Inteligência Artificial — Texto 41 C – Poder Artificial: Relatório sobre o Panorama de 2025. Capítulo 2 – Sai cara, eu ganho, sai coroa, você perde: eis como as empresas de tecnologia manipularam o mercado de IA (1/2). Por Kate Brennan, Amba Kak, e Dr. Sarah Myers West

Francisco G Tavares, ,

Nota de editor:

Devido à grande extensão deste texto – Poder Artificial: Relatório sobre o Panorama de 2025 – o mesmo é publicado em 5 partes – A (Sumário Executivo), B (capítulo 1, por sua vez repartido em 4 partes), C (capítulo 2, por sua vez repartido em duas partes), D (capítulo 3) e E (Capítulo 4).

Hoje publicamos a primeira parte do Capítulo 2, 

Seleção e tradução de Júlio Marques Mota

 10  min  de leitura

Texto 41 C – Poder Artificial: Relatório sobre o Panorama de 2025. Capítulo 2 – Sai cara, eu ganho, sai coroa, você perde: eis como as empresas de tecnologia manipularam o mercado de IA (1/2)

Por Kate Brennan, Amba Kak, e Dr. Sarah Myers West

Publicado por em 2 de Junho de 2025 (original aqui)

 

 

Índice

Sumário Executivo

Capítulo 1: Os Falsos Deuses da IA

Capítulo 2: Sai cara, ganho eu, sai coroa perde você. Como as empresas de tecnologia manipularam o mercado de IA

Capítulo 3: Consultando o registo. A IA falha sistematicamente ao público

Capítulo 4: Um roteiro para a ação. Fazer da IA uma luta de poder, não do progresso.

 

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Capítulo 2: Sai cara, ganho eu, sai coroa perde você. Como as empresas de tecnologia manipularam o mercado de IA

 

  • Introdução
  •  Fornecedores de Infraestrutura em Nuvem Beneficiam com os Ciclos de Dependência da IA
  • As grandes empresas de tecnologia estão a beneficiar ao explorar o controle sobre o ecossistema tecnológico
  • As empresas de IA são beneficiárias do boom dos centros de dados
  • As grandes empresas de tecnologia vencem mesmo que o boom da IA não se concretize
  • As grandes empresas de tecnologia ainda são as partes interessadas mais influentes na formação do mercado de IA, mesmo com a entrada de novos concorrentes. Porquê?

 

Introdução

Governos e investidores estão a canalizar milhares de milhões de dólares para uma indústria de IA especulativa, sem um modelo de negócios claro ou um caminho definido para a lucratividade. No Capítulo I, identificámos os mitos que sustentam as elevadas expectativas, apesar dos sinais óbvios de alerta e advertência. Mas a realidade prática é bem menos distributiva; aqui, explicamos como é que um pequeno grupo de empresas está prestes a capturar o mercado de IA.

Em certos aspetos, o comportamento atual do mercado das empresas de IA parece totalmente irracional: companhias de tecnologia estão a investir milhares de milhões de dólares numa tecnologia não comprovada, com pouca procura de mercado, despedindo os seus próprios trabalhadores [1] e cedendo às exigências políticas de uma administração marcada pelo facciosismo tecnológico e por vendetas pessoais [2]. À primeira vista, o mercado de IA parece ser movido mais pelo “FOMO da IA” — o medo de ficar de fora (fear of missing out) — do que por decisões de negócios sólidas, com empresas de IA a atirarem casos de utilização contra a parede para ver o que é que pega, e firmas de diversos setores a forçarem soluções de IA nos seus fluxos de trabalho, cedendo à pressão generalizada de que qualquer empresa competitiva hoje precisa de ter uma “estratégia de IA” [3]. As grandes empresas de tecnologia garantiram o seu próprio sucesso tornando a parede o mais pegajosa possível, manipulando o mercado para assegurar que elas sejam as principais beneficiadas quando (e se) os retornos começarem a chegar.

Seja a fixar os clientes em ecossistemas já existentes, distorcendo a lei a seu favor, cooptando processos políticos e narrativas dos media ou a atrelar o seu próprio futuro a uma estratégia industrial de domínio nacional e investimento governamental, as grandes tecnológicas moldam o mercado para consolidar o seu próprio poder e para se protegerem contra os riscos consideráveis a que estão expostas.

A realidade é que as grandes tecnológicas e os desenvolvedores de IA (amparados pelas grandes tecnológicas) podem apostar com sucesso no futuro da IA porque, no fim das contas, “a banca ganha sempre”. Os seus bolsos fundos permitem-lhes suportar perdas de curto prazo enquanto testam casos de utilizadores de produtos e queimam dinheiro, chips de IA e energia a uma taxa alarmante, mas, em última instância, elas — e os atores poderosos nas indústrias adjacentes que dependem da expansão da infraestrutura de IA — estão em melhor posição para colher ganhos de longo prazo nesse mercado.

Esta seção mapeia os fatores que estão a garantir a vantagem das grandes empresas de tecnologia no mercado de IA, antes de abordar a questão de quem perde no fim.

 

Fornecedores de Infraestrutura em Nuvem Beneficiam com os Ciclos de Dependência da IA

Como o caminho mais rápido para o lucro com a IA é através do aumento da procura por serviços em nuvem que esse mercado impulsiona, as grandes empresas de tecnologia que oferecem serviços de computação em nuvem e controlam a infraestrutura de nuvem (como Amazon, Microsoft e Google) estão em melhor posição para vencer a corrida da IA.

