FuriosaAI tem um “bisturi” para travar o domínio da Nvidia nos chips de IA

Os pais de Nuno Lopes contam-lhe histórias do setor de informática de há cinquenta anos. Uma das mais conhecidas é a frase que dizia que ninguém era despedido por comprar à IBM, mesmo que os seus produtos fossem mais caros do que a concorrência, porque era sempre uma escolha segura. Essa lógica resume, segundo o diretor da Furiosa AI Europa, o problema que a empresa diz querer resolver: hoje é a Nvidia que ocupa esse lugar, com mais de 90% de quota de mercado, sobretudo no treino de modelos de inteligência artificial (IA), e continua a ser a opção óbvia para quem não conhece bem o setor. “Para comprar outra solução é preciso uma pessoa com alguma instrução, que perceba o mercado, que conheça as alternativas”, explica o também professor no Instituto Superior Técnico.

Mas o responsável acredita que essa hegemonia tem prazo de validade. As empresas de inteligência artificial estão a acumular prejuízos porque o custo de correr os modelos ultrapassa o que conseguem cobrar aos clientes. “Por agora estamos numa fase de crescer e ganhar market share e, portanto, ninguém está super preocupado com as margens porque em Silicon Valley conseguem sempre mais financiamento”, diz. Mas isso não vai durar, antecipa: “Este ano ou no próximo, no pior caso, vamos começar a atingir um nível de maturidade em que as empresas não podem continuar a perder milhares de milhões por mês.”

O canivete suíço e o bisturi

É neste contexto de eficiência que a Furiosa entra em jogo, com mais quatro ou cinco concorrentes de dimensão semelhante a tentar conquistar espaço, sobretudo na área de inferência, ou seja, o processo de usar um modelo de IA já treinado para gerar respostas, em contraste com o treino, que é a fase de construção do próprio modelo. A vantagem da empresa sul-coreana, explica o diretor da Furiosa AI Europa, está na eficiência energética dos seus chips. Ao contrário dos GPU, desenhados originalmente para gráficos e que arrastam funcionalidades consideradas irrelevantes para inteligência artificial, os chips da Furiosa são construídos de raiz para esta finalidade, o que se traduz em menor consumo elétrico. “A grande vantagem destas placas é o menor consumo”, resume Nuno Lopes.

Este ano ou no próximo, no pior caso, vamos começar a atingir um nível de maturidade em que as empresas não podem continuar a perder milhares de milhões por mês.

Essa eficiência tem uma aplicação prática direta em Portugal. De acordo com o responsável, a maioria dos centros de dados portugueses, muitos construídos nas décadas de 1970 e 1980, foi pensada para densidades energéticas baixas, o que limita a instalação de soluções que consomem muita eletricidade. Fazer obras para reforçar a ligação à rede elétrica pode demorar um a dois anos na Europa, devido à burocracia. Um banco que queira instalar inteligência artificial no seu próprio centro de dados, exemplifica, dificilmente suporta uma solução de elevada potência.

Questionado sobre a comparação que fez entre os chips da Furiosa e um bisturi, face aos GPU descritos como canivetes suíços, o executivo explica que todo o desenho de chips implica um compromisso entre versatilidade e eficiência. “Nós temos sempre que perder alguma coisa para ganhar eficiência”, diz. Os GPU correm praticamente tudo, mas de forma menos eficiente. Os chips da Furiosa são mais especializados, mas isso não significa que sirvam apenas para inteligência artificial: também conseguem correr simulações físicas, como testes de vento, “porque esses cálculos são parecidos com os cálculos que são feitos em modelos de IA”.

Compiladores e fuga de talento

Sobre orçamentos, Nuno Lopes admite que a Furiosa não compete em escala com gigantes como a Nvidia, mas sublinha que a empresa já levantou 240 milhões de euros em financiamento e está a angariar mais 500 milhões. Uma das apostas estratégicas, diz, foi investir cedo em compiladores, uma solução tecnicamente mais exigente do que construir uma biblioteca como o CUDA, a plataforma de software da Nvidia que permite às empresas programar diretamente para os seus GPU e que é hoje um dos principais motivos pelos quais tantos clientes permanecem na marca. Ainda assim, garante, a aposta nos compiladores compensa a longo prazo: “Foi um investimento que a empresa fez já há muitos anos e que nos permite poupar custos de longo prazo.”

Para o diretor da Furiosa AI Europa, a vinda da empresa para Portugal também responde a um problema: a fuga de talento que ele próprio testemunha como professor no Técnico, com antigos alunos a seguir carreira na Apple, DeepMind, Google ou Amazon. “Estávamos a perder essas pessoas todas”, diz. Questionado se a Europa está condenada a ser apenas consumidora de tecnologia feita noutros sítios, responde que não, defendendo que o continente tem pessoas com competência, mas precisa de um clima mais aberto à criação de empresas a partir do conhecimento académico: “Acho que nós conhecimento temos, mas não podemos ‘cortar as pernas’ às pessoas.”