A corrida global ao poder computacional está a decorrer a bom ritmo, alimentada por um boom mundial da inteligência artificial. Sam Altman, da OpenAI, está a tentar angariar até 7 biliões de dólares para uma empresa de fabrico de chips. Gigantes tecnológicos como a Microsoft e a Amazon estão a construir os seus próprios chips de IA.
A necessidade de mais potência de computação para treinar e utilizar modelos de IA – alimentando uma procura de tudo, desde chips de ponta a conjuntos de dados gigantes – não é apenas uma fonte atual de influência geopolítica (como acontece com as restrições dos EUA às exportações de chips para a China). Está também a moldar a forma como as nações vão crescer e competir no futuro, com governos da Índia ao Reino Unido a desenvolverem estratégias nacionais e a armazenarem unidades de processamento gráfico da Nvidia.
Penso que é mais do que tempo de a América ter a sua própria estratégia nacional de computação: um programa Apollo para a era da IA.
Em janeiro, ao abrigo da ordem executiva do Presidente Biden sobre IA, a National Science Foundation lançou um programa-piloto para o National AI Research Resource (NAIRR), concebido como uma “infraestrutura de investigação partilhada” para fornecer potência de computação de IA, acesso a conjuntos de dados abertos governamentais e não governamentais e recursos de formação para estudantes e investigadores de IA.
O projeto-piloto NAIRR, embora extremamente importante, é apenas um passo inicial. O relatório final do Grupo de Trabalho NAIRR, publicado no ano passado, delineou um eventual orçamento de 2,6 mil milhões de dólares necessário para operar o NAIRR durante seis anos. Isso está longe de ser suficiente – e, mesmo assim, ainda não se sabe se o Congresso autorizará a NAIRR para além do projeto-piloto.
Entretanto, é necessário fazer muito mais para aumentar o acesso do governo à capacidade de computação e para implementar a IA ao serviço da nação. A computação avançada é agora fundamental para a segurança e a prosperidade da nossa nação; precisamos dela para otimizar a inteligência nacional, procurar avanços científicos como as reacções de fusão, acelerar a descoberta de materiais avançados, garantir a cibersegurança dos nossos mercados financeiros e infra-estruturas críticas, e muito mais. O governo federal desempenhou um papel fundamental na viabilização das grandes descobertas tecnológicas do século passado, fornecendo a infraestrutura central de investigação, como os aceleradores de partículas para a física de alta energia na década de 1960 e os centros de supercomputação na década de 1980.
Agora, com outras nações do mundo a dedicar um investimento governamental ambicioso e sustentado à computação de IA de alto desempenho, não podemos correr o risco de ficar para trás. É uma corrida para alimentar a tecnologia que mais alterará o mundo na história.
Em primeiro lugar, é necessário construir mais supercomputadores governamentais dedicados à IA para uma série de missões que vão desde o processamento de informações classificadas até à computação biológica avançada. Na era moderna, as capacidades de computação e o progresso técnico têm evoluído a par e passo.
Durante a última década, os EUA conseguiram levar a computação científica clássica para a era da exascale com as máquinas Frontier, Aurora e, em breve, El Capitan – computadores gigantescos que podem efetuar mais de um quintilhão (mil milhões de biliões) de operações por segundo. Durante a próxima década, prevê-se que o poder dos modelos de IA aumente por um fator de 1.000 a 10.000, e as principais arquitecturas de computação poderão ser capazes de treinar um modelo de IA de 500 triliões de parâmetros numa semana (para comparação, o GPT-3 tem 175 mil milhões de parâmetros). O apoio à investigação a esta escala exigirá infra-estruturas de investigação em IA mais potentes e dedicadas, algoritmos significativamente melhores e mais investimento.
Embora os Estados Unidos continuem a liderar a computação avançada, outros países estão a aproximar-se da paridade e a tentar ultrapassar-nos. A China, por exemplo, pretende aumentar o seu poder computacional agregado em mais de 50% até 2025, e foi noticiado que o país planeia ter 10 sistemas exascale até 2025. Não podemos correr o risco de atuar lentamente.
