Nesta entrevista, o neurocientista Álvaro Machado Dias, professor da Unifesp e colunista do Olhar Digital, analisa os rumos da corrida da inteligência artificial a partir de uma perspectiva que combina tecnologia, geopolítica e mercado. Ao comentar a evolução desde o surgimento do ChatGPT, ele aponta quais avanços pareciam previsíveis, quais decepcionaram em velocidade e quais surpreenderam, como a incorporação cada vez mais direta da IA às estratégias de Estado e à disputa internacional por poder computacional.
Ao longo da conversa, Álvaro também discute quem lidera hoje a corrida da IA, o papel central da indústria de chips, a ascensão da China, a especialização das empresas que disputam o mercado consumidor e os limites atuais da chamada inteligência artificial geral. A entrevista traça um panorama amplo sobre o presente e o futuro do setor, passando da infraestrutura de hardware aos modelos de linguagem, dos agentes de IA à hipótese de sistemas cada vez mais especializados.
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Olhar Digital: Quando o ChatGPT surgiu no final de 2022, se alguém te descrevesse exatamente o que a gente tem hoje em 2026, você acharia plausível ou loucura?
Alvaro: Eu acharia plausível. Eu, na verdade, naquele momento, já senti que tinha algo de revolucionário acontecendo. Algumas coisas no fundo andaram até mais devagar do que eu imaginava, outras andaram de maneira mais rápida. Como sempre o cenário que se formou é muito distinto daquele que eu tinha em mente, mas isso não significa que eu acharia implausível, porque do ponto de vista de velocidade até que mais ou menos projetei a coisa de maneira correta.
Especificamente, eu não imaginava que o problema das alucinações permaneceria por tanto tempo. Para mim isso nunca teria surgido como uma questão insolúvel dentro da modelagem atual. Eu precisei compreender muito mais o funcionamento e eu lembro que eu publiquei um artigo mais ou menos seis meses depois do surgimento do ChatGPT em que eu dizia que basta você entender direito, conseguir compreender o attention is all you need, o paper e tudo mais para você ver que as alucinações não têm solução dentro da arquitetura atual. Mas quando surgiu eu não imaginava.
Outra coisa que eu imaginava que andaria muito mais rápido é a conversa com buffer zero. Para mim, assim, que legal, esse ChatGPT permite conversar como se estivesse falando com uma pessoa. Bom, botar isso com text-to-voice, que é uma coisa que na época já era muito comum, com total naturalidade, na boca de robôs, em totens e tal, vai ser algo rápido, simples. E a verdade é que a gente não vê isso em quase lugar nenhum. Tem várias demos, softwares, tem sempre esse papo. Mas na hora do vamos ver, você não vai no McDonald’s e conversa com a IA como se fosse uma pessoa e assim por diante. Existe sempre um buffer, um tempo, uma latência que cria um leve estranhamento nas conversas.
Agora, a coisa que para mim andou mais rápida é a fusão com as políticas de Estado. Essas sim me surpreenderam, sobretudo do governo Trump. É razoável imaginar os chineses apostando na inteligência artificial como o grande paradigma nos seus planos quinquenais, mas imaginar o Trump dentro dessa mesma lógica, o governo americano dentro dessa mesma lógica, é algo que para mim escapou completamente da análise.
Olhar Digital: Acho que você dá um bom gancho para o que seria a minha última pergunta, que é sobre a liderança da corrida das IA’s. Você enxerga um líder quando falamos de nação e de empresa?
Alvaro: Hoje em dia, o Ocidente lidera a corrida das IAs. Eu acho que isso não é uma questão de opinião, isso é algo que você pode aferir através de vários parâmetros, entre eles, quem é que está liderando a inovação no domínio da produção de chips, no domínio da instalação de servidores e no domínio de grandes modelos fundacionais. É tudo o Ocidente que lidera.
E a explicação é que a cadeia de suprimentos da inteligência artificial é a cadeia mais complexa construída pelo ser humano. E só para você criar microchips altamente empacotados, o que é a condição sine qua non para o progresso no campo, você precisa envolver empresas que têm tecnologias patenteadas, altamente defendidas, que estão em lugares como Taiwan, Holanda, Alemanha, Japão, Estados Unidos. Então, é muito difícil para a China competir contra essa cadeia global, na qual um embargo a impede de, não só de capturar os detalhes do ponto de vista de patentes, mas também de competir de igual para igual nesse mercado. Então, porque se os chineses tivessem incentivo para vender como os sul-coreanos, tecnologias para inteligência artificial, no caso eu estou falando da Samsung, mas não só dela, certamente o cenário seria outro só em função dos estímulos internos no país.