Por causa do paradigma do “maior é melhor”, os desenvolvedores de IA precisam de cada vez mais recursos computacionais para treinarem de forma eficaz os seus maiores modelos e executar a “inferência”, como as respostas apresentadas sempre que o leitor digita uma questão no ChatGPT. Esta dependência de computação tornou o desenvolvimento de IA em grande escala condicionado ao acesso a recursos computacionais, o que levou empresas como a OpenAI e a Anthropic a firmarem parcerias com companhias de nuvem como a Microsoft e a Amazon para conseguirem treinar e rodar os seus modelos com sucesso. A parceria exclusiva inicial entre a OpenAI e a Microsoft foi a que recebeu mais atenção: a OpenAI obteve os recursos de nuvem da Microsoft a uma fração do custo; em contrapartida, a Microsoft prendeu a OpenAI em compromissos de milhares de milhões de dólares em serviços de nuvem e numa participação da receita futura da OpenAI [4]. A OpenAI não foi a única: a Anthropic fez acordos com o Google [5] e a Amazon [6], a DeepMind consolidou a sua parceria de nuvem como Google DeepMind [7], e a Mistral fechou um acordo com a Microsoft [8], por exemplo.

Mas a vantagem que essas empresas de nuvem detêm é multifacetada: diferentemente de outras companhias de nuvem como a Oracle e a Coreweave, a Amazon, a Microsoft e o Google também possuem uma vantagem dominante ao longo da cadeia de abastecimento de IA, com benefícios no acesso a dados, canais de mercado e talentos.

O modelo de parceria entre os fornecedores de hiperescala e os desenvolvedores de IA está a evoluir de algo baseado na exclusividade — como foi o caso no acordo de 2018 entre a Microsoft e a OpenAI —para algo baseado na dependência mútua [9]. Por exemplo, mesmo que a OpenAI deixe de estar vinculada a uma parceria exclusiva com a Microsoft, a Microsoft continua capaz de garantir uma vantagem de mercado onde isso mais importa — a implantação de modelos de IA — ao mesmo tempo que assegura o retorno do seu investimento por meio de acordos de gastos circulares e de partilha de receitas [10]. No novo modelo de parceria, a Microsoft mantém acesso à propriedade intelectual da OpenAI (incluindo informações sobre como a OpenAI e a Oracle irão gerir os novos servidores Stargate); a API da OpenAI continua exclusiva no Azure (e paga mais de 1 milhar de milhões de dólares por ano em serviços da Microsoft); e compromissos de partilha de receitas ainda estão em vigor (a Microsoft retém uma participação de 20% da receita e dos lucros futuros da OpenAI até 92 mil milhões de dólares) [11]. A Microsoft também está posicionada de forma a bloquear efetivamente os esforços da OpenAI para se converter numa empresa com fins lucrativos, embora o conselho da OpenAI possa acionar uma cláusula que impede a Microsoft de aceder à sua tecnologia mais avançada — algo que, segundo relatos, já foi proposto por dirigentes da OpenAI [12].

Em janeiro de 2025, os mercados foram temporariamente abalados pelo anúncio de que a empresa emergente chinesa DeepSeek conseguiu lançar um modelo de IA comparável à versão mais recente da OpenAI a uma fração do custo computacional [13]. Para alguns, a DeepSeek lançou dúvidas sobre o paradigma conveniente e autointeressado do “quanto maior, melhor”, promovido por empresas como a OpenAI, projetando futuras eficiências no uso de recursos computacionais. Mas o lançamento da DeepSeek não altera o paradigma atual de domínio das empresas de nuvem: apesar do menor uso de computação na etapa final de treino do modelo, os avanços técnicos em raciocínio avançado impulsionados pela abordagem de computação no momento da inferência ainda dependem de escala para alcançar as suas vantagens de desempenho.

E quaisquer ganhos de eficiência provavelmente seriam neutralizados pelo crescimento da procura, um fenómeno conhecido como paradoxo de Jevons. Como declarou Satya Nadella após o lançamento da DeepSeek: “À medida que a IA se torne mais eficiente e acessível, veremos a sua utilização disparar, transformando-a numa mercadoria de base ou dita fundamental da qual simplesmente não nos conseguiremos fartar” [14]. Assim, a DeepSeek resolveu um problema comercial premente para a Microsoft — como lidar com os seus gastos crescentes em centros de dados — sem, no entanto, abalar a proposta de negócios mais ampla da empresa: capturar o mercado por meio do seu controle sobre o ecossistema de nuvem.

Os ganhos de eficiência por meio de modelos como o da DeepSeek também não reduzem necessariamente a vantagem que as grandes tecnológicas possuem devido ao acesso à capacidade de computação. Em primeiro lugar, avançar em ganhos de desempenho na fronteira da tecnologia ainda é extremamente intensivo em computação [15]. (Também é amplamente adquirido que a DeepSeek essencialmente “destilou” o seu modelo a partir do 01 da OpenAI [16]). Além disso, as empresas de nuvem colhem ganhos consistentes mesmo enquanto nós — consumidores e empresas — tentamos descobrir se a IA realmente nos dá o que promete: cada resposta gerada no ChatGPT, cada consulta executada no Gemini e cada integração de robô de conversação de atendimento ao cliente gera um custo que os clientes acabam por pagar às grandes empresas de tecnologia; agora, se a computação permanecer um recurso escasso, as grandes tecnológicas com negócios de nuvem vencem ao controlar a oferta limitada. Da mesma forma, se os modelos se tornarem mais eficientes, essas empresas ainda saem a ganhar, pois as eficiências levarão a uma redução geral dos custos de infraestrutura, permitindo que entreguem mais produtos a um custo menor. Isso significa que as empresas de nuvem estão incentivadas a aumentar a procura por IA de qualquer maneira, garantindo que a procura por IA cresça para se ajustar a um mercado em expansão de infraestrutura que depende do seu sucesso.

