Nos últimos 10 anos, o investimento em inteligência artificial (IA) acelerou em ritmo acelerado, atingindo centenas de bilhões de dólares. Este crescimento exponencial reflete a confiança dos investidores na capacidade da IA de transformar diversos setores e criar novas oportunidades de negócios. No entanto, apesar dos avanços significativos, os retornos econômicos ainda não correspondem aos investimentos. Este artigo explora os fatores que impedem o retorno dos investimentos em IA, a lacuna de concorrência entre grandes e pequenas empresas, e as tendências atuais no desenvolvimento de infraestrutura de IA.
Fatores que Impedem o Retorno dos Investimentos em IA
Grande parte do investimento em infraestrutura de IA é voltado para o futuro. Fora da OpenAI, Claude e alguns outros, a adoção da tecnologia de IA pelos consumidores é limitada. A tecnologia também está no início da curva de adoção para empresas. A adoção em larga escala ainda está no horizonte.
Custos Elevados de Desenvolvimento
Os avanços tecnológicos nascentes, como grandes modelos de linguagem, ainda precisam ser totalmente adotados pela maioria das empresas. Embora a tecnologia tenha visto uma das curvas de adoção mais rápidas, atualmente é caro de desenvolver. Este padrão é típico de tecnologias emergentes. Por exemplo, o sequenciamento do genoma humano inicialmente custou US$ 1 bilhão, enquanto agora custa cerca de US$ 100.
Desafios para Startups de IA
Embora a OpenAI tenha ultrapassado uma estimativa de US$ 3 bilhões em receita, muitas outras startups e empreendimentos de IA lutam para ultrapassar a marca de US$ 100 milhões. O mercado atual se concentra fortemente no desenvolvimento de modelos e tecnologias de fronteira fundamentais, permitindo produtos como companheiros de IA, como o Friend.
No espaço de wrappers de IA, onde startups desenvolvem produtos em torno de APIs de laboratório de IA, a competição é acirrada. Essas startups geralmente lutam para exceder a marca de receita de US$ 100 milhões, mesmo quando ajustam modelos para casos de uso específicos. Um grande risco é o surgimento de novos modelos de IA que podem executar essas tarefas especializadas inerentemente, potencialmente tornando as soluções ajustadas dessas startups obsoletas.
IA e a Lacuna da Concorrência
Essa situação de grandes empresas versus pequenas empresas cria uma lacuna considerável entre grandes players como a OpenAI, MidJourney e Anthropic e o resto dos empreendimentos dentro da indústria. Isso ocorre porque há uma adoção limitada de tecnologias de IA pelo consumidor, fora de alguns produtos-chave, como ChatGPT, MidJourney e Runway.
Custos Operacionais Exorbitantes
Operar esses modelos exige muito capital, com rumores sugerindo que executar o ChatGPT custa uma quantia exorbitante de US$ 700.000 por dia. Isso nem inclui todo o pessoal e as despesas envolvidas em P&D e custos de treinamento de novos modelos. Os altos custos e investimentos excluem muitas empresas da competição.
Preocupações de Mercado
Isso levantou preocupações no mercado e provocou certos rumores, um deles sendo que a OpenAI pode ficar sem dinheiro dentro de um ano. Embora isso pareça improvável, a empresa precisa continuar atraindo investimentos e expandindo sua operação para que tenha um caminho claro para a lucratividade. Mas esse não é o objetivo por enquanto.
Investindo em Infraestrutura de IA
Porque o desenvolvimento de IA ainda está em seus estágios iniciais, empresas como Microsoft, Amazon e Google estão liderando a carga com investimentos substanciais em IA e infraestrutura de data center. O ecossistema de VC também é altamente ativo em investimentos em IA. Empresas como Sequoia Capital e Andreessen Horowitz estão entre os investidores mais ativos e proeminentes no espaço de IA, particularmente em startups de IA generativa.
Importância da Infraestrutura
Investimentos em infraestrutura garantem que os laboratórios de IA possam permanecer à frente ao lançar os modelos mais novos e permanecer competitivos. Construir essa infraestrutura é crucial para o futuro, pois permite o desenvolvimento e a implantação de tecnologia de IA ainda mais avançada.
Investindo em Computação
Um dos principais componentes de infraestrutura é a computação, com investimentos potencialmente ultrapassando a impressionante quantia de US$ 1 trilhão nos próximos anos. Grandes empresas de tecnologia, incluindo Microsoft, Google e Amazon, estão investindo pesadamente neste setor, com cada data center custando cerca de US$ 2 bilhões para ser construído.
Este campo ainda é incipiente, pois as empresas estão aprendendo a configurar esses centros de dados de GPU. Esses centros serão equipados com os chips mais recentes, como o H100. No entanto, esses chips ficarão rapidamente desatualizados à medida que chips mais poderosos surgirem, exigindo reinvestimento contínuo para atender às crescentes demandas computacionais de novos modelos de IA.
Competição e Vantagens Competitivas
Embora se possa argumentar que certos laboratórios têm vantagens em modelos, algoritmos ou dados, competir neste espaço é desafiador. Os pesquisadores frequentemente se movem entre laboratórios de IA, transferindo conhecimento e reduzindo vantagens competitivas. Um dos muitos exemplos é Dario Amodei, ex-vice-presidente de pesquisa da OpenAI, que foi cofundador da Anthropic em 2021. Quando se trata de retornos sobre despesas de capital, em que os laboratórios de IA e seus investidores estão realmente apostando?
