As empresas de inteligência artificial (IA) podem ter de cumprir as promessas de desenvolver inteligência artificial geral (AGI) no curto prazo, a fim de compensar a disparidade entre investimentos e lucros na indústria. 

Infelizmente, ainda não há evidências científicas de que a AGI – máquinas capazes de raciocínio de nível humano ou superior – seja sequer possível.

Um mercado em crescimento

Segundo analistas, o mercado atual de IA é em grande parte antecipatório. A OpenAI é uma das poucas empresas de IA generativa altamente lucrativas e a diferença entre a sua receita (cerca de 3,4 mil milhões de dólares, de acordo com a Information) e os próximos concorrentes mais próximos é enorme.

Isto equivale a uma escassez de capital, ou a um fluxo negativo no valor de algo em torno de 600 mil milhões de dólares, pelo menos de acordo com uma análise recente da Sequoia Capital.

Vale ressaltar que os números da Sequoia são baseados em estimativas de uso da GPU Nvidia. Com isto em mente, é provável que os números acima estejam ligeiramente deflacionados no que diz respeito às despesas globais da indústria.

Essencialmente, a análise indica que as empresas de IA precisam de gerar mais de meio bilião em receitas para justificar as despesas correntes – um número que deverá crescer ano após ano.

Onde está o produto?

Embora o atual aumento no interesse de investidores e empresas em tecnologia de IA generativa possa ter levado o mercado a máximos históricos, incluindo o breve mandato da Nvidia como a empresa mais valiosa do mundo em valor de mercado, muitos analistas perguntam quando os produtos ou serviços reais de IA que que vão sustentar esse nível de crescimento vão chegar.

Até o momento, é difícil argumentar que a IA generativa encontrou um caso de uso legítimo que levará à expansão exponencial dos lucros para aqueles que investiram.

O ChatGPT pode ser o principal produto do setor, mas há poucos motivos para acreditar que ele explodirá repentinamente no mainstream.

Simplificando, essa marca de receita de US$ 600 bilhões levará décadas para ser alcançada se a margem de lucro de 10 dígitos da OpenAI cobrir a maior parte do mercado. A IA generativa ainda não encontrou o mesmo tipo de proposta de valor que o aprendizado de máquina, mas os investimentos continuam a aumentar nos níveis de capital de risco, governamental e corporativo.

Isto pode muito bem indicar que o mercado de IA entrará em breve numa era de “AGI ou falência”, onde a viabilidade de empresas como OpenAI e Anthropic dependerá de terem feito as apostas certas quando se trata de fornecer máquinas que possam raciocinar como bem como os humanos.

Do lado negativo, as empresas que estão no centro do setor de IA generativa podem estar a chegar a um momento crítico em termos de receitas. Se o mercado não conseguir justificar a posição da Nvidia em ou perto de 3 biliões de dólares a tempo para evitar uma potencial desvantagem, então essa escassez de 600 mil milhões de dólares para a indústria poderá aumentar até um ponto sem retorno.

No entanto, pelo lado positivo das coisas, o ponto sem retorno não existirá se a indústria realmente inventar a AGI. E a Nvidia também é a chave para esse cenário.

Como a Sequoia Capital também apontou, a Nvidia está se preparando para lançar seu novo chipset baseado em Blackwell (chamado de “B100”) para treinamento de IA generativa. O B100 supostamente superará o padrão atual da indústria para modelos de treinamento (H100 da Nvidia) em até 2,5X e custará apenas 25% mais.

Se os especialistas acreditam que era possível realizar AGI antes do lançamento do melhor e mais recente chip da Nvidia, deve ser ainda mais fácil com hardware apresentando um aumento de 150% em potência e eficiência.

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