Essa relação de dependência estende-se não apenas aos desenvolvedores de IA, mas também às empresas emergentes de computação em nuvem. Por exemplo, a CoreWeave é uma nova participante no setor de computação em nuvem na qual o fabricante de chips Nvidia investiu, e tem-se promovido como uma solução para estrangulamentos de processamento no mercado de IA. No entanto, a empresa abriu recentemente o seu capital [17], e documentos financeiros revelaram que a CoreWeave está sobrecarregada de dívidas e quase totalmente dependente de grandes empresas de tecnologia como a Microsoft, que precisam de transferir o seu excesso de procura — justamente as mesmas empresas com as quais ela tenta competir [18].

 

As grandes empresas de tecnologia estão a beneficiar ao explorar o controle sobre o ecossistema tecnológico

Há um consenso crescente de que os modelos de IA se estão a tornar “commodities”, o que significa que ganhos em eficiência reduzem custos e que mais modelos em larga escala surgirão no quadro concorrencial.  Em resposta, empresas como a Microsoft têm aconselhado os participantes do mercado a “concentrarem-se mais em como poderão integrar esses modelos com os seus próprios dados e fluxos de trabalho” [19].

Esse conselho reflete a posição da Microsoft no mercado: ela, assim como o Google e a Meta, possui uma vantagem devido ao seu papel dominante em softwares voltados tanto para empresas quanto para consumidores. É exatamente por isso que, no dia em que as ações da fabricante de chips Nvidia caíram quase 17% após a notícia sobre a DeepSeek, as ações da Amazon, Meta e Apple subiram [20]. Isso porque, se os modelos de IA se tornarem baratos de integrar — e se o poder computacional se tornar significativamente mais acessível —, as empresas que possuem produtos de IA, canais de distribuição e centros de dados estarão em vantagem. Isso torna o poder do ecossistema — o controle sobre os caminhos de acesso ao mercado — um elemento importante no mercado de IA.

Anúncios até ao fim: o ecossistema publicitário da Meta posiciona-a bem no mercado de IA generativa [21]. Como um dos principais casos de utilização da tecnologia de IA generativa atualmente é a criação de muito conteúdo de forma muito rápida, a Meta pode empregar IA para otimizar de maneira consistente os anúncios de melhor desempenho e isso numa escala sem precedentes — gerando receita para si mesma e para os anunciantes a um custo marginal mínimo [22]. Além disso, a Meta pode aproveitar o seu fluxo infinito de fotos e vídeos gratuitos gerados por utilizadores no Facebook e no Instagram para tornar os anúncios “indistinguíveis do conteúdo” [23], usando IA para rotular e vincular todos os itens possíveis de compra em cada pedaço possível de conteúdo. Isso ajuda a explicar o investimento significativo — US$ 65 mil milhões — que a Meta está a fazer em infraestrutura de IA [24].

Outras grandes empresas de tecnologia estão a avançar numa direção semelhante:

A Microsoft domina o mercado de software empresarial e está a promover a integração do Copilot e a venda adicional de recursos de segurança, que exigem a aquisição de uma assinatura premium da sua plataforma em nuvem, o Azure [25]. No caso de a OpenAI conseguir capitalizar a sua base de utilizadores do ChatGPT — uma perspetiva improvável [26] — a Microsoft, como mencionado anteriormente, tem um acordo de participação de receita que lhe garante 20% da receita da OpenAI [27]. Ela também abriu a sua própria divisão concorrente chamada Microsoft AI, liderada pelo CEO da Inflection, Mustafa Suleyman, dedicada ao desenvolvimento de produtos tanto para o Copilot como para outros produtos de IA voltados para o consumidor final [28].

O Google domina os ecossistemas de procura e de publicidade em buscas — tanto que um tribunal federal concluiu, em 2024, que a empresa detém um monopólio ilegal sobre os mercados de busca na internet e de publicidade em buscas [29]. À medida que os remédios legais avançam na Justiça, o Google tem aproveitado o seu domínio em buscas para integrar o Gemini, o seu próprio modelo de IA, à experiência de pesquisa, garantindo assim uma vantagem imbatível para disponibilizar IA a milhões de utilizadores cativos [30]. A mesma lógica que se aplica ao mercado publicitário da Meta também se aplica ao Google, onde modelos de IA generativa podem otimizar rapidamente e a baixo custo conteúdos publicitários, beneficiando tanto os anunciantes quanto o próprio Google. Enquanto isso, o Google está a lançar o seu conjunto de ferramentas de IA em todos os seus produtos para consumidores e empresas, do Workspace ao Gmail, de forma que as eficiências computacionais tornarão esse processo ainda mais lucrativo para a companhia. Por fim, o DeepMind, o laboratório de pesquisa em IA do Google, está a expandir-se gradualmente para uma organização de desenvolvimento de produtos, revelando que a maior aposta do Google em IA está na integração em produtos, e não no desenvolvimento de modelos de IA [31].

