Redação Culturize-se
Quase três anos após o lançamento do ChatGPT, gigantes da tecnologia estão investindo fortemente em IA generativa e na promessa da superinteligência. No entanto, com os gastos de capital superando os lucros com IA e o ritmo da inovação aparentemente diminuindo, investidores começam a questionar quando o Vale do Silício planeja recuperar esses gastos.
Isso levou à especulação sobre se estamos vivenciando uma bolha de IA. O proeminente fundo de hedge Elliott Management levantou recentemente preocupações, classificando as grandes ações de tecnologia, incluindo a Nvidia, como estando em “território de bolha”, conforme relatado pelo Financial Times. O fundo de hedge expressou dúvidas sobre a demanda sustentada pelos poderosos chips da Nvidia e descreveu a IA como “supervalorizada”, com muitas aplicações ainda não prontas para uso generalizado.
As preocupações da Elliott destacam os desafios que a IA enfrenta hoje. Muitas ferramentas de IA ainda não estão “prontas para o horário nobre” no sentido de que podem ser confiáveis para tarefas críticas. Os sistemas de IA muitas vezes exigem supervisão rigorosa, às vezes necessitando de mais esforço do que simplesmente realizar a tarefa primária. Isso levanta questões sobre a eficiência e a confiabilidade das aplicações de IA em seu estado atual.
Por outro lado, muitos engenheiros de software já consideram a assistência na codificação por IA indispensável para o seu trabalho. Isso levanta a questão de saber se esses engenheiros estão à frente da curva ao perceber os ganhos de produtividade que a IA pode eventualmente trazer para a economia em geral. O debate sobre se estamos em uma bolha de IA gira em torno de como se define isso. Uma bolha, neste contexto, refere-se a uma situação em que as ações de empresas públicas e as avaliações de empresas privadas estão inflacionadas muito além dos lucros que elas gerarão, levando a um colapso significativo quando os especuladores se retirarem.
Se parece uma bolha, é uma bolha?
Existem razões para acreditar que uma bolha de IA pode ser real. Uma das maiores preocupações é que as empresas ainda não estão obtendo lucros com seus investimentos em IA, e não está claro se ou quando isso ocorrerá. Investidores como Elliott estão instando o Vale do Silício a reduzir os gastos com IA. No entanto, os gigantes da tecnologia estão fazendo o oposto. Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta gastaram coletivamente US$ 106 bilhões em IA apenas na primeira metade deste ano. Alguns analistas preveem que essas empresas gastarão US$ 1 trilhão em IA nos próximos cinco anos.
Para justificar esses custos, os gigantes da tecnologia devem convencer um grande número de consumidores e empresas a adotarem seus serviços de IA. No entanto, os gastos empresariais com IA atualmente se limitam a pequenos testes, e há poucas evidências de que a maioria das empresas veja uma razão convincente para investir nas ferramentas disponíveis. Muitos usuários que experimentaram o ChatGPT uma ou duas vezes nunca retornaram. Elliott apontou que existem poucos usos reais para a IA além de resumir notas de reuniões, gerar relatórios e ajudar na codificação de computadores.
Além disso, as ferramentas de IA têm margens de lucro mais baixas do que outros softwares devido às suas intensas demandas de computação e energia. Isso significa que o custo de fornecer serviços de IA escala com o uso de uma maneira que o software tradicional, como a busca do Google ou o Facebook, não escala.
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Outro sinal de uma potencial bolha de IA é que algumas das startups de IA mais proeminentes estão enfrentando dificuldades. Empresas como Character.AI, Adept e Inflection levantaram quantias significativas de dinheiro para construir chatbots e agentes de IA. No entanto, essas empresas viram seus fundadores deixarem para trabalhar em gigantes da tecnologia em movimentos que foram chamados de “aquisições não-aquisitivas”. Em cada caso, os “não adquirentes” — Google para Character, Amazon para Adept e Microsoft para Inflection — pagaram um prêmio modesto aos investidores. Os capitalistas de risco provavelmente estão desapontados que algumas das empresas mais promissoras do setor não entregaram os retornos esperados de 10 vezes.
