A IA ajudou a salvar a indústria de chips. O que acontece se se revelar um fracasso?

A Nvidia é agora a primeira empresa a ter uma alta repentina superior a $4 trilhões em capitalização de mercado, recuperando-se da sua queda induzida pelo DeepSeek no início deste ano. Outras fabricantes de chips de IA, incluindo a AMD e a Huawei da China, estão a reportar resultados financeiros fortes. Quase todas as principais fabricantes de chips estão agora a centrar a sua estratégia em IA.

Mas e se a IA não funcionar?

Esta não é apenas uma questão hipotética. Alguns sinais sugerem que o crescimento da IA está estagnado, ou pelo menos a desacelerar. Novos modelos já não mostram melhorias significativas ao aumentar o tamanho ou a quantidade de dados de treinamento. O laureado com o Prémio Nobel, Demis Hassabis, notou recentemente que “já não estamos a obter o mesmo progresso” no desenvolvimento da IA. Andreessen Horowitz, um dos investidores mais proeminentes em IA, também expressou preocupações de que as capacidades dos modelos de IA parecem estar a estabilizar.

Uma razão para a desaceleração do desempenho da IA pode ser que os modelos já consumiram a maior parte dos dados digitais disponíveis, deixando pouco para melhorias adicionais. Os desenvolvedores estão, em vez disso, a recorrer a dados sintéticos, mas isso pode ser menos eficaz—e pode até piorar os modelos.

O desenvolvimento de IA também é enormemente intensivo em capital. Treinar os modelos mais avançados requer clusters de computação que custam bilhões de dólares. Mesmo uma única execução de treinamento pode custar dezenas de milhões de dólares. No entanto, enquanto os custos de desenvolvimento continuam a aumentar, as recompensas monetárias são limitadas. Para além dos assistentes de programação em IA, há poucos exemplos de IA a gerar retornos que justifiquem estes imensos investimentos de capital.

Algumas empresas já estão a reduzir o investimento na sua infraestrutura de IA devido ao custo. A Microsoft, por exemplo, está "a abrandar ou a pausar alguns projetos em fase inicial" e cancelou pedidos de equipamentos para vários projetos de centros de dados globais. A Meta, a AWS e o Google também terão reduzido os seus pedidos de GPU. Gargalos de chips, escassez de energia e preocupações públicas são também barreiras à adoção massiva de IA.

Se o boom da IA murchar, isso será uma má notícia para a indústria de chips, que usou esta nova tecnologia para evitar uma séria recessão.

Os chips estão a ficar mais caros de produzir. Desenvolver novos processos de fabrico custa bilhões de dólares; construir novas fábricas pode custar dezenas de bilhões de dólares. Todos esses custos são transferidos para os consumidores, mas, fora da IA, os clientes não estão muito interessados em comprar chips mais caros. As tecnologias sofisticadas nos processadores de IA de hoje não são muito úteis para outros fins.

A IA atrasou um acerto de contas na indústria: a fabricação está a ficar mais cara, enquanto os ganhos de desempenho estão a encolher. A promessa económica da IA justifica os altos preços dos chips, mas se isso desaparecer, a indústria dos chips precisa de encontrar outra coisa para persuadir as pessoas a manter o investimento na fabricação avançada de chips. Caso contrário, a fabricação avançada de chips tornará-se insustentável: novas tecnologias custarão cada vez mais, enquanto entregarão cada vez menos.

A história continuaUma queda na indústria de chips irá perturbar vários objetivos geopolíticos e econômicos. Os governos investiram bilhões de dólares na construção de indústrias de chips domésticas. O presidente dos EUA, Donald Trump, ameaça rotineiramente usar tarifas para trazer a fabricação de semicondutores de volta para casa.

A suposta liderança dos EUA no desenvolvimento de chips pode se revelar uma miragem, especialmente à medida que a China domina a produção de chips legados. E uma reversão da IA abalaria o setor de tecnologia mundial, forçando as grandes empresas de tecnologia a repensar suas apostas.

Dadas estas apostas, os formuladores de políticas precisam incentivar mais inovação em IA ao facilitar o acesso a dados, chips, energia e refrigeração. Isso inclui políticas pragmáticas sobre direitos autorais e proteção de dados, uma abordagem equilibrada à fabricação de chips em terra e no exterior, e a remoção de barreiras regulatórias ao uso e geração de energia. Os governos não devem necessariamente aplicar o princípio da precaução à IA; os benefícios são grandes demais para prejudicar seu desenvolvimento, pelo menos nestas fases iniciais. Também não devem aplicações de IA em larga escala, como veículos autónomos ou robótica doméstica, enfrentar requisitos irrazoadamente altos para implementação.

Os investidores também devem explorar abordagens alternativas de IA que não exijam tantos dados e infraestrutura, potencialmente desbloqueando um novo crescimento da IA. A indústria também deve explorar aplicações não relacionadas à IA para chips, se apenas para gerenciar seu risco.

Para garantir que a indústria de chips possa sobreviver a uma desaceleração, deve reduzir o custo da fabricação de chips avançados. As empresas devem trabalhar juntas em pesquisa e desenvolvimento, bem como colaborar com universidades, para diminuir os custos de desenvolvimento. Mais investimento é necessário em chiplets, embalagem avançada e hardware reconfigurável. A indústria deve apoiar padrões interoperáveis, ferramentas de código aberto e desenvolvimento ágil de hardware. Infraestrutura compartilhada e subsidiada para design e fabricação pode ajudar empresas menores a finalizar ideias antes da fabricação. Mas, importantemente, a pressão para trazer a fabricação de volta pode ser contraproducente: fazê-lo de maneira descuidada aumentará significativamente os custos dos chips.

O futuro dos chips e da IA está agora profundamente entrelaçado. Se os chips forem prosperar, a IA deve crescer. Caso contrário, todo o setor de chips pode agora estar em perigo.

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Esta história foi originalmente apresentada no Fortune.com

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