A Amazon, como a empresa líder de infraestrutura em nuvem, já está posicionada para assumir uma parte significativa do mercado de IA e fez várias rondas de investimentos na empresa emergente Anthropic [32]. Também fez alguns esforços iniciais para desenvolver os seus próprios modelos [33], embora a sua operação de um mercado modelo integrado de forma fluida no Amazon Web Services (AWS) provavelmente reflita melhor a sua intenção de oferecer IA-como-um-serviço [34]. A Amazon está a testar a implementação de modelos de IA nas suas plataformas e serviços existentes, nomeadamente a Alexa [35], e uma ferramenta de compras chamada Interests na sua plataforma de mercado on line [36]. Ela também está a desenvolver os seus próprios chips: o Inferentia é otimizado para execuções de treino de IA, e o Trainium é otimizado tanto para inferência como para treino [37].

A Apple domina o ecossistema de dispositivos móveis. Se a inferência se tornar dramaticamente mais barata e os requisitos de memória diminuírem substancialmente, ficará significativamente mais barato implantar os modelos de IA mais poderosos nos dispositivos da Apple. O seu centro de interesse tem sido o lançamento de modelos pequenos voltados para execução diretamente no dispositivo — iPhone, iPad e Mac — e de um modelo fundacional maior rodando nos seus servidores privados na nuvem, aproveitando a posição da Apple no mercado de dispositivos [38].

 

As empresas de IA são beneficiárias do boom dos centros de dados

Como descrevemos anteriormente, controlar o acesso a recursos e serviços em nuvem é uma forma crucial pela qual empresas como Google, Microsoft e Amazon ganham vantagem no mercado de IA. Em 2024, as grandes empresas de tecnologia gastaram mais de 180 mil milhões de dólares em expansão de centros de dados e infraestruturas [39]. Apenas um ano depois, Google, Meta, Microsoft e Amazon esperam gastar mais 300 mil milhões de dólares na construção de centros de dados e em custos de infraestrutura para IA [40]. Estima-se que, até 2030, os maiores provedores de serviços em nuvem hospedarão entre 60% e 65% de todas as cargas de trabalho de IA [41].

A quantidade de energia que os centros de dados devem consumir é impressionante. Analistas da indústria preveem um crescimento de carga de 80 gigawatts em cinco anos para alimentar estes centros de IA — o equivalente a adicionar à nossa rede elétrica atual toda a capacidade elétrica do estado da Califórnia [42]. As empresas de energia costumam projetar números ainda mais agressivos, como uma concessionária do Texas que afirma ter recebido solicitações de 82 gigawatts de carga adicional apenas na sua área de serviço [43]. Se esses números forem minimamente precisos, o crescimento do consumo de energia pelos centros de dados está prestes a causar estragos em redes e mercados de energia já frágeis, incapazes de responder a essa procura extraordinária, especialmente num período tão curto [44].

No entanto, essas projeções precisam de uma análise mais detalhada. O ex-diretor do Conselho Nacional de Economia, Brian Deese, afirmou que os analistas tendem a superestimar a procura por eletricidade porque realçam o crescimento estático da carga em vez das eficiências que provavelmente se desenvolverão ao longo do tempo [45]. Empresas de serviços públicos também têm incentivos para superprojetar a procura de energia a fim de atrair a atenção de investidores [46]. Além disso, os centros de dados tendem a solicitar serviços de múltiplas concessionárias, o que significa que a procura projetada provavelmente é contabilizada nas projeções de várias empresas de energia [47]. No entanto, essas projeções de elevada procura têm funcionado como uma estratégia de nível político para empresas que solicitam ao governo que coloque rapidamente mais fontes de energia em operação, como uma questão de importância nacional [48]. A estratégia está a funcionar: o Departamento de Energia está prestes a anunciar planos que permitirão às empresas construir centros de dados e unidades produtoras de energia em terras federais até ao final de 2025, a fim de manter a “dominância global em IA” da América [49].

Sob certo ponto de vista, essas projeções sobredimensionadas podem parecer arriscadas para as grandes empresas de tecnologia. Se a bolha da IA estourar e as projeções de energia não se concretizarem, as grandes empresas de tecnologia correm o risco de investir milhares de milhões de dólares em infraestrutura que ficará inutilizada. É por isso que o incentivo ao investimento público é criticamente importante como uma medida de mitigação de risco, para que estas empresas não sejam deixadas a arcar com tamanhos custos das infraestruturas se se der um colapso de mercado.

