jul 31

Quem está ganhando a corrida pela inteligência artificial

Mercado bilionário criado pela IA generativa abala o jogo de poder entre startups, grandes empresas e big techs e cria onda de negócios inovadores. Entenda como tudo isso vai mudar a sua empresa.

Três dos oito unicórnios que surgiram neste ano nos Estados Unidos compartilham uma série de características que os destacam entre os demais. A primeira é a rapidez com que chegaram a esse marco. Eles foram criados há menos de dois anos – enquanto os outros novos integrantes do grupo das startups com valor de mercado acima de US$ 1 bilhão existem em média há quatro anos e meio. Todos têm entre seus fundadores ex-engenheiros do Google e possuem sede no Vale do Silício. E os três atuam numa área que meses atrás simplesmente não existia fora dos laboratórios de pesquisa – mas que já atrai milhões de pessoas em todo o mundo.

A maior delas, a Anthropic, criada pelos irmãos Daniela e Dario Amodei, ex-executivos da OpenAI, com valor de mercado de US$ 4,4 bilhões, ficou conhecida ao desenvolver Claude, chatbot semelhante ao pioneiro ChatGPT, da OpenAI.

A Adept, fundada por Ashish Vaswani, David Luan e Niki Parmar, treina redes neurais para executar tarefas gerais para clientes corporativos e cria uma interface de linguagem natural para acessar softwares existentes.

A mais recente entre os novos unicórnios pontoAI é a Character.ai, do brasileiro Daniel de Freitas, de 33 anos, e seu ex-colega de Google, Noam Shazeer, de 46. O serviço entrou há seis meses no ar e constitui no que os fundadores chamam de “plataforma de superinteligência personalizada”. Na prática, a Character.ai contabiliza 100 milhões de visitas mensais, com média de permanência de duas horas por dia, de curiosos que criam avatares de personagens reais ou fictícios, desde Jesus Cristo até o Super Mario, em meio a quase 3 milhões de perfis, em busca de uma simulação de conversa. Em entrevista ao The Wall Street Journal, Freitas comparou a proposta aos filmes com histórias baseadas em eventos reais. A audiência sabe, ou deveria saber, que é entretenimento. “Estamos tentando educar as pessoas também”, disse o engenheiro, formado na Universidade de São Paulo. “Temos esse papel porque, de certa forma, introduzimos essas novas possibilidades para o mundo.”

Todas atuam no novíssimo segmento de inteligência artificial generativa, que já se estende bem além do fenômeno ChatGPT, o gerador de texto aberto ao público em novembro de 2022 pela OpenAI, avaliada em US$ 29 bilhões após investimento de US$ 10 bilhões da Microsoft, em fevereiro. As três embarcam num grupo em que já estão outros cinco unicórnios americanos do setor de inteligência artificial generativa, além da própria OpenAI (de longe, a maior de todas): Hugging Face, Lightricks, Jasper, Stability.ai e Glean. À exceção da própria OpenAI e da Lightricks, com sede em Israel, que se tornaram unicórnios em 2019, as demais ascenderam a essa posição em 2022. A lista de big techs que disputam esse novo território também cresce a cada semana. Após polemizar e ajudar a lançar uma carta aberta seguida por milhares de especialistas, com o pedido de pausar por seis meses as pesquisas sobre IA (na sigla em inglês, AI) generativa, o bilionário Elon Musk, também conhecido como um dos primeiros investidores da OpenAI, criou a X.AI. Em março, ele contratou cientistas da DeepMind, empresa do grupo Alphabet, também dona do Google, especializada em pesquisas sobre inteligência artificial, e, segundo a plataforma de notícias de negócios americana Business Insider, comprou, sem alarde, 10 mil GPUs (processadores gráficos) para desenvolvimento de IA em um dos data centers do Twitter. Dias mais tarde, Musk confirmou a criação de uma ferramenta chamada TruthGPT, com a intenção de “entender a natureza do universo”, sem dar outros detalhes.

