Dario Amodei tem um ditado forte com o qual a maioria dos executivos de startups não concorda: mas prefiro crescer um pouco mais. Ele fez isso no palco da Code with Claude, conferência de desenvolvedores da Anthropic em São Francisco, conversando com sua irmã e cofundadora Daniela Amodei e com a gerente de produto Ami Vora.
O número que compõe a frase não permite nuances. A Anthropic, empresa por trás do modelo de inteligência artificial Claude, preparou sua infraestrutura para suportar um aumento de dez vezes em um ano. Esta é a hipótese optimista em que as empresas tecnológicas emergentes estão a trabalhar. No primeiro trimestre de cada ano, o número real é 80 vezes.
Amodei descreveu isso claramente. A empresa preparou cenários desde pequenos até dez vezes maiores, e a realidade proporcionou oito vezes o teto. “Espero que o aumento de 80 vezes não continue”disse ele, antes de explicar que preferia voltar para “apenas 10X”, um número mais administrável.
Confissão não é modéstia. Esta é uma explicação de um problema específico que o usuário enfrentou. Amodei vinculou diretamente os dados às dificuldades da computação: limites de uso, restrições de acesso, espera. Quando a procura é oito vezes superior ao esperado, não há capacidade suficiente. Não há chips ou contratos assinados a tempo suficientes para suportar tal curva.
No mesmo evento, a Anthropic anunciou um contrato de computação com a SpaceX. Amodei chamou isso, como parte de um esforço para ganhar mais liberdade e transferi-lo rapidamente para os desenvolvedores. Ele pediu desculpas pelo atraso e prometeu continuar a receber cuidados da melhor maneira possível.
Aqui está o fato de que muda a leitura de quem utiliza essas ferramentas. Durante anos, a conversa sobre inteligência artificial girou em torno de uma única questão: quão bom é o modelo. O trabalho é medido pelas competências, pelos testes realizados, pelas tarefas resolvidas.
O testemunho de Amodei muda o foco para outro lugar. O limite agora não é a inteligência de Claude. Esta é a quantidade de computação que milhões de pessoas podem usar ao mesmo tempo. A inteligência artificial deixou de ser um problema de software e tornou-se um problema de hardware, energia e software industrial. O silício, não o algoritmo.
Esse é, na minha leitura, o principal motivo das restrições de acesso que aparecem do lado do usuário. Eles não funcionam como decisões de negócios para impulsionar um plano salarial. São os sintomas visíveis de uma empresa que não conseguiu construir a sua capacidade física ao ritmo da decisão mundial de adoptar os seus produtos.
Daniela Amodei identificou o designer como o usuário mais importante de Claude, o grupo que fornece feedback mais preciso e com o qual a empresa mais aprende. A Anthropic até viu um aumento no número de alterações de códigos internos devido ao uso de ferramentas próprias.
Porém, todo esse sucesso significa uma empresa que segue demandas especiais. Um aumento de 80 vezes não é uma boa notícia sem nuances. É uma jornada que a equipe de desenvolvimento não sabe esperar e nenhuma cadeia de suprimentos de chips poderá satisfazer no próximo trimestre.
O episódio deixa uma lição que, na minha opinião, é mais que antrópica. A utilização da inteligência artificial está a avançar mais rapidamente do que a infra-estrutura que a suporta, e esta lacuna é hoje o verdadeiro limite do campo. A questão importante não é até que ponto o modelo pode melhorar. Quanta eletricidade, quantos data centers e quantos chips são necessários para que essa melhoria chegue a uma pessoa.
Quando os criadores de uma das inteligências artificiais mais avançadas do mundo perguntaram publicamente se os seus produtos cresceriam mais lentamente, o problema parou e passou a ser físico.