Não sendo o caso, o que a gente tem que pensar é que a China tem o desafio de ganhar do mundo inteiro. E na medida em que ela vai investindo, ela vai se aproximando disso. E essa aproximação significa que, quando houver a virada, ela deve vir muito forte. Afinal de contas, aí os ganhos todos, em termos de inovação e escala, vão estar do lado chinês. Porque é lógico que é muito mais vantajoso você ter a cadeia inteira dentro do seu país, você conseguir gerar os transistores certos, você conseguir empacotar os microchips da maneira adequada, você conseguir fazer a litografia – no caso chama litografia ultravioleta -, nas placas… para você, enfim, colocar os circuitos da forma correta, e tudo mais. Então, os chineses vêm com muita força, mas no momento… Quem lidera esse campo é o consórcio ocidental, vamos dizer assim, que é liderado pelos americanos. Mas tem como players fundamentais, eu diria assim, o mais fundamental de todos, Taiwan com a TSMC e depois a Holanda com o ASML e assim por diante.
Respondendo sua segunda pergunta, a empresa mais importante do mundo na atualidade é a de inteligência artificial, sem dúvida, e é a TSMC. Muito mais do que qualquer outra, é a empresa que define o futuro da corrida da inteligência artificial, porque se a TSMC para, nesse momento pelo menos, o progresso ocidental e mesmo a cadeia de suprimentos para a NVIDIA, que é o principal fornecedor de hardware, ela também para. Então essa empresa de Taiwan é a mais estratégica do mundo e esse papel fundamental dela ajuda a entender porque a questão no Mar da China é tão crítica.
A TSMC é uma empresa que não está negociando sequer com as outras empresas que estão vendendo para o consumidor, ela negocia com empresas que querem elas próprias revender, vender suas placas de vídeo, TPUs e assim por diante. Tirando ela, a empresa mais importante nesse momento, no meu ponto de vista, é a NVIDIA, ou seja, mais uma empresa no domínio do hardware e não exatamente do software. Na verdade, a NVIDIA é uma empresa de software também, porque uma das grandes vantagens das placas da NVIDIA é o software CUDA, que permite você extrair o máximo de performance dela e você dar manutenção fácil, plugar nos seus sistemas e tudo mais. Mas tem um componente físico muito importante aí que é o que todo mundo reconhece quando vai na loja comprar. Então, eu diria que as duas empresas do momento são empresas que estão no domínio do hardware, o que é uma coisa interessante quando a gente vê que na mídia em geral e entre as pessoas leigas, toda discussão gira em torno de modelos fundacionais e empresas como Anthropic, OpenAI e Google.
Olhar Digital: E você falou, quando estava falando da China, quando houver a virada, não se houver a virada. Para você é uma questão de tempo para a China conseguir superar o Ocidente em tecnologia?
Alvaro: É muito difícil garantir essas coisas. A gente entra num território da confiança sobre aquilo que o bom senso recomenda você não ter confiança. E é bobagem assumir isso. Mas eu diria que, logicamente, faz sentido assumir, sim, uma passagem chinesa. E a razão não é nem essa que eu descrevi. A razão não é que a cadeia de suprimentos está sendo emulada na China e daqui a pouco os chineses vão conseguir fazer tudo e aí eles vão dar um salto na frente. Não. É que o empacotamento dos transistores encontra um limite. Então, conforme você vai achatando, socando coisas no componente, você vai reduzindo naturalmente o espaço numa escala que começa a se tornar muito próxima da escala na qual o átomo individual, mais especificamente o elétron, se comporta de maneira previsível.
Então, por exemplo, a gente está hoje em dia com escalas em chips avançados de cinco nanômetros, qualquer coisa assim. Quando você chega em três, dois, já tem projetos da TSMC de fornecer circuitinho com três nanômetros em dois mil e vinte e seis, comercialmente, eles já fazem, mas não vende. Então, quando você começa a entrar nessa escala, efeitos quânticos ganham forma. Isso significa coisas como, por exemplo, o elétron deveria passar por dentro de um circuito que está todo determinado, onde você tem as entradas e saídas, enfim, ele deve excitar o circuito e com isso realizar uma rotina, mas ele passa a se comportar dentro da lógica do tunelamento quântico, que na prática quer dizer que ele ignora todos esses circuitos e passa reto, ele atravessa a parede.
Esse tipo de coisa que a gente tem que sempre considerar. A corrida por muitos anos foi ditada pela lei de Moore, que diz que a cada dois anos você dobra o empacotamento desses circuitos. Mas agora ela segue um pouco mais lenta, mas segue. Essa corrida tem fim.