Cientistas e investidores – de Bill Gates a analistas de fundos como Andreessen Horowitz e Sequoia, dois dos mais tradicionais do Vale do Silício – concordam em dizer que a revolução que está por vir será tão intensa quanto o surgimento do computador pessoal e da internet. O montante de financiamento para empresas de IA generativa disparou de irrisórios US$ 70 milhões, em 2017, para US$ 2,6 bilhões em 2022, dedicados a 110 startups diferentes, de acordo com o relatório da empresa de pesquisa americana CBInsights. E esse é apenas o começo. Entre as mais de 250 empresas de IA generativa catalogadas pela CBInsights, 33% ainda não levantaram nenhum financiamento de capital externo. Segundo o documento produzido pela consultoria, esse fato sinaliza que “ainda há grandes oportunidades para investidores entrarem cedo nessa tecnologia potencialmente transformadora”. O otimismo já transborda também nas projeções econômicas. Dados da consultoria PwC indicam que a inteligência artificial deve injetar US$ 15,7 trilhões na economia global em 2030. Desse total, US$ 6,6 trilhões, provavelmente, virão do aumento da produtividade, e US$ 9,1 trilhões de efeitos colaterais do consumo.

Segundo o jornal americano The Wall Street Journal, a maior empresa de biscoitos da sorte dos Estados Unidos, a OpenFortune, já substituiu escritores humanos pelo ChatGPT. Mas a variedade de aplicações da nova tecnologia vai muito além disso. A Humane AI, empresa fundada pelos ex-funcionários da Apple Imran Chaudhri e Bethany Bongiorno, criou um novo dispositivo vestível equipado com IA que promete, segundo seu fundador, numa apresentação no evento TED Talks, substituir o celular. O aparelho, colocado preso à roupa de Chaudhri, consegue resumir os e-mails que chegaram ao longo do dia, projetar imagens em paredes próximas e traduzir frases, mimetizando fluentemente em outra língua a voz de quem gravou a sentença original. O empreendedor do segmento de games Toran Bruce Richards, da startup Significant Gravitas, criou o Auto-GPT, basicamente um robô que interage com o ChatGPT para gerar resultados que exigiriam várias interações no chat. Em vez disso, você pede uma única vez ao robô do Auto-GPT e recebe o resultado completo.

Entre as big techs, a corrida avança para o próximo capítulo, na sequência de uma série de anúncios de chatbots.Após lançar o Bard, rival do ChatGPT e ainda com acesso a um número restrito de usuários nos Estados Unidos e na Grã-Bretanha, a Alphabet anunciou em abril a abertura do Med-PaLM2, também em testes. É a primeira ferramenta generativa a passar no teste da associação médica americana – uma espécie de oráculo da medicina, capaz de ajudar pacientes e médicos. A Meta, dona do Facebook, anunciou que até dezembro deve lançar uma ferramenta para produzir anúncios com IA generativa. A AWS, divisão de serviços na nuvem da Amazon, lançou o Amazon Bedrock, plataforma que permite construir aplicações generativas alimentadas por IA por meio de modelos pré-treinados de startups, incluindo Anthropic e Stability.ai. Disponível em uma “visualização limitada”, a Bedrock também oferece acesso à Titan FMs, uma família de modelos treinados internamente pela AWS. Em outras indústrias, já há movimentos concretos para aplicar a inteligência artificial na criação de novas moléculas para medicamentos. “Os sistemas de inteligência artificial levam uma vantagem clara sobre os seres humanos. Criamos com base na nossa experiência, mas ela é muito limitada. Somos incapazes de desenhar proteínas, porque nunca vimos uma de perto. Mas a IA já viu milhões. E por isso pode desenhar novas proteínas que um dia vão curar doenças como Alzheimer ou Parkinson”, disse Hod Lipson, diretor do laboratório de máquinas criativas da Universidade Columbia, em entrevista a Época NEGÓCIOS.

Para entender como chegamos até aqui, é preciso voltar aos anos de 1950, quando os pesquisadores Alan Turing, conhecido como o pai da ciência da computação, e John McCarthy começaram a explorar a ideia de construir máquinas que pudessem imitar a inteligência humana. Décadas se passaram, entre altos e baixos, até que a inteligência artificial se firmou como uma ferramenta analítica, capaz de apoiar inúmeras atividades, por volta de 2010. O salto da nova tecnologia está na capacidade de gerar respostas em “linguagem natural”, como se houvesse um ser humano de fato criando respostas novas do outro lado. Para especialistas, é uma espécie de segundo ato do fenômeno da inteligência artificial. Primeiro convivemos com a inteligência artificial analítica, capaz de – por exemplo – deduzir qual o próximo vídeo do TikTok a que você gostaria de assistir baseada no seu histórico de navegação. “Até aqui, sabíamos que as máquinas podiam analisar dados melhor do que nós. Agora entramos na era da inteligência artificial generativa, em que se questiona se e quando as máquinas serão capazes de criar melhor do que os humanos”, afirmam analistas num relatório elaborado pela gestora de capital de risco Sequoia. Para eles, a tecnologia chegará a esse ponto a partir de 2030 – quando boa parte das “alucinações” (como os especialistas chamam os erros e confusões de informações que esses chatbots ainda cometem) serão coisa do passado. Antes disso, o que se espera agora é uma proliferação de novos serviços. Shernaz Daver, CMO e Sócio Operacional da Khosla Ventures, primeiro fundo de capital de risco a apostar na OpenAI, com um investimento de US$ 50 milhões, em 2019, compara esse momento com outras grandes transições tecnológicas: “Com a popularização da internet, houve uma explosão de aplicativos. Vimos esse movimento também com o smartphone em 2007, que abriu novas alternativas. Isso é o que a IA generativa promete agora”, disse, em entrevista a Época NEGÓCIOS.

