Uma nova pesquisa da Stanford University sugere que o desenvolvimento da inteligência artificial é “comandada” apenas pelo OpenAI e pelo Google, à medida que a concorrência aumenta nos EUA, na China e na França. No ano que ChatGPT da OpenAI tornou-se viral, apenas duas empresas dos EUA — a OpenAI e o Google — poderiam gabar-se verdadeiramente de inteligência artificial de ponta.
Fonte: Wired.com – Autoria de Will Knight
Mas apenas três anos depois, a IA não é mais uma corrida de apenas dois cavalos, nem é puramente americana. Um novo relatório publicado hoje pelo Instituto de IA Centrada no Homem (HAI) da Universidade de Stanford destaca o quão lotado o campo do desenvolvimento da IA se tornou.
O instituto Índice de IA 2025, que reúne dados e tendências sobre o estado da indústria de IA, pinta um quadro de uma corrida cada vez mais competitiva, global e desenfreada em direção à inteligência geral artificial — a AI que supera as habilidades humanas.
A OpenAI e o Google ainda estão na corrida para construir uma IA de ponta, mostra o relatório. Mas várias outras empresas estão se aproximando rapidamente. Nos EUA, a competição mais feroz vem modelos Llama da Meta de código aberto; Anthropic, uma empresa fundada por ex-funcionários da OpenAI; e a xAI [Grok] de Elon Musk.
O mais impressionante é que, de acordo com um benchmark amplamente utilizado chamado LMSYS, o modelo mais recente da China, o supreendente DeepSeek-R1, está mais próximo dos modelos de melhor desempenho construídos pelas duas principais empresas americanas de IA.
Em 10 de janeiro de 2025, a DeepSeek [Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.] lançou seu primeiro aplicativo de chatbot, baseado no modelo DeepSeek-R1 para iOS e Android. O seu lançamento, imediata aceitação e enorme sucesso acarretou em uma queda trilionária no mercado de ações, em especial de empresas de tecnologia americanas (Mag-7, Magnificent 7: Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet (Google’s parent company), Meta (formerly Facebook), Nvidia, and Tesla) e europeias, entre elas a Nvidia, que caiu estratosféricos US$ 600 bilhões de dólares em um único dia, a maior queda/perda de valor na história do mercado de ações.
Isso “Cria um espaço excitante. É bom que esses modelos não sejam todos desenvolvidos por cinco caras no Vale do Silício”, diz Vanessa Parli, diretora de pesquisa da HAI. “Os modelos chineses estão alcançando superando o desempenho dos modelos dos EUA,” Parli acrescenta, “mas em todo o mundo, há novos jogadores a emergir no espaço da IA.”
A chegada do DeepSeek-R1 em Janeiro enviou enormes ondas de choque através da indústria de tecnologia dos EUA, no Vale do Silício e do mercado de ações. A empresa alegou ter construído seu modelo usando uma fração da computação e principalmente, dos CUSTOS usada por rivais dos EUA.
A estréia do DeepSeek-R1 e seu sucesso imediato também foi uma surpresa porque o governo dos EUA tem repetidamente procurado limitar a China de ter acesso aos chips de computador necessários para construir uma IA mais avançada.
O relatório da Stanford’ mostra que a IA chinesa está em ascensão geral, com modelos de empresas chinesas com pontuação semelhante às suas contrapartes nos EUA no benchmark LMSYS. Ele observa que a China já publica mais documentos de IA e já registra mais patentes relacionadas à IA do que os EUA, embora não avalie a qualidade de nenhum deles.
Os EUA, em contraste, produzem modelos de IA mais notáveis: 40 em comparação com os 15 modelos de fronteira produzidos na China e os três produzidos na Europa. O relatório também observa que modelos poderosos surgiram recentemente no Oriente Médio, América Latina e Sudeste Asiático à medida que o desenvolvimento da tecnologia se torna mais global.
A pesquisa mostra que vários dos melhores modelos de IA agora são “open source”, o que significa que podem ser baixados e modificados gratuitamente [caso do DeepSeek-R1]. A Meta tem estado no centro da tendência com seu modelo Llama, lançado pela primeira vez em Fevereiro 2023. A empresa lançou sua última versão, Llama 4 no fim de semana.
Tanto a DeepSeek quanto a Mistral, uma empresa francesa, agora também oferecem modelos avançados de fonte aberta. Em março, a OpenAI anunciou que também planeja lançar um modelo de código aberto— é o primeiro desde o GPT-2 — este verão.
Em 2024, a diferença entre modelos abertos e fechados diminuiu de oito por cento para 1,7 por cento, mostra o estudo. Dito isto, a maioria dos modelos avançados — 60.7 por cento— ainda estão fechados.
O relatório de Stanford, observa que a indústria de IA tem visto uma melhoria constante na eficiência, com o hardware se tornando 40 por cento mais eficiente no ano passado. Isso reduziu o custo de consulta de modelos de IA e também possibilitou a execução de modelos relativamente capazes em dispositivos pessoais.
O aumento da eficiência levou à especulação de que os maiores modelos de IA poderiam exigir menos GPUs para treinamento embora a maioria dos construtores de IA digam que precisam de mais poder de computação, não menos.
O estudo mostra que os modelos mais recentes de IA são construídos usando dezenas de trilhões de tokens — componentes que representam partes de dados, como palavras em uma sentença — e dezenas de bilhões de petaflops de computação. No entanto, cita pesquisas que sugerem que o fornecimento de dados de treinamento na internet será esgotado entre 2026 e 2032, acelerando a adoção dos chamados dados sintéticos ou gerados por IA.
O relatório oferece um panorama abrangente do impacto mais amplo da IA. Isso mostra que a demanda por trabalhadores com habilidades de aprendizado de máquina aumentou e cita pesquisas mostrando que uma proporção crescente de trabalhadores espera que a tecnologia mude seus empregos.
O investimento privado atingiu um recorde de US$150,8 bilhões em 2024, segundo o relatório. Governos de todo o mundo também comprometeram bilhões com a IA no mesmo ano. Desde 2022, a legislação relacionada à IA dobrou nos EUA.
Parli observa que, embora as empresas tenham se tornado mais secretas sobre como desenvolvem modelos de IA de fronteira, a pesquisa acadêmica está florescendo e melhorando a qualidade.
O relatório também aponta para problemas decorrentes da adoção generalizada da IA. Ele observa que os incidentes envolvendo modelos de IA que se comportam mal ou são mal utilizados aumentaram no ano passado, assim como pesquisas destinadas a tornar esses modelos mais seguros e confiáveis.
Quanto a alcançar o objetivo da Inteligência artificial geral (AGI) (do inglês: Artificial General Intelligence), o relatório destaca como alguns modelos de IA já superam as habilidades humanas em benchmarks que testam habilidades específicas, incluindo classificação de imagens, compreensão de linguagem e raciocínio matemático. Isso ocorre em parte porque os modelos são projetados e otimizados para se destacar nesses barômetros, mas destaca a rapidez com que a tecnologia avançou nos últimos anos.
Will Knight é redator sênior da WIRED, cobrindo inteligência artificial. Ele escreve o boletim informativo AI Lab, um boletim semanal que aborda temas além da vanguarda da IA — inscreva-se aqui. Anteriormente, foi editor sênior da MIT Technology Review, onde escreveu sobre avanços fundamentais em IA e o boom da IA na China. Antes disso, foi editor e redator da New Scientist. Estudou antropologia e jornalismo no Reino Unido antes de se dedicar às máquinas. Ele mora em Cambridge, Massachusetts.
