Ex-parceiro da a16z divulga relatório de tecnologia de peso: Como a IA está devorando o mundo

O ex-sócio da a16z, Benedict Evans, aponta que a IA generativa está desencadeando mais uma migração de plataforma de dez a quinze anos na indústria de tecnologia, mas sua forma final ainda é cheia de incertezas. Ele cita o relatório de automação do Congresso dos EUA de 1956 e o desaparecimento dos operadores de elevador como exemplos para lembrar: quando a tecnologia realmente se consolida, ela silenciosamente se torna infraestrutura e deixa de ser chamada de "IA".

Autor: Bu Shuqing

Fonte: Wallstreetcn

“A IA está devorando o mundo, e ainda nem conseguimos enxergar sua verdadeira forma.”

No recém-publicado relatório “AI eats the world”, o renomado analista de tecnologia e ex-sócio da a16z, Benedict Evans, faz uma afirmação capaz de agitar todo o mundo da tecnologia: a inteligência artificial generativa está provocando uma migração de plataforma que ocorre a cada dez a quinze anos na indústria de tecnologia, e ainda não sabemos para onde ela irá.

Evans aponta que, de mainframes a PCs, da internet aos smartphones, a base da indústria de tecnologia é completamente reescrita a cada década ou mais, e o surgimento do ChatGPT em 2022 provavelmente marca o início da próxima “mudança de quinze anos”.

Gigantes globais da tecnologia estão entrando em uma competição de investimentos sem precedentes. Microsoft, Amazon AWS, Google e Meta devem atingir um gasto de capital de 400 bilhões de dólares em 2025 — esse número supera o investimento anual de cerca de 300 bilhões de dólares de toda a indústria global de telecomunicações.

“Subestimar os riscos da IA é muito mais perigoso do que investir em excesso”, diz uma frase do CEO da Microsoft, Sundar Pichai, citada no relatório, que revela a essência da ansiedade do setor.

O relatório também cita o relatório de automação do Congresso dos EUA de 1956 e o desaparecimento dos operadores de elevador como exemplos para lembrar: quando a tecnologia realmente se consolida, ela silenciosamente se torna infraestrutura e deixa de ser chamada de “IA”.

Mais uma mudança de quinze anos: a regra histórica da migração de plataformas

Evans aponta no relatório que a indústria de tecnologia passa por uma migração de plataforma a cada dez a quinze anos: de mainframes para computadores pessoais, da World Wide Web para smartphones, cada migração remodelou todo o setor. O caso da Microsoft comprova a crueldade dessa transição: a empresa detinha quase 100% do mercado de sistemas operacionais na era dos PCs, mas tornou-se quase irrelevante quando o foco mudou para os smartphones.

Os dados mostram que a participação do sistema operacional da Microsoft nas vendas globais de computadores caiu drasticamente desde o pico em torno de 2010, chegando a menos de 20% em 2025. Da mesma forma, a Apple, que dominava o mercado de PCs no início, foi marginalizada pelos PCs compatíveis com IBM. Evans enfatiza que os líderes iniciais frequentemente desaparecem, o que parece ser uma lei implacável das migrações de plataforma.

Mas, três anos depois, ainda se sabe pouco sobre a forma dessa transição. Evans lista ideias fracassadas dos primórdios da internet e da internet móvel, como AOL, Yahoo Portals, plugins Flash, etc. Agora é a vez da IA generativa, e as possibilidades são igualmente deslumbrantes: será uma interface de navegador, um agente inteligente, interação por voz ou algum novo paradigma de interface de usuário? Ninguém sabe a resposta.

Onda de investimentos sem precedentes: uma aposta de 400 bilhões de dólares

Os gigantes da tecnologia estão investindo em infraestrutura de IA em uma escala nunca vista antes. Em 2025, Microsoft, AWS, Google e Meta devem investir 400 bilhões de dólares em capital, enquanto o setor global de telecomunicações investe cerca de 300 bilhões de dólares por ano.

Mais notável ainda é que esse plano de crescimento para 2025 praticamente dobrou dentro de um ano.

A construção de data centers nos EUA está superando a de edifícios comerciais, tornando-se o novo motor do ciclo de investimentos. A Nvidia enfrenta gargalos de oferta por não conseguir acompanhar a demanda, e sua receita trimestral já superou anos de acúmulo da Intel. A TSMC também não consegue ou não quer expandir a capacidade rápido o suficiente para atender aos pedidos da Nvidia.

Segundo pesquisa da Schneider Electric, o principal fator limitante para a construção de data centers nos EUA é o fornecimento de energia elétrica, seguido pelo acesso a chips e fibra óptica. O crescimento da demanda de energia nos EUA é de cerca de 2%, e a IA pode adicionar mais 1% — algo que não é problema na China, mas é difícil de construir rapidamente nos EUA.

Convergência dos modelos: desaparecimento das barreiras, IA pode estar se tornando “commoditizada”

Apesar dos enormes investimentos, a diferença entre os principais modelos de linguagem nos testes de referência está diminuindo para apenas alguns pontos percentuais. Evans alerta:

Se o desempenho dos modelos convergir fortemente, isso significa que os grandes modelos podem estar se tornando “commodities”, e a captura de valor será redistribuída.

