Jeff Bezos aposta meio milhar de milhões na IA à escala do cérebro

Jeff Bezos leu um comunicado de imprensa sobre um produto que não existe, gostou do que viu e transferiu 50 milhões de dólares (cerca de 46 milhões de euros). Foi o pontapé de saída para a Flourish, uma startup de neuro IA que hoje soma $500 milhões em financiamento, e uma valorização reportada de $2,5 mil milhões. O plano é ambicioso ao ponto do delírio: descobrir, em laboratório, como o cérebro realmente aprende e copiar isso numa nova geração de modelos de inteligência artificial.

À frente da empresa está Thomas Reardon, um daqueles currículos que soam a ficção. Miúdo-prodígio da programação, ajudou a construir o primeiro browser da Microsoft, criou e vendeu uma empresa de tecnologia sem fios, voltou à universidade para estudar clássicos, enfiou-se depois na neurociência, fez doutoramento em Columbia e cofundou uma startup de interfaces cérebro-computador que acabou comprada pela Meta. Foi dele a pulseira de “controlo mental” que hoje acompanha os óculos inteligentes da empresa. Pelo caminho, foi ficando farto da forma como a indústria trabalha a IA: modelos cada vez maiores, mais gulosos em energia e dados, mas longe da eficiência de um cérebro humano.

O diagnóstico é difícil de contrariar. Um cérebro adulto consome cerca de 20 watts. Um único chip de treino de IA passa facilmente os 600 watts. Juntam-se milhares desses chips em data centers, com necessidades energéticas ao nível de pequenas cidades. E para quê? Para treinar modelos que precisam de engolir praticamente tudo o que a humanidade escreveu e, mesmo assim, não conseguem aprender de forma contínua. Ficam “congelados” na versão em que foram treinados. Reardon quer outra coisa: um sistema de IA sintética que funcione com menos de 50 watts, se adapte ao contexto, e aprenda quase tão depressa quanto um cérebro humano.

A aposta da Flourish é que isto não se resolve com mais GPUs, mas com mais microscópios. A empresa está a montar equipas em que neurocientistas e investigadores de IA trabalham lado a lado. No laboratório húmido vão dissecar literalmente neurónios, circuitos e sinapses, em busca de princípios reutilizáveis: regras de aprendizagem, arquitecturas de rede, truques de eficiência que a evolução levou milhões de anos a afinar. A ambição é encontrar um “algoritmo central” de aprendizagem do cérebro, ou pelo menos um conjunto de mecanismos suficientemente bons para servir de base a uma família nova de modelos. Pelo caminho, vão lançando produtos intermédios, modelos mais tradicionais inspirados pelo que forem descobrindo, para alimentar a operação.

O detalhe técnico, por enquanto, é vago. Não é claro se veremos chips verdadeiramente neuromórficos ou apenas modelos de software mais pragmáticos, e a expressão “algoritmo central” cheira mais a metáfora de marketing do que a conceito científico sólido. IBM e Intel já exibiram chips neuromórficos e a própria investigação em aprendizagem contínua e IA frugal tem décadas. A diferença aqui é a escala do cheque: meio milhar de milhões a fundo relativamente perdido para perseguir uma tese científica ainda pouco definida. Quando o dinheiro vem de Bezos, isso compra tempo, talento e equipamento que poucos laboratórios públicos alguma vez terão.

Do lado de quem está na Europa, e em particular em Portugal, o impacto imediato disto é zero: não há produtos, não há APIs abertas, não há sequer um paper de referência. Mas se a Flourish acertar parcialmente, o efeito vai sentir-se nas contas de energia dos grandes centros de dados e no ritmo a que modelos novos chegam ao mercado. Se falhar, fica como mais um capítulo caro na história de tentar copiar o cérebro por atacado. A única certeza é esta: enquanto os hyperscalers montam mais centrais nucleares digitais para treinar LLMs, há quem aposte que a saída não é escalar, é perceber finalmente o que se passa dentro da nossa cabeça.

Fonte: Wired