Possível retorno dos ‘invernos da IA’ após queda de bilhões no mercado

O termo inverno da IA se refere a períodos em que o hype da inteligência artificial entra em colapso, com redução de financiamento e fechamento de laboratórios.
Nos anos cinquenta e sessenta, promessas altas e limitações técnicas levaram a cortes de financiamento após o Relatório Lighthill, resultando no primeiro inverno entre mil novecentos setenta e quatro e mil novecentos oitenta.
Nos anos oitenta, nova onda com sistemas especialistas e redes neurais voltou a atrair investimentos, mas custos elevados e retorno fraco provocaram o segundo inverno entre mil novecentos oitenta e sete e mil novecentos noventa e três.
Os três fatores que derrubaram a IA repetidamente são: dificuldades de escalar soluções para o mundo real, falta de hardware suficiente para acompanhar as ideias e expectativas de inteligência humana que os sistemas não atendem.
O ciclo atual é o mais intenso já registrado, com mais dinheiro e promessas; há quem veja diferenciais atuais (poder computacional, modelos de linguagem úteis) e quem reconhece que o retorno sobre investimento ainda fica aquém das projeções, mantendo o debate sobre o que é possível.

O termo “inverno da IA” descreve momentos em que o entusiasmo pela inteligência artificial esfria, financiamento diminui e laboratórios fecham as portas. Trata-se de ciclos históricos observados na pesquisa e no mercado. A dúvida agora é se o ciclo atual aponta para o mesmo desfecho.

Historicamente, nos anos 1950 e 1960 houve promessas grandiosas apoiadas por governos. Com limitações de hardware e custos altos, o otimismo secou após o Relatório Lighthill, levando a cortes de financiamento. Entre 1974 e 1980 houve o primeiro colapso.

Nos anos 1980, a tecnologia ressurgiu com redes neurais e sistemas especialistas, reacendendo investimentos. Contudo, a prática mostrou custos elevados e retorno tímido, causando o segundo inverno entre 1987 e 1993.

Três fatores costumam derrubar a IA nos ciclos anteriores: dificuldades ao escalar para o mundo real, barreiras de hardware que não acompanham a ambição, e expectativas de inteligência humana que não se materializam. Esses elementos voltam a ser discutidos.

No ciclo atual, o grau de investimento é o mais intenso da história. Enquanto isso, o desempenho de retorno sobre investimento em IA generativa tem ficado abaixo das projeções em várias empresas. Muitos aguardam resultados práticos mais consistentes.

Para alguns especialistas, o atual momento pode representar um verão intenso, com avanços significativos em computação e nuvem. Outros lembram que promessas não entregues e custos elevados podem manter o soerguimento contido.

A discussão sobre o que está por vir envolve a diferença entre o que é possível tecnicamente e o que é comercialmente viável. O fenômeno não é apenas tecnológico, mas também econômico e estratégico para investidores.