A corrida global de IA está a intensificar-se, e a estratégia que se desenrola na Ásia gira em torno de duas vantagens críticas: enormes clusters de chips e energia extremamente barata.

Um grande interveniente tem vindo a montar silenciosamente vastos arrays de processamento que rivalizam com qualquer coisa que o Vale do Silício possa implementar. Estes não são os típicos farms de GPU—estamos a falar de ecossistemas integrados de semicondutores concebidos especificamente para treinos de IA em grande escala. A escala é verdadeiramente impressionante, com instalações que alojam dezenas de milhares de processadores a trabalhar em paralelo.

Mas aqui está o pormenor: custos de energia. Enquanto os laboratórios de IA ocidentais estão a gastar uma fortuna com contas de eletricidade, algumas regiões estão a aproveitar a sua infraestrutura energética para operar estas atividades a uma fracção do custo. Energia barata significa que se podem treinar modelos maiores, realizar mais experimentos e iterar mais rapidamente, sem esgotar o orçamento.

Esta combinação—escala mais eficiência económica—está a remodelar o panorama competitivo. Já não se trata apenas de quem tem os algoritmos mais inteligentes. Vantagens na infraestrutura são importantes. Muito.

Para quem acompanha o espaço cripto e Web3, isto deve soar familiar. O poder computacional e a eficiência energética sempre foram a espinha dorsal das redes blockchain. As mesmas dinâmicas que impulsionam a competição em IA estão fundamentalmente ligadas à economia dos sistemas descentralizados. As operações de mineração migraram para regiões com eletricidade barata. O treino de IA está a seguir o mesmo roteiro.

A questão não é se esta abordagem funciona—claramente que sim. A questão é como ela irá remodelar o ecossistema tecnológico mais amplo na próxima década.