Inteligência e Energia

São Paulo, 09 de abril de 2024.

Caros(as) cotistas e parceiros(as),

“A inteligência e a energia têm sido os limitadores fundamentais para a maior parte das coisas que queremos. Um futuro no qual esses fatores não são limitantes será radicalmente diferente e pode ser impressionantemente melhor.”

Esta frase de Sam Altman, uma figura proeminente no mundo da tecnologia e dos investimentos, especialmente conhecido por seu papel como CEO da OpenAI, demonstra seu otimismo com relação ao futuro. Com uma mente visionária e uma paixão pela inovação, Altman desempenha um papel fundamental no avanço da inteligência artificial (IA) e no seu impacto em diversas indústrias.

Colocando a frase de Altman em uma perspectiva histórica, conseguimos traçar importantes paralelos entre as revoluções tecnológicas que alteram o curso da humanidade e o momento atual. A Revolução Agrícola, por exemplo, trouxe o desenvolvimento de técnicas avançadas de plantio, como a rotação de culturas e o desenvolvimento de ferramentas para facilitar a produção de alimentos. Essas técnicas, combinadas com a energia vinda de animais domesticados para arar campos e com o uso da água para irrigação, representaram avanços significativos na produtividade agrícola. Isso permitiu a transição de sociedades caçadoras-coletoras para sociedades agrícolas sedentárias, sustentando o crescimento populacional e o desenvolvimento de civilizações.

A discussão sobre a IA no Brasil e no mundo tem se intensificado nos últimos anos. O gráfico abaixo mostra como evoluiu a pesquisa de termos relacionados a IA no Google:

Não é coincidência que o aumento do interesse das pessoas pelo assunto coincidiu com a ascensão do ChatGPT, da OpenAI. Mas, afinal o que é isso? Em resumo, o ChatGPT é uma ferramenta capaz de entender e gerar textos de maneira semelhante a um humano. Ele funciona utilizando o modelo de IA GPT, desenvolvido pela Open AI, que utiliza uma arquitetura de rede neural chamada Transformer para processar informações e responder perguntas com base no seu treinamento (sim, modelos de IA precisam ser treinados).

A letra “G”, do nome GPT, vem do fato de o modelo ser Generativo, ou seja, ele pode criar conteúdos, como textos, imagens ou até mesmo músicas, com base nas informações que ele aprendeu. Já a letra “P” se deve ao fato de esse modelo ser pré-treinado em um grande volume de dados, expondo-o a uma ampla variedade de informações e padrões linguísticos. Por fim, o “T” vem da palavra Transformer, a qual representa uma arquitetura de rede neural projetada para processar sequências de dados, como palavras em uma frase, e capturar relações entre elas.

Esses modelos fundamentais, também conhecidos como LLMs – Large Language Models, utilizam técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (PLN) e redes neurais profundas para “aprender” a estrutura gramatical, o significado das palavras, como essas se correlacionam e o contexto em que são usadas. Com essa habilidade, eles podem realizar uma variedade de tarefas relacionadas à linguagem, como geração de textos, sumarização de artigos ou livros, traduções automáticas, geração de respostas inteligentes a perguntas, entre outras.

Dessa maneira, ferramentas como o ChatGPT podem participar de diálogos inteligentes com os usuários, respondendo a perguntas, fornecendo informações e até mesmo gerando conteúdos originais e similares aos produzidos por humanos.

Esses modelos têm uma ampla gama de aplicações em diferentes setores. Eles podem ajudar programadores a criarem softwares, servem como assistentes virtuais atendendo a consumidores, são excelentes em análise de dados, dentre outras funções. Em essência, esses modelos estão revolucionando a forma como interagimos com a tecnologia, tornando-a mais acessível, inteligente e eficiente. A criação e o treinamento desses modelos estão diretamente correlacionados com semicondutores de alta performance em processamento paralelo, conhecidos como GPUs (Unidades de Processamento Gráfico).

A "Lei de Huang", feita por Jensen Huang, CEO da NVIDIA, é uma observação na ciência da computação que afirma que os avanços nas GPUs estão acontecendo a uma velocidade muito maior do que vemos nas tradicionais unidades de processamento central (CPUs). Isso significa que a capacidade das GPUs, que são componentes do computador especializados em processar uma quantidade grande de dados simultâneos (por isso o nome “processamento paralelo"), está melhorando mais rapidamente do que a das CPUs, que são o "cérebro" do computador responsável por executar as instruções de programas e sistemas operacionais.

Essa observação contrasta com a "Lei de Moore", que dizia que o número de transistores (pequenos dispositivos dentro de um chip que ajudam no processamento de informações) em um circuito integrado dobraria aproximadamente a cada dois anos. A Lei de Moore tem sido uma base para a expectativa de progresso tecnológico na indústria de semicondutores, indicando um crescimento contínuo na capacidade de processamento dos computadores.

A Lei de Huang propõe que a performance das GPUs vai mais do que dobrar a cada dois anos. Isso sugere uma aceleração no desenvolvimento de tecnologias de processamento computacional nos próximos anos.

O que isso tudo significa? Huang é muito vocal em dizer que o custo marginal computacional vai a zero em breve. Com o custo da computação se aproximando de zero, indivíduos e empresas têm acesso a recursos computacionais poderosos. Isso pode acelerar mais a inovação, permitindo que mais pessoas experimentem, testem e desenvolvam novas tecnologias. Isso pode levar a um aumento no ritmo de inovação e ao surgimento de novas soluções para desafios complexos em uma variedade de setores, desde a saúde até a geração de energia, e muito mais.

Em energia especificamente, a aplicação de inteligência artificial pode ter impactos significativos, por exemplo melhorando a eficiência dos sistemas de energia ao prever a demanda e ajustar a oferta de forma dinâmica, ou mesmo processando e analisando grandes volumes de dados sísmicos para identificar potenciais reservas de petróleo e gás com maior precisão e em menos tempo do que os métodos convencionais, reduzindo o custo e o impacto ambiental da exploração ao diminuir a necessidade de perfurações exploratórias.

O aumento do uso da IA, fomentando a produtividade do setor, tem o potencial de reduzir o custo de produção de energia, que pode levar a um maior desenvolvimento tecnológico, que pode tornar a produção ainda mais eficiente, criando um círculo virtuoso.

Ainda não sabemos ao certo como o desenvolvimento dessa nova tecnologia pode impactar os mercados, as empresas e as pessoas. Mas, assim como Sam, acreditamos que a abundância energética e a engenhosidade das pessoas, impulsionadas pela tecnologia, podem trazer um futuro “impressionantemente” melhor. Somos privilegiados por poder acompanhar de perto a maior revolução tecnológica da história da humanidade.

O futuro

Em março, os principais ativos de risco no mundo tiveram um desempenho positivo, com a expectativa de que os juros nos Estados Unidos possam começar a cair nos próximos meses. Estimativas do mercado apontam para um corte em junho. Além disso, o bom desempenho da economia americana tem levado a uma revisão positiva de lucros.

Na China, vemos várias economias em uma, com setores manufatureiros e exportadores com desempenho positivo e o setor imobiliário ainda bastante fraco. O consumo doméstico chinês mostra sinais de recuperação, ainda que em patamares baixos.

Seguimos com uma posição balanceada, mas com um nível de riscos acima do que consideramos neutro.

Agradecemos a leitura, a escuta e a confiança,

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