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A “lei de escala” da inteligência artificial, que impulsionou a Nvidia a se tornar a empresa mais valiosa do mundo, está começando a ser questionada. As informações são do Financial Times.
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Essa teoria sugere que, ao adicionar mais dados em modelos maiores de IA, que exigem mais poder computacional, os sistemas se tornam mais inteligentes.
A ideia ganhou força com o lançamento do ChatGPT e a aceleração do progresso da IA nos últimos anos. No entanto, modelos mais recentes de empresas como OpenAI, Google e Anthropic não mostraram as melhorias esperadas, o que tem gerado dúvidas sobre a eficácia dessa abordagem.
Investidores da Nvidia se preocupam
- A “lei de escala” havia substituído a Lei de Moore como o princípio que orientava o avanço tecnológico no setor, com a promessa de que o aumento de poder computacional geraria sistemas mais poderosos.
- No entanto, executivos e pesquisadores agora reconhecem que os modelos de IA estão atingindo um “pico” no pré-treinamento, o que significa que mais trabalho será necessário após a construção do modelo para continuar os avanços.
- Esse reconhecimento tem gerado nervosismo entre os investidores da Nvidia, que se beneficiaram do aumento da demanda por seus chips.

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Embora a “lei de escala” não fosse uma regra rígida, ela serviu como um guia para investimentos massivos da Big Tech em IA, que devem ultrapassar US$ 200 bilhões este ano. No entanto, se “maior não significa melhor”, esses investimentos podem ser limitados.
A Nvidia, que se beneficiou da especulação sobre a construção de supermodelos de IA, pode enfrentar desafios se o foco mudar para o uso prático da IA
A demanda por chips de inferência, que processam consultas individuais, deve aumentar, mas a longo prazo, a indústria pode se afastar da busca por modelos cada vez maiores e mais poderosos.
