Em se tratando de IA, maior não é melhor

há 1 mês 14

A discussão sobre Scaling Laws acompanha a curva de maturidade da inteligência artificial (IA). Desde 2017, modelos passaram a seguir um padrão previsível: quanto mais parâmetros, dados e poder computacional, maior a performance. Essa relação tornou-se a bússola do setor. Não era apenas avanço técnico; era mudança de estratégia. A inovação deixou de depender exclusivamente de novas arquiteturas e passou a seguir um comportamento matemático — e, cada vez mais, a eficiência passou a dominar o jogo, não só o volume.

Entre 2020 e 2022, esse padrão impulsionou a construção de clusters maiores, ampliou a necessidade de energia e levou data centers a operar em densidades inéditas. Por um período, parecia que a evolução seria contínua: bastava aumentar a escala para subir a curva.

Mas, entre 2023 e 2024, surgiram dúvidas. Custos crescentes, exaustão de dados públicos e ganhos marginais menores alimentaram a tese de um possível scaling wall. Parte do setor passou a defender modelos menores e especializados, sugerindo que a era do “crescer a qualquer custo” estava perto do fim.

O ponto, porém, não era escalar — era como escalar. Enquanto o debate ganhava força, três movimentos silenciosos remodelavam o cenário: curadoria mais rigorosa de dados (focada em qualidade, não em volume), métodos de pré-treinamento mais eficientes e, principalmente, novas gerações de hardware especializado. A indústria começou a diversificar aceleradores — TPUs, ASICs e arquiteturas customizadas — reduzindo a dependência exclusiva de GPUs tradicionais para treinar modelos de larga escala.

Esse contexto explica o impacto do Gemini 3. Embora mantenha a mesma ordem de grandeza de parâmetros da versão anterior, o modelo entrega melhorias expressivas em raciocínio, multimodalidade e execução de instruções complexas. E esses ganhos não vieram de um aumento de tamanho, mas de engenharia mais sofisticada: dados melhor selecionados, pipelines de treino mais eficientes, paralelismo aprimorado e o uso de TPUs projetadas especificamente para esse tipo de carga.

No caso das TPUs, a vantagem não está apenas na capacidade de processamento, mas na eficiência da comunicação entre chips, no paralelismo mais profundo e na integração entre compiladores e arquitetura. O salto veio do co-design entre hardware, software e métodos de treino — não da simples acumulação de capacidade computacional. São os fatores cada vez mais importantes para a evolução dos modelos: eficiência, qualidade de dados e co-design.

A IA não encontrou um limite definitivo.

Encontrou apenas os limites de uma abordagem específica de escala.

Os avanços recentes mostram que ainda há espaço significativo para progresso. Especialmente quando hardware, dados e algoritmos evoluem juntos.

O próximo salto da IA não virá apenas de modelos maiores, mas de modelos mais inteligentes. E essa diferença será definida por quem dominar o novo regime de eficiência, não só de força bruta.