A indústria tecnológica está no meio de uma festa movida pelo dinheiro fácil. Minha prova? A última peça de tecnologia verdadeiramente disruptiva que o mundo experimentou.
Desde o início de 2022, o grande tema de conversa na indústria de tecnologia e entre o público em geral é a “inteligência artificial”. Embora o conceito não seja novo – IA tem sido o termo usado para descrever como os computadores jogam desde pelo menos a década de 1980 – ele capturou mais uma vez a imaginação do público.
Antes de entrar no assunto, é necessário fazer uma breve introdução. Ao falar sobre IA, é importante entender a que ela se refere. A IA pode ser dividida em sete grandes categorias . A maioria dos sete são, na melhor das hipóteses, hipotéticos e não existem. O tipo de IA em que todos estão interessados se enquadra na categoria de IA com memória limitada. Os grandes modelos de linguagem (LLM) residem neles. Como este não é um artigo sobre detalhes, pense nos LLMs como máquinas complexas de adivinhação estatística. Digite uma frase e você obterá um resultado baseado nos dados de treinamento carregados que se alinham estatisticamente com o que você solicitou.
Com base nesta tecnologia, os LLMs podem produzir (pelo menos superficialmente) resultados impressionantes. Por exemplo, pergunte ao ChatGPT 4.0 (a versão mais recente no momento em que este artigo foi escrito) o seguinte quebra-cabeça lógico:
Isto é uma festa: {}
Este é um feijão saltitante :B
O feijão saltador quer ir à festa.
O resultado será {B}, com um toque de estilo. Impressionante, certo? Você pode fazer a mesma coisa, não importa quais personagens você usa na festa ou qual personagem você deseja que vá para a festa. Isso tem sido usado como uma demonstração do poder da inteligência artificial.
No entanto, faça o seguinte:
Isto é uma festa: B
Este é um feijão saltitante: {}
O feijão saltador quer ir à festa.
Quando perguntei isso, esperava que o sistema me desse, no mínimo, uma resposta semelhante à anterior, porém, o que obtive foram duas respostas: B {} e {} B. Esta não é a resposta correta, pois o problema A lógica é insolúvel, pelo menos em termos de funcionamento dos computadores. A resposta correta, para um ser humano, seria I{}3.
Para entender o que está acontecendo nos bastidores, aqui está o seguinte exemplo:
Isto é o que acontece: []
A mesa quer dançar boogie woogie: M
Meesa é o boom chicka boom.
Esta declaração boba feita por Jar Jar Binks, se dada a um humano, não tem sentido, pois as três declarações não estão relacionadas e não há nenhum quebra-cabeça lógico presente. Porém, o GPT4 fez o mesmo e disse que agora sou eu quem participa. Isso ocorre porque, apesar de toda a sua complexidade, o sistema ainda é conduzido por algoritmos. Ele vê o texto – em toda a sua complexidade – pesquisa seu banco de dados, vê o que um grupo de pessoas escreveu anteriormente com um texto semelhante (porque o OpenAI encorajou um grupo de pessoas a experimentá-lo) e produz o mesmo formato. É um resultado semelhante ao que um estudante de programação do primeiro ano pode produzir.
Principais limitações
O exemplo acima mostra que a indústria de IA tem enormes limitações. Funciona muito bem se você pedir algo simples e previsível, mas desmorona quando você pede algo um pouco mais complexo, como tentar fazer com que um gerador de imagens forneça a imagem que você deseja a partir de um simples parágrafo de quatro frases. Como a indústria admite, há muito trabalho a fazer enquanto se avança.
O problema? Todo o experimento de IA é ridiculamente caro, e o custo está acelerando muito além dos avanços na utilidade. A OpenAI, atual líder em LLM, está a caminho de perder US$ 5 bilhões este ano , o que representa metade de seu investimento total de capital. As perdas só aumentam à medida que a empresa conquista mais clientes e melhora seu modelo.
Há uma surpreendente falta de aplicações viáveis para as quais esta tecnologia possa ser usada. As tentativas de implementar esta tecnologia de forma substancial falharam miseravelmente. A IA da Air Canada auxiliou no atendimento ao cliente e distribuiu tarifas aéreas com desconto . O tribunal canadense declarou que a empresa é responsável por tudo o que um assistente de IA fornece a um cliente. A profissão jurídica está lentamente a ser proibida de utilizar IA em processos judiciais nos EUA, após uma série de eventos de grande repercussão em que programas de IA fabricaram documentos. As principais manifestações foram posteriormente consideradas muito falsas. O novo resumo de IA do Google no topo da página de pesquisa requer cerca de 10 vezes mais energia para ser produzido do que a própria pesquisa e tem quase zero utilidade para o usuário final . A receita no espaço de IA está concentrada quase exclusivamente em hardware, com pouco dinheiro à vista para o usuário final. Existem também os impressionantes requisitos de energia necessários para operar tudo isso.
