- há 6 horas
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00:00Hoje é terça-feira, chegou a hora da nossa coluna, fala aí!
00:11E vamos receber Roberto Pena Spinelli, físico pela USP, especialista em Machine Learning por Stanford
00:18e colunista do Olhar Digital. Deixa eu ver se o Pena está por aqui.
00:23Olá! Pena, muitíssimo boa noite. Como sempre, seja muito bem-vindo.
00:30Tudo bem, Marisa? Como que você está? Tudo bem, pessoal?
00:33Tudo ótimo por aqui, Pena. Bom, vamos lá para os temas de hoje, né?
00:38Claro que vamos falar sobre IA. Mas antes, a SpaceX anunciou agora há pouco novos detalhes
00:46sobre o seu ambicioso projeto para colocar data centers no espaço.
00:51Pena, eu queria falar com você, começando aqui a nossa coluna, sobre a viabilidade disso.
00:56Na sua opinião, isso é viável? Como que isso deve acontecer?
01:02Então, Marisa, a gente está falando aqui sobre IA e espaço, que são dois temas que eu gosto muito.
01:08Então, vamos comentar sobre isso. Vamos entender se é possível lançar um data center no espaço.
01:16O que as pessoas alegam é que é o seguinte, nossa, mas no espaço tem sol de graça, porque, enfim,
01:23não tem atmosfera da Terra, não tem dia e noite, né?
01:27Você tem lá o sol de graça e você tem um lugar muito frio que você pode jogar todo o
01:32calor, né?
01:33Porque esse é um grande problema dos data centers. Eles esquentam e você tem que jogar fora esse calor.
01:37Você usa água para refrigerar. Por que não lançar para o espaço? Parece uma ótima ideia.
01:43Mas era um negócio tão, tão, tão absurdo com a tecnologia que a gente tem hoje.
01:49Eu queria trazer um pouco de, dar um pouco de noção para as pessoas.
01:53Então, vamos começar explorando a questão da, você tem luz, ah, você tem lá luz infinita.
02:01Mais ou menos, né? Porque, ó, eu até coloquei aqui uma bolinha aqui, que vamos supor que é a Terra.
02:06Você tem um lado que está claro, não sei se dá para ver aqui, vai ter um lado que está
02:11claro e vai ter um lado que está de noite.
02:13Se o seu satélite estiver girando aqui, às vezes ele está de noite, às vezes ele está de dia.
02:18Então, não é sempre. Mas, existe uma órbita, Marisa, uma órbita muito especial que chama órbita de sincronia com o
02:27Sol.
02:27Que você gira o satélite nesse eixo aqui, ó. Então, meio que ele nunca passa atrás da Terra.
02:33Ele está sempre, aqui, a parte da frente vai estar sempre na luz.
02:38E tem essa órbita? Tem essa órbita.
02:40Ela é bem complicada, porque enquanto a Terra gira ao redor do Sol, esse satélite vai chegar a uma hora
02:45que vai ficar do lado de noite.
02:46Mas tem um jeito de fazer isso. Então, essa seria a órbita mágica.
02:50A órbita que você coloca ali, o seu satélite, vai estar o tempo todo recebendo Sol o dia inteiro.
02:57Enfim, não tem noite para esse satélite.
02:59Tá bom, então parece legal essa parte.
03:02Mas e a parte do frio?
03:05Do espaço, não é frio?
03:07É um lugar frio, você pode simplesmente lançar aí, abrir a janelinha, digamos assim, e jogar fora.
03:14O problema é que no espaço a gente não tem condução de calor, Marisa.
03:17A gente não tem nada que conduz calor.
03:19A gente só tem um jeito de jogar calor fora, que é por radiação.
03:24E esse é um jeito muito ineficiente quando você tem baixa temperatura.
03:28Você só consegue jogar muito calor fora quando você está muito quente.
03:31Aí você já está ir afritando.
03:32Então, é mentira que o espaço é frio.
03:35Na verdade, se você estiver na sombra, ele vai ser muito frio.