 

(continua)

Notas

  1. Cody Corral, Alyssa Stringer, and Kate Park, “A Comprehensive List of 2025 Tech Layoffs, TechCrunch,30 de abril de 2025 https://techcrunch.com/2025/04/30/tech-layoffs-2025-list; Queenie Wong, “Bay Area Tech Workers Thought Their Jobs Were Safe. Then the ‘Golden Handcuffs’ Came Off,” Los Angeles Times, 28 de abril de 2025,  https://www.latimes.com/business/story/2025-04-28/tech-layoffs-meta-google-autodesk-block-san-francisco.
  2. Alayna Treene, Betsy Klein, Jordan Valinsky, “A ‘P*ssed’ Trump Called Jeff Bezos After Learning Amazon Considered Breaking Out a Tariff Charge,” CNN, 29 de abril de 2025 https://edition.cnn.com/2025/04/29/business/white-house-calls-report-that-amazon-is-adding-a-tariff-charge-a-hostile-action/index.html.
  3. Terence Mahier, “Accenture is Making More GenAI Money than OpenAI.” LinkedIn, 3 de dezembro de 2024 https://www.linkedin.com/posts/terence-mahier-65b584b1_accenture-is-making-more-genai-money-than-activity-7269628803910451200-C2LY.
  4. Cade Metz, Mike Isaac, and Erin Griffith, “Microsoft and OpenAI’s Close Partnership Shows Signs of Fraying,” New York Times, 11 de outubrio de 2024 https://www.nytimes.com/2024/10/17/technology/microsoft-openai-partnership-deal.html; “Microsoft and OpenAI Extend Partnership,” Microsoft, 30 de Janeiro de 2023 https://blogs.microsoft.com/blog/2023/01/23/microsoftandopenaiextendpartnership.
  5. Hayden Field, “Google Agrees to New $1 Billion Investment in Anthropic,” CNBC, 22 de Janeiro de 2025 https://www.cnbc.com/2025/01/22/google-agrees-to-new-1-billion-investment-in-anthropic.html.
  6. Amazon Staff, “Amazon and Anthropic Deepen Strategic Collaboration,” Amazon News, 22 de novembro de 2024 https://www.aboutamazon.com/news/aws/amazon-invests-additional-4-billion-anthropic-ai.
  7. Google, “Announcing Google DeepMind,” 20 de abril de 2023 https://deepmind.google/discover/blog/announcing-google-deepmind.
  8. Romain Dillet, “Microsoft made a $16M investment in Mistral AI,” TechCrunch, 27 de fevereiro de 2024 https://techcrunch.com/2024/02/27/microsoft-made-a-16-million-investment-in-mistral-ai.
  9. Deepa Seetharaman, Berber Jin, Keach Hagey, “Altman and Nadella, Who Ignited the Modern AI Boom Together, Are Drifting Apart,” Wall Street Journal, 28 de abril de 2025 https://www.wsj.com/tech/ai/sam-altman-satya-nadella-rift-307cb7f5.
  10. Federal Trade Commission, “Partnerships Between Cloud Service Providers and AI Developers,” Washington, DC, Janeiro de 2025 https://www.ftc.gov/reports/ftc-staff-report-ai-partnerships-investments-6b-study.
  11. Ver Metz, Isaac, and Griffith, “Microsoft and OpenAI’s Close Partnership Shows Signs of Fraying”; Microsoft, “Microsoft and OpenAI Evolve Partnership to Drive the Next Phase of AI,” Microsoft Corporate Blogs, 21 de janeiro de 2025 https://blogs.microsoft.com/blog/2025/01/21/microsoft-and-openai-evolve-partnership-to-drive-the-next-phase-of-ai.
  12. Seetharaman, Jin, and Hagey, “Altman and Nadella.”
  13. Ver Stan Choe, “Tech Stocks Tank as a Chinese Competitor Threatens to Upend the AI Frenzy; Nvidia Sinks Nearly 17%,” Associated Press, 27 de janeiro de 2025 https://apnews.com/article/stocks-markets-tariffs-trump-rates-52c54e361616509280bd2775674b6b4b; e Natasha Solo-Lyons, “ Nvidia Loses $589 Billion as DeepSeek Batters Stock,” Bloomberg, 27 de Janeiro de 2025 https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2025-01-27/nvidia-loses-589-billion-as-deepseek-batters-stock-evening-briefing-americas.
  14. Greg Rosalsky, “Why the AI World Is Suddenly Obsessed with a 160-Year-Old Economics Paradox,” NPR, 4 de fevereiro de 2025 https://www.npr.org/sections/planet-money/2025/02/04/g-s1-46018/ai-deepseek-economics-jevons-paradox.
  15. Mike Bechtel and Bill Briggs, “Smarter, Not Harder: Beyond Brute Force Compute,” Deloitte, December 5, 2023, https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/tech-trends/2024/tech-trends-future-of-computing.html.
  16. Beatrice Nolan, “DeepSeek Used OpenAI’s Model to Train its Competitor Using ‘Distillation,’ White House AI Czar Says,” Fortune, 29 de Janeiro de 2025 https://fortune.com/2025/01/29/deepseek-openais-what-is-distillation-david-sacks; John Werner, “Did DeepSeek Copy Off of OpenAI? And What Is Distillation?” Forbes, 30 de Janeiro 30, 2025, https://www.forbes.com/sites/johnwerner/2025/01/30/did-deepseek-copy-off-of-openai-and-what-is-distillation.
  17. Eli Tan and Lauren Hirsch, “CoreWeave Scales Back Ambitions for its I.P.O.,” New York Times, 27 de março de 2025 https://www.nytimes.com/2025/03/27/technology/coreweave-scales-back-ambitions-for-its-ipo.html.
  18. Larry Dignan, “CoreWeave’s IPO: What You Need to Know,” Constellation Research, 28 de março de 2025, https://www.constellationr.com/blog-news/insights/coreweaves-ipo-what-you-need-know; Edward Zitron, “CoreWeave is a Time Bomb,” Where’s Your Ed At?(blog), 17 de março de 2025 https://www.wheresyoured.at/core-incompetency.