É uma explosão visível para quem vive a dinâmica do Vale do Silício. “Estou há 24 anos por aqui, já vi vários ciclos de altos e baixos desde os primórdios da internet. Neste momento, os investimentos em IA generativa estão bombando”, afirmou a Época NEGÓCIOS Amit Garg, cofundador da Tau Ventures, com sede em Palo Alto. A gestora de capital de risco, com um portfólio de 47 startups, tem foco em IA nas áreas de assistência médica, empresarial e automação. Garg relata que, em média, a Tau Ventures faz de um a dois investimentos por mês. Nos primeiros 11 dias de abril já havia investido em três empresas promissoras. “Estamos dobrando nossas apostas”, diz.

Muitas dessas novas empresas não geram receita alguma. Esse fato, no entanto, não parece afugentar investidores. O fundo de capital de risco do Vale do Silício Andreessen Horowitz, um dos grandes nomes do mercado de investimentos em startups, liderou a mais recente rodada de financiamento para a Character.ai, num total de US$ 150 milhões. A receita por enquanto é zero, e seus fundadores ainda não deram pistas sobre como o negócio deve desenvolver estratégias de monetização. Da mesma forma, a Stable Diffusion, capaz de gerar imagens com instruções por escrito, acumulou 10 milhões de usuários por dia dois meses depois do lançamento, em agosto de 2022. Mas a Stability.ai, criadora da ferramenta, não tem receitas também ou não revela de onde elas poderão vir, no futuro.

A pista mais quente de onde virá o dinheiro está na integração dessas plataformas com outras ferramentas e serviços de grandes empresas, como a que já está andamento entre Microsoft e ChatGPT. Segundo analistas, a nova tecnologia deve turbinar os serviços na nuvem – a vertente mais rentável de grandes empresas como Microsoft e Amazon, mas que vinha enfrentando baixo crescimento. A Microsoft tomou a dianteira desse ecossistema. Em 2019, aportou US$ 1 bilhão na OpenAI, que, além do ChatGPT, também é dona do gerador de imagens DALL-E, e neste ano investiu outros US$ 10 bilhões na companhia. Mais do que incluir o chatbot semelhante ao seu mecanismo de busca na internet, o Bing, a empresa começa a integrar o ChatGPT com seus outros produtos, como o serviço na nuvem, anunciado em março. A empresa chegou a nomear em seu site alguns clientes que já começam a se beneficiar, como a montadora Mercedes-Benz, que passou a usar o sistema para melhorar o chatbot virtual de atendimento a clientes. Com esse prospecto pela frente, a OpenAI projeta receitas de US$ 200 milhões em 2023 e de US$ 1 bilhão até 2024. O presidente mundial da Microsoft, Satya Nadella, resumiu seu otimismo num evento da companhia realizado neste ano: “Essas ferramentas vão acelerar a criatividade, inventividade e produtividade em várias áreas. Será uma era de ouro”.

Modelos de negócios.AI
Além dos geradores de conteúdo, há outros modelos de negócios que se tornam vencedores, como o da Hugging Face. A startup de código aberto, com sede em Nova York, é vista como uma das maiores rivais da OpenAI e atingiu o status de unicórnio em maio de 2022, quando foi avaliada em US$ 2 bilhões após uma rodada liderada pela Sequoia Capital. Fundada em 2016 pelos franceses Clément Delangue, Julien Chaumond e Thomas Wolf, como um aplicativo de chat para adolescentes, foi em 2021 que houve uma guinada para a atual vocação de IA generativa, investindo em processamento de linguagem natural (NLP) e popularizando bibliotecas de IA.

