Há uma grande questão pairando sobre o setor de tecnologia: por quanto tempo seus investimentos maciços em infraestrutura de IA realmente durarão?
As gigantes da tecnologia estão gastando centenas de bilhões de dólares em infraestrutura de inteligência artificial — principalmente, centros de dados e os chips que os alimentam. É um investimento que, segundo elas, preparará o terreno para que a IA reformule nossa economia, nossos empregos e até mesmo nossas relações pessoais.
Só neste ano, as empresas de tecnologia devem investir US$ 400 bilhões em despesas de capital relacionadas à IA.
É quase certo que parte disso exercerá uma pressão recorrente sobre os balanços patrimoniais das empresas.
E para as empresas que dependem da IA para o seu futuro, a questão da frequência com que terão de atualizar ou substituir chips avançados é fundamental — especialmente porque há um ceticismo crescente sobre se a IA produzirá retornos grandes ou rápidos o suficiente para recuperar os investimentos existentes e cobrir os custos futuros de infraestrutura.
Isso está alimentando preocupações em torno de uma bolha de IA — preocupações de que o hype em torno da IA e os gastos com ela estejam fora de sincronia com seu verdadeiro valor.
Essas preocupações surgem no momento em que as ações das “Sete Magníficas” empresas de tecnologia representam cerca de 35% do valor do S&P 500, levantando questões sobre o que uma queda da IA significaria para a economia.
“A extensão em que toda essa construção é uma bolha depende parcialmente da vida útil desses investimentos”, disse Tim DeStefano, professor associado de pesquisa da escola de negócios McDonough, em Georgetown.
Ciclo de vida dos chips
Não está claro por quanto tempo as unidades de processamento gráfico (GPUs) de última geração, os chips mais usados para treinamento e processamento de IA, permanecerão úteis.
Vários especialistas em tecnologia disseram à CNN que estimam que os chips de IA podem ser usados para treinar grandes modelos de linguagem entre 18 meses e três anos. Mas os chips podem continuar sendo usados para tarefas menos intensivas por vários anos, acrescentaram.
Em contrapartida, as unidades centrais de processamento (CPUs) usadas em data centers tradicionais sem IA são normalmente substituídas a cada cinco a sete anos, disseram os especialistas.
Isso se deve, em parte, ao fato de que o treinamento de modelos de IA expõe os chips a uma tensão e calor significativos, desgastando-os mais rapidamente. Cerca de 9% das GPUs falharão ao longo de um ano, em comparação com cerca de 5% das CPUs, disse David Bader, professor de ciência de dados do Instituto de Tecnologia de Nova Jersey.
As gerações subsequentes de chips de IA também estão melhorando rapidamente e se tornando mais eficientes, o que significa que pode não ser econômico continuar executando cargas de trabalho de IA em chips mais antigos, mesmo que eles estejam funcionando.
Diferentes especialistas oferecem estimativas ligeiramente diferentes. DeStefano disse que os chips de IA provavelmente irão quebrar após cerca de cinco a dez anos de uso, mas sua vida útil econômica é de apenas cerca de três a cinco anos.
Enquanto isso, Bader estima que as GPUs podem ser usadas para treinar modelos de IA por 18 a 24 meses. Mas ele disse que os chips mais antigos ainda podem lidar com tarefas como o processamento de consultas de IA dos usuários, conhecido como inferência, por mais cinco anos, prolongando seu valor.
A Nvidia, maior fornecedora de chips de IA, afirma que seu sistema de software CUDA permite que os clientes atualizem o software dos chips existentes, adiando potencialmente a necessidade de atualizar para o produto mais recente.
A diretora financeira da Nvidia, Colette Kress, disse na última teleconferência sobre os resultados financeiros da empresa no mês passado que as GPUs “enviadas há seis anos ainda estão funcionando em plena capacidade hoje” graças ao sistema CUDA.
Mas, independentemente de os chips durarem dois ou seis anos, as empresas de tecnologia ainda enfrentam a mesma questão: “De onde virá a receita que permitirá reconstruir nessa escala?”, disse Mihir Kshirsagar, diretor da clínica de política tecnológica do Centro de Política de Tecnologia da Informação de Princeton.
O que isso tem a ver com a bolha da IA?
Quanto mais rápido os chips se degradam, mais as empresas sentirão pressão para obter retorno sobre a IA para financiar sua substituição.
E a demanda de longo prazo por IA permanece incerta, especialmente à luz dos relatórios deste ano que indicam que a maioria das empresas que implementam a tecnologia ainda não viu benefícios em seus resultados financeiros.
Os clientes corporativos serão os verdadeiros geradores de receita para as empresas de IA, mas essas empresas ainda estão descobrindo como usar a tecnologia para gerar receita ou reduzir custos, disse DeStefano.
“Existe demanda por IA generativa por parte de usuários individuais… mas isso não é suficiente para que essas grandes empresas de IA recuperem seus custos de investimento”, disse ele.
Michael Burry, o famoso investidor por trás de “The Big Short”, alertou recentemente sobre uma bolha de IA. Seu argumento se baseia, em parte, na previsão de que as empresas de tecnologia estão superestimando a vida útil de seus investimentos em chips, o que pode acabar pesando em seus lucros.
Os líderes de IA também estão começando a falar mais abertamente sobre a questão.
O CEO da Microsoft, Satya Nadella, disse em uma entrevista em podcast no mês passado que a empresa começou a espaçar seus investimentos em infraestrutura para que os chips de seus data centers não se tornem obsoletos ao mesmo tempo.
E a diretora financeira da OpenAI, Sarah Friar, deu o alarme no mês passado quando disse que o papel da empresa como fabricante pioneira de modelos de IA depende da durabilidade dos chips mais avançados: “três anos, quatro anos, cinco anos ou até mais”.
Se esse ciclo de vida for mais curto, ela sugeriu que a empresa pode precisar que o governo dos EUA “garanta” a dívida que está assumindo para financiar seus compromissos agressivos de infraestrutura. (A OpenAI rapidamente tentou voltar atrás no comentário, dizendo que não estava buscando uma garantia do governo.)
Em bolhas de mercado anteriores, a infraestrutura construída durante o ciclo de hype que ficou inativa após o estouro ainda era utilizável anos depois. Os cabos de fibra óptica instalados durante a bolha da internet no final da década de 1990, por exemplo, agora fornecem a base para a internet atual.
Mas a bolha da IA — se for real — seria uma situação diferente, disse Paul Kedrosky, sócio-gerente da empresa de investimentos SK Ventures. Ele argumentou que os data centers de IA não manterão o mesmo potencial de uso ao longo do tempo sem investimentos contínuos em novos chips. E as ramificações podem se estender muito além dos balanços patrimoniais e preços das ações das gigantes da tecnologia.
“Não estamos apenas construindo esses data centers, (as empresas de tecnologia) estão pressionando para construir usinas de eletricidade para dar suporte a tudo isso”, disse Kshirsagar. “Se a economia não funcionar, haverá algumas questões sociais muito importantes.”