Introdução
Guardadas todas as devidas proporções, até porque o hype da Inteligência Artificial certamente é muito maior e atinge um universo bem maior de empresas e pessoas, podemos puxar a sardinha para o lado de quem curte o universo cripto para dizer que é um processo que tem algumas semelhanças. Tanto o Bitcoin como as IA não vieram do nada e de repente se transformaram em assunto por todo lado. Esse é um lado que muitos não enxergam, não valorizam e inclusive não entendem bem, mas no fim do dia, todos querem surfar essa onda ou simplesmente usá-los sem se preocupar como surgiram ou como funcionam. Nos dois casos pesquisadores, sonhadores, visionários e uma grande maioria de “operários” no sentido intelectual se dedicaram e gastaram milhares de horas empurrando o processo até ele chegar nos dias atuais. Tentativas, erros, frustrações, pequenos avanços e finalmente, em algum momento a coisa aparentemente amadurece e chega até o público em geral. Afinal de contas, se não chegar no público em geral não haverá retorno dos investimentos feitos. Nos laboratórios da vida espalhados nos centros de pesquisa dos países mais envolvidos com a pesquisa e o desenvolvimento empresas e governos investiram (e ainda investem) no desenvolvimento da tecnologia e no aperfeiçoamento dos programas que trouxeram o processo ao atual estágio em que se encontram as IAs. O Bitcoin nada mais é do que um conjunto de outros processos que já estavam sendo estudados anteriormente. O grande mérito do criador do Bitcoin foi o de juntar as peças que estavam soltas para transformá-lo no que se tornou, fato que por si só não foi obra do acaso e tampouco simples. Foi um feito extraordinário. Outro aspecto que contribuiu de forma decisiva foram os avanços tecnológicos que, de certa forma, impediram o amadurecimento de uma moeda digital antes de 1990. Tentativas anteriores fracassaram principalmente por causa disso. Não é diferente no caso da IA. Um dos primeiros chatbots foi batizado de ELIZA e nasceu lá nos anos 60, de forma bem rudimentar já usando o LLMs (Large Language Models). Certamente a Eliza ficou restrito a um universo pequeno de pesquisadores. Podemos dizer que a Eliza é a precursora dos atuais ChatGPT e suas respectivas versões. De lá para cá, e tal como ocorreu com o Bitcoin, a evolução da capacidade de processamento permitiu a maturação do Bitcoin e está transformando a IA em realidade, em parte do nosso dia a dia. Ou seja, o que contribuiu de forma significativa para os dois processos foram duas pontas, de um lado o avanço tecnológico com a produção de equipamentos com maior capacidade de processamento e mais rápidos combinado com o amadurecimento/evolução dos programas que se beneficiam da disponibilidade dessa capacidade maior de processamento. Fica a dica, não basta construir o maior foguetão do mundo recheado de chips de última geração se não estiverem acompanhados de programas capazes de fazer tudo funcionar ou até mesmo programados para abortar um lançamento, se algo estiver errado. As duas coisas funcionam bem quando andam mais ou menos juntas, não muito distantes e um sempre acompanhando o outro.
Uma das pontas que se beneficiou com esse cenário e que atua no campo tecnológico é a Nvidia. Cerca de quatro anos atrás, em meados de julho de 2020, uma ação da Nvidia valia em torno de 10 dólares. No dia 11/07/2024 está quase batendo na casa dos 130 dólares. A empresa nasceu na Califórnia lá no longínquo ano de 1993 com objetivo de atuar no segmento de produção de GPU’s (Graphics Processing Unit , ou Unidade de Processamento Gráfico) focados em jogos e edição de vídeo. No auge da mineração pelo método PoW (Proof of Work ou prova de trabalho) as GPU’s foram amplamente usadas para mineração e mais recentemente nos data centers com foco em IA. Apesar de haver uma certa confusão com placa de vídeo, a GPU é um dos componentes de uma placa de vídeo podendo ser acoplado diretamente numa placa mãe, dependendo da finalidade. Sua função básica é realizar grande quantidade de cálculos de forma extremamente rápida. Ao se tornar a principal fornecedora de GPU’s focados em IA a Nvidia acabou se tornando a empresa mais valiosa do mundo com valor de mercado estimado em mais de 3 trilhões de dólares.
Print parcial retirado em 12 07 24 de: nvda stock - Pesquisa Google
Para além da Nvidia e dos seus GPU’s que a levaram ao topo do mundo pesquisadores da Goldman Sachs publicaram um relatório ouvindo pessoas céticas de um lado e otimistas do outro sobre o tema da Inteligência Artificial. Além das questões relacionadas aos altíssimos custos que estão sendo absorvidos pelo ecossistema das IA’s o relatório também aborda outras questões, mais especificamente relacionadas ao mercado americano, como o alto consumo de energia elétrica dos data centers, a malha de transmissão de energia envelhecida e a questão do gargalo na produção dos microchips entre outros aspectos. Demos uma lida e resolvemos compartilhar um resumo do relatório, que tem o sugestivo título de "GEN AI: TOO MUCH SPEND, TOO LITTLE BENEFIT? em tradução livre: “IA Generativa: Muito gasto para pouco retorno?”.
O foco dessa postagem será voltado essencialmente para o lado econômico das IAs e mais especialmente para um ponto que alguns analistas e especialistas estão tentando chamar a atenção da sociedade. É o caso, por exemplo, do Fabio Akita que tem uma visão cética sobre o futuro que talvez não seja tão dourado, espetacular e glamoroso desse ecossistema, como muitos pintam. Boa parte do tal mercado financeiro está levando o preço das ações da Nvidia a patamares nunca antes imaginados. Talvez ou será que possivelmente estamos diante de mais uma bolha que algum dia vai estourar? Vamos dar o nosso pitaco nesse tema a partir do relatório liberado pela Goldman Sachs (que também é conhecida pela sigla GS) para investidores, que trata exatamente desse assunto. O relatório contrapõe opinião de céticos e otimistas, lembrando que o relatório é voltado para investidores. O que a GS está dizendo aos investidores é que talvez não seja interessante colocar muita grana nesse negócio como investidor com medo de perder o bonde (sentimento de FOMO – Fear of missing out ou medo de ficar de fora). Nos próximos dias compartilharemos por aqui um modesto resumo da nossa leitura, separado por tópicos que serão postados na medida em que formos avançando na leitura do relatório, que está em inglês e dá um pouco mais de trabalho para quem não é fluente como é o meu caso, ainda mais quando se trata de assuntos específicos como economia e finanças.
Video do Fernando Ulrich conversando com o Fabio Akita sobre IA, Nvidia e outros assuntos.
Continua…
Para os apressados segue o link para o relatório original em PDF e em inglês:
