A corrida global pelo poder computacional já está em pleno andamento, alimentada por um boom mundial na Inteligência Artificial. Sam Altman, da OpenAI, está buscando levantar até US$ 7 trilhões para um empreendimento de fabricação de chips. Gigantes da tecnologia como Microsoft e Amazon estão construindo seus próprios chips de IA.
A necessidade de mais potência computacional para treinar e usar modelos de IA—impulsionando uma busca por tudo, desde chips de ponta a gigantescos conjuntos de dados—não é apenas uma fonte atual de alavancagem geopolítica (como com as restrições dos EUA às exportações de chips para a China). Também está moldando a forma como as nações crescerão e competirão no futuro, com governos desde a Índia até o Reino Unido desenvolvendo estratégias nacionais e estocando unidades de processamento gráfico da Nvidia.
Para Eric Schmidt, ex-CEO do Google, está na hora de os EUA terem sua própria estratégia nacional de computação: um programa Apollo para a era da Inteligência Artificial.
Em janeiro, sob a ordem executiva do presidente Biden sobre IA, a National Science Foundation lançou um programa piloto para o National AI Research Resource (NAIRR), concebido como uma “infraestrutura de pesquisa compartilhada” para fornecer potência computacional de IA, acesso a conjuntos de dados governamentais e não governamentais abertos, e recursos de treinamento para estudantes e pesquisadores de Inteligência Artificial.
O projeto piloto do NAIRR, embora incrivelmente importante, é apenas um passo inicial. Publicado no ano passado, o relatório final da Força-Tarefa do NAIRR delineou um orçamento eventual de US$ 2,6 bilhões para operar o NAIRR ao longo de seis anos. Isso está longe de ser suficiente—e mesmo assim, resta saber se o Congresso autorizará o NAIRR além do piloto.
Enquanto isso, muito mais precisa ser feito para expandir o acesso do governo à potência computacional necessária para implantar a IA a serviço dos Estados Unidos. A computação avançada é agora central para a segurança e prosperidade do país; os EUA precisam dela para otimizar a inteligência nacional, buscar avanços científicos como reações de fusão, acelerar a descoberta de materiais avançados, garantir a cibersegurança dos seus mercados financeiros e infraestrutura crítica, e mais.
O governo federal desempenhou um papel crucial ao possibilitar os grandes avanços tecnológicos do século passado, fornecendo a infraestrutura de pesquisa central, como aceleradores de partículas para física de alta energia na década de 1960 e centros de supercomputação na década de 1980.
Agora, com outras nações ao redor do mundo dedicando investimentos governamentais sustentados e ambiciosos à computação de alto desempenho em IA, os norte-americanos não podem correr o risco de ficar para trás. É uma corrida para impulsionar a tecnologia mais transformadora da história humana.
Primeiro, mais supercomputadores de IA dedicados ao governo precisam ser construídos para uma variedade de missões, desde processamento de inteligência classificada até computação biológica avançada. Na era moderna, as capacidades computacionais e o progresso técnico avançaram de forma sincronizada.
Na última década, os EUA empurraram com sucesso a computação científica clássica para a era exascale com as máquinas Frontier, Aurora e — em breve — El Capitan: computadores massivos que podem realizar mais de um quintilhão (um bilhão de bilhões) de operações por segundo.
Na próxima década, espera-se que o poder dos modelos de IA aumente por um fator de 1.000 a 10.000, e as arquiteturas de computação líderes possam ser capazes de treinar um modelo de IA de 500 trilhões de parâmetros em uma semana (para comparação, o GPT-3 tem 175 bilhões de parâmetros). Apoiar a investigação nessa escala exigirá uma infraestrutura de pesquisa de IA mais poderosa e dedicada, algoritmos significativamente melhores e mais investimento.
Embora os EUA ainda liderem em computação avançada, outros países estão se aproximando da paridade e determinados a superá-los. A China, por exemplo, pretende aumentar seu poder computacional agregado em mais de 50% até 2025, e foi relatado que o país planeja ter 10 sistemas exascale até 2025. Os Estados Unidos não podem correr o risco de agir lentamente.
Em segundo lugar, embora alguns possam argumentar pelo uso das plataformas de nuvem comercial existentes em vez de construir uma infraestrutura federal de computação de alto desempenho, acredito que um modelo híbrido é necessário.
Estudos mostraram economias de custo significativas a longo prazo ao usar a computação federal em vez dos serviços de nuvem comercial. No curto prazo, a expansão da computação em nuvem oferece um acesso base rápido e simplificado para projetos—essa é a abordagem que o programa piloto do NAIRR está adotando, com contribuições tanto da indústria quanto das agências federais. No longo prazo, no entanto, adquirir e operar supercomputadores de IA de propriedade do governo com uma missão dedicada de apoiar as necessidades do setor público dos EUA preparará o cenário para um tempo em que a IA será muito mais onipresente e central para a segurança nacional e prosperidade do país.
Essa infraestrutura federal expandida também pode beneficiar o público. O ciclo de vida dos clusters de computação do governo tradicionalmente tem sido de cerca de sete anos, após os quais novos sistemas são construídos e os antigos desativados.
Inevitavelmente, à medida que novas GPUs de ponta surgem, as atualizações de hardware irão desativar supercomputadores e chips mais antigos, que podem então ser reciclados para pesquisa de menor intensidade e uso sem fins lucrativos —adicionando assim recursos computacionais econômicos para fins civis. Embora universidades e o setor privado tenham impulsionado a maior parte do progresso em IA até agora, um modelo totalmente distribuído enfrentará crescentes restrições computacionais à medida que a demanda aumenta.
Em uma pesquisa do MIT e do Conselho de Competitividade dos EUA com alguns dos maiores usuários de computação do país, 84% dos respondentes disseram enfrentar gargalos computacionais na execução de programas-chave. Os EUA precisarão de grandes investimentos do governo federal para se manter à frente.
Em terceiro lugar, qualquer estratégia nacional de computação deve andar de mãos dadas com uma estratégia de talentos. O governo pode competir melhor com o setor privado por talentos em IA oferecendo aos trabalhadores a oportunidade de enfrentar desafios de segurança nacional usando uma infraestrutura computacional de classe mundial.
Para garantir que a nação tenha a disposição uma força de trabalho grande e sofisticada para esses papéis altamente técnicos e especializados no desenvolvimento e implementação de IA, os EUA também devem recrutar e reter os melhores estudantes globais. Crucial para esse esforço será criar caminhos claros de imigração, por exemplo, isentando titulares de PhD em campos técnicos relevantes do atual limite de vistos H-1B. Serão necessárias as mentes mais brilhantes para reinventar fundamentalmente como a computação ocorre e liderar novos paradigmas que possam moldar a IA para o bem público, avançar os limites da tecnologia e entregar seus benefícios a todos.
Os EUA há muito se beneficiam de sua posição como motor global da inovação em computação avançada. Assim como o programa Apollo estimulou o país a vencer a corrida espacial, definir ambições nacionais para a computação não apenas fortalecerá a competitividade dos EUA em IA nas próximas décadas, mas também impulsionará avanços de P&D em praticamente todos os setores com maior acesso. A arquitetura de computação avançada não pode ser erguida da noite para o dia. É necessário começar a estabelecer as bases agora.
Eric Schmidt
