O apetite por GPUs – os chips necessários para executar modelos e aplicativos de IA – parece ilimitado. A demanda altíssima se reflete na avaliação do mercado de ações da fabricante de chips Nvidia, que cresceu mais de 60 vezes, de US$ 18 bilhões em 2015 para US$ 1,2 trilhão em seu pico este ano.O frenesi é alimentado pelo sucesso de aplicações de IA como ChatGPT e Midjourney, que demonstraram o potencial dos produtos de IA para gerar bilhões em receitas.
Mas a empresa de capital de risco Sequoia levantou recentemente uma questão interessante num post de blog: com dezenas de milhares de milhões a serem investidos na capacidade da GPU, como é que as empresas esperam gerar receitas para reembolsá-las? A empresa de capital de risco por trás de grandes empresas como Instagram, Snapchat e WhatsApp expõe seu argumento da seguinte forma:
Para cada US$ 1 gasto em uma GPU, aproximadamente US$ 1 precisa ser gasto em custos de energia para executá-la. A Nvidia venderá conservadoramente US$ 50 bilhões em GPUs este ano. Com a exigência de uma margem de 50% incorporada na suposição, as empresas precisarão gerar US$ 200 bilhões em receitas vitalícias para cada ano de despesas atuais com GPU.
Não está claro quanto desta despesa está ligada à procura do cliente final. Com base nas expectativas atuais de ganhos dos produtos de IA, a Sequoia estima que haverá um déficit de aproximadamente US$ 125 bilhões na receita necessária. Embora a Sequoia acredite que isso causará problemas no curto prazo, eles veem isso como uma tendência positiva no longo prazo. O investimento em GPUs reduzirá o custo de execução de aplicações de IA e criará espaço para novas startups preencherem a atual lacuna de receita.
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