03:38Mas no momento que você está o tempo todo na radiação solar, ele se torna um ambiente muito quente.
03:45Enfim, então, é meia verdade esse negócio.
03:49Existe uma órbita excelente para isso, mas o problema da radiação, de irradiar do calor, é altíssimo.
03:56Só que esse é só um dos pequenos problemas, Marisa.
03:59Porque os componentes eletrônicos, a gente recebe radiação cósmica,
04:04e eles precisam de muito mais redundância.
04:07Você não tem manutenção fácil no espaço.
04:09Você não tem como lançar esses objetos, porque o data center é um negócio gigantesco.
04:15Quantos satélites desses você tem que lançar para formar um data center?
04:19E você vai escalando essas dificuldades.
04:22Tudo que você vai tentar fazer no espaço vai ser muito mais complicado.
04:26Então, hoje em dia, eu acho ainda uma grande loucura.
04:33Agora, vamos falar do plano específico do Elon Musk.
04:36O que ele está dizendo?
04:37Olha, eu vou ter o Starship logo mais aí, que é uma nave gigante que vai levar coisas...
04:44Vai ter um potencial de levar massas enormes para o espaço.
04:48Então, ele está planejando um satélite, Marisa, que tem 30 metros de altura e 70 metros de envergadura.
04:57É um monstro.
04:58Assim, é uma coisa...
05:00Um satélite desse tem...
05:02Não dá nem para chamar de um satélite.
05:0570 metros de envergadura por 30 é um campo de futebol, quase.
05:09Então, é um negócio maluco pensar que isso vai conseguir ser lançado para o espaço.
05:14Mas mesmo lançando para o espaço, você precisa de muito mais radiador para irradiar isso tudo do que você tem
05:22disponível.
05:23Você precisa de bombas que vão levar esse calor para todas as áreas do radiador.
05:28Tem um monte de engenharia complexa.
05:30Como é que esse satélite vai se orientar no espaço o tempo todo?
05:34Ele vai gastar propelente.
05:35Como é que você abastece isso?
05:37Então, eu, olhando ainda o que o Willowman está falando,
05:41para mim é mais um desses projetos meio malucos que ele vai tentando convencer as pessoas e tal.
05:47Mas eu não acho hoje, nem no futuro próximo, que isso tenha alguma chance de ser sustentável.
05:53E ele fala que ele precisa lançar um milhão de satélites, né?
05:56Enfim, para poder...
05:58Porque um só, mesmo esse monstro, Marisa, um só não faz nada, tá?
06:02Comparado com o data center da Terra, um desse cara não é nada.
06:06Porque a gente tem prédio de prédios de data center, de computação.
06:10Você precisa lançar milhares, milhões de satélites para você poder ter alguma coisa comparável.
06:16E aí chega uma hora que não é mais fácil.
06:18Esses satélites têm muita hora...
06:21Imagina um micrometeorito que toda hora se choca, batendo nesses satélites.
06:25O custo que isso vai ter.
06:27Então, eu acho que ainda precisa de muito estudo, muito pé no chão.
06:31Eu acho que é mais uma empolgação aí para ganhar mídia do que realmente um projeto viável,
06:37pelo menos nesse curto, médio prazo.
06:40Você falando aí do suporte, eu fiquei aqui imaginando, Pena.
06:43Quem sabe o Elon Musk pensou em pôr uma salinha ali escondida no data center
06:48e colocar ali o profissional de TI, de servidores, pra ficar cuidando.
06:52Você não pensou nisso, pensou?
06:54Eu acho que o Elon Musk chegou a pensar, hein, Pena.
06:57Olha, eu não duvidaria que ele tenha um plano desse.
07:01Mas, enfim, vamos esperar que não, né, Marisa?
07:04Vamos esperar que ele não vai mandar o TI junto.
07:09Vamos agora falar um pouco das empresas chinesas, que também tem bastante assunto aqui sobre isso, Pena.
07:17Bom, elas voltaram a sacudir o mercado de IA.
07:20Vamos ver os exemplos.
