IA: A Roto-Rotter da tecnologia #S&P500
A IA está cada dia mais intrigante. Por um lado, temos
informações sobre seu uso cada vez mais abrangente; por outro, o risco de
superinvestimento continua existindo. Ontem, a Nvidia fez uma apresentação na
CES, em Las Vegas, anunciando incursões na área da robótica e em carros
autônomos. Em uma foto, a empresa mostrou um computador de U$ 3.000 em sua mão,
projetado para ajudar desenvolvedores a processar modelos de IA muito grandes.
Ou seja, não é mais uma empresa “one-trick pony”; agora possui uma vasta linha de
produtos.
Mas, para que toda a cadeia em torno dessa nova ferramenta
funcione, são necessários muitos outros elementos, como vocês poderão ver a
seguir. A melhor imagem figurativa que me veio à cabeça é a de um Roto-Rotter.
Lynn Doan comenta na Bloomberg: A IA quer mais dados. Mais chips. Mais imóveis.
Mais energia. Mais tudo!
A inteligência artificial generativa, como o ChatGPT, exige
uma enorme quantidade de recursos para operar. Cada consulta consome cerca de
dez vezes mais eletricidade do que uma pesquisa comum no Google. Isso ocorre
porque esses sistemas utilizam modelos de linguagem de larga escala (LLMs), que
são alimentados com bilhões de palavras, detectando padrões e desenvolvendo
parâmetros para gerar conteúdos semelhantes aos criados por humanos.
Consumo de Energia em Escala Global
A infraestrutura necessária para suportar a IA é
extremamente intensiva em energia. Data centers, que abrigam servidores, chips
e dispositivos de armazenamento, estão consumindo uma parcela crescente da
energia mundial. Nos Estados Unidos, espera-se que eles representem 8% do
consumo total de eletricidade até 2030, um aumento significativo em relação aos
níveis de 2022. Empresas como Google, Microsoft e Amazon estão investindo
bilhões de dólares em soluções de energia limpa, como energia solar, eólica e
até mesmo reatores nucleares, para atender à crescente demanda. Contudo, a
dependência de combustíveis fósseis ainda persiste, devido à natureza
intermitente das fontes renováveis.
Desafios com a Infraestrutura Elétrica
A rede elétrica, já sobrecarregada e vulnerável, não está
preparada para lidar com a expansão dos data centers. Esses centros de dados
precisam de grandes quantidades de energia, muito além da capacidade de muitas
subestações existentes. Algumas empresas estão optando por construir centros
próximos a usinas nucleares ou renovar linhas de transmissão, mas essas
soluções exigem tempo e investimentos massivos.
Impacto no Uso de Água
Outra questão crítica é o consumo de água pelos data centers, usado principalmente para resfriar equipamentos. Estima-se que esses centros consomem mais de um bilhão de litros de água por dia, muitas vezes água potável. Esse impacto é significativo em cidades como West Des Moines, onde a Microsoft já consome mais água do que a própria cidade. Projetos semelhantes em regiões da Espanha enfrentam resistência de comunidades locais devido à pressão sobre os recursos hídricos.
Necessidade de Conectividade
A IA também está impulsionando um aumento substancial na
demanda por largura de banda da internet. Redes já sobrecarregadas, como as da
AT&T e Verizon, relatam um crescimento de 30% no tráfego anualmente, uma
tendência que deve se intensificar com a disseminação de ferramentas de IA.
Expansão de Data Centers
Com mais de 7.000 data centers em operação ou em construção
globalmente, a demanda por esses espaços continua a crescer. Contudo, encontrar
terrenos adequados e construir a infraestrutura necessária se tornou um
desafio, resultando em disputas por áreas estratégicas e atrasos na cadeia de
suprimentos.
Escassez de Chips e Matérias-Primas
Os chips, especialmente GPUs, são fundamentais para treinar
os modelos de IA, mas sua oferta não acompanha a demanda. Empresas como Nvidia
estão na vanguarda, mas o custo e a disponibilidade limitada desses componentes
criam gargalos. Além disso, a produção de chips depende de matérias-primas como
silício, cobre, gálio e germânio, muitas das quais enfrentam escassez ou estão
envolvidas em tensões geopolíticas, como as restrições de exportação impostas
pela China.
Empregos e Talentos em IA
Embora a IA ameace substituir empregos em setores como
finanças e atendimento ao cliente, ela também cria oportunidades em áreas
especializadas, como ciência da computação, engenharia de software e design de
chips. No entanto, há uma lacuna significativa na formação de profissionais
qualificados, resultando em competição global por talentos.
Dependência de Dados
Modelos de IA requerem grandes volumes de dados de alta
qualidade para treinamento, mas a disponibilidade desses dados está se tornando
um problema. A falta de diversidade nos conjuntos de dados pode introduzir
preconceitos nos sistemas de IA, enquanto a criação de dados sintéticos,
gerados por IA, levanta preocupações sobre possíveis colapsos nos modelos.
Investimentos e Incertezas
Empresas de tecnologia estão investindo trilhões de dólares
na infraestrutura de IA, mas muitos analistas começam a questionar se esses
gastos resultarão nos lucros esperados. Ao mesmo tempo, a busca por maior
eficiência energética e computacional está moldando os rumos futuros da
indústria.
A ilustração a seguir dá uma boa ideia das necessidades
envolvidas quando você usa de forma simples o ChatGPT, e como a demanda é
grande, as necessidades também são.
Análise Técnica
No post IA-ainda-pouco-para-muito-investimento fiz os seguintes comentários
sobre o S&P500: “o S&P500 está patinando, sem apresentar
um movimento pujante. As Sete Magníficas, lideradas
pela Tesla e, mais recentemente, pela Google, puxam para cima,
enquanto as outras 493 ações puxam para o lado ou para baixo.
Estranho!”
Passadas duas semanas, o S&P500 continua patinando ao redor do nível de 6.000. Como mencionei em minhas previsões para o ano, trabalho com o cenário mais conservador. Acontece que pode ser: mais ou menos conservador ou bem conservador. Explico: na primeira opção, apresentada a seguir, haveria ainda uma alta que levaria o índice a 6.242, e somente depois ocorreria uma correção mais ampla. Já no cenário mais conservador, a queda estaria em seu estágio inicial. Num período de vários meses, o índice poderia atingir entre 5.450 e 5.100.
Sabe quando você vai ao oculista e ele pergunta: “esse ou o outro”? É dessa forma que encaro as possibilidades desses dois cenários. Não consigo optar pelo mais provável e, desta forma, nem pensar em posições por enquanto.
- Legal,
David. Vamos ficar aqui esperando sem saber o que fazer?
Uma tecnicidade que não está clara no gráfico é que essa onda
(5) vermelha é diagonal e, como tal, se a onda (4) vermelha ainda
está em curso, não pode exceder 5.969. Por outro lado, se ultrapassar 6.100,
indica continuidade.
O S&P500 fechou a 5.909, com queda de 1,11%; o USDBRL a R$ 6,1021, com queda de 0,21%; o EURUSD a € 1,0344, com queda de 0,44%; e o ouro a U$ 2.650, com alta de 0,56%.
Fique ligado!
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