Esse é um trecho da newsletter Primeiro Olhar, disponível para assinantes do Clube Olhar Digital.
Começo a newsletter de hoje repercutindo os grandes destaques da tecnologia desde ontem.
Começando pela IBM.
A IBM anunciou uma nova tecnologia de chip com arquitetura abaixo de 1 nanômetro, um marco importante na tentativa da indústria de tornar os processadores mais potentes e eficientes.
Para entender a importância do anúncio, vale lembrar o que existe dentro de um chip. Um processador é formado por bilhões de transistores, componentes microscópicos que funcionam como pequenas chaves liga/desliga. Eles controlam a passagem de corrente elétrica e permitem que o chip faça cálculos, processe informações e execute tarefas.
Quanto mais transistores cabem em um chip, maior tende a ser sua capacidade de processamento. É isso que permite, por exemplo, rodar sistemas de inteligência artificial, jogos pesados, aplicativos complexos e serviços em nuvem com mais velocidade.
A nova tecnologia anunciada pela IBM é chamada de 0,7 nanômetro. Um nanômetro equivale a um bilionésimo de metro. Na prática, estamos falando de estruturas tão pequenas que se aproximam da escala dos átomos. Em chips modernos, porém, esse número não significa que todas as partes do componente tenham 0,7 nm. Ele funciona mais como uma forma de indicar uma nova geração de fabricação, mais avançada e compacta.
Segundo a IBM, essa arquitetura permitiria colocar quase 100 bilhões de transistores em um único chip com área próxima ao tamanho de uma unha. Para comparação, o chip de 2 nanômetros apresentado pela empresa em 2021 comportava cerca de 50 bilhões de transistores no mesmo espaço.
Esse avanço é relevante porque mostra que a indústria ainda busca formas de aumentar o desempenho sem simplesmente aumentar o tamanho físico dos dispositivos. Em vez de fazer chips maiores, o objetivo é organizar melhor seus componentes internos e reduzir o consumo de energia.
Na prática, isso pode significar processadores mais rápidos, celulares com melhor autonomia de bateria, servidores mais eficientes e sistemas de inteligência artificial capazes de lidar com tarefas mais pesadas consumindo menos energia.
A IBM afirma que a nova geração pode oferecer até 70% mais eficiência energética em comparação com tecnologias anteriores. Isso é especialmente importante em um momento em que data centers e aplicações de IA exigem cada vez mais energia para funcionar.
Apesar da repercussão, a tecnologia ainda não deve aparecer tão cedo em produtos do dia a dia. A previsão é que ela leve cerca de cinco anos para chegar à produção comercial, seguindo o ritmo tradicional da indústria de semicondutores, que costuma apresentar avanços em laboratório antes de levá-los à fabricação em larga escala.
Ainda assim, o anúncio indica um novo passo na miniaturização dos chips. Mais do que reduzir tamanho, a corrida agora é para manter o crescimento da capacidade de processamento em um mundo cada vez mais dependente de inteligência artificial, computação em nuvem e dispositivos conectados.
Agora, a Apple
A Apple anunciou nesta quinta-feira o aumento dos preços de iPads, Macs e outros dispositivos da marca. A decisão foi motivada pela forte alta nos custos de chips de memória e armazenamento.
Com a expansão dos data centers de IA, fabricantes de chips passaram a priorizar contratos de grande escala com empresas como a Nvidia, reduzindo a disponibilidade para o mercado de consumo.
Em comunicado, a Apple informou nunca ter visto um aumento tão grande e tão rápido no preço de componentes. Mas disse que, por enquanto, o iPhone não sofrerá reajustes.
Outras empresas do setor de tecnologia também já anunciaram aumentos nos preços e a normalização do mercado pode levar anos.
Explicando o título da newsletter
Sim, a IA me parece criar uma disputa entre futuro e presente. Entendo que as duas notícias acima não estejam diretamente interligadas, mas elas ilustram muito bem o atual cenário dessa maratona tecnológica global.
A corrida da inteligência artificial tem duas faces pra lá de evidentes. E aqui, vou me ater a aspectos imediatos, deixando de lado incertezas ligadas a mercado de trabalho, impacto cognitivo, cibersegurança e outras problemáticas da IA – muitas com as quais eu concordo.
De um lado, ela empurra a indústria para avanços que pareciam distantes, como chips menores, mais potentes e mais eficientes. O anúncio da IBM de uma arquitetura abaixo de 1 nanômetro mostra que a busca por mais capacidade de processamento continua sendo uma das grandes fronteiras da tecnologia.
De outro lado, essa mesma corrida já cobra seu preço. A expansão acelerada dos data centers de IA aumentou a disputa por componentes essenciais, como memória DRAM, e esse gargalo começa a chegar ao consumidor. O reajuste de preços anunciado pela Apple em iPads, Macs e outros dispositivos é um sinal de que a infraestrutura da inteligência artificial não pesa apenas no orçamento das big techs: ela também respinga na prateleira.
A questão, aqui, não é negar a IA.
Chips mais eficientes podem reduzir consumo de energia, melhorar dispositivos e sustentar aplicações mais avançadas. O problema é o descompasso entre promessa e realidade. A indústria vende um futuro de abundância computacional, mas, no presente, a pressa por construir esse futuro encarece produtos que fazem parte do cotidiano.
Em outras palavras, a IA acelera a inovação, mas também reorganiza prioridades. Quando fabricantes passam a atender contratos gigantescos de data centers e a cadeia de suprimentos não acompanha o ritmo, o mercado de consumo perde espaço. O resultado é que o usuário comum, mesmo sem comprar um supercomputador ou treinar um modelo de linguagem, acaba pagando parte da conta dessa corrida.
Então, eu volto a repetir a pergunta que já fiz algumas vezes nesta newsletter: para quem a IA é desenvolvida?
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