E no fim dessa corrida, a própria ideia de que a computação digital vai ser uma coisa e a computação quântica vai ser outra, como se discute por aí, ela se mostra logicamente errada. No fim dessa corrida, toda computação tem que no mínimo tratar de fenômeno quântico. Então, você tem uma zerada forte do ponto de vista conceitual. E essa zerada forte é como se ela estivesse leveling the play field, como se fala em inglês, ou seja, nivelando o jogo, e ela vai nivelar o jogo, sendo que tem muito mais engenheiros de IA chineses do que do resto do mundo. O preparo técnico, a lógica de formação no país em geral, os incentivos para o desenvolvimento, tudo é muito mais forte. Entende?
Então, eu tendo a achar que os chineses vão ultrapassar os americanos e o consórcio ocidental de maneira geral, não porque eles estão conseguindo emular toda a cadeia de produção dos chips digitais tradicionais, mas porque isso aí tem fim. Então, as coisas vão meio que convergir. O atingimento de um ponto de igualdade ou equilíbrio e uma nova doutrina de produção de circuitaria para processamento em inteligência artificial, robótica e etc. Da convergência das duas coisas eu vejo sair muito provavelmente um novo vencedor, que é do ponto de vista da escala global, que é o governo chinês.
Olhar Digital: Eu tenho mais dois assuntos para tratar. Primeiro, eu queria falar do ponto de vista do consumidor, da inteligência artificial que chega para o consumidor. Então a gente pensa na Anthropic, na OpenAI, no Google com o Gemini. A gente via que muitas empresas, no começo, acho que a OpenAI é um desses exemplos, digamos, estavam atirando para todo lado. Agora, a OpenAI deu um passinho atrás com o Sora, desativando o Sora, que acabou surpreendendo muita gente, para focar na questão dos agentes de IA. E a gente tem, por exemplo, a Anthropic muito forte com a programação. Você acha que a gente vai ter, no futuro próximo, empresas mais especializadas dentro desse leque de empresas que, de fato, o consumidor tem contato diretamente?
Alvaro: Essa é uma ótima pergunta e a minha resposta é sim. E o que tem de acontecer é algo que a gente vê em todas as indústrias. No começo, está todo mundo afim de conhecer. E mais do que isso: a lógica das startups é uma lógica de crescimento em primeiro lugar, ou seja, você quer crescer ao máximo possível a sua base de usuários, mercados e tudo mais, para justamente argumentar para a próxima rodada de investidores que você tem muito mais potencial e assim por diante. É natural que essas empresas atirem para todos os lados.
O que vai acontecendo com o tempo é que esse capital de risco orientado por crescimento, que é o sujeito que põe lá um bilhão de dólares na OpenAI pensando em vender na próxima série, na próxima captação… esse dinheiro vai sumindo. E faturar, e especificamente lucrar, vão se tornando mais importantes. É um momento que a empresa deixa de ser uma startup. Se ela é listada então, isso aí acaba completamente.
E nesse novo cenário é muito mais inteligente você se especializar. Por quê? Porque afinal de contas eu posso ganhar muita grana no mercado B to C e ganhar muita grana no B to B. Exemplo, Microsoft. Microsoft vendeu o pacote Office e sistema operacional Windows B to C até não poder mais e ao mesmo tempo criou uma estrutura de Azure e tem os pacotes de escritório também no modelo empresa. E está tudo ótimo. Ela ganha em todos os lados. É uma empresa que era das mais importantes do mundo há vinte anos e hoje é das mais importantes do mundo.
A resposta é que em IA… a fungibilidade é muito maior e o lock-in é muito menor. O que quer dizer isso na prática? Quer dizer: em IA, eu troco um modelo pelo outro e ponto final, se o outro modelo for melhor. Então, a minha fidelidade inexorável, ela não está dada. Agora, quando eu ponho um sistema operacional Windows e eu começo a usar, e eu vou botando meus aplicativos lá e tudo mais… essa fidelidade está muito mais garantida, porque dá muito mais trabalho trocar.
E as empresas de IA estão procurando um modelo para dar mais trabalho, para fazer mais o que eu falei agora, que é o segundo ponto, que é o lock in, criar mais travas de saída. Uma das maneiras de você criar trava de saída é você ter uma memória muito grande no no LLM, de modo que ele lembre todo o seu histórico, seus dados e tudo mais, então ele já responde de maneira super personalizada para você, sobretudo para a sua empresa. Então tem um monte de dado sensível que você subiu aqui e ali, mas não é uma realidade hoje em dia.