07:21A Alibaba, por exemplo, revelou o QEM 3.8 Max, seu maior modelo até agora.
07:28Ela tem condições para competir entre os sistemas de IA mais avançados, Pena?
07:35Então, os chineses estão com tudo, né, Marisa?
07:39Eles estão mostrando que...
07:42A gente até chegou a falar sobre isso semana passada,
07:44que o Ocidente estava meio que tentando algum plano para barrar o Oriente, né,
07:49os chineses especificamente, porque os modelos chineses,
07:52eles que sempre foram considerados modelos de segunda escalão, digamos assim,
07:57eles eram abertos, né, pesos abertos, normalmente bem mais baratos,
08:01mas não faziam frente aos modelos ocidentais,
08:05quando está falando de realmente inteligência de ponta.
08:09Agora, eles estão entrando na competição com tudo, né?
08:13Então, o próprio QEM 3.8 Max, ele está performando muito bem nos benchmarks,
08:17mas a gente tem uma série, o QMK3 também foi lançado recentemente,
08:21que foi muito bem.
08:23Então, a questão é a seguinte, a Alibaba é uma grande empresa,
08:26e todas essas outras também, que são empresas que já têm muito dinheiro,
08:32já têm infraestrutura, né?
08:34O que eles não têm?
08:35Eles não têm os chips de ponta,
08:38principalmente por conta desses bloqueios, dessas sanções
08:41que os Estados Unidos fazem para a China.
08:44Então, eles não vão estar com os chips de ponta.
08:46Mas o que eles alegam é o seguinte, eu não preciso,
08:48eu não preciso do chip de ponta,
08:50porque onde eu vou ganhar, eu vou ganhar nessa questão,
08:55nem todo mundo precisa do modelo mais inteligente o tempo todo.
08:59A maior parte, talvez, das tarefas nem sejam dos modelos mais inteligentes.
09:03E é aí que eu ganho,
09:04porque eu vou oferecer um negócio muito mais barato.
09:07Então, o QEM, ele está mostrando isso.
09:11Então, quando a gente olha os benchmarks, Marisa,
09:14em testes de perguntas difíceis,
09:17em perguntas realmente complicadas,
09:19ele já está indo muito bem, eles estão todos parelhos.
09:21Porque todos os modelos já saturaram os benchmarks,
09:23eles estão em 90%, 92%,
09:26seja os modelos ocidentais ou os chineses.
09:28É só nas tarefas que são ainda muito desafiadoras.
09:33Então, o Artificial Analysis, por exemplo,
09:35que é um benchmark que avalia desde programação,
09:40fazer tarefas agênticas, tarefas a longo prazo, planejamento,
09:45essa, eles ainda estão ali 10, 20 pontos percentuais abaixo.
09:51Só que com uma fração do valor.
09:54Então, me parece que a China está tentando dizer,
09:58olha, talvez quem vai vencer essa corrida
10:01não necessariamente seja quem vai ter o modelo mais inteligente,
10:05mas talvez ganhar no volume e principalmente na eficiência.
10:09Então, eu acho que está...
10:11Agora, se eu acho uma coisa boa ou não,
10:14eu fico sempre nessa dúvida,
10:15porque por um lado é muito bom que você tenha concorrência
10:18e principalmente que você tire esse monopólio de qualquer um,
10:24seja do ocidente ou do oriente,
10:25porque quando você tem essa concorrência,
10:27é sempre bom você não ficar na mão de ninguém.
10:30Por outro lado, também, me parece que os modelos abertos,
10:35modelos sem nenhum tipo de guardrail,
10:38eles também podem levar a situações que a gente não consegue...
10:46Enfim, são situações que é mais difícil
10:48quando você tem muita gente usando esses modelos
10:52sem nenhum tipo de proteção.
10:55Então, sempre fica esse dilema.
10:58O que será que é melhor?
10:59Para mim, o melhor seria a gente poder ter uma boa regulação de ar
11:03e aí não ter o medo, não ter o problema
11:06de que esse tipo de tecnologia vai estar fazendo mal,
11:10porque a gente vai estar com uma regulação forte.