Para piorar a situação, é provável que o desenvolvimento futuro se torne apenas mais caro e não mais barato. A indústria de hardware está no fim de seu potencial de avanço. Os projetistas de processadores esgotaram a alavanca de velocidade do clock há quase duas décadas, enquanto o desempenho de thread único atingiu o pico em 2015 . O design dos processadores foi corrigido principalmente aumentando o número de núcleos lógicos e reduzindo o número de transistores. Embora se espere que esta alavanca específica se esgote no próximo ano, quando o processo de 2 nm estiver online. O que isto significa é que, a partir do próximo ano, a IA não poderá contar com ganhos de eficiência de hardware para colmatar a lacuna de custos, uma vez que já estamos perto do limite máximo teórico sem redesenhar radicalmente a forma como os processadores funcionam. Novos clientes exigem nova capacidade, portanto, cada vez que outra empresa entra, os custos aumentam, tornando questionável se algum dia haverá um ponto de inflexão no volume.
Com estas revelações, um empresário prudente reduziria as suas perdas no domínio da IA. Os custos rapidamente crescentes, juntamente com a utilidade questionável da tecnologia, fazem com que pareça um grande empreendimento deficitário. No entanto, os investimentos em IA só aumentaram. O que está acontecendo?
Dinheiro fácil com grande tecnologia
O que estamos a assistir é uma repercussão significativa da longa era de dinheiro fácil, que, apesar dos aumentos formais das taxas de juro por parte da Fed, ainda está em curso. A indústria tecnológica, em particular, tem sido uma das principais beneficiárias do fenômeno do dinheiro fácil. O dinheiro fácil existe há tanto tempo que indústrias inteiras, especialmente a tecnologia, foram construídas e projetadas em torno dele. É assim que os aplicativos de entrega de comida, que nunca tiveram lucro e estão a caminho de perder colossais US$ 20 bilhões só em 2024, continuam a operar. A indústria tecnológica irá acumular milhares de milhões para investir em planos de negócios questionáveis só porque têm a aparência de software algures em segundo plano.
Estou vendo muitos dos mesmos padrões na ascensão da IA que vi anos atrás com o fiasco da WeWork. Ambos tentam abordar soluções mundanas. Nenhum deles é adequado para a base de clientes. Ambos, apesar de serem formalmente orientados pelo capital, estão altamente sujeitos a custos operacionais variáveis que não podem ser facilmente anulados. Ambos aplicam uma camada adicional de despesas para fazer pouco mais do que exatamente a mesma coisa de antes.
Apesar disso, empresas como Google e Microsoft estão dispostas a investir enormes quantidades de recursos no projeto. A principal razão é que, para eles, os recursos são relativamente triviais. As grandes empresas tecnológicas, que usufruíram de décadas de dinheiro barato, têm dinheiro suficiente disponível para comprar toda a indústria global de inteligência artificial. Uma perda de US$ 5 bilhões é uma gota no oceano para uma empresa como a Microsoft. O medo de perder é maior do que o custo de alguns dólares no fundo de reserva.
Porém, o dinheiro fácil tem seus limites. As estimativas colocam o investimento em 2025 em 200 mil milhões de dólares , o que, mesmo para gigantes como a Alphabet, não é uma ninharia. Mesmo isto é insignificante em comparação com algumas das estimativas mais ridículas, como a de que a receita global da IA atingirá 1,3 biliões de dólares até 2032 . O dinheiro fácil de hoje não se importa de onde essa renda deve surgir. Porém, o dinheiro fácil vai desistir quando a realidade bater e o rendimento não aparecer. Quanto o mercado está disposto a pagar pelo que a IA faz? A recente onda de telefones com IA não impediu exatamente o declínio a longo prazo dos smartphones , por exemplo.
A dada altura, os investidores começarão a perguntar-se por que é que estas grandes empresas tecnológicas estão a desperdiçar maços de dinheiro em projetos sem saída e não o devolvem sob a forma de dividendos. As perdas não podem ser sustentadas indefinidamente.
A grande diferença na atual onda de dinheiro fácil é que aqueles que suportarão o peso quando a crise chegar não serão os suspeitos do costume. Grandes empresas como Microsoft e Nvidia ainda existirão, mas apresentarão lucros menores à medida que o entusiasmo pela IA diminuir. Eles pegaram o dinheiro fácil, gastaram-no em um projeto de prestígio e não enfrentarão as repercussões do fracasso. Provavelmente não haverá um colapso empresarial espetacular como vimos na era de 2009, mas o que veremos serão demissões substanciais no outrora prestigiado espaço tecnológico, e a crise preencherá o cenário das pequenas startups. Na verdade, as demissões já começaram.
Claro, eu sempre posso estar errado sobre isso. Talvez a IA seja realmente legítima e nos próximos cinco anos serão investidos 1,3 biliões de dólares em produtos e serviços de IA. Talvez a IA acabe triunfando onde as televisões 3D, os kits de entrega de refeições e os óculos de realidade aumentada falharam.
No entanto, não estou muito otimista. A indústria tecnológica está no meio de uma festa movida pelo dinheiro fácil. Minha prova? A última tecnologia verdadeiramente disruptiva que o mundo experimentou – o iPhone – completou 17 anos há pouco tempo. A indústria tecnológica tem perseguido o próximo produto disruptivo desde então e não encontrou nada. Sem dinheiro fácil, eu não teria conseguido me manter por tanto tempo.
Este artigo foi publicado inicialmente no Mises Institute .