Em segundo lugar, embora alguns possam argumentar a favor da utilização das actuais plataformas comerciais de computação em nuvem em vez da construção de uma infraestrutura de computação federal de elevado desempenho, creio que é necessário um modelo híbrido. Os estudos efectuados demonstraram que a utilização da computação federal em vez dos serviços comerciais de computação em nuvem permite poupanças significativas a longo prazo. A curto prazo, a expansão da computação em nuvem oferece um acesso rápido e simplificado a nível de base para os projectos – é essa a abordagem que o projecto-piloto NAIRR está a adotar, com contribuições tanto da indústria como das agências federais. A longo prazo, no entanto, a aquisição e operação de poderosos supercomputadores de IA de propriedade do governo com uma missão dedicada de apoiar as necessidades do setor público dos EUA preparará o terreno para um momento em que a IA é muito mais onipresente e central para nossa segurança e prosperidade nacional.
Uma infraestrutura federal assim alargada pode também beneficiar o público. O ciclo de vida dos clusters de computação do governo tem sido tradicionalmente de cerca de sete anos, após os quais são construídos novos sistemas e os antigos são desactivados. Inevitavelmente, à medida que vão surgindo novas GPUs de ponta, as actualizações de hardware vão eliminando gradualmente os supercomputadores e chips mais antigos, que podem então ser reciclados para investigação de menor intensidade e utilização sem fins lucrativos – acrescentando assim recursos de computação rentáveis para fins civis. Embora as universidades e o sector privado tenham impulsionado a maior parte do progresso da IA até agora, um modelo totalmente distribuído enfrentará cada vez mais restrições de computação à medida que a procura aumenta. Num inquérito realizado pelo MIT e pelo Conselho para a Competitividade dos EUA, uma organização sem fins lucrativos, a alguns dos maiores utilizadores de computação do país, 84% dos inquiridos afirmaram enfrentar estrangulamentos de computação na execução de programas importantes. Os Estados Unidos precisarão de grandes investimentos do governo federal para se manterem na vanguarda.
Em terceiro lugar, qualquer estratégia nacional de computação deve ser acompanhada de uma estratégia de talentos. O governo pode competir melhor com o sector privado pelo talento da IA, oferecendo aos trabalhadores a oportunidade de enfrentar os desafios da segurança nacional utilizando uma infraestrutura computacional de classe mundial. Para garantir que a nação tem disponível uma força de trabalho grande e sofisticada para estas funções altamente técnicas e especializadas no desenvolvimento e implementação da IA, a América tem também de recrutar e reter os melhores estudantes a nível mundial. Crucial para este esforço será a criação de vias de imigração claras – por exemplo, isentando os titulares de doutoramento em áreas técnicas relevantes do atual limite máximo de vistos H-1B. Vamos precisar das mentes mais brilhantes para reimaginar fundamentalmente a forma como a computação tem lugar e liderar novos paradigmas que possam moldar a IA para o bem público, fazer avançar os limites da tecnologia e proporcionar os seus ganhos a todos.
Há muito que os Estados Unidos beneficiam da sua posição de motor global da inovação em computação avançada. Tal como o programa Apollo galvanizou o nosso país para vencer a corrida espacial, a definição de ambições nacionais para a computação não só reforçará a nossa competitividade em matéria de IA nas próximas décadas, como também impulsionará os avanços em I&D em praticamente todos os sectores com maior acesso. A arquitetura de computação avançada não pode ser construída de um dia para o outro. Vamos começar a lançar as bases agora.
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Eric Schmidt foi CEO do Google de 2001 a 2011. Em 2024, Eric e Wendy fundaram a Schmidt Sciences, uma iniciativa filantrópica para financiar áreas de exploração científica e tecnológica não convencionais.
Eric Schmidt