Tudo sobre Inteligência Artificial
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.
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.
Leia mais:
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.
