Na corrida para construir a infraestrutura que alimenta a intelig\u00eancia artificial, o Google, da Alphabet, ocupa uma posi\u00e7\u00e3o invej\u00e1vel: a empresa tem um neg\u00f3cio robusto de computa\u00e7\u00e3o em nuvem, fabrica seus pr\u00f3prios chips e firmou acordos para compartilh\u00e1-los com companhias como Anthropic e Meta Platforms.<\/p>\n\n\n\n
O sucesso do Google tornou seus recursos computacionais t\u00e3o valiosos, por\u00e9m, que at\u00e9 os pr\u00f3prios pesquisadores de IA da companhia precisam entrar na fila para acess\u00e1-los.<\/p>\n\n\n\n
No ver\u00e3o passado, Andrew Dai, ent\u00e3o pesquisador do laborat\u00f3rio de IA do Google, descobriu uma limita\u00e7\u00e3o do Gemini, principal modelo de IA da empresa<\/a>. Enquanto jogava um jogo de tabuleiro, Dai tirou fotos do tabuleiro e fez ao Gemini uma pergunta simples: quem est\u00e1 ganhando? Para sua surpresa, o Gemini n\u00e3o conseguiu responder, assim como modelos rivais. Ele passou a acreditar que era necess\u00e1rio desenvolver uma IA capaz de compreender melhor o que acontece em imagens.<\/p>\n\n\n LEIA MAIS: <\/p>\n \n Dai discutiu a ideia com colegas, mas rapidamente concluiu que n\u00e3o conseguiria obter poder computacional suficiente dentro do Google para enfrentar o problema, disse em entrevista. Se quisesse seguir adiante, teria de deixar a empresa.<\/p>\n\n\n\n Dai est\u00e1 entre funcion\u00e1rios e ex-funcion\u00e1rios que afirmam que a lideran\u00e7a do Google no desenvolvimento de IA transformou capacidade computacional em um recurso precioso, acess\u00edvel principalmente para projetos considerados priorit\u00e1rios, como o aprimoramento do Gemini.<\/p>\n\n\n\n Pesquisadores de IA \u00e0s vezes sentem que est\u00e3o perdendo acesso \u00e0 computa\u00e7\u00e3o para clientes pagantes, disseram as fontes. As divis\u00f5es de busca e computa\u00e7\u00e3o em nuvem do Google tamb\u00e9m disputam o uso dos chips da companhia, conhecidos como unidades de processamento tensorial, ou TPUs. Dentro do laborat\u00f3rio Google DeepMind, o acesso \u00e0 capacidade computacional influencia os projetos que os pesquisadores escolhem, os l\u00edderes com quem se alinham e o ritmo em que trabalham.<\/p>\n\n\n\n \u201cDentro do Google, cada TPU tem tr\u00eas pretendentes\u201d, disse Oren Etzioni, veterano pesquisador de IA e professor em\u00e9rito da Universidade de Washington. \u201cSe voc\u00ea est\u00e1 na posi\u00e7\u00e3o desconfort\u00e1vel de ter um projeto ambicioso e competir com um cliente que gera receita, \u00e9 uma situa\u00e7\u00e3o dif\u00edcil.\u201d<\/p>\n\n\n\n O Google afirmou em comunicado que possui um \u201cprocesso rigoroso e cont\u00ednuo para garantir que os recursos computacionais sejam destinados \u00e0s prioridades mais importantes, equilibrando as necessidades atuais de clientes e usu\u00e1rios com investimentos de longo prazo em pesquisa e inova\u00e7\u00e3o\u201d. O CEO da Alphabet, Sundar Pichai, disse que, ao decidir onde direcionar capacidade computacional, a lideran\u00e7a est\u00e1 focada em garantir que o Google DeepMind tenha os recursos necess\u00e1rios para construir modelos de IA de ponta, \u201cporque isso \u00e9 a base de tudo o que fazemos\u201d.<\/p>\n\n\n\n A Alphabet informou que a carteira de pedidos do Google Cloud, medida dos contratos fechados ainda n\u00e3o reconhecidos como receita, quase dobrou em rela\u00e7\u00e3o ao trimestre anterior, ultrapassando US$ 460 bilh\u00f5es. \u201cEstamos limitados por capacidade computacional no curto prazo\u201d, disse Pichai. \u201cEstamos atravessando esse momento e investindo.\u201d O Google apresentar\u00e1 sua nova linha de produtos em sua confer\u00eancia anual para desenvolvedores, em Mountain View, na ter\u00e7a-feira.<\/p>\n\n\n\n Pesquisadores de IA costumavam ver o Google como um lugar onde poderiam seguir paix\u00f5es intelectuais, quase como na academia, mas com melhor remunera\u00e7\u00e3o e mais recursos. H\u00e1 muito tempo os pesquisadores da empresa disputam mais poder computacional, mas, at\u00e9 recentemente, os modelos eram pequenos o suficiente para n\u00e3o exigir tantos recursos para projetos relevantes, disseram ex-funcion\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n Mas, em 2022, o lan\u00e7amento do popular chatbot OpenAI, o ChatGPT, levou o Google a investir em grandes modelos de linguagem \u2014 programas de IA capazes de criar em segundos cartas de apresenta\u00e7\u00e3o ou trabalhos acad\u00eamicos com apar\u00eancia profissional. Agora, o Google concentra esfor\u00e7os em modelos que escrevem c\u00f3digo de computador, um segmento que concorrentes mostraram poder gerar receita significativa.<\/p>\n\n\n\n Segundo a estrat\u00e9gia adotada pelos principais laborat\u00f3rios de IA, \u201cvoc\u00ea precisa construir o melhor modelo de programa\u00e7\u00e3o do mundo, porque, no fim, ningu\u00e9m quer ficar atr\u00e1s da AGI\u201d, disse Dai, referindo-se \u00e0 ambi\u00e7\u00e3o do Vale do Sil\u00edcio de criar uma IA com desempenho equivalente ao humano. Isso torna mais dif\u00edcil justificar o direcionamento de recursos para outros projetos, especialmente experimentais e sem potencial claro de receita.<\/p>\n\n\n\n Dai deixou o Google para fundar a Elorian, startup de IA especializada em racioc\u00ednio visual, que, segundo ele, \u00e9 essencial para levar IA a setores como arquitetura, automotivo e rob\u00f3tica. Ele est\u00e1 entre v\u00e1rios ex-pesquisadores de IA do Google que afirmam ter mais acesso a capacidade computacional como fundadores de startups.<\/p>\n\n\n\n Esses pesquisadores dizem que criar empresas lhes d\u00e1 liberdade para buscar computa\u00e7\u00e3o em m\u00faltiplas fontes \u2014 e usar os chips obtidos da maneira que desejarem, sem navegar pela burocracia do Google ou temer perder acesso caso as prioridades da companhia mudem.<\/p>\n\n\n\n O ex-pesquisador do Google DeepMind Ioannis Antonoglou disse que tinha amplo acesso a capacidade computacional enquanto trabalhava no AlphaGo, modelo de IA criado para jogar Go e que ganhou notoriedade ao derrotar um dos melhores jogadores do mundo. Mais tarde, participou do esfor\u00e7o para desenvolver o Gemini, uma das iniciativas estrat\u00e9gicas mais importantes do Google.<\/p>\n\n\n\n Mas ele acreditava que a empresa n\u00e3o destinava recursos suficientes ao chamado p\u00f3s-treinamento, etapa em que os modelos s\u00e3o refinados com dados de \u00e1reas espec\u00edficas, como documentos jur\u00eddicos ou c\u00f3digo de computador.<\/p>\n\n\n\n\n