Mais de 5 mil organizações já usam modelos pré-treinados da Hugging Face, incluindo a Amazon Web Services (AWS), divisão de serviço de armazenamento em nuvem da empresa de Jeff Bezos, que ampliou sua parceria (sem exclusividade) com a startup de IA generativa no final de fevereiro. Os mais de 100 mil clientes da AWS que executam aplicativos em sua nuvem podem acessar as ferramentas da Hugging Face pelo programa SageMaker, da Amazon. “Acredito que num futuro próximo veremos as empresas nativas nessa tecnologia dividindo espaço de igual para igual com as big techs”, diz o brasileiro Apolinário Passos, engenheiro de machine learning para arte e criatividade da Hugging Face.

Menos em evidência, porque atua nos bastidores, uma das grandes vencedoras desse novo momento de IA tem sido uma das maiores fabricantes do mundo de processadores superpotentes direcionados à IA generativa, a americana Nvidia. Criada em 1993 por três sócios, Jen-Hsun “Jensen” Huang, Curtis Priem e Chris Malachowsky, que vislumbraram a oportunidade de criar processadores mais potentes para acompanhar o avanço da computação gráfica em games, a gigante baseada em Santa Clara, na Califórnia, detém mais de 80% do mercado de chips usados em sistemas de treinamento de inteligência artificial. Suas ações valorizaram mais de 90% nos primeiros cem dias de 2023. Com capitalização de mercado de US$ 687 bilhões, a Nvidia já se tornou cerca de cinco vezes mais valiosa que as rivais Intel, IBM e AMB. A OpenAI usou mais de 10 mil GPUs A100 da Nvidia para treinar e executar seu ChatGPT. Foram essas máquinas que Elon Musk também comprou, só que as da nova geração – H100 (de 2022), várias vezes mais rápida – para iniciar seu novíssimo negócio.

Novas gigantes?
Ainda não está claro até que ponto o surgimento de novas empresas vai abalar de maneira estrutural o poder das big techs. Há quem defenda que a movimentação em torno da IA generativa vai apenas reforçar o papel que as gigantes já têm na economia e nas nossas vidas. O fato é que quem sair na frente vai se recuperar primeiro de um período que não é dos mais favoráveis para a economia global nem, em particular, para a indústria de tecnologia.

O entusiasmo em torno da IA generativa traz um fôlego após meses difíceis, com dezenas de milhares de demissões, centenas de bilhões em valor perdidos em Wall Street, além da falência do Silicon Valley Bank e a fé abalada no novo mercado das criptomoedas. Os sinais dessa corrida aparecem em vários níveis: de acordo com o LinkedIn, o número de postagens referentes a “IA generativa” aumentou 36 vezes em comparação ao ano passado, e o número de postagens de emprego contendo “GPT” cresceu 51% entre 2021 e 2022.

A busca se tornou intensa por mentes brilhantes nessa área, um recurso ainda raro. No último mês, o ex-executivo e ex-chefe de produto da OpenAI Fraser Kelton uniu-se à Spark Capital para farejar e liderar investimentos em startups de IA generativa em estágio inicial. A Adept, um dos novíssimos unicórnios, perdeu dois dos fundadores, egressos do Google. Ashish Vaswani e Niki Parmar partiram para uma nova startup, cujos detalhes ainda mantêm em segredo. Entre as big techs, o embate entre Alphabet e Microsoft ganhou o centro das atenções. Para analistas, no entanto, é ingenuidade imaginar que a integração do ChatGPT ao Bing vai abalar o poderio do Google. Analistas consideram o que ainda está por vir, e se depender da capacidade de investimento da Alphabet, é muita coisa. A empresa tem US$ 500 bilhões para desenvolver tecnologias na área de inteligência artificial até 2028. Em seus laboratórios, a empresa usa o Palm-e, um modelo criado internamente, treinado para entender o mundo com visão e audição, e servir de cérebro para um robô. Ele já pode entender e cumprir tarefas como trazer algum pacote de alimento de uma gaveta.

