A revolução silenciosa da IA está transformando a economia global

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.