Em participação no podcast Cheeky Pint, Sam Altman, CEO da OpenAI, criticou o avanço da inferência local de inteligência artificial via modelos abertos. Para o executivo, rodar IA em computadores pessoais é um desperdício ineficiente de memória DRAM, considerada por ele um recurso global escasso. Altman argumenta que a centralização do processamento em data centers seria mais inteligente, em contraste com a ociosidade do hardware dos usuários, cuja capacidade costuma ser subutilizada no dia a dia.
John Collison é cofundador da plataforma Stripe e comanda um podcast chamado Cheeky Pint, no qual executivos de empresas de tecnologia aparecem para conversar sobre diversos assuntos. Um exemplo recente é Susan Li, CFO da Meta. Sam Altman, por sua vez, dispensa apresentações; há alguns dias, ele participou do programa de Collison para discutir vários temas. Entre eles, um que parece tirar o seu sono: a possibilidade de cada usuário configurar uma IA local.
Ele aponta para um desperdício de recursos, mas, no fundo, a questão remete ao meme de "ficar sem nada para comer" (ou seja, esgotar os recursos disponíveis).
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Resumindo
No podcast, eles abordaram vários tópicos, mas o que chamou a atenção nas redes sociais foi o comentário do principal executivo da OpenAI sobre o cenário tecnológico atual, em que usuários pegam modelos abertos e os executam em seu próprio hardware, sem depender da nuvem de terceiros. Para Altman, a inferência local representa um desperdício terrível de um recurso tão escasso quanto a memória DRAM:
"A inferência local é uma péssima alocação de recursos escassos. Muita gente deseja a inferência local e, de certa forma, pressupõe que o problema já está resolvido — afinal, existem modelos de código aberto que podemos rodar em nossos próprios computadores, dispensando, assim, toda a infraestrutura oferecida pelos data centers.
Mas, sob a ótica da alocação global, é, na verdade, algo bastante negativo que cada pessoa tenha seu próprio computador com uma memória DRAM ...Matérias relacionadas
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