Nos testes de referência mais gerais, a diferença entre os líderes já é muito pequena, e a liderança dos modelos muda semanalmente. Isso indica que os modelos podem estar se tornando commodities, especialmente para usos gerais.

Evans aponta que, após três anos de desenvolvimento, houve mais avanços científicos e de engenharia, mas ainda falta clareza sobre a forma do mercado. Embora os modelos continuem melhorando, com mais modelos, participação de empresas chinesas, projetos open source e novas siglas tecnológicas, as barreiras não são evidentes.

Na visão dele, as empresas de IA precisam buscar novas barreiras em escala computacional, dados verticais, experiência do produto ou canais de distribuição.

Dilema do engajamento do usuário: os 800 milhões de usuários semanais do ChatGPT não escondem a falta de real fidelidade

Apesar de o ChatGPT afirmar ter 800 milhões de usuários ativos semanais, os dados de engajamento mostram um quadro diferente. Diversas pesquisas indicam que apenas cerca de 10% dos usuários americanos usam chatbots de IA diariamente, com a maioria ainda em fase de experimentação ocasional.

Dados da pesquisa da Deloitte mostram que há muito mais pessoas que usam chatbots de IA ocasionalmente do que diariamente.

Evans chama isso de “ilusão de engajamento” típica: a penetração da IA é impressionante, mas ainda não se tornou uma ferramenta cotidiana para todos.

Ele analisa as razões desse dilema de engajamento: quantos cenários de uso são adaptações simples e óbvias? Quem tem ambiente de trabalho flexível e busca conscientemente otimização? Para os demais, será necessário embutir IA em ferramentas e produtos? Isso revela uma lacuna significativa entre capacidade técnica e aplicação prática.

A adoção corporativa também é lenta. O relatório cita pesquisas de várias consultorias mostrando que, apesar do entusiasmo das empresas pela IA, poucos projetos realmente chegaram ao ambiente de produção.

• Já implantado: 25%
• Planeja implantar no segundo semestre de 2025: cerca de 30%
• Só implantará a partir de 2026: cerca de 40%

Os casos de sucesso ainda se concentram em assistência à programação, otimização de marketing, automação de suporte ao cliente, etc., ou seja, na “fase de absorção”, ainda distantes da real reestruturação dos negócios.

Sistemas de publicidade e recomendação passam por reescrita disruptiva

Evans acredita que o campo onde a IA mais rapidamente trará mudanças profundas é o da publicidade e dos sistemas de recomendação.

As recomendações tradicionais dependem de “relevância”, enquanto a IA é capaz de entender a “intenção do usuário” em si. Isso significa:

O mecanismo subjacente do mercado publicitário, que movimenta trilhões de dólares, pode ser reescrito.

Google e Meta já divulgaram dados iniciais: anúncios impulsionados por IA podem aumentar as taxas de conversão em 3% a 14%. O custo de criação de anúncios também pode ser ainda mais transformado pela geração automática, reduzindo o orçamento anual de 100 bilhões de dólares.

Lição da história: quando a automação é bem-sucedida, ela deixa de ser chamada de “IA”

Evans volta ao relatório de automação do Congresso dos EUA de 1956 e aponta que cada onda de automação gera grande debate social, mas acaba se integrando silenciosamente à infraestrutura.

O desaparecimento dos operadores de elevador, a revolução dos estoques trazida pelo código de barras, a internet deixando de ser “novidade” para virar infraestrutura... tudo isso prova:

Quando a tecnologia realmente se consolida e se torna acessível a todos, as pessoas deixam de chamá-la de “IA”.

Evans enfatiza que o futuro da IA é ao mesmo tempo claro e nebuloso: sabemos que ela vai remodelar indústrias, mas não sabemos qual será o produto final; sabemos que estará presente em todas as empresas, mas não quem dominará a cadeia de valor; sabemos que exigirá enorme poder computacional, mas não até onde o crescimento irá.

Em outras palavras, a IA está se tornando a protagonista do novo ciclo de quinze anos, mas o roteiro dessa peça ainda não foi escrito.

Talvez estejamos bem em cima da falha geológica do próximo terremoto tecnológico.

O futuro da captura de valor: dos efeitos de rede à competição de capital

Para produtos de pesquisa e capital intensivos que se tornam commodities, a captura de valor se torna a questão-chave. Se os modelos se tornarem commodities e não houver efeitos de rede, como os laboratórios de modelos vão competir?

Evans propõe três caminhos possíveis: expandir para a jusante para vencer em escala, expandir para a montante para vencer com efeitos de rede e produto, ou buscar novos vetores de competição.

O caso da Microsoft mostra a transição de uma competição baseada em efeitos de rede para uma competição baseada na capacidade de captação de capital. A proporção de gastos de capital em relação à receita de vendas da empresa subiu drasticamente de mínimos históricos, refletindo uma mudança fundamental no modelo de competição.

A OpenAI adotou a estratégia de “dizer sim para tudo”, incluindo acordos de infraestrutura com Oracle, Nvidia, Intel, Broadcom, AMD, integração com e-commerce, publicidade, conjuntos de dados verticais, além de plataformas de aplicativos, vídeo social, navegadores web e outras iniciativas diversificadas.