No início deste ano, espalhou-se a notícia de que Sam Altman, CEO da OpenAI, estava apresentando um plano que ele esperava que injetasse trilhões de dólares na construção de novas fábricas de chips de silício e data centers de computadores.
Desde então, os consultores e possíveis parceiros de Altman voltaram atrás nesse número, que equivalia a cerca de um quarto da produção econômica dos Estados Unidos. Mas a OpenAI ainda espera arrecadar centenas de bilhões de dólares.
É um plano extravagante, mas há uma explicação para isso.
Por que a OpenAI se preocupa tanto com chips e data centers?
Chatbots como o ChatGPT da OpenAI aprendem suas habilidades analisando quase todo o texto da Internet, incluindo livros, páginas da Wikipedia, artigos de notícias, programas de computador e inúmeras outras fontes online. (O New York Times processou a OpenAI e a Microsoft em dezembro por violação de direitos autorais de conteúdo de notícias relacionadas a sistemas de inteligência artificial).
Todo esse “aprendizado de máquina” requer uma enorme quantidade de poder de computação. Isso vem de chips de silício especializados, embalados em centros de dados semelhantes a armazéns em locais como o Vale do Silício, o Washington e Oklahoma.
A OpenAI está tentando arrecadar o dinheiro necessário para construir mais chips e colocá-los em mais data centers.
A OpenAI deseja entrar no mercado de hardwares?
Não exatamente. Ela quer que outras empresas construam essa nova infraestrutura. Essas são basicamente as mesmas empresas que constroem chips de inteligência artificial e data centers atualmente.
Que empresas são essas?
A grande maioria dos chips usados para construir a IA é projetada pela Nvidia, uma empresa de chips com sede no Vale do Silício.
Mas a Nvidia não fabrica os chips. Ela envia seus projetos para empresas na Ásia, como a Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, ou TSMC, e a Samsung. Essas empresas fabricam os chips em fábricas caras chamadas fabs.
Em seguida, outras empresas compram os chips e os utilizam para construir supercomputadores dentro dos data centers. Essas empresas de data center geralmente são gigantes da tecnologia, como Google, Amazon e Microsoft.
A OpenAI usa data centers de outras empresas?
Exatamente. A OpenAI treina suas tecnologias de IA dentro de data centers operados pela Microsoft. As duas empresas têm uma parceria de longa data. A Microsoft é a principal investidora da OpenAI.
Então, por que a OpenAI é a empresa que está tentando arrecadar todo esse dinheiro extra para os data centers?
A OpenAI acredita que o futuro de seus negócios depende de mais poder de computação - muito mais. Ela não quer ficar esperando que outros construam mais chips e data centers. Ela quer garantir que isso aconteça o mais rápido possível.
Já não existem data centers suficientes no mundo para satisfazer uma empresa pequena?
Não. Esse é o problema que a OpenAI está lutando para resolver.
Muitas empresas estão correndo para criar tecnologias de IA. Entre elas estão startups como a Anthropic e a X.ai de Elon Musk. Elas também incluem os gigantes da tecnologia que controlam os data centers: Google, Microsoft, Amazon e outras.
Todos querem os chips especializados da Nvidia - e não há o suficiente para todos.
A OpenAI está tentando aumentar o número de chips e o número de data centers que podem armazenar esses chips. Ela argumenta que todo o setor de tecnologia pode se beneficiar com isso, incluindo rivais como Anthropic e X.ai.
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Como isso vai funcionar?
O plano requer centenas de bilhões de dólares. Esse tipo de dinheiro só pode ser obtido em poucos lugares.
Altman foi originalmente para os Emirados Árabes Unidos, que têm muito dinheiro e querem ser um grande participante no mundo da IA. A empresa também está conversando com investidores do Canadá e do Japão.
Em seguida, tentou persuadir fabricantes de chips como a TSMC e a Samsung a construir novas fábricas de chips, que podem custar até US$ 43 bilhões cada uma.
Por fim, ela precisa conseguir alguém para construir os data centers, que, segundo a OpenAI, custarão cerca de US$ 100 bilhões cada um - cerca de 20 vezes o custo dos maiores e mais caros data centers atuais. Ela também conversou com os Emirados Árabes Unidos sobre isso. Agora, ela está tentando fazer com que o governo dos EUA apoie a ideia.
Como o dinheiro seria distribuído?
Isso não está totalmente claro. Enquanto a OpenAI apresenta inúmeras ideias, outras empresas, incluindo Google, Microsoft e Amazon, estão explorando opções semelhantes. A OpenAI quer ajudar a criar um pool gigante de data centers do qual todas as empresas que desenvolvem IA possam se beneficiar.
No entanto, ela ainda não definiu quem investiria o dinheiro ou quem o receberia. Ela também não explicou como esse dinheiro seria canalizado para os beneficiários e como todos esses data centers seriam construídos.
Isso vai mesmo acontecer?
A proposta da OpenAI foi recebida com ceticismo e interesse. Os executivos da TSMC riram da ideia original de vários trilhões de dólares. Partes do governo dos EUA estão preocupadas com a tentativa da OpenAI de construir fábricas de chips e data centers no Oriente Médio.
A preocupação é que a China, que tem laços com os Emirados, tenha acesso a importantes tecnologias americanas.
Esse esforço realmente valeria a pena para a OpenAI?
A empresa acredita que sim.
A OpenAI apresentou recentemente uma nova versão do ChatGPT que “raciocina” por meio de problemas de matemática, ciências e programação de computadores. Essa tecnologia, chamada OpenAI o1, exige ainda mais poder de computação do que as versões anteriores do ChatGPT.
O OpenAI o1 não aprendeu habilidades apenas analisando dados da Internet. Ele foi desenvolvido com algo chamado aprendizado por reforço. Por meio desse processo, que pode se estender por meses, o sistema pode aprender comportamentos adicionais por meio de tentativas e erros extensivos. Ao trabalhar com vários problemas de matemática, por exemplo, ele pode aprender quais métodos levam à resposta certa e quais não levam.
A OpenAI acredita que esse tipo de tecnologia pode ser o futuro de seus negócios. Se conseguir colocar as mãos em mais poder de computação, sua I.A. poderá aprender a fazer mais. Pelo menos, essa é a teoria.
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