O investimento das Big Tech em inteligência artificial está em alta, com empresas como Alphabet e Amazon planejando aumentos massivos em despesas de capital, totalizando mais de US$ 630 bilhões. Esses gastos sem precedentes, focados principalmente no dimensionamento da computação de IA, levantaram preocupações entre os investidores, de acordo com a Fortune. Simultaneamente, pesquisadores estão fazendo avanços na otimização de IA, como uma nova técnica que pode otimizar kernels de GPU duas vezes mais rápido do que especialistas humanos.
A Alphabet planeja dobrar suas despesas de capital em 2026 para quase US$ 185 bilhões, enquanto a Amazon pretende dedicar US$ 200 bilhões em capex, superando as estimativas de Wall Street. A Meta antecipa um aumento no capex anual para até US$ 135 bilhões. Este investimento concentrado em IA marca uma mudança significativa, pois as empresas estão focando seus recursos em um único propósito, em vez de distribuí-los em várias apostas estratégicas, relatou a Fortune.
No campo do desenvolvimento de IA, pesquisadores da Stanford, Nvidia e Together AI desenvolveram o Test-Time Training to Discover (TTT-Discover), uma técnica que permite que os modelos continuem treinando durante o processo de inferência. Este método permitiu que eles otimizassem um kernel de GPU crítico para rodar duas vezes mais rápido do que soluções criadas por especialistas humanos, de acordo com a VentureBeat. Essa abordagem desafia o paradigma tradicional de modelo "congelado", onde os parâmetros permanecem estáticos durante a inferência.
Os rápidos avanços em IA também são evidentes no surgimento de novas plataformas e ferramentas. O Moltbook, uma rede social para agentes de IA, ganhou popularidade rapidamente, atraindo mais de 1,7 milhão de agentes que publicaram mais de 250.000 posts e geraram mais de 8,5 milhões de interações, conforme relatado pela MIT Technology Review. Outro desenvolvimento é o Monty, um interpretador Python minimalista e seguro escrito em Rust, projetado para uso por IA. Esta ferramenta visa fornecer um ambiente seguro e eficiente para executar código Python gerado por LLMs, relatou o Hacker News.
Esses desenvolvimentos destacam a natureza dinâmica do cenário de IA, com investimentos financeiros significativos impulsionando a inovação e a criação de novas ferramentas e plataformas. À medida que as empresas continuam a investir recursos em IA, espera-se que as capacidades e aplicações da tecnologia se expandam rapidamente.
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