Li Guojie, renomado cientista da computação da Academia Chinesa de Ciências, destacou a vantagem significativa que a Nvidia detém no setor de inteligência artificial (IA) devido à sua plataforma de computação CUDA.
Em comentários recentes, Li alertou que, embora os chips aceleradores de IA da China, como os da Huawei, Hygon Information Technology e Cambricon Technologies, sejam comparáveis aos produtos da Nvidia, a verdadeira força da gigante norte-americana está em seu ecossistema, o que coloca a China em uma posição desafiadora no desenvolvimento de IA.
Vantagem da Nvidia e o Desafio para a China
De acordo com Li, a plataforma CUDA da Nvidia, que é amplamente utilizada para desenvolver aplicativos para as unidades de processamento gráfico (GPUs) da empresa, representa uma vantagem competitiva substancial.
A Nvidia consegue garantir o sucesso de suas soluções não apenas por meio da fabricação de hardware de alta performance, mas também pelo ecossistema de software que acompanha seus chips. Para a China alcançar a autossuficiência em IA, Li enfatizou a necessidade de criar um sistema alternativo que possa competir com o CUDA.
“O DeepSeek causou impacto no ecossistema CUDA, mas não o contornou completamente, pois as barreiras permanecem”, afirmou Li, em uma entrevista publicada pelo Study Times, jornal semanal ligado à escola de treinamento de quadros seniores do Partido Comunista.
Li, que possui 81 anos, expressou a opinião de que a China deve se concentrar no desenvolvimento de um conjunto de sistemas de ferramentas de software controláveis que sejam capazes de superar o CUDA no longo prazo.
Desafios no Desenvolvimento de Software de IA na China
A comparação de Li entre os esforços da China para substituir sistemas de hardware e software ocidentais — como o caso do Windows e Intel, ou Android e Arm — ilustra a complexidade da situação.
Segundo Li, a tarefa de substituir uma plataforma como o CUDA não é simples e requer um planejamento cuidadoso e um esforço de longo prazo.
A China, portanto, enfrenta desafios não apenas na criação de hardware de IA, mas também na construção de um ecossistema de software robusto e controlável que permita a independência tecnológica em IA.
Riscos para a OpenAI na “Lei de Escala”
Li também levantou preocupações sobre o que ele chamou de “lei de escala” seguida por empresas como a OpenAI, que investem pesadamente em aumentar suas capacidades sem considerar adequadamente as implicações a longo prazo.
A “lei de escala” se refere à estratégia de desenvolver modelos de IA cada vez maiores e mais complexos para melhorar o desempenho. Para Li, isso pode ser imprudente, já que depende de uma infraestrutura massiva e de um investimento contínuo, algo que pode não ser sustentável ou eficaz a longo prazo.
Embora a OpenAI tenha alcançado grandes avanços no desenvolvimento de IA, Li alertou que sua estratégia de focar no aumento de escala pode não ser a mais viável no futuro, dado o custo elevado e a dependência de recursos especializados e poderosos, como os oferecidos pela Nvidia.
A crítica, nesse caso, reflete uma preocupação sobre a dependência de poucos fornecedores para o avanço da IA, algo que pode limitar a inovação e aumentar o risco de um eventual impasse.
A Busca pela Autossuficiência Tecnológica na China
Li concluiu seus comentários destacando a importância de a China investir no longo prazo para garantir sua independência no campo da inteligência artificial.
A criação de uma plataforma nacional de IA, com o desenvolvimento de tanto hardware quanto software, é vista como uma prioridade para a nação, que busca reduzir sua dependência das tecnologias ocidentais.
Para isso, será necessário um grande esforço no desenvolvimento de ferramentas e ecossistemas próprios, alinhados com os objetivos estratégicos de autossuficiência tecnológica do governo chinês.
Em resumo, Li Guojie ressaltou as dificuldades que a China enfrentará para superar a vantagem de empresas como a Nvidia no campo da IA, especialmente devido à importância do ecossistema de software associado aos chips de IA.
Além disso, ele alertou sobre os riscos de uma abordagem de “escala” seguida por algumas empresas, sugerindo que a China deve priorizar o desenvolvimento de sistemas autossuficientes para garantir sua posição no cenário global da inteligência artificial.
