A corrida pela infraestrutura de inteligência artificial está criando novos gigantes antes mesmo de muitos deles atingirem a escala comercial das fabricantes tradicionais de semicondutores. A Etched, startup americana especializada em chips para IA, alcançou uma avaliação de aproximadamente US$ 21 bilhões, praticamente o dobro do valor registrado apenas um mês antes.
O crescimento chama atenção não apenas pelo dinheiro envolvido, mas pela estratégia adotada pela empresa. Em vez de desenvolver chips capazes de executar diferentes tipos de cargas computacionais, como ocorre com GPUs, a Etched está construindo hardware projetado especificamente para modelos baseados na arquitetura Transformer.
É uma aposta agressiva: abrir mão da flexibilidade para tentar conquistar muito mais desempenho e eficiência justamente na arquitetura que sustenta grande parte da atual revolução da IA.
Etched quer enfrentar a Nvidia com especialização
GPUs se tornaram fundamentais para inteligência artificial porque conseguem executar enormes quantidades de operações matemáticas em paralelo.
Mas elas não nasceram exclusivamente para modelos generativos.
A Etched tenta explorar exatamente essa diferença.
Seu principal produto, chamado Sohu, foi desenvolvido desde o início para executar Transformers. Isso permite dedicar uma parcela maior do hardware às operações realmente necessárias para esses modelos, eliminando componentes destinados a cargas de trabalho que não fazem parte dessa arquitetura.
Em teoria, quanto mais especializado é um processador, maior pode ser sua eficiência para aquela tarefa específica.
É um conceito semelhante ao dos ASICs — circuitos integrados desenvolvidos para aplicações determinadas.
Transformers estão por trás da revolução da IA generativa
A aposta parece menos arriscada quando se observa a importância atual dos Transformers.
Apresentada em 2017, essa arquitetura tornou-se a base de grande parte dos sistemas modernos de inteligência artificial.
Modelos de linguagem, sistemas multimodais, ferramentas de programação e diversas aplicações generativas utilizam Transformers ou arquiteturas fortemente derivadas deles.
Isso significa que existe um mercado gigantesco para chips capazes de executar esse tipo de processamento com maior eficiência.
A Etched aposta que essa arquitetura continuará dominante por tempo suficiente para justificar a construção de uma geração inteira de semicondutores especializados.
A avaliação chegou a US$ 21 bilhões
A velocidade de valorização da startup mostra como investidores estão buscando alternativas dentro da infraestrutura de IA.
Em aproximadamente um mês, a avaliação atribuída à Etched teria saltado para US$ 21 bilhões, praticamente dobrando.
Esse crescimento ocorre em um momento no qual empresas de inteligência artificial estão investindo bilhões de dólares na construção de data centers e clusters cada vez maiores.
O mercado percebeu que existe uma segunda corrida acontecendo paralelamente à disputa entre os modelos.
Enquanto empresas competem para desenvolver a melhor inteligência artificial, fabricantes de hardware disputam quem fornecerá a infraestrutura necessária para executar esses sistemas.
O verdadeiro alvo pode ser a inferência
Um dos mercados mais interessantes para chips especializados está na inferência.
Treinar um grande modelo pode custar centenas de milhões de dólares, mas normalmente acontece durante um período determinado.
Depois disso, o modelo pode atender milhões ou bilhões de solicitações.
Cada pergunta feita a um chatbot, cada trecho de código produzido por um assistente e cada conteúdo gerado por IA exige processamento.
Em escala, esses pequenos pedidos representam uma quantidade gigantesca de computação.
Por isso, reduzir o custo de cada inferência pode gerar economias enormes para empresas que operam modelos em larga escala.
É nesse cenário que aceleradores especializados podem ganhar espaço.
Nvidia possui uma vantagem muito maior que seus chips
Superar a Nvidia, entretanto, não depende apenas de construir um processador rápido.
A companhia criou durante anos um ecossistema formado por GPUs, redes de alta velocidade, bibliotecas, ferramentas de desenvolvimento e, principalmente, CUDA.
Milhares de aplicações de inteligência artificial já foram construídas em torno dessa infraestrutura.
Isso cria uma enorme barreira para novos concorrentes.
Uma startup pode desenvolver um chip teoricamente mais eficiente, mas ainda precisa convencer empresas a adaptar softwares, modificar infraestrutura e assumir o risco de trabalhar com uma plataforma muito mais nova.
A batalha, portanto, acontece tanto no silício quanto no software.
Especialização também representa o maior risco da Etched
A característica que pode transformar a Etched em uma das empresas mais importantes do mercado também representa sua principal vulnerabilidade.
Se Transformers continuarem dominando a inteligência artificial, construir chips exclusivamente para essa arquitetura pode ser extremamente vantajoso.
Mas a pesquisa em IA evolui rapidamente.
Novas arquiteturas podem surgir e reduzir a dependência de Transformers ou modificar significativamente a maneira como os modelos executam seus cálculos.
GPUs possuem uma vantagem nesse cenário: são relativamente flexíveis.
Um acelerador extremamente especializado pode entregar desempenho superior enquanto sua arquitetura-alvo permanecer dominante, mas corre o risco de perder relevância rapidamente caso o mercado mude.
A Etched está, portanto, fazendo uma aposta tecnológica de bilhões de dólares na longevidade dos Transformers.
Startups de chips estão atraindo bilhões
A valorização da Etched também revela uma transformação importante no mercado de inteligência artificial.
Durante a primeira fase da IA generativa, grande parte dos investimentos foi direcionada aos desenvolvedores de modelos.
Agora, o dinheiro está se espalhando pela infraestrutura.
Fabricantes de chips, empresas de memória, data centers, redes de alta velocidade, energia, refrigeração e computação fotônica estão recebendo investimentos cada vez maiores.
A explicação é simples: a demanda por inteligência artificial está crescendo mais rapidamente do que a infraestrutura disponível para executá-la.
Qualquer tecnologia capaz de reduzir significativamente o custo ou aumentar a velocidade da inferência pode conquistar uma parcela de um mercado gigantesco.
A próxima guerra da IA será pelo custo de cada resposta
Durante algum tempo, a indústria mediu o avanço da inteligência artificial principalmente pelo tamanho dos modelos e pelos resultados em benchmarks.
Essa lógica está mudando.
Com milhões de pessoas e empresas utilizando IA diariamente, uma métrica começa a ganhar cada vez mais importância: quanto custa executar cada resposta?
Uma redução aparentemente pequena no custo por token pode representar milhões de dólares de economia quando multiplicada por bilhões de solicitações.
É justamente nesse ponto que empresas como a Etched querem competir.
A startup não precisa necessariamente substituir todas as GPUs do mercado. Se conseguir demonstrar uma vantagem significativa em determinadas cargas de trabalho baseadas em Transformers, já poderá conquistar espaço relevante nos grandes data centers.
Sua avaliação de US$ 21 bilhões mostra que investidores estão dispostos a apostar alto nessa possibilidade.
A corrida da inteligência artificial, portanto, não acontece apenas entre os modelos.
Ela está cada vez mais acontecendo dentro dos chips que tornam esses modelos possíveis.
