A era da inteligência artificial apresentou um líder inicial improvável. Até o surgimento do ChatGPT em novembro de 2022, a Microsoft era mais conhecida por software empresarial onipresente, respeitável e sem graça. De repente, graças a uma parceria exclusiva de nuvem com a criadora do chatbot, a OpenAI, o titã tecnológico de 47 anos tornou-se a coisa mais quente da grande tecnologia.
Desde então, criou mais de US$ 2 trilhões (R$ 10,7 trilhões) em valor para os acionistas. Isso é medíocre pelos padrões da Nvidia —que forneceu chips para a revolução da IA e foi recompensada com uma capitalização de mercado de US$ 5 trilhões (R$ 27 trilhões)— mas surpreendente por qualquer outra medida.
A Microsoft conseguiu isso enquanto relaxava seu controle sobre a OpenAI, permitindo, por exemplo, que ela usasse fontes alternativas de capacidade computacional, desde que pedisse primeiro. Em 28 de outubro, a Microsoft afrouxou ainda mais o acordo, permitindo que a OpenAI fosse ilimitadamente promíscua em sua escolha de parceiros de nuvem, sem necessidade de permissão.
O novo acordo também atribuiu à Microsoft uma participação de 27% na OpenAI e concedeu ao gigante tecnológico 20% da receita da startup e, até 2032, toda a sua tecnologia —incluindo, caso se materialize, a superinteligência. Além disso, a OpenAI gastará US$ 250 bilhões (R$ 1,3 trilhão) em computação em nuvem da Microsoft nos próximos anos.
Essa abordagem de parceria para o “stack” de IA estabeleceu o tom para a indústria, grande parte da qual também optou por uma divisão de trabalho. Fabricantes de chips como Nvidia e AMD projetam as unidades de processamento gráfico (GPUs). Laboratórios de IA como OpenAI e Anthropic desenvolvem os modelos de ponta. “Hyperscalers” de nuvem como Microsoft e Amazon hospedam os modelos dos laboratórios em GPUs compradas das empresas de chips. Todos cooperam onde podem e competem onde devem.
Todos, exceto o Google. O gigante das buscas é o único dos grandes nomes da tecnologia a apostar totalmente na integração vertical. O Google Cloud instala “unidades de processamento tensorial” (TPUs) projetadas internamente para treinar modelos de fronteira construídos por seu laboratório, o Google DeepMind. Os modelos, por sua vez, alimentam seus próprios produtos, desde buscas até o YouTube.
O problema com uma abordagem do tipo “faça tudo sozinho” é que ela é menos ágil do que a estratégia de mix-and-match da Microsoft e da OpenAI —uma falha quando se lida com tecnologia em rápida mudança. O Google foi rotulado como atrasado em IA. As ações de sua empresa-mãe, Alphabet, têm sido negociadas a dois terços do preço das da Microsoft, em relação aos lucros, em média desde o momento do ChatGPT. Isso apesar do fato de que seu lucro líquido está crescendo a um ritmo mais rápido— como ficou evidente quando ambos os gigantes tecnológicos divulgaram seus resultados trimestrais em 29 de outubro.
Ultimamente, porém, a frieza dos investidores tem se transformado em um caloroso abraço. Nos últimos quatro meses, a Alphabet ganhou US$ 1 trilhão em valor de mercado, mais do que nos dois anos e meio anteriores. Reduziu sua lacuna de avaliação com a Microsoft. E sua abordagem verticalmente integrada está conquistando não apenas mercados, mas também rivais —incluindo, deliciosamente, Microsoft e OpenAI.
O desempenho inferior anterior do Google doeu ainda mais porque ele vê um ganho inesperado com a IA como um direito de nascença. Ao contrário da Microsoft, tem sido uma empresa de aprendizado de máquina desde que seus fundadores criaram seu inteligente algoritmo de busca no final dos anos 1990. Há um ano, Demis Hassabis, o chefe do Google DeepMind, compartilhou o Prêmio Nobel de Química por seu trabalho em IA que prevê como as proteínas se dobram.
O mais irritante de tudo é que foram pesquisadores do Google que, em 2017, publicaram o artigo acadêmico seminal que levou diretamente ao ChatGPT. A Alphabet estava sentada sobre um chatbot quando a OpenAI fez sucesso no final de 2022, mas o lançou apenas em fevereiro de 2023.
A razão para a lentidão inicial foi a inércia burocrática. À medida que a Alphabet cresceu e se tornou uma organização global extensa e estratificada, as decisões tornaram-se mais difíceis de tomar —especialmente quando envolvem todas as diferentes partes da pilha tecnológica interna e, pior, poderiam prejudicar seu negócio principal de buscas.
Não precisava se preocupar. Até agora, há poucos sinais de que os chatbots estejam devorando as buscas. Pelo contrário, os AI Overviews, que começaram a aparecer acima dos característicos links azuis em maio de 2024, parecem estar impulsionando-as, mantendo os usuários engajados e buscando mais. A receita de publicidade de busca do Google cresceu saudáveis 10% ou mais nos últimos trimestres, ano a ano —um feito para um negócio que já gera cerca de US$ 50 bilhões (R$ 269 bilhões) em vendas trimestrais.
A IA também impulsionou a receita não publicitária do Google. As vendas do Google Cloud estão crescendo a uma taxa anual de 30%. A unidade responde por quase um décimo do lucro operacional da Alphabet, tendo sido um peso até o final de 2022. É uma favorita entre as empresas de IA. Elas valorizam a maior eficiência energética das TPUs em comparação com as GPUs da Nvidia, que o Google Cloud também disponibiliza, observa Ahmed Khan, da Morningstar, uma empresa de pesquisa.
Em 23 de outubro, a Anthropic disse que compraria um gigawatt adicional de poder computacional do Google Cloud, valendo talvez entre US$ 8 bilhões a 10 bilhões por ano (entre R$ 43 bilhões e R$ 54 bilhões), insistindo no acesso a até 1 milhão de TPUs.
A frugalidade energética das TPUs é uma consequência direta da abordagem vertical do Google. Desde 2015, seus processadores são feitos sob medida para trabalhar com o resto de seu hardware e software —agora incluindo o Gemini, seu modelo de IA principal— que, por sua vez, são adaptados para seus processadores. O resultado é que o custo por consulta de IA do Google não é cinco vezes o da busca tradicional, como sugeriam as estimativas iniciais, mas o dobro. Khan calcula que a IA dilui a margem bruta do negócio de busca do Google apenas de 90% para 86%.
TRANSBORDAMENTO DE PILHA
Essa economia explica por que a OpenAI, ansiosa para estancar prejuízos de bilhões de dólares, quer desenvolver silício personalizado. E por que a Microsoft está parecendo mais com o Google: ela revelou um estúdio de design de chips interno em 2023 e um laboratório de IA em 2024. No entanto, seu chip Maia de segunda geração foi adiado e sua construção de modelos está incipiente; levará anos até que qualquer um deles se torne verdadeiramente competitivo. Enquanto isso, a inércia do Google está se transformando em impulso.
Texto de The Economist, traduzido por Alex Sabino, publicado sob licença. O artigo original, em inglês, pode ser encontrado em www.economist.com
