As empresas de inteligência artificial podem precisar cumprir as promessas de desenvolver inteligência artificial geral (AGI) no curto prazo para compensar a disparidade entre investimentos e lucros na indústria.
Infelizmente, ainda não há evidências científicas de que a AGI — máquinas capazes de raciocínio em nível humano ou superior — seja sequer possível.
Um mercado em crescimento
De acordo com analistas, o mercado atual de IA é amplamente especulativo. A OpenAI é uma das poucas empresas de IA generativa altamente lucrativas, e a diferença entre sua receita (cerca de US$ 3,4 bilhões, segundo The Information) e a dos concorrentes mais próximos é enorme.
Isso resulta em uma escassez de capital, ou um fluxo negativo, em torno de US$ 600 bilhões, pelo menos de acordo com a análise recente da Sequoia Capital.
Vale mencionar que os números da Sequoia são baseados em estimativas de uso de GPUs Nvidia. Com isso em mente, é provável que os números acima estejam ligeiramente subestimados no que diz respeito às despesas da indústria global.
Essencialmente, a análise indica que as empresas de IA precisam gerar mais de meio trilhão de dólares em receita para justificar as despesas atuais — um valor que se espera que cresça ano após ano.
Cadê o produto?
Embora o atual aumento no interesse de investidores e empresas pela tecnologia de IA generativa possa ter levado o mercado a máximas históricas, incluindo o breve período em que a Nvidia foi a empresa mais valiosa do mundo em termos de capitalização de mercado, muitos analistas estão perguntando quando os produtos ou serviços reais de IA que vão sustentar esse nível de crescimento irão chegar.
Até o momento, é difícil argumentar que a IA generativa encontrou um caso de uso legítimo que levará a lucros exponencialmente crescentes para aqueles que investiram.
O ChatGPT pode ser o principal produto do setor, mas há poucas razões para acreditar que ele vai explodir repentinamente no mainstream.
Simplificando, aquela marca de receita de US$ 600 bilhões levará décadas para ser alcançada se a margem de lucro de 10 dígitos da OpenAI estiver carregando a maior parte do mercado. A IA generativa ainda não encontrou o mesmo tipo de proposta de valor que o machine learning encontrou, mas os investimentos continuam a aumentar nos níveis de VC, governo e empresas.
Isso pode muito bem indicar que o mercado de IA em breve entrará em uma era de “AGI ou fracasso”, onde a viabilidade de empresas como a OpenAI e a Anthropic dependerá de terem feito as apostas certas ao entregar máquinas que possam raciocinar tão bem quanto os humanos.
Por outro lado, essas empresas no centro do setor de IA generativa podem estar chegando a um momento crítico para as receitas. Se o mercado não puder justificar a posição da Nvidia em ou perto de US$ 3 trilhões em breve para evitar um possível retrocesso, então essa escassez de US$ 600 bilhões para a indústria poderá aumentar até um ponto sem retorno.
No entanto, por outro lado, o ponto de não retorno não existirá se a indústria realmente inventar a AGI. E a Nvidia também é a chave para este cenário.
Como a Sequoia Capital também apontou, a Nvidia está se preparando para lançar seu novo chipset baseado em Blackwell (chamado “B100”) para o treinamento de IA generativa. O B100 supostamente superará o padrão atual da indústria para treinamento de modelos (H100 da Nvidia) em até 2,5 vezes e custará apenas 25% a mais.
Se os especialistas acreditavam que era possível realizar a AGI antes do lançamento do mais recente e melhor chip da Nvidia, deve-se concluir que será ainda mais fácil com hardware apresentando um aumento de 150% em poder e eficiência.