  19. Jared Spataro, “LLMs are Becoming a Commodity–Now What?” Microsoft, com acesso em 14 de abril 2025 https://www.microsoft.com/en-us/worklab/llms-are-becoming-a-commodity-now-what.
  20. Choe, “Tech Stocks Tank.
  21. No ano passado, a Meta estimou que obteria entre US$ 2 e 3 mil milhões em receita com os seus produtos de IA generativa em 2025, e até US$ 4,1 milhões de milhões até 2035. Kyle Wiggers, “Meta previu que geraria US$ 1,4 milhão de milhões em receita com IA generativa até 2035”. TechCrunch, 30 de abril de 2025 https://techcrunch.com/2025/04/30/meta-forecasted-it-would-make-1-4t-in-revenue-from-generative-ai-by-2035; ver também Ben Thompson, “Meta’s AI Abundance,” Stratechery, 29 de outubro de 2024 https://stratechery.com/2024/metas-ai-abundance.
  22. Thompson, “Meta’s AI Abundance.”
  23. Ibid.
  24. Jaspreet Singh, “Meta to Spend up to $65 Billion this Year to Power AI Goals, Zuckerberg Says,” Reuters, 24 de Janeiro de 2025, https://www.reuters.com/technology/meta-invest-up-65-bln-capital-expenditure-this-year-2025-01-24.
  25. Harshita Tyagi, “The AI Race: Google, Meta, and Other Tech Giants Pour Billions into Artificial Intelligence,” INDmoney, 24 de fevereiro de 2025, https://www.indmoney.com/blog/us-stocks/the-ai-race-google-meta-and-other-tech-giants-pour-billions-into-artificial-intelligence; Daniel Howley, “Microsoft’s AI Software Is Gaining Traction with Enterprise Customers,” Yahoo Finance, 28 de Agosto de , 2024, https://finance.yahoo.com/news/microsofts-ai-software-is-gaining-traction-with-enterprise-customers-192145981.html.
  26. A OpenAI está a ter dificuldades para fazer as pessoas pagarem pelo seu plano premium. Ver Edward Zitron, “There Is No AI Revolution,” Where’s Your Ed At?(blog), 24 de fevereiro de 2025 https://www.wheresyoured.at/wheres-the-money.
  27. Amir Efrati and Stephanie Palazzolo, “Microsoft and OpenAI Wrangle over Terms of Their Blockbuster Partnership,” The Information, 26 de dezembro de 2024, https://www.theinformation.com/articles/microsoft-and-openai-wrangle-over-terms-of-their-blockbuster-partnership?rc=7gpwfr.
  28. Satya Nadella, “Mustafa Suleyman, DeepMind and Inflection Co-Founder, Joins Microsoft to Lead Copilot,” Microsoft, 19 de março de 2024, https://blogs.microsoft.com/blog/2024/03/19/mustafa-suleyman-deepmind-and-inflection-co-founder-joins-microsoft-to-lead-copilot.
  29. David McCabe,”‘Google Is a Monopolist,’ Judge Rules in Landmark Antitrust Case,” New York Times, 5 de Agosto de 2024, https://www.nytimes.com/2024/08/05/technology/google-antitrust-ruling.html.
  30. Kate Brennan, “The Elephant in the Room in the Google Search Case: Generative AI,” Tech Policy Press, 4 de novembro de 2024 https://www.techpolicy.press/the-elephant-in-the-room-in-the-google-search-case-generative-ai.
  31. Erin Woo, “Google DeepMind’s Expanding Org,” The Information, 19 de março de 2025, https://www.theinformation.com/articles/google-deepminds-expanding-org.
  32. Amazon Staff, “Amazon and Anthropic Deepen Their Shared Commitment to Advancing Generative AI,” Amazon, 27 de março de 2024 https://www.aboutamazon.com/news/company-news/amazon-anthropic-ai-investment.
  33. Will Knight, “Amazon’s AGI Lab Reveals Its First Work: Advanced AI Agents” Wired, 31 de março de 2025 https://www.wired.com/story/amazon-ai-agents-nova-web-browsing.
  34. Jason Del Rey, “Amazon’s New AI Cloud Strategy Is Ripped Straight From the E-Commerce Playbook That Built $2 Trillion Juggernaut,” Fortune, 4 de dezembro de 2024, https://fortune.com/2024/12/04/amazon-aws-reinvent-nova-bedrock-marketplace-ai-cloud-strategy-ecommrce-playbook; Mike Wheatley, “Amazon Bedrock’s New Marketplace Kicks Off with More than 100 AI Models,” SiliconANGLE, 4 de dezembro de 2024 https://siliconangle.com/2024/12/04/amazon-bedrocks-new-marketplace-kicks-off-100-ai-models.
  35. Jess Weatherbed, “Amazon’s New Alexa Voice Assistant Will Use Claude AI,” The Verge, 30 de Agosto de 2024 https://www.theverge.com/2024/8/30/24232123/amazon-new-alexa-voice-assistant-claude-ai-model.
  36. Annie Palmer, “Amazon Is Testing Shopping, Health Assistants as It Pushes Deeper into Generative AI,” CNBC, 25 de março de 2025 https://www.cnbc.com/2025/03/25/amazon-testing-shopping-health-assistants-pushes-into-generative-ai.html; Daniel Lloyd, “Amazon’s AI-Powered ‘Interests’ Feature Automatically Finds New Products That Match Your Passions and Hobbies,” Amazon News, 26 de março de 2025, https://www.aboutamazon.com/news/retail/artificial-intelligence-amazon-features-interest.
  37. Sharon Goldman, “Inside Amazon’s Stealthy Chip Lab Powering Its $8 Billion AI Bet on Anthropic,” Fortune, 1 de abril 2025 https://fortune.com/2025/04/01/amazon-annapurna-labs-chips-ai-anthropic-investment.
