16 de jan. de 2025 · Resumo de IA (24h): OpenAI e Cerebras planejam 750MW de compute de baixa latência, GLM-Image (Zhipu × Huawei) chega ao #1 no Hugging Face com chips chineses, e o Tesla FSD V14 vence o MotorTrend
As três manchetes de hoje tocam três pilares que cada vez mais definem vantagem real: infraestrutura de inferência de baixa latência, difusão de ecossistema open-source e validação do end-to-end em condições reais. O recado: a vantagem em IA está virando engenharia de sistemas, não apenas diferença marginal de modelo.
1. OpenAI e Cerebras: implantação de 750MW de compute de IA de baixa latência em três anos para acelerar o ChatGPT (em fases, conclusão prevista para 2028)
Comentário:
A OpenAI está tratando a experiência de “interação em tempo real” como requisito de primeira ordem na camada de infraestrutura. Do ponto de vista técnico, os chips wafer-scale da Cerebras (ex.: WSE-3) integram até 900 mil núcleos de IA, ~4 trilhões de transistores e 44GB de SRAM em um único die gigante, habilitando uma largura de banda de memória que GPUs tradicionais tendem a não igualar (comumente citada em ~21PB/s). Esse perfil é naturalmente compatível com inferência de baixa latência.
Em 750MW, o projeto se aproxima do porte de um grande campus de data center (ou múltiplos sites), sugerindo que a OpenAI espera uma explosão estrutural de demanda de inferência nos próximos anos.
Se executado, isso sinaliza uma mudança: ChatGPT como um serviço global de compute em tempo real, não apenas “um modelo”. Na próxima fase, a diferença pode vir menos de “um modelo um pouco melhor” e mais de quem consegue manter a latência estável e perceptivelmente baixa sob alta concorrência, multimodalidade e chamadas complexas de ferramentas.
2. GLM-Image (Zhipu × Huawei) open-source: chega ao #1 do Hugging Face em menos de 24 horas, e é apontado como o primeiro grande modelo treinado totalmente em chips fabricados na China
Comentário:
O GLM-Image usa uma arquitetura híbrida — “codificador autoregressivo + decodificador por difusão” — buscando combinar forças de dois paradigmas dominantes. Ele lidera entre open-source em benchmarks como CVTG-2K (geração complexa de texto visual) e LongText-Bench (renderização de texto longo), com acurácia de caracteres chineses reportada acima de 91%, atacando uma fraqueza clássica: modelos que “não escrevem bem”.
O #1 no Hugging Face mostra tração, mas o valor mais durável está na difusão via open-source e no que “treinado totalmente em chips domésticos” representa: um passo mais verificável em direção à autonomia de compute e stack de software. O teste real é se isso vira toolchain, compatibilidade e efeito de rede de desenvolvedores após o pico inicial.
3. Tesla FSD V14: avaliado como o maior salto desde o end-to-end, mais suave; vence o prêmio anual de assistência ao motorista da MotorTrend
Comentário:
O FSD V14 parece uma reconstrução profunda baseada em modelos multimodais, não apenas adição incremental. A MotorTrend tende a valorizar confiabilidade de engenharia e usabilidade, então o prêmio sugere uma melhoria relevante na percepção de capacidade.
Ainda assim, a disputa em driver-assist não é “suavidade”, mas segurança de cauda longa, limites de conformidade explicáveis e consistência entre regiões/condições. O que mais importa acompanhar é se o V14 reduz de forma material comportamentos raros porém perigosos e transforma intervenções de “normais” em “exceções” em dados comparáveis ao longo do tempo.
Encerramento:
A OpenAI constrói um moat de experiência com compute de baixa latência em escala de campus, o GLM-Image usa open-source + treinamento em chips domésticos como alavanca de ecossistema, e a Tesla continua validando end-to-end no mundo real sob escrutínio de segurança. Qual desses moats você acha que compõe mais rápido: infraestrutura de inferência de baixa latência, difusão de ecossistema open-source, ou validação escalável de autonomia end-to-end?
Leitura extra (últimas 72 horas):