O Custo Futuro da Inteligência
Embora a IA ainda não esteja no roteiro de todas as corporações, os laboratórios de IA estão contando com a redução do custo da inteligência e seu valor para empresas que buscam adquiri-la. Atualmente, as empresas investem pesadamente no recrutamento dos melhores talentos, o que é uma despesa significativa. Enquanto os atuais modelos de IA são semelhantes a estagiários desajeitados ou funcionários juniores, eles estão melhorando e se tornando mais baratos.
Exemplo de Redução de Custos
Por exemplo, o GPT-4-mini da OpenAI é 97% mais barato para tokens de entrada e 96% mais barato para tokens de saída em comparação com o GPT-4. Essa redução se traduz em uma diminuição de 97 por cento no custo da inteligência de um estagiário desajeitado. Imagine se essa inteligência alcançasse capacidades de nível de doutorado; as implicações para economia de custos e eficiência seriam imensas.
Trabalhadores Digitais e Eficiência
Num futuro próximo, os trabalhadores digitais, também conhecidos como Agentes de IA, colaborarão com humanos e outros agentes de IA. Inicialmente, eles automatizarão tarefas mundanas, mas, eventualmente, lidarão com atividades de maior valor. Essa mudança pode permitir que humanos se concentrem em problemas mais significativos, potencialmente reduzindo a necessidade de tantos trabalhadores humanos. Grupos menores de humanos, apoiados por milhares de agentes digitais lidando com tarefas não estratégicas, poderiam produzir resultados mais valiosos e lidar com questões complexas de forma mais eficiente.
Inovações Passadas e Futuras
Ao considerar o investimento em IA, pode-se perguntar se capturar apenas uma pequena parte das tarefas que os humanos realizam hoje renderá retornos significativos sobre o investimento. Podemos apoiar essa tese examinando inovações passadas que otimizaram a produtividade humana, como a eletricidade, o computador pessoal e a internet. Essas tecnologias revolucionaram as indústrias, levando a ganhos substanciais de eficiência e reduções de custos.
Da mesma forma, a IA tem o potencial de transformar vários setores ao diminuir o custo da inteligência, criando assim um valor econômico significativo e melhorando a produtividade em todos os níveis.
Perguntas Frequentes
1. Quais são os principais desafios para startups de IA?
Os principais desafios para startups de IA incluem os altos custos de desenvolvimento e a competição acirrada no espaço de wrappers de IA. Muitas startups lutam para exceder a marca de receita de US$ 100 milhões, mesmo quando ajustam modelos para casos de uso específicos. Além disso, o surgimento de novos modelos de IA pode tornar as soluções ajustadas dessas startups obsoletas.
2. Por que a lacuna de concorrência entre grandes e pequenas empresas de IA é tão significativa?
A lacuna de concorrência entre grandes e pequenas empresas de IA é significativa devido à adoção limitada de tecnologias de IA pelo consumidor, fora de alguns produtos-chave. Operar esses modelos exige muito capital, com custos exorbitantes de operação e desenvolvimento, excluindo muitas empresas da competição.
3. Qual é a importância de investir em infraestrutura de IA?
Investir em infraestrutura de IA é crucial para garantir que os laboratórios de IA possam permanecer à frente ao lançar os modelos mais novos e permanecer competitivos. Construir essa infraestrutura permite o desenvolvimento e a implantação de tecnologia de IA ainda mais avançada, o que é essencial para o futuro da indústria.
4. Como a IA pode transformar vários setores?
A IA tem o potencial de transformar vários setores ao diminuir o custo da inteligência, criando assim um valor econômico significativo e melhorando a produtividade em todos os níveis. No futuro, trabalhadores digitais colaborarão com humanos, automatizando tarefas mundanas e permitindo que humanos se concentrem em problemas mais significativos.
5. Quais são as implicações da redução de custos na IA?
A redução de custos na IA tem implicações significativas para economia de custos e eficiência. Por exemplo, o GPT-4-mini da OpenAI é 97% mais barato para tokens de entrada e 96% mais barato para tokens de saída em comparação com o GPT-4. Essa redução se traduz em uma diminuição de 97 por cento no custo da inteligência de um estagiário desajeitado, o que pode levar a ganhos substanciais de eficiência e reduções de custos.
Conclusão
O investimento em inteligência artificial continua a crescer, mas os retornos econômicos ainda não correspondem aos investimentos. Fatores como custos elevados de desenvolvimento, competição acirrada e adoção limitada de tecnologias de IA pelos consumidores desafiam a indústria. No entanto, a redução dos custos de IA e a colaboração entre trabalhadores digitais e humanos oferecem um futuro promissor.
A IA tem o potencial de transformar vários setores, diminuindo o custo da inteligência e melhorando a produtividade em todos os níveis. Investir em infraestrutura de IA é crucial para garantir que os laboratórios de IA possam permanecer à frente e desenvolver tecnologias ainda mais avançadas. Com o tempo, a IA pode revolucionar a economia global, criando um valor econômico significativo e otimizando a produtividade humana.
