A corrida global pela IA está se acelerando, mas mesmo os laboratórios mais avançados enfrentam limitações de hardware.
Demis HassavisO CEO da unidade DeepMind AI do Google disse recentemente à CNBC que a escassez de memória, unidades de processamento gráfico e energia estão retardando a implantação da inteligência artificial.
“Sim, acho que isso definitivamente limita grande parte da implantação”, disse Hasevis.
A China continua a ser central na competição global de inteligência artificial.
Hassavis disse à CNBC que os desenvolvedores chineses provavelmente estão vários meses atrás dos principais laboratórios dos EUA, embora a diferença agora possa ser menor do que o estimado anteriormente.
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Ele disse que há “equipes muito talentosas” na China e que os “modelos iniciais de equipes de IA são realmente bons”, apontando para o progresso recente de empresas como Alibaba e ByteDance. Segundo ele, ainda são necessários mais um ou dois avanços antes de alcançar a inteligência artificial geral.
As restrições vão além da distribuição do produto até os testes. “Além disso, limita um pouco a pesquisa”, disse Hassavis à CNBC.
Testar novas ideias requer capacidade significativa de chip para determinar se funcionam em escala, disse ele. A demanda pelo Gemini, principal sistema de inteligência artificial do Google, e seus demais modelos supera o que a empresa pode fornecer atualmente.
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A pressão sobre o fornecimento de memória também está afetando outras empresas de tecnologia. (NASDAQ:AAPL) Diretor Financeiro Linha do capítulo disse na teleconferência de resultados do primeiro trimestre fiscal de 2026 da empresa em janeiro que os preços da memória continuam a aumentar significativamente e devem ter um impacto maior no segundo trimestre fiscal.
CFO da HP Inc. Karen Parkhill Pressão semelhante foi refletida no relatório de lucros do primeiro trimestre fiscal de 2026 da empresa no mês passado. “Com apenas um trimestre atrás de nós, num ambiente dinâmico marcado por aumentos crescentes de recalls, mantemos a nossa previsão para o ano, mas atualmente esperamos que os resultados estejam mais próximos do limite inferior da nossa faixa”, disse ela.
O Google está projetando suas próprias unidades de processamento de tensores para alimentar seus sistemas de IA, dando-lhe mais controle sobre sua arquitetura computacional.
“Temos sorte porque temos nossas próprias TPUs, então temos nossos próprios designs de chips”, disse Hassavis à CNBC.
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Mesmo assim, ele disse que a dependência de um pequeno grupo de fornecedores para componentes-chave continua a ser um fator. As restrições de capacidade em qualquer ponto da cadeia de abastecimento podem criar estrangulamentos, e ele disse que o ecossistema mais amplo está sob pressão.