O escrutínio regulatório e os altos custos de competir com gigantes da tecnologia estão dificultando o sucesso das startups de IA. À medida que os reguladores se tornam mais céticos em relação a fusões e aquisições no mundo da tecnologia, o caminho mais popular para as startups saírem de cena está sendo fechado. Isso torna a perspectiva de tornar uma empresa pública ainda mais assustadora.
A taxa de inovação em IA também parece estar desacelerando. O ChatGPT criou uma sensação porque melhorou dramaticamente em relação ao desempenho de seu antecessor, GPT-2. O salto do GPT-2 para o GPT-3 foi notável, tornando as ferramentas de IA subitamente úteis para uma ampla gama de aplicações. GPT-4, e posteriormente GPT-4o, são ainda melhores: são mais rápidos, mais eficientes e menos propensos a erros. No entanto, ainda são usados de maneira muito semelhante aos seus antecessores, com poucas novas capacidades.
Por vários anos, os desenvolvedores de IA conseguiram criar modelos mais poderosos aumentando a quantidade de dados usados para treiná-los. No entanto, há sinais de que essa abordagem está gerando retornos decrescentes. Até que o GPT-5 e outros modelos de próxima geração cheguem, continua em aberto a questão de saber se a IA continuará a avançar no mesmo ritmo.
Esses fatores contribuem para a crença de que a bolha de IA pode ser real. No entanto, também há argumentos contrários a essa visão.
As empresas de tecnologia frequentemente permanecem não lucrativas por longos períodos antes de se tornarem bem-sucedidas. Por exemplo, a Amazon não teve lucro nos primeiros nove anos de sua existência, e a Uber registrou seu primeiro lucro anual completo 15 anos após sua fundação. O fim das taxas de juros zero tornou mais difícil para as empresas de tecnologia operarem de maneira não lucrativa, mas as empresas públicas mais ricas ainda podem se dar ao luxo de fazer investimentos de longo prazo sem se preocupar muito com os lucros de curto prazo.
Os CEOs das grandes empresas de tecnologia concordam amplamente que a IA representa sua maior oportunidade em uma geração. Eles acreditam que cortar gastos com IA agora significaria correr o risco de ficar para trás dos concorrentes, o que seria ainda pior para os lucros de longo prazo. O CEO do Google, Sundar Pichai, enfatizou esse ponto durante uma recente teleconferência de resultados, afirmando que em tempos de transição tecnológica, o risco de subinvestimento é muito maior do que o risco de superinvestimento.
Além disso, o fracasso de algumas startups de destaque não indica necessariamente um declínio mais amplo na indústria. Por exemplo, a Midjourney, um gerador de imagens, deveria gerar US$ 200 milhões no ano passado e, segundo relatos, tem sido lucrativa desde a sua criação. O aplicativo ChatGPT da OpenAI também teve recentemente seu melhor mês de receita até agora, de acordo com a firma de pesquisa de mercado App Intelligence.
A inovação continua a emergir dos modelos de IA da geração atual. Por exemplo, o Google DeepMind recentemente usou modelos personalizados para ganhar uma medalha de prata na Olimpíada Internacional de Matemática e demonstrou um robô de tênis de mesa que poderia vencer iniciantes. Esses feitos destacam o potencial contínuo da IA, mesmo enquanto os desenvolvedores trabalham em modelos de próxima geração.
Também é importante lembrar que a adoção de tecnologia frequentemente leva tempo. Por exemplo, fornos de micro-ondas foram inventados em 1947, mas não se tornaram comuns nas casas americanas até a década de 1990.
Mesmo se estivermos em uma bolha de IA, é improvável que esta seja a palavra final sobre a IA. Assim como a bolha das pontocom não marcou o fim da internet, uma possível bolha de IA pode simplesmente indicar que a tecnologia ainda está em seus estágios iniciais. Tecnologias que hoje parecem muito caras ou pouco confiáveis podem se revelar transformadoras no futuro.