  38. Apple, “Introducing Apple’s On-Device and Server Foundation Models,” 10 de junho de 2024, https://machinelearning.apple.com/research/introducing-apple-foundation-models.
  39. Matt Ashare, “Big Tech on Track to Pour More than $180B into Data Centers This Year,” Construction Dive, 4 de dezembro de 2024 https://www.constructiondive.com/news/cloud-data-center-q3-spend-aws-azure-microsoft/734579.
  40. Georgia Butler, “Google Expects 2025 Capex to Surge to $75bn on AI Data Center Buildout,” Data Center Dynamics, 5 de fevereiro de 2025 https://www.datacenterdynamics.com/en/news/google-expects-2025-capex-to-surge-to-75bn-on-ai-data-center-buildout; Mike Isaac, “Meta to Increase Spending to $65 Billion This Year in A.I. Push,” New York Times, 24 de janeiro de 2025 https://www.nytimes.com/2025/01/24/technology/meta-data-center.html; Brad Smith, “The Golden Opportunity for American AI,” Microsoft, 3 de Janeiro de 2025 https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2025/01/03/the-golden-opportunity-for-american-ai; Annie Palmer, “Amazon Plans to Spend $100 Billion This Year to Capture ‘Once in a Lifetime Opportunity’ in AI,” CNBC, 6 de fevereiro de 2025 https://www.cnbc.com/2025/02/06/amazon-expects-to-spend-100-billion-on-capital-expenditures-in-2025.html.
  41. Bhargs Srivathsan et al., “AI Power: Expanding Data Center Capacity to Meet Growing Demand,” McKinsey, 29 de outubro de 2024 https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/ai-power-expanding-data-center-capacity-to-meet-growing-demand.
  42. Alastair Green et al., “How Data Centers and the Energy Sector Can Sate AI’s Hunger for Power,” McKinsey, 17 de setembro de 2024 https://www.mckinsey.com/industries/private-capital/our-insights/how-data-centers-and-the-energy-sector-can-sate-ais-hunger-for-power; Testimony of Mark P. Mills, Before Subcommittee on Economic Growth, Energy Policy, and Regulatory Affairs of the House Committee on Oversight, 119th Cong., page 2 (2025) (Mark P. Mills, Executive Director, National Center Energy Analytics); “2023 Total System Electric Generation,” California Energy Commission, 2023 (com acesso em 14 de abril de 2025). https://www.energy.ca.gov/data-reports/energy-almanac/california-electricity-data/2023-total-system-electric-generation.
  43. Eliza Martin and Ari Peskoe, Extracting Profits from the Public: How Utility Ratepayers are Paying for Big Tech’s Power, Harvard Electricity Law Initiative, 5 de março de 2025, https://eelp.law.harvard.edu/wp-content/uploads/2025/03/Harvard-ELI-Extracting-Profits-from-the-Public.pdf(citing “Oncor Reports Third Quarter 2024 Results,” Oncor, 6 de novembro de  2024 https://www.oncor.com/content/oncorwww/wire/en/home/newsroom/oncor-reports-third-quarter-2024-results.html).
  44. Spencer Kimball, “AI Demand Could Strain Electrical Grid in Coming Decade,” CNBC, 28 de Agosto de 2024, https://www.cnbc.com/2024/08/28/utilities-face-looming-crunch-as-electricity-demand-from-ai-surges.htm; Evan Halper, “Nation at Risk of Winter Blackouts as Power Grid Remains under Strain,” Washington Post, 8 de novembro de 2023, https://www.washingtonpost.com/business/2023/11/08/power-grid-blackouts-texas
  45. Brian Deese (@BrianCDeese), “As Data Center Demand for Power Increases, There Has Been a Lot of Chatter,” X, 3 de junho de 2024, https://x.com/BrianCDeese/status/1797622407177613545; Ensuring Artificial Intelligence & Power Needs Serve the Public Interest, Before Subcommittee on Economic Growth, Energy Policy, & Regulatory Affairs of the House Committee on Oversight, 119th Cong., page 5 (2025) (Tyson Slocum, Energy Program Director, Public Citizen).
  46. Martin and Peskoe, Extracting Profits from the Public.
  47. Martin and Peskoe, Extracting Profits from the Public; see also Constellation Energy Corporation (CEG) Q1 2025 Earnings Call Transcript, Seeking Alpha, 6 de maio de 2025, https://seekingalpha.com/article/4782279-constellation-energy-corporation-ceg-q1-2025-earnings-call-transcript: Sabemos, a partir de conversas com os nossos clientes e utilizadores finais, que a mesma necessidade de centro de dados está a ser considerada em várias jurisdições nos Estados Unidos ao mesmo tempo. É como pescar — se se  é um pescador, coloca várias linhas na água para tentar apanhar um peixe. E os desenvolvedores de centros de dados estão a fazer  exatamente a mesma coisa. Então, às vezes, o mesmo projeto aparece em várias filas simultaneamente.
  48. OpenAI, “OpenAI’s Infrastructure Blueprint for the US,” 13 de novembro de 2024, https://media.datacenterdynamics.com/media/documents/OpenAI_Blueprint-DCD.pdf.
  49. Robinson Meyer, “Exclusive: Trump’s Plans to Build AI Data Centers on Federal Land,” Heatmap, 2 de abril de 2025 https://heatmap.news/energy/doe-data-centers-memo.

