A rápida evolução da inteligência artificial está a fazer disparar os custos de hardware e de computação que as empresas enfrentam. O vice-presidente de aprendizagem profunda da Nvidia (NVIDIA), Bryan Catanzaro, disse recentemente à comunicação social que o custo de computação da inteligência artificial ultrapassa a despesa com salários dos funcionários e, nas aplicações reais, a IA nem sempre consegue reduzir os custos laborais como seria de esperar.
As despesas de computação com IA ultrapassam os custos com salários de profissionais
Num encontro com a comunicação social, o vice-presidente de aplicações de aprendizagem profunda da NVIDIA, Bryan Catanzaro, admitiu que, para a sua equipa técnica, o custo de manter os modelos de inteligência artificial em funcionamento é muito superior à despesa com salários de técnicos profissionais de alto nível. Esta observação desafia a opinião amplamente difundida no mercado de que a inteligência artificial, inevitavelmente, permite poupar custos operacionais às empresas. Embora a inteligência artificial tenha capacidade para processar grandes volumes de dados, o elevado desempenho do hardware, o fornecimento de energia e os custos de manutenção necessários na base são extremamente elevados, fazendo com que, em determinadas áreas de desenvolvimento técnico, o custo de funcionamento das máquinas acabe por pesar mais do que o custo da mão de obra humana, criando um novo tipo de padrão de investimento intensivo em capital.
A automatização ainda não é economicamente viável na maioria das funções
Os dados de um estudo publicado em 2024 pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT) dão suporte académico a esta observação sobre custos. O estudo analisou várias tarefas que dependem de decisões baseadas na visão e concluiu que a automatização por inteligência artificial, atualmente, apenas tem benefício económico em cerca de 23 % das funções; nos restantes 77 % das tarefas, contratar funcionários humanos continua a ser a opção mais barata e eficiente. O estudo refere que, para a inteligência artificial alcançar níveis de desempenho equivalentes aos humanos, o investimento em software e hardware necessário é muito significativo, e para a maioria das pequenas e médias empresas ou para indústrias específicas, o limiar financeiro da automação total ainda é demasiado elevado. Além disso, erros causados pela imaturidade da tecnologia, como o risco de corrupção de bases de dados relatado por engenheiros, também aumentam os custos implícitos.
As empresas do sector tecnológico enfrentam uma pressão adicional para redistribuir orçamentos
Apesar dos custos iniciais de investimento serem surpreendentes, o gasto das grandes empresas tecnológicas com inteligência artificial não abrandou. De acordo com estatísticas, os líderes globais da tecnologia preveem investir cerca de 740 mil milhões de dólares em infraestrutura relacionada com inteligência artificial em 2024, o que representa um crescimento significativo face ao ano anterior. No entanto, este tipo de investimento de alta intensidade também tem impacto no planeamento financeiro das empresas. O diretor de tecnologia da Uber (Uber), Praveen Neppalli Naga, afirmou que a implementação de ferramentas de codificação com inteligência artificial aumenta os custos globais de investigação e desenvolvimento, obrigando as empresas a reavaliar os seus planos de orçamento, porque as despesas reais acabam, na prática, por ultrapassar muito o âmbito originalmente previsto. Isto mostra que, ao mesmo tempo que a tecnologia de inteligência artificial melhora a eficiência, coloca também pressão sobre o fluxo de caixa e a alocação de recursos das empresas.
Enquanto investem em inteligência artificial, as empresas estão também a levar a cabo despedimentos em grande escala. As estatísticas indicam que, desde o início deste ano, mais de 92 mil profissionais da área da tecnologia ficaram sem emprego, com uma velocidade de despedimento muito superior aos níveis dos anos anteriores, reflectindo um período de integração entre o equilíbrio financeiro e a transição tecnológica que o sector atravessa. Embora, neste momento, os custos de computação sejam extremamente elevados, à medida que a infraestrutura amadurece e a eficiência da operação dos modelos melhora, ainda existe espaço para reduzir a estrutura de custos. Se, no futuro, a inteligência artificial conseguirá verdadeiramente demonstrar benefícios económicos depende, em última instância, de a tecnologia ser capaz de concretizar aplicações dimensionadas e mais estáveis, sem depender apenas da redução da supervisão humana, e não apenas de considerações relacionadas com custos.
Este artigo — o vice-presidente de aprendizagem profunda da NVIDIA considera que as despesas de computação com IA ultrapassam os custos com salários — surgiu pela primeira vez em Cadeia de Notícias ABMedia.
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