Você já sentiu que a inteligência artificial está avançando em ritmo alucinante? Pois saiba que, por trás dos lançamentos e promessas, a máquina está engasgando. E não é por falta de código ou talento: é que a física está cobrando a conta.
Na última semana, cinco pessoas que comandam os elos mais estratégicos da cadeia global de IA se sentaram em Beverly Hills para uma conversa franca. O diagnóstico? O mercado de chips vai ficar apertado por anos, a energia elétrica virou o novo ouro, e um modelo de IA completamente diferente pode estar surgindo para rivalizar com o ChatGPT.
O primeiro muro: faltam chips (e não é exagero)
Christophe Fouquet, CEO da ASML — a empresa holandesa que detém o monopólio das máquinas que fabricam os chips mais avançados do mundo — foi direto: "Há uma enorme aceleração na fabricação, mas, pelos próximos dois, três, talvez cinco anos, o mercado será limitado pela oferta." Traduzindo: Google, Microsoft, Amazon e Meta estão pagando por chips que simplesmente não vão receber na quantidade desejada.
O número é de tirar o fôlego. Francis deSouza, COO do Google Cloud, revelou que a receita da divisão de nuvem ultrapassou US$ 20 bilhões no último trimestre, crescendo 63%. E o mais impressionante: a carteira de pedidos (receita comprometrada, mas ainda não entregue) saltou de US$ 250 bilhões para US$ 460 bilhões em apenas três meses. "A demanda é real", disse ele, com uma calma que beira a ironia.
Energia: o monstro que ninguém quer encarar
Se os chips são o gargalo de hoje, a energia é o pesadelo de amanhã. E a solução pode vir de onde você menos espera: o espaço. DeSouza confirmou que o Google está explorando seriamente a ideia de data centers orbitais. A vantagem? "Acesso a energia mais abundante", explicou. O problema? No vácuo, não há convecção para dissipar o calor — apenas radiação, um processo muito mais lento e complexo de engenharia.
A aposta do Google, no entanto, é na eficiência. A empresa projeta seus próprios chips (TPUs) em conjunto com os modelos de IA, o que permite um ganho brutal de desempenho por watt. "Rodar o Gemini nos TPUs é muito mais eficiente do que qualquer outra configuração", garantiu DeSouza. Nada é de graça, lembrou Fouquet. "Mais computação significa mais energia, e mais energia tem um preço."
E se o modelo atual estiver errado? Conheça a IA que pensa como um cérebro
Enquanto o mercado inteiro corre atrás de modelos de linguagem cada vez maiores, Eve Bodnia, uma física quântica que trocou a academia pela startup Logical Intelligence, está construindo algo radicalmente diferente. Ela chama de Modelos Baseados em Energia (EBMs) — uma classe de IA que não prevê a próxima palavra em uma frase, mas tenta entender as regras subjacentes aos dados, de forma muito mais próxima do cérebro humano.
"A linguagem é uma interface de usuário entre meu cérebro e o seu", disse ela. "O raciocínio em si não está ligado a nenhum idioma." O modelo mais potente dela tem apenas 200 milhões de parâmetros — contra centenas de bilhões dos líderes atuais — e ela afirma que ele roda milhares de vezes mais rápido. Mais importante: ele se atualiza com novos dados sem precisar ser retreinado do zero. Para dirigir um carro ou controlar um robô, faz muito mais sentido do que um LLM tradicional.
Agentes de IA: o poder e a responsabilidade
Dimitry Shevelenko, da Perplexity, apresentou ao mundo o conceito de "trabalhador digital". A empresa lançou o Perplexity Computer, uma ferramenta que não é um assistente, mas sim uma equipe de cem funcionários virtuais que você comanda. "O que você vai fazer para aproveitar ao máximo isso?", provocou.
Mas com poder vem o medo. Shevelenko explicou que o sistema é granular: administradores podem definir se um agente tem permissão apenas de leitura ou de leitura e escrita nos sistemas corporativos. E antes de agir, o agente apresenta um plano e pede aprovação. "Alguns usuários acham essa fricção irritante", admitiu, "mas é essencial para a segurança."
Soberania nacional: o novo campo de batalha
Qasar Younis, CEO da Applied Intuition, soltou a frase mais política do painel: "Quase todos os países estão dizendo: não queremos essa inteligência em forma física dentro de nossas fronteiras, controlada por outro país." Segundo ele, hoje há menos nações capazes de operar um táxi-robô do que países com armas nucleares.
Fouquet, da ASML, trouxe um contraponto: a China avança rápido em modelos — como o DeepSeek — mas esbarra no hardware. Sem acesso à litografia EUV, os chineses não conseguem fabricar os chips mais avançados. "Nos EUA você tem dados, acesso a computação, chips e talento. A China faz um excelente trabalho no topo da pilha, mas falta base", afirmou.
E a próxima geração? Vai pensar por si mesma?
A pergunta incômoda veio da plateia: essa tecnologia vai destruir a capacidade de pensamento crítico dos jovens? As respostas foram otimistas. DeSouza apontou para problemas que a IA pode resolver, como doenças neurológicas e remoção de gases de efeito estufa. Shevelenko lembrou que o emprego de entrada pode desaparecer, mas a capacidade de criar algo do zero nunca foi tão acessível. "A única restrição é sua própria curiosidade e iniciativa."
Younis fechou com um dado real: a idade média do agricultor americano é de 58 anos, e faltam trabalhadores para mineração, transporte e agricultura. "A IA física não está deslocando trabalhadores dispostos. Ela está preenchendo um vazio que já existe e só vai aumentar."