 

As autoras:

Kate Brennan é diretora associada do AI Now Institute. Tem um J. D. da Faculdade de direito de Yale e um duplo B. A. da Universidade Brown em cultura moderna e Media e Estudos de género e sexualidade. Como Diretora Associada do AI Now, Kate, lidera programas de política e pesquisa para moldar a indústria de IA no interesse público. Tem uma década de experiência na indústria de tecnologia para a AI Now, trabalhando em várias funções tanto no marketing de produtos quanto na política. Antes de ingressar na AI Now, Kate ocupou vários cargos na indústria de tecnologia. Como comerciante de produtos na Jigsaw do Google, Kate supervisionou lançamentos de produtos e iniciativas de pesquisa que enfrentavam desinformação, censura e assédio online. Anteriormente, Kate construiu e gerenciou um programa nacional para apoiar as mulheres na indústria de jogos, lançando jogos por criadores de jogos sub-representados e comissionando pesquisas de ponta sobre a dinâmica de gênero na indústria de jogos. Ela começou sua carreira administrando marketing digital para organizações sem fins lucrativos e sindicatos politicamente progressistas. Na Faculdade de direito, Kate atuou como editora-chefe do Yale Journal of Law and Feminism e foi membro da Technology Accountability Clinic, um projeto da Clínica de liberdade de mídia e acesso à informação da Yale Law School que enfrenta o poder excessivo na indústria de tecnologia. Como membro da clínica, trabalhou em questões como a vigilância biométrica nas prisões e o acesso à informação sobre o aborto online. Como estagiária jurídica do Neighborhood Legal Services of Los Angeles County, representou trabalhadores de baixa renda em Los Angeles em audiências administrativas para recuperar benefícios e aconselhou trabalhadores sobre roubo salarial, desemprego e reivindicações de retaliação.

 Amba Kak,é co-diretora executiva do AI Now Institute. Formada como advogada, é licenciada em BA LLB (Hons) pela Universidade Nacional de Ciências Jurídicas da Índia e é ex-beneficiária da Google Policy Fellowship e da Mozilla Policy Fellowship. Ela tem um Mestrado em Direito (BCL) e um Mestrado em Ciências Sociais da Internet na Universidade de Oxford, que frequentou como Rhodes Scholar. passou os últimos quinze anos projetando e defendendo políticas tecnológicas de interesse público, que vão desde a neutralidade da rede até à privacidade e à responsabilidade algorítmica, em todo o governo, indústria e sociedade civil – e em muitas partes do mundo. completou recentemente seu mandato como Consultora Sênior em IA na Federal Trade Commission. Antes da AI Now, ela foi Consultora de políticas globais na Mozilla; e também atuou anteriormente como consultora Jurídica do regulador de telecomunicações da Índia (TRAI) sobre regras de neutralidade da rede. Aconselha regularmente membros do Congresso, da Casa Branca, da Comissão Europeia, do governo do Reino Unido, da cidade de Nova Iorque, dos EUA e de outras agências reguladoras em todo o mundo; é amplamente publicada em locais académicos e populares e seu trabalho foi apresentado no The Atlantic, The Financial Times, MIT Tech Review, Nature, The Washington Post e The Wall Street Journal, entre outros. Amba atualmente faz parte do Conselho de Administração da Signal Foundation e do Comitê de IA do Conselho da Mozilla Foundation, e é afiliada como pesquisadora sênior visitante no Instituto de segurança cibernética e Privacidade da Northeastern University.

Dr. Sarah Myers West, é doutora e mestra pela Universidade do Sul da Califórnia. É co-diretora executiva do AI Now Institute. Passou os últimos quinze anos a interrogar o papel das empresas de tecnologia e a sua emergência como poderosos actores políticos nas linhas de frente da governação internacional. O seu próximo livro, Tracing Code (University of California Press) desenha em anos de histórico e pesquisa em ciências sociais para analisar as origens de dados do capitalismo comercial e de vigilância. A pesquisa premiada de Sarah é apresentada em importantes revistas acadêmicas e plataformas de mídia proeminentes, incluindo The Washington Post, The Atlantic, The Financial Times, Nature e The Wall Street Journal. Assessora regularmente membros do Congresso, da casa branca, da Comissão Europeia, do governo do Reino Unido, do Consumer Financial Protection Board e de outras agências reguladoras dos EUA e internacionais e da cidade de Nova Iorque, e testemunhou perante o Congresso sobre questões como inteligência artificial, concorrência e privacidade de dados. Concluiu recentemente um mandato como consultora Sénior em IA na Federal Trade Commission, onde aconselhou a Agência sobre o papel da inteligência artificial na formação da economia, trabalhando em questões de concorrência e Defesa do consumidor. Atualmente, ela atua no grupo de trabalho AI Futures da OCDE.

 

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