Panorama: A revolução silenciosa da IA está transformando a economia global

2:59 O novo Tesla Roadster pode realmente voar?. Crédito: Pedro Castro

A revolução da inteligência artificial vai muito além do ChatGPT. Para entender a dimensão dessa transformação, é preciso olhar para toda a estrutura que sustenta a tecnologia. Jensen Huang, CEO da Nvidia, apresenta essa evolução a partir de cinco camadas, entre elas, energia, chips, data centers, modelos de inteligência artificial e aplicações.

A combinação desses elementos ajuda a explicar por que a IA avança tão rapidamente e por que seus efeitos vão muito além dos sistemas generativos que se popularizaram nos últimos anos.

O desenvolvimento da inteligência artificial exige uma quantidade crescente de eletricidade, colocando a infraestrutura energética no centro da discussão. Não basta desenvolver modelos mais avançados, é necessário ter capacidade para alimentá-los.

Esse cenário ajuda a explicar o interesse crescente por diferentes fontes de energia, incluindo a nuclear. A expansão da IA depende de uma estrutura física capaz de acompanhar o ritmo da tecnologia. A eletricidade deixa de ser apenas um insumo e passa a ocupar uma posição estratégica nessa nova economia.

A segunda camada é a dos chips, fundamentais para processar os enormes volumes de dados exigidos pela inteligência artificial. Nesse segmento, a Nvidia conquistou uma posição de destaque com suas unidades de processamento gráfico, as GPUs.

A empresa ocupa uma posição central na infraestrutura de IA, com forte presença no mercado e margens elevadas. Seu papel não se restringe à fabricação de componentes. Seus chips são essenciais para treinar e executar modelos cada vez mais sofisticados.

A expansão dos data centers acompanha o aumento da demanda por capacidade computacional. Essas estruturas reúnem os equipamentos necessários para processar e armazenar dados e executar sistemas de inteligência artificial.

Energia, chips e data centers estão diretamente conectados. Não adianta ter processadores avançados sem instalações adequadas e fornecimento suficiente de eletricidade.

A corrida pela inteligência artificial também é uma disputa por infraestrutura. O avanço dos modelos depende de investimentos físicos de grande escala, que influenciam as estratégias das empresas e dos países interessados em ocupar posições relevantes no setor.

A quarta camada é a dos modelos de inteligência artificial, incluindo os grandes modelos de linguagem, conhecidos pela sigla LLM. Essas tecnologias interpretam e geram textos, respondem a perguntas, produzem códigos e executam diferentes tarefas.

A competição não se limita à criação de modelos mais poderosos. O custo de operação também é determinante, especialmente quando se considera o preço por token, unidade utilizada para processar informações nos modelos de linguagem.

A disputa entre China e países ocidentais envolve estratégias distintas para desenvolver e disponibilizar essas tecnologias. Eficiência e custo de uso são fatores importantes para ampliar a adoção e viabilizar novos negócios. Um modelo não precisa apenas funcionar bem, mas também é fundamental ser economicamente competitivo.

A quinta camada é a das aplicações. É nesse estágio que a inteligência artificial chega ao usuário e passa a resolver problemas concretos, no trabalho, nos negócios ou nas atividades cotidianas.

Uma mesma aplicação pode recorrer a diferentes modelos, escolhendo a tecnologia mais adequada para cada tarefa. Essa possibilidade amplia as alternativas de desenvolvimento e reduz a dependência de uma única solução.

O valor da inteligência artificial não está apenas nos modelos, mas também na maneira como são integrados a produtos e serviços. É nas aplicações que a infraestrutura e a capacidade computacional se transformam em experiências e resultados para os usuários.

A velocidade dessa transformação pode ser comparada ao que aconteceu com os smartphones. O iPhone não surgiu apenas como um aparelho com novas funções, mas reuniu tecnologias que já existiam em uma experiência que mudou o mercado.

A inteligência artificial segue uma dinâmica semelhante. Diferentes avanços tecnológicos convergem e tornam possíveis aplicações que, isoladamente, seriam muito mais difíceis de desenvolver. O processo de inovação se acelera à medida que essas tecnologias se conectam.

Essa convergência ajuda a explicar por que os efeitos da IA não se restringem aos chatbots. A tecnologia está se integrando a diferentes setores e criando novas possibilidades de automação, interação e execução de tarefas.

A robótica é um exemplo dessa expansão. O desenvolvimento de robôs humanoides avança, enquanto os custos desses equipamentos mudam a percepção sobre o que pode ser economicamente viável. Um exemplo é o robô humanoide da Unitree, anunciado por US$ 16,5 mil, em contraste com projetos que, no passado, podiam superar US$ 1 milhão.

A diferença ilustra como a evolução tecnológica pode alterar custos e ampliar o acesso a determinadas soluções. A combinação de inteligência artificial, sensores, componentes e sistemas de controle abre espaço para novas aplicações da robótica.

A mobilidade também faz parte desse movimento. Projetos de veículos autônomos, como os da Waymo e o Cybercab da Tesla, mostram como a inteligência artificial pode ser aplicada ao transporte. O Roadster, associado à proposta de um carro voador, também se insere nessa discussão sobre a convergência tecnológica e os limites da mobilidade.

Esses projetos têm características e estágios de desenvolvimento diferentes, mas ilustram como a IA está conectada a transformações que ultrapassam o universo digital.

As integrações oferecidas por empresas como a Anthropic, com o Claude e suas conexões com outras ferramentas, apontam para um cenário em que a inteligência artificial deixa de funcionar como um produto isolado.

A lógica se aproxima da estratégia adotada pela Apple com seu ecossistema e a App Store, onde o valor não está apenas no produto principal, mas também na rede de serviços, integrações e desenvolvedores que se forma ao redor dele.

Na inteligência artificial, essa integração permite que diferentes ferramentas trabalhem em conjunto e ampliem as possibilidades de uso. A disputa não se resume a qual empresa tem o melhor modelo. Também envolve quem consegue construir o ambiente mais útil, integrado e atraente para usuários e desenvolvedores.

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Analisar a inteligência artificial apenas pelos modelos mais conhecidos significa deixar de lado uma parte essencial dessa revolução. Energia, chips, data centers, modelos e aplicações formam camadas interdependentes, e o avanço de uma influencia diretamente as demais.

A isso se somam a robótica, a mobilidade e a criação de ecossistemas capazes de conectar diferentes tecnologias. São movimentos que mostram por que a IA não pode ser analisada apenas como uma novidade de software.

A transformação envolve infraestrutura, investimentos, competição internacional e novas formas de desenvolver produtos e serviços. Mais do que uma tendência restrita ao ChatGPT ou a outras ferramentas generativas, a inteligência artificial representa uma mudança tecnológica ampla, sustentada pela convergência de diferentes áreas e por um ritmo de evolução acelerado.

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