Até agora, os bilhões de dólares investidos em IA generativa possibilitaram saltos evolutivos. O GPT-3, lançado em novembro de 2022, era treinado em centenas de bilhões de palavras. A primeira versão, criada cinco anos atrás, tinha apenas um milésimo deste tamanho. Para Darlene Damm, presidente do corpo docente e vice-presidente de impacto e comunidade do Singularity Group, com base no Vale do Silício, a IA generativa, combinada com outros avanços que andam em paralelo, mostra o leque do universo de possibilidades de novos negócios e conquistas que vêm por aí: “A IA generativa está chegando ao mesmo tempo que outras tecnologias, como a biologia sintética, a manufatura avançada, as tecnologias quânticas e o avanço da robótica. Hoje podemos pedir a um chatbot que nos fale sobre a situação do Oceano Pacífico e ele vai vasculhar sua biblioteca com respostas arquivadas. Mas amanhã também poderá acessar dados de satélite ao vivo que estarão observando os oceanos, sensores em navios e drones autônomos, ou mesmo dispositivos acústicos subaquáticos que vão captar os sons das baleias e usarão IA generativa para traduzir o que elas estão ‘dizendo’. Todas as peças estão sendo colocadas nos seus lugares para que tudo isso aconteça, muito em breve”.

Os próximos avanços, porém, podem não vir mais dos modelos utilizados hoje. Num evento em abril, realizado no Instituto de Tecnologia de Massachusetts, o MIT, o próprio Sam Altman, fundador e CEO da OpenAI, revelou que não vê possibilidade de avançar com o modelo atual, sem dar detalhes sobre qual é a saída: “Acho que estamos no fim de uma era. Vamos ter de tornar os modelos melhores de outras maneiras”. Ele não está sozinho. Num debate recente na Universidade de Nova York, Yann LeCun, um dos maiores especialistas da atualidade em IA, já havia feito comentários na mesma linha. Para LeCun, os chamados Large Language Models (LLMs) estão fadados à estagnação – e pior, as tentativas de bloquear as alucinações não darão resultado. Há um custo alto envolvido também. Ao redor das LLMs existem dados, computadores superpoderosos, eletricidade, trabalho especializado – e os valores crescem rapidamente. Treinar o GPT-3, por exemplo, usou uma quantidade de energia suficiente para abastecer 121 lares nos Estados Unidos por um ano, e demandou da OpenAI algo como US$ 4,6 milhões. O modelo seguinte, o GPT-4, consumiu US$ 100 milhões para ser treinado. “O custo de infraestrutura ainda é absurdo. Para poder rodar em larga escala IA generativa você precisa de uma estrutura global desses data centers, o que não se faz da noite para o dia”, disse a Época NEGÓCIOS Luis Ceze, investidor na Madrona Venture Group, professor de computação na Universidade de Washington e CEO da OctoML, startup de software baseada em Seattle, que presta serviços a partir das tecnologias de IA.

O neurocientista e empreendedor de tecnologia Jeff Hawkins, já celebrado por Bill Gates como uma das principais referências sobre tendências de inteligência artificial, comanda desde 2005 a Numenta, empresa cujo objetivo é colocar a neurociência em prática, criando máquinas que interagem e aprendem com o mundo. Ele fala na criação de uma “nova inteligência artificial” bem mais avançada e sofisticada que a atual. “Os computadores, na segunda metade do século 20, mudaram toda a maneira como vivemos e trabalhamos. Hoje nem pensamos nisso, mas os computadores estão em todo lugar, no celular, no carro, na televisão, no aspirador de pó. Vai ser a mesma coisa com a IA”, afirmou a Época NEGÓCIOS. “Alguns desses sistemas serão pequenos e simples, capazes de fazer poucas coisas, e outros serão poderosos, realmente inteligentes – mais inteligentes que os seres humanos em muitas áreas.”

Os céticos são menos entusiastas a respeito desse futuro, prevendo todos os riscos que máquinas superinteligentes poderão trazer – de avanço da deep fake à perda em massa de empregos e à ameaça de que elas ganhem autonomia suficiente para tomar decisões indesejadas por conta própria. Em entrevista recente à Associated Press, Mila Murati, diretora de Tecnologia da OpenAI, reconheceu a importância de regular essas novas ferramentas e também as empresas. Enquanto a polêmica gera pouco resultado além de buzz – em vez de medidas coordenadas para uma regulação global –, boa parte dos bilhões disponíveis para investir nessas novas tecnologias tornam esse futuro, tão desejado por alguns e temido por outros, cada vez mais próximo.

FONTE:

https://epocanegocios.globo.com/tecnologia/noticia/2023/07/quem-esta-ganhando-a-corrida-pela-inteligencia-artificial.ghtml