É o fim da Lei de Moore?

 

A Agência Internacional de Energia calcula que, em 2022, os datacenters consumiram cerca de 460 terawatt-horas — representando 2% da demanda global de eletricidade. Até 2026, esse número deve chegar a 4%. E o que está movimentando esses gigawatt-horas todos? O treinamento e uso de modelos de Inteligência Artificial.

A revolução dos semicondutores Por muito tempo, a chamada Lei de Moore previa a duplicação da capacidade de processamento dos chips a cada dois anos. Para entender um pouco essa lógica, a ideia é que com a mesma área os chips entreguem mais armazenamento, mais processamento e tenham seu custo proporcionalmente mais barato. Não é à toa que os semicondutores (basicamente , o material que compõem os chips) são a terceira commodity mais negociada no mundo, atrás apenas de petróleo e dos carros.

Pois bem, acontece que essa lógica está sendo questionada pelo mercado de semicondutores por conta do desenvolvimento da IA. Alguns líderes da indústria como Jensen Huang, da Nvidia, e Pat Gelsinger, da Intel, divergem sobre se a Lei de Moore ainda é válida. Tem gente, inclusive, apontando que ela já deu seus últimos passos.

Isso porque, com o aumento da complexidade dos chips para inteligência artificial (IA), o mercado começa a trazer uma série de desafios. Dentre eles, a escala dos chips que já está próxima dos limites físicos e, por outro lado, processadores avançados consomem cada vez mais energia.

E o que nem todo mundo compreende é que esse aumento de energia é finito. Para se ter uma ideia, o consumo de eletricidade em data centers, em 2022, respondeu por quase 2% da demanda global. O aumento do consumo energético nos próximos anos é uma preocupação, pois a indústria precisa equilibrar desempenho com sustentabilidade.

Veja o tamanho de apenas um data center do Google…

Uma tendência no setor é a especialização de chips para tarefas específicas, em vez de usar uma tecnologia de propósito geral, como uma CPU. Essa mudança vai ser bastante impulsionada pelo aumento da demanda por desempenho em IA, o que requer hardware customizado.

O futuro pós-Lei de Moore

Além disso, grandes empresas de tecnologia como Apple, Amazon, e Google estão desenvolvendo seus próprios chips personalizados para maximizar a eficiência de seu software específico. Esse modelo, que combina controle de hardware e software, aponta para um futuro onde a inovação é guiada pela especialização.

Uma das empresas que vem se destacando nesse quesito é, justamente, a Nvidia. A companhia norte-americana desenvolveu uma plataforma de software chamada CUDA, que funciona em conjunto com esses chips especializados. Mas, isso não significa que a companhia vai nadar de braçada já que há outros competidores entrando nessa jogada. Dentre eles, a Cerebras Systems, startup que desenvolve chips concorrentes — e promete um IPO blockbuster.

O futuro pós-Lei de Moore pode ser marcado por uma dependência maior de otimizações em software e arquitetura, ao invés de avanços na miniaturização. Esse novo paradigma de inovação promete criar um ecossistema mais diversificado e competitivo, embora provavelmente exija um trabalho mais árduo e customizado para sustentar os ganhos de desempenho dos últimos 50 anos.