Sam Altman, CEO da OpenAI, afirmou que o custo para operar sistemas de inteligência artificial (IA) está caindo cerca de 10 vezes ao ano. Uma taxa muito superior ao avanço observado pela Lei de Moore.
Essa rápida queda de custos poderá democratizar o acesso à IA, permitindo que suas aplicações se expandam e se tornem mais acessíveis globalmente.
Queda nos custos pode revolucionar a economia global
Em um artigo publicado no dia 9 de fevereiro, Altman explicou que, entre o início de 2023 a meados de 2024, o custo de operar o modelo GPT-4 da OpenAI caiu 150 vezes. Esse ritmo acelerado de redução de custos supera a Lei de Moore, que prevê o aumento da eficiência dos circuitos integrados a cada dois anos.
Three Observations:https://t.co/Ctvga5vfMy
— Sam Altman (@sama) February 9, 2025
Altman comparou o impacto econômico da IA ao dos transistores, uma descoberta científica fundamental que transformou quase todos os setores da economia. Segundo ele, a queda dos custos da IA permitirá uma redução considerável no preço de produtos e serviços, mas alertou que itens de luxo e recursos escassos.
A OpenAI está aberta a ideias para garantir o acesso democrático à IA. Incluindo a possibilidade de oferecer “orçamentos computacionais” para que todos no mundo possam utilizar a tecnologia de forma acessível. A meta, segundo Altman, é que até 2035 qualquer pessoa tenha acesso ao equivalente à inteligência combinada de todos os humanos em 2025.
Impactos em diversos setores e exemplos da inovação chinesa
A queda dos custos já está provocando reações no mercado global. O lançamento de modelos de IA de baixo custo, como o DeepSeek R1, abalou os mercados de tecnologia, impactando negativamente empresas como a Nvidia, que dependem da venda de hardware de alto custo.
Por outro lado, empresas chinesas de automóveis, telecomunicações e tecnologia começaram a integrar rapidamente o DeepSeek em suas operações, destacando o potencial econômico da IA acessível.
Analistas afirmam que essa revolução tecnológica poderá gerar tanto oportunidades quanto desafios. Embora produtos mais baratos se tornem comuns, as economias podem enfrentar novos problemas relacionados ao uso ético e à distribuição justa dessa capacidade computacional.
