2 é treinado em 1,5 bilhão de “parâmetros”, em comparação com talvez 1,8 trilhão do GPT-4, essencialmente todos os dados de texto, imagem e vídeo na Internet.

A excitação com a implementação da “Inteligência Geral Artificial” ou AGI foi tão grande que rivalizou com os humanos nos maiores trabalhos, apenas por repetir esse truque.

Isso foi feito. A demanda por chips GPU front-end para instalar IA disparou – assim como o preço das ações da Nvidia, o que os torna iguais.

As escavadeiras foram então movidas para construir a próxima geração de megadata centers para rodar em chips e fabricar a próxima geração de IA.

E eles se moveram rapidamente.

O Stargate, anunciado em janeiro por Donald Trump, Sam Altman da Open AI e outros parceiros, já possui dois grandes data centers em operação.

Em meados de 2016, espera-se que o complexo no centro do Texas cubra o tamanho do Central Park de Manhattan.

E agora começa a parecer um pequeno assado.

O data center Hyperion, de US$ 27 bilhões, construído em Louisiana, está mais próximo do tamanho da própria Manhattan.

Às vezes, espera-se que a população média consuma duas vezes mais energia que a cidade vizinha de Nova Orleans.

O aumento da procura de energia está a colocar maior pressão sobre a rede eléctrica dos EUA, com alguns centros de transmissão a terem de esperar anos pelas ligações.

Um problema para alguns, mas não, dizem os optimistas, empresas como a Microsoft, a Meta e a Google, com bolsos tão fundos que possam construir as suas estações.

Depois que esses vastos cérebros de IA forem construídos e ativados, eles imprimirão dinheiro?

Lascas de aço

Ao contrário de outras infraestruturas dispendiosas, como estradas, redes ou energia total, espera-se que os data centers de IA necessitem de atualizações constantes.

Os investidores têm boas estimativas para as “curvas de preços” de vários tipos de activos de infra-estruturas. Mas não é o caso dos data centers de IA de ponta, construídos especificamente para esse fim, que mal existiam há cinco anos.

A Nvidia, fabricante líder de chips de IA, lança processadores novos e mais poderosos a cada ano ou mais. Ele afirma que os chips mais recentes funcionam de três a seis anos.

Mas há dúvidas.

O gestor de fundos Michael Burry, imortalizado no filme The Big Short por prever o colapso do subprime na América, anunciou recentemente que está apostando contra as ações da AI.

Seu raciocínio é que os chips de IA deveriam ser substituídos a cada três anos e competir com os rivais pelos chips mais recentes, possivelmente mais rápido do que isso.

Os sistemas de refrigeração, comutação e fiação dos data centers também consomem muito tempo e provavelmente precisarão ser substituídos dentro de 10 anos.

Há alguns meses, a revista Economist estimou que se os chips de IA, por si só, perdessem a sua margem a cada três anos, o valor combinado das cinco grandes empresas tecnológicas seria reduzido em 780 mil milhões de dólares.

Se as taxas fossem descontadas por dois anos, esse número subiria para US$ 1,6 trilhão.

Considere essas reduções e aumentará a já grande lacuna entre os seus gastos com IA e as receitas prováveis.

Segundo uma estimativa, as grandes empresas de tecnologia precisarão de obter lucros de 2 biliões de dólares até 2030 para justificar os seus custos de IA.

As pessoas compram?

E depois havia a questão de saber onde os produtos do dinheiro da IA ​​liquidariam a maior parte da dívida.

A adoção da IA ​​está, sem dúvida, aumentando.

Você só deve aproveitar suas mídias sociais à medida que surgem textos, imagens e vídeos gerados por IA.

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As crianças os usam para trabalhos de casa, os pais os usam para pesquisas ou para ajudar a redigir cartas e relatórios.

Mas, além do uso casual e da fantasia sobre vídeos de gatos, as pessoas estão lucrando com isso – e, portanto, provavelmente pagarão o suficiente para pagar um empréstimo de um trilhão de dólares?

Os primeiros sinais de que a IA poderá revolucionar alguns mercados, como o desenvolvimento de software e medicamentos, as indústrias criativas e as compras;

E, segundo algumas medidas, parecendo promissor para o futuro, a OpenAI afirma ter oito milhões de “usuários ativos semanais” em seus produtos, o dobro do que tinha em fevereiro.

Mas apenas 5% desses assinantes pagam.

E quando você olha para a adoção pelas empresas – onde o dinheiro real está para as grandes tecnologias – as coisas não parecem muito melhores.

De acordo com o US Census Bureau, no início de 2025, 8-12% das empresas afirmaram que começariam a usar IA para produzir bens e serviços.

Para empresas maiores – talvez com mais dinheiro para gastar em IA – a adopção cresceu para 14% em Junho, mas caiu para 12% nos últimos meses.

De acordo com a análise da McKinsey, a maioria das empresas ainda está na fase piloto de implementação da IA ​​ou analisando como aumentar a sua utilização.

Faz todo o sentido. A IA generativa é uma tecnologia nova, mesmo quando as empresas a estão construindo, ainda estão tentando descobrir para que serve melhor.

Mas quanto tempo estarão os parceiros dispostos a esperar até que os lucros cheguem perto de pagar os empréstimos que fizeram?

Em particular, quando a confiança na crença de que os modelos atuais de IA estão apenas a melhorar começa a falhar.

Devemos subir?

Grandes exemplos de linguagem são, sem dúvida, refinados.

De acordo com os “benchmarks” da indústria, testes técnicos que podem avaliar a capacidade da IA ​​de realizar tarefas matemáticas, de codificação ou de pesquisa, a escala de desempenho adiciona poder computacional. Atualmente dobrando em seis meses ou mais.

Mas no trabalho no mundo real, o argumento é menos válido.

Os LLMs trabalham para fazer previsões estatísticas com base nas respostas dadas em seu treinamento, sem realmente entender o que esses dados realmente significam.

Eles lutam com tarefas que envolvem compreender como o mundo funciona e aprender com ele.

Sua arquitetura não possui nenhum tipo de memória de longo prazo que lhes permita aprender quais tipos de dados são importantes e quais não são. Algo que falta ao cérebro humano deve ser dito.

E, portanto, embora se saiam melhor em certas obras, cometem constantemente o mesmo tipo de erros e falham no mesmo tipo de deveres.

“Existe uma ideia de que se você escalar apenas 100x, tudo será transformado? Não acho que isso seja verdade”, disse Ilya Sutskever, desenvolvedor OpenAI, ao Dwarkesh Podcast no mês passado.

O físico de IA que ajudou a criar o ChatGPT, antes de prever o OpenAI, “está voltando à era da pesquisa novamente, como acontece com os supercomputadores”.

Será que aqueles que fizeram grandes apostas com a IA ficarão satisfeitos com um crescimento futuro modesto enquanto esperam que os potenciais clientes descubram como fazer a IA trabalhar para eles?

“Na verdade, é apenas uma hipótese, uma suposição de que isso pode funcionar. Na verdade, não funciona”, disse o professor Marcus.

“Então você está gastando trilhões de dólares, os lucros são insignificantes e as depreciações são altas. Não faz sentido. E é assim que o mercado é quando entende.”