Mesmo essas janelas de contexto de um, dois milhões de tokens, na prática elas não seguram nem metade disso sem que você comece a ter perda de performance. E mesmo que segurassem, não adianta. É outra história, entende? A gente não está numa época em que eu tenho uma IA pessoal e eu falo “leia tudo que eu tenho. Leia aí, 100 gigas, um tera de material, incorpora tudo e agora a gente conversa a partir desse ponto”. Não existe. Então, o lock in é muito menor.
Consequentemente… você não consegue manter a liderança sem você ser efetivamente líder de qualidade. Esse é o problema. Então é natural que as empresas se especializem em ser líder de qualidade em setores específicos. Para mim, quem está fazendo a melhor aposta é a Anthropic, porque a Anthropic está especializada em programação e uso corporativo da IA. São duas coisas que dão grana, são duas coisas que não estão no domínio daquilo que você corta porque parece supérfluo. São das coisas que têm sentido existencial para as empresas e também para os freelancers, enfim, para os profissionais liberais de maneira geral. Está aí a questão.
Olhar Digital: quando você descreveu o futuro da inteligência artificial, até a China passando o Ocidente, você foi mais para um lado da computação quântica, por exemplo. Mas muitas vezes, quando a gente vê análises nesse sentido, de um vencedor da corrida das IAs, até partindo do próprio mercado, essas análises iam para o caminho da inteligência artificial geral, de quem se aproximaria mais dessa tecnologia antes. Acompanhando o noticiário, eu acho que essa discussão ficou um pouquinho mais tímida. Você acredita que essa tecnologia ela é algo alcançável? Ou a gente não vai ter essa inteligência artificial geral da ficção científica?
Alvaro: Eu acho que a gente vai ter que quebrar essa pergunta em duas partes. Em relação a primeira me parece um equívoco assumir que ganhadores e perdedores na corrida pela IA vão ser definidos pelo quanto eles se aproximam de um ideal de funcionamento. Mesmo que esse ideal de funcionamento ganhe materialidade e tudo mais. Me parece um equívoco, porque isso ignora como produtos ganham força e perdem força no mundo real – ainda mais quando a gente está falando de produtos que também são tecnologias de propósito geral.
Então, por exemplo, quando a gente está falando da aviação, um exemplo bom. Na aviação, é verdade que a melhor tecnologia, quem chega mais perto de ter um avião mega estável, que funciona muito bem, etc e tal, vai ganhar a corrida da aviação? Não, a gente sabe que não é assim que funciona. Por quê? Porque tem uma questão de custo, então, por exemplo, no caso da AGI tem uma questão de custo para operar, custo por token é uma variável importantíssima. Porque tem uma questão dos usos da aviação, então, por exemplo, no caso da aviação militar, a confiança do governo na capacidade daquela empresa de entregar constantemente, ou seja, na sua cadeia de distribuição, qualidade da manutenção e tudo mais, é fator fundamental.
E mais fundamental ainda são as relações escusas e algumas delas explícitas, manifestas, que acontecem determinando esses contratos militares. Então a gente entende que não é assim que funciona. E a gente vê isso em casos muito reais, assim, de compras de caças. O Brasil viveu uma situação dessas. A escolha de que caças a gente iria comprar, se era Gripen, se era outro… Foi pouco pautada pela qualidade dos caças. E assim vai. Então, essa ideia de você achar que você vai ter um parâmetro de qualidade e ele vai definir quem ganha ou quem perde, países ou empresas, cai na mesma falácia simplificadora.
Dito isso, existe a discussão sobre a possibilidade de a gente atingir uma inteligência artificial geral. Que seria uma inteligência artificial capaz de fazer tudo que um ser humano inteligente e bem informado é capaz de fazer. Seriam muitos inteligentes e bem informados, né? Você tem o PHD que moraria dentro do servidor, na linguagem do Dario Amodei. Você teria… o sujeito que é muito bom de organizar as coisas, organiza um almoxarifado, organiza um laboratório, organiza um galpão. E aí você vai quebrando tendências comportamentais, práticas e assim por diante, e a ideia é que você sempre vai ter uma IA tão boa quanto um humano.
