Carolina Rodrigues
RedatoraA corrida da inteligência artificial está fazendo com que as grandes empresas de tecnologia gastem fortunas gigantescas para criar a melhor IA do mercado. Segundo dados do banco Goldman Sachs, os planos das gigantes do setor incluem gastar mais de 1 trilhão de dólares em chips, centros de dados e softwares. Mas a grande pergunta que fica no ar é: haverá retorno para todo esse investimento?
Quem resolveu falar abertamente sobre o assunto foi ninguém menos que Sam Altman, o CEO da OpenAI. Em uma entrevista recente à emissora CNBC, ele reconheceu que a preocupação com os gastos exagerados e a incerteza de quando o lucro virá é totalmente compreensível.
As declarações de Sam Altman
Ao ser questionado sobre as dúvidas que cercam a inteligência artificial, Altman não usou meias palavras: disse que essa é "a crítica mais justa que se pode fazer à IA neste momento". Ele completou dizendo: "Sei que coisas grandes estão acontecendo, mas sei que há muitíssimo desperdício".
Para ele, as empresas que tentam adotar a IA hoje enfrentam duas grandes dúvidas: quanto tempo vão demorar para ver esse investimento virar lucro e quando os custos finalmente estarão sob controle. Se olharmos para os movimentos recentes de gigantes como Uber e Microsoft, o cenário atual não parece muito animador.
O que mais chama a atenção nessa honestidade toda é justamente quem está falando. Altman é o homem que mais conseguiu arrecadar dinheiro no mundo para financiar a OpenAI. Ver o líder da empresa mais influente do setor falar em desperdício marca uma grande mudança no discurso da tecnologia.
Por que isso é importante?
Até agora, as críticas sobre o retorno financeiro da IA vinham apenas de analistas céticos, economistas e pessoas que acreditam que estamos vivendo uma bolha prestes a estourar. Mas quando o próprio Altman assume o problema publicamente diante de usuários e investidores, o peso da discussão muda completamente.
Para se ter uma ideia, economistas renomados, como o prêmio Nobel Daron Acemoglu (do MIT), estimam que o impacto real da IA na produtividade econômica global na próxima década será irrisório — algo em torno de apenas 0,5%. Isso passa bem longe das promessas gigantescas que o mercado costuma vender.
Onde está o problema técnico?
A falta de lucro nessa fase de treinamento da inteligência artificial não é segredo, mas o problema também é técnico. Um relatório recente da consultoria Cast AI analisou 23.000 sistemas de computação e revelou que o uso médio das GPUs (as placas de vídeo usadas para rodar IA) é de apenas 5%. Isso significa que 95% do hardware mais caro e avançado do mundo está operando praticamente parado.
Grande parte disso acontece por conta do famoso "FOMO" (o medo de ficar de fora). Muitas empresas estão comprando chips de IA avançados não porque precisam deles agora, mas por puro medo de que falte no futuro.
Quem realmente ganha com isso?
Enquanto a maioria das empresas gasta sem saber se terá retorno, existe uma marca lucrando alto desde o primeiro minuto: a Nvidia. A empresa fatura o mesmo valor se os seus chips estiverem trabalhando a 5% ou a 100% de capacidade. Graças a essa corrida maluca, a Nvidia vem batendo recordes históricos de faturamento ano após ano.
O mesmo vale para as donas dos servidores em nuvem, como Amazon, Microsoft e Google, que cobram pelo serviço independentemente de o cliente ter sucesso ou não com a IA. O grande problema da indústria hoje são os incentivos: quem dita o ritmo dos investimentos são justamente as empresas que menos perdem dinheiro com o desperdício.
Nem tudo é prejuízo
Apesar do banho de água fria, o próprio Sam Altman demonstrou confiança e afirmou que "a indústria vai resolver isso rápido". Afinal, gastar muito e ter prejuízo no início é normal em qualquer grande tecnologia (aconteceu a mesma coisa com a Netflix no começo do streaming).
O desperdício atual pode ser apenas o preço necessário para erguer uma infraestrutura que vai se pagar no futuro. Mas o alerta continua: boa parte dos gastos atuais está presa a modelos de chips que podem ficar obsoletos muito antes do esperado.
Imagens | TechCrunch ( CC BY 2.0 ) e Giorgio Trovato
Texto traduzido e adaptado do Xataka Espanha.
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