黄仁勋 escreve blog pessoal: IA é uma infraestrutura de "cinco camadas" que ainda necessita de dezenas de trilhões de dólares em construção!

À medida que os gigantes tecnológicos competem para atender à crescente demanda no campo da inteligência artificial (IA), muitas empresas estão investindo pesadamente na construção de centros de dados de IA. Estima-se que o investimento total das maiores empresas de tecnologia já tenha atingido 700 mil milhões de dólares.

O que significa 700 mil milhões de dólares? É mais do que o PIB da Suécia, Israel ou Argentina. Aproximadamente, equivale ao valor de mercado combinado da Disney, Nike e Target. E até supera o custo total ajustado pela inflação do programa Apollo dos EUA (que enviou humanos à Lua duas vezes).

A onda de infraestrutura acaba de começar

No entanto, segundo Jensen Huang, CEO da Nvidia, esse gasto astronômico é apenas o começo da construção de infraestrutura de IA.

Na terça-feira (10 de outubro), ele publicou um longo artigo no seu blog, intitulado “AI is a five layer cake” (“IA é um bolo de cinco camadas”), e escreveu: “Estamos apenas começando essa construção. Já investimos bilhões de dólares. Ainda há dezenas de trilhões de dólares em infraestrutura a serem construídos.”

Huang afirmou: “A inteligência artificial é uma das forças mais poderosas que moldam o mundo hoje. Não se trata de um aplicativo inteligente ou de um único modelo; ela é como a eletricidade e a internet, uma infraestrutura indispensável.”

“Globalmente, estamos testemunhando fábricas de chips, montadoras de computadores e fábricas de IA surgindo em uma escala sem precedentes. Isso está se tornando a maior onda de construção de infraestrutura na história da humanidade”, acrescentou.

Além disso, a visão de Huang não é um caso isolado. A McKinsey estima que, até 2030, o investimento acumulado em centros de dados globais pode atingir 6,7 trilhões de dólares, para atender à demanda crescente por IA. Essa previsão de aumento de gastos de capital é um dos principais fatores que impulsionam o crescimento econômico atual nos EUA.

O “bolo de cinco camadas” da IA

Huang compara a estrutura da indústria de IA a um “bolo de cinco camadas”: Energia → Chips → Infraestrutura → Modelos → Aplicações.

Em janeiro deste ano, Huang explicou o conceito do “bolo de cinco camadas”: na base está a energia, seguida pelos chips e infraestrutura de computação, computação em nuvem, modelos de IA, e no topo, aplicações específicas para setores como finanças, saúde e manufatura. Ele destacou que cada camada requer uma construção em grande escala para garantir o funcionamento adequado da camada superior.

No seu último artigo, ele reforçou: “Cada aplicação bem-sucedida depende de toda a arquitetura abaixo dela, estendendo-se até a fonte de energia que a sustenta.”

Huang também afirmou que as fábricas de IA estão em construção, pois a inteligência agora pode ser gerada em tempo real. Os chips estão sendo redesenhados, pois a eficiência determina a velocidade de expansão da inteligência. A energia tornou-se crucial, pois limita a quantidade total de IA. As aplicações estão se acelerando, pois os modelos por trás delas ultrapassaram um limiar, permitindo uma implementação em larga escala.

“Cada camada reforça as demais”, escreveu ele.

Impacto na força de trabalho

Huang destacou ainda que a força de trabalho necessária para essa construção é enorme. As fábricas de IA precisam de eletricistas, encanadores, instaladores, operários de aço, técnicos de rede, instaladores e operadores.

“São empregos de alta qualificação, bem remunerados, e com demanda superior à oferta. Para participar dessa transformação, você não precisa de um doutorado em ciência da computação”, afirmou.

Ao mesmo tempo, Huang apontou que a IA está impulsionando o aumento de produtividade em toda a economia do conhecimento. Como exemplo, citou a radiologia: hoje, a IA já ajuda na interpretação de imagens de exames, mas a demanda por radiologistas continua crescendo. Isso não é uma contradição.

“O objetivo do radiologista é cuidar do paciente. A interpretação de imagens é apenas uma das tarefas. Quando a IA assumir tarefas rotineiras, os radiologistas poderão focar em diagnósticos clínicos, comunicação e cuidado ao paciente. Assim, os hospitais aumentam sua eficiência, atendem mais pacientes e podem contratar mais profissionais”, explicou.

Huang concluiu: “Produtividade gera capacidade, capacidade gera crescimento.”