Investidores sabem que não se deve colocar todos os ovos na mesma cesta, mas, mesmo assim, o Vale do Silício está apostando em uma única forma de construir inteligência artificial: os grandes modelos de linguagem (LLMs).

Somente neste ano, quatro das principais big techs (Microsoft, Amazon, Google e Meta) devem gastar US$ 344 bilhões em IA, principalmente em data centers usados para treinar LLMs como o ChatGPT, da OpenAI, capazes de processar texto, áudio e conteúdo visual.

Embora os chatbots de uso pessoal cresçam rapidamente, com mais de 700 milhões de usuários semanais do ChatGPT, há uma preocupação crescente com a dependência de uma única abordagem de IA.

A história mostra que empresas focadas em uma única abordagem “vencedora” para a tecnologia correm o risco de ficar para trás quando o cenário muda. Exemplos disso são a BlackBerry, focada no teclado físico antes da chegada do touchscreen com o iPhone, e o Yahoo, que apostou em portais enquanto deixou o Google livre para dominar as buscas.

Será que uma abordagem inovadora pode mudar todo o capital investido em chatbots? Segundo Parmy Olson, da Bloomberg, a chinesa DeepSeek, mesmo sendo também um LLM, ofereceu uma pista em janeiro, ao lançar um modelo mais eficiente e compartilhar seus projetos publicamente. Isso sugere que a onda de investimentos em IA pode acabar beneficiando outras abordagens, talvez ainda não conhecidas do grande público.

Futuro da tecnologia

Empresas como a startup Covariant, do próprio Vale do Silício, estão explorando tecnologias diferentes, como um software para ajudar máquinas a perceberem seu ambiente físico em vez de dependerem de análise de dados.

Iniciativas relacionadas com robótica e drones, descoberta de medicamentos ou modelagem climática tendem a se distanciar dos modelos de linguagem, já que suas tecnologias precisam reagir às condições do mundo físico em tempo real.

Além disso, os LLMs começam a mostrar falhas. Os custos estão subindo, mas os novos modelos não são muito melhores do que os antigos. As "alucinações" da IA também continuam a ser um problema, dificultando a adoção em setores como saúde e jurídico, assim como as salvaguardas para proteger usuários vulneráveis.

Alguns nomes notáveis do setor também já apontaram problemas. "O Vale do Silício cometeu um grande erro ao supervalorizar os LLMs", afirmou Alex Karp, CEO da Palantir, em sua conferência sobre IA na semana passada. Yann LeCun, cientista-chefe de IA da Meta, argumenta há muito tempo que os LLMs são um "beco sem saída" para máquinas mais inteligentes, porque eles não entendem o ambiente físico nem planejam com antecedência.

Embora os LLMs não desapareçam, a história dos mercados mostra os riscos de se fixar em uma única solução. Assim, de acordo com Olson, investidores e empresas precisam estar preparados para mudanças imprevistas, que são comuns no setor de tecnologia. No entanto, por enquanto, o cenário que se vê é um all-in na IA.