Eu acho que a gente tem que começar a pensar essa ideia a partir do seguinte pressuposto: não faz sentido assumir que uma IA vai ser boa em tudo por uma questão meramente econômica. Não é que é impossível, mas é que faz muito mais sentido você ter o chamado MOE, Mixture of Experts. Então são muitas IAs empacotadas numa só. Cada uma delas foi treinada especificamente para um objetivo, não uma IA. Isso eu já escrevi, acho que há uns três anos, que Mixture of Experts era o grande caminho, quer dizer, é como se fosse um browser que vai ele próprio escolher a IA certa. E as coisas no fundo já estão acontecendo assim cada vez mais. Por exemplo, no Gemini é totalmente assim. Esse papo dele ser multimodal em primeiro lugar, na prática que é Mixture of Experts: ele tem muitos submodelos treinados.
Mas a coisa que também a gente tem que pensar é que no mundo da inteligência artificial, o simples é complexo e o complexo é simples. E isso é muito importante. Então, seja com a mistura de experts que for, eu não posso concordar que atingimos a inteligência artificial, porque eu tenho uma IA que consegue demonstrar teoremas matemáticos, o que é incrível. Consegue escrever no estilo de Álvaro Machado Dias, e eu posso olhar o texto e falar, “nossa, estou com a sensação que eu escrevi esse artigo, não tenho certeza, não consigo dizer”… ou qualquer outra pessoa. Tudo isso é legal. Mas se ela não consegue dirigir um carro por aí, dirigir numa rua não mapeada, não chegou na inteligência artificial geral. Se o sistema não é capaz de olhar para uma sala que está bagunçada e entender o que tem que fazer para organizá-la, para ela ficar arrumada, não chegou. Se não é capaz de passar roupa, não chegou.
E todas essas coisas parecem que são determinadas pela robótica, que o gargalo é robótico. Mas isso é falso. Vou dar um exemplo. Você pega um carro de controle remoto e ele dirige onde você quiser, onde for. Você põe lá uma câmera na frente e pronto. Então… Não é esse o problema, é software mesmo. É saber, vou aqui, não vou ali, faço isso, faço aquilo, num lugar, numa rua não mapeada. Pouca gente sabe, mas não existem carros autônomos no mundo. É uma falácia circulando. Aí vem o povo falando “não, claro que tem. Eu tomei o Waymo”. Eu também. Eu estava nos Estados Unidos, lá no SXSW, tomei um monte lá em Austin. Aquilo é nível quatro, tem uma pessoa na central. Inclusive, o carro um dia fez um monte de estupidez comigo, ficou querendo entrar por um quintal. Ele ia de ré, voltava… estava louco… aí eu liguei lá na central e falei, “olha, alguém pega um controle remoto e tira essa porcaria daqui, senão eu vou ter que sair desse carro e pegar outro”.
Então, ainda não existe uma autonomia de máquina para operar dentro de limites, que para nós são muito triviais. Está aí a grande questão. A AGI ainda vai demorar um pouquinho. Todo mundo quer saber quando, tem gente falando em dois anos, o Jensen Huang falou que já aconteceu, mas se a gente considera o mundo real… O curioso é que eu acho que as previsões que eram feitas lá no começo do século seguem válidas – que é mais ou menos entre meados da década de 2030 e 2040. Então ainda falta talvez uma década, talvez oito anos, talvez alguma coisa assim, para a gente ter realmente uma situação em que qualquer coisa que você imaginar vai ter uma IA que vai fazer tão bem ou melhor que quase todo mundo. É isso que eu acho que a gente tem aí pela frente.
Olhar Digital: Só para arrematar mesmo, mas você imagina uma IA conseguindo fazer tudo isso, ou realmente IAs especialistas?
Alvaro: são IAs especialistas, numa lógica em que a capa pode parecer que tem uma só, como um browser, mas esse browser está chamando IAs que foram treinadas para cada coisa. A IA que vai pilotar o carro sem nunca ter visto aquela rua, num lugar qualquer, ermo, desconhecido, não é a IA que vai produzir o texto, porque dá muito mais trabalho, custa muito mais você fazer uma IA só fazer tudo. Então, mixture of experts é o caminho. Agora, pode ser que em trinta anos ou em cinquenta anos realmente surja um tipo de coisa que lembre o que a gente chama hoje em dia de inteligência artificial e que faça tudo? Pode. Afinal de contas, essas coisas que a gente está descrevendo são feitas por humanos com um cérebro só. Mas a gente tem que lembrar que são feitas por humanos na cultura. Não é um humano, são oito bilhões. E não é um humano que surgiu agora, mas são humanos que surgiram há trezentos mil anos e vieram evoluindo a sua maneira de se relacionar com a realidade desde então. Então, preservados esses pontos, eu acho que você pode ter uma aparência de unicidade, mas por um bom tempo a gente vai ter muitas IAs ali debaixo do capô, cada uma operando num terreno de especialização.
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