11:12Mas não temos isso por enquanto.
11:13Então, vamos acompanhando essa corrida, Marisa.
11:16Pois é, eu ia justamente comentar com você
11:18com relação ao Deep Seek,
11:19que, por outro lado, está cuidando mais
11:22de redução de custo de operação.
11:25Eu ia justamente falar isso, essa corrida toda.
11:29Será que vai ser vencida pelo melhor modelo,
11:31ou seja, mais eficiente, mais inteligente,
11:34ou pelo mais barato?
11:36Então, a Deep Seek é outra dessas empresas chinesas
11:39que também está lançando modelos muito baratos.
11:45Tem até uma pesquisa mostrando que
11:50chega a ser até 100 vezes mais barato.
11:53Nossa, 100 vezes mais barato, Marisa.
11:57Então, essa comparação, eles mostravam em relação a outros modelos chineses,
12:02como o Química 3, que ele era coisa de 20 vezes mais barato,
12:07aí contra o GPT 5.6 sol, que era 60 vezes mais barato,
12:11e contra o Fable, da Antropic, chegou a ser 100 vezes mais barato.
12:16Mas calma, calma, porque também nem tudo são flores.
12:19Quando fala 100 vezes mais barato, o pessoal fala assim,
12:21nossa, perfeito.
12:23Só que o modelo que essa conta, ele gasta,
12:27o custo de token dele é 100 vezes mais barato do que o da Antropic.
12:31Mas não quer dizer que ele vai conseguir, primeiro,
12:34fazer as mesmas tarefas, mesmo que você torre mais token,
12:37pode ser que ele simplesmente não vai realizar,
12:39porque tem tarefas que não adianta.
12:41E quantas vezes você vai ter que fazer um prompt,
12:45passar de novo, revisar, até você fazer essa tarefa?
12:48Pode ser que no final das contas, você gastou mais tempo
12:51e mais processamento, e aí muito mais token,
12:55mesmo que ele seja bem mais barato, no final você gastou muito mais.
12:57E no final, Marisa, tempo também é uma variável importante para as pessoas.
13:03Ah, que legal, ele é 100 vezes mais barato,
13:05mas aí ele vai levar 5 horas para fazer a tarefa que você passou para ele,
13:09e aí você ficou esperando, enfim, depende da tarefa, obviamente,
13:13mas que seja uma tarefa super difícil, que ele vai ficar lá processando 5 horas,
13:16e às vezes você precisa de um modelo mais caro,
13:19mas ele resolveu para você em uma hora.
13:22E aí você tem que pesar também o seu tempo de espera nisso.
13:26Então, acho que isso só está reforçando bem o cenário que a gente acabou de falar.
13:30A China está vindo com o que ela tem,
13:32ela não consegue gerar os modelos mais poderosos ainda hoje,
13:35principalmente por uma questão de tecnologia que ainda falta,
13:38ou acessar os chips, mas ela está sendo muito esperta,
13:42muito eficiente na pesquisa, ou seja, encontrar os atalhos,
13:45fazer modelos eficientes e baratos.
13:48Então, vamos ver no final quem vai ganhar essa corrida, Marisa.
13:52Pois é, corrida acirrada, eficiência, preço, enfim.
13:56Vamos acompanhando e a China cada vez mais forte nessa história.
14:00Bom, Pena, mais uma coluna Fala Aí, super bacana aqui com você, viu?
14:05Ótimo tê-lo conosco sempre.
14:06Semana que vem teremos mais assuntos para debater por aqui.
14:09Tenha uma excelente semana, Pena.
14:12Obrigado, Marisa, para você e para todo mundo.
14:15Até semana que vem.
14:16Até, boa noite para você.
14:17Está aí o Pena participando de mais uma coluna com a gente aqui do Fala Aí,
14:24trazendo esse debate sobre essa corrida também da inteligência artificial.
14:30Semana que vem, vocês já sabem, ele está de volta em mais uma coluna Fala Aí.
14:35E aí
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