O Google está sobrecarregado pela demanda por IA: até mesmo os pesquisadores da DeepMind estão na fila para obter TPUs.

Os pesquisadores de IA do Google competem por poder computacional, que é alocado com base na potencial lucratividade de seus projetos, com prioridade, por vezes, para clientes pagantes. A liderança da empresa no desenvolvimento de IA tornou o poder computacional um recurso tão valioso que alguns pesquisadores estão lançando suas próprias startups, onde têm mais liberdade e não precisam lidar com os obstáculos burocráticos do Google.

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Na corrida para construir a infraestrutura que alimenta a inteligência artificial, o Google ocupa uma posição invejável: possui um próspero negócio de computação em nuvem, fabrica seus próprios chips e firmou acordos de uso compartilhado com empresas como a Anthropic e a Meta✴. No entanto, o sucesso da empresa tornou seus recursos computacionais tão valiosos que seus próprios pesquisadores de IA são obrigados a entrar em filas de espera.

No laboratório de IA DeepMind do Google, o acesso ao poder computacional influencia os projetos que os pesquisadores desenvolvem, os líderes com quem colaboram e o ritmo de seu trabalho. “Dentro do Google, para cada Unidade de Processamento de Tecnologia (TPU), existem [pelo menos] três concorrentes”, afirma Oren Etzioni, pesquisador veterano de IA e professor emérito da Universidade de Washington. “Se você se encontra na situação desconfortável de ter um projeto inviável e estar competindo com um cliente lucrativo, é uma situação muito difícil.”

O Google afirma utilizar um “processo rigoroso e contínuo que garante que nossos recursos computacionais sejam alocados às prioridades mais críticas, equilibrando as necessidades imediatas de clientes e usuários com investimentos de longo prazo em pesquisa e inovação”. O CEO da Alphabet, Sundar Pichai, afirma que, ao decidir onde alocar poder computacional, os executivos da empresa se concentram em garantir que o Google DeepMind tenha os recursos necessários para construir modelos de IA de ponta, “porque essa é a base de tudo o que fazemos”.

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Pesquisadores de IA antes consideravam o Google um lugar onde podiam perseguir livremente suas paixões intelectuais, como na academia, mas com melhor remuneração e mais recursos. No entanto, em 2022, o lançamento do ChatGPT levou o Google a investir em grandes modelos de linguagem que geram código de computador, os quais, como demonstrado por concorrentes, podem se tornar produtos de sucesso e gerar receitas significativas.

Isso reduziu o investimento em projetos experimentais que não geram receita imediata e levou muitos especialistas em IA a considerar a criação de suas próprias startups. A carteira de pedidos do Google Cloud quase dobrou em relação ao trimestre anterior, ultrapassando US$ 460 bilhões. “No curto prazo, estamos enfrentando uma escassez de poder computacional”, admitiu Pichai. “Estamos trabalhando para superar isso e investindo.”

Para acompanhar a corrida da IA, em 2023 o Google fundiu seu laboratório DeepMind, com sede em Londres e estrutura mais hierárquica, com o Google Brain, onde os pesquisadores desenvolviam projetos pessoais com supervisão mínima. Os pesquisadores do Brain recebiam empréstimos para comprar chips por meio de um sistema interno, cujo preço flutuava de acordo com a demanda, semelhante ao mercado de ações. Segundo Goldie, “foi uma maneira poderosa de unir forças e realizar projetos”.

Em importantes laboratórios de IA, alguns pesquisadores são obrigados a trabalhar em modelos de linguagem de alta prioridade, mesmo que seus verdadeiros interesses estejam em outra área. “Há o fascínio do poder computacional, da promoção e, de modo geral, da participação no processo triunfante de aprendizado”, afirma Tom McGrath, ex-pesquisador do Google.”Há também uma condição: se você não fizer isso, não terá nenhum acelerador.”

O acesso ao poder computacional tornou-se um argumento de venda fundamental para muitos cientistas. De acordo com Anna Goldie, ex-funcionária da DeepMind, a empresa ofereceu a ela mais poder computacional para dissuadi-la de sair, mas ela saiu mesmo assim, fundando a Ricursive Intelligence, que já arrecadou US$ 335 milhões em financiamento. Goldie ficou “agradavelmente surpresa” com a quantidade de poder computacional que conseguiu encontrar fora da empresa. “Não preciso pedir permissão a 10 executivos seniores”, disse ela. “Posso simplesmente tomar uma decisão […] para fazer o que é melhor para a empresa. Posso ouvir meus funcionários e suas ideias.”

“O jogo da IA ​​sempre teve dois lados”, diz Ioannis Antonoglou, ex-pesquisador do Google DeepMind. “O primeiro é quem tem mais poder computacional. E o segundo é quem consegue usá-lo melhor.”