Quão forte será a iteração inteligente dos grandes modelos nos próximos três anos?

Ao analisar, na verdade, há apenas duas variáveis a impulsionar: o crescimento exponencial do poder de cálculo de hardware, juntamente com a regra de escalonamento dos próprios modelos.

Do lado dos chips, aproximadamente a cada 18 meses a capacidade de cálculo pode quadruplicar — esse é o ritmo reconhecido pela indústria. Do lado dos dados de treinamento, com base na atual lei de escalonamento, os dados de alta qualidade disponíveis atualmente podem suportar cerca de 2-3 ciclos de iteração desse tipo.

Contando assim, até 2029, o nível de inteligência dos grandes modelos será 16 vezes maior do que atualmente. Esse número parece um pouco louco.

Para áreas emergentes como Web3 e infraestrutura de IA, esse aumento de capacidade pode ser a chave para acelerar a implementação de aplicações. Mas ao mesmo tempo, também significa que precisamos pensar mais cedo sobre ética tecnológica e controle de riscos.

O que você acha? Está ansioso por essas possibilidades ou um pouco preocupado?