OpenAI mira “inteligência abundante” e IA como nova internet

A OpenAI apresentou uma visão de IA em escala de utilidade pública. Em texto recente, Sam Altman defendeu construir uma “fábrica” capaz de adicionar um gigawatt de infraestrutura de IA por semana, movendo a empresa de um perfil de pesquisa para uma operação industrial de computação em massa. A tese: acesso confiável e barato à inteligência se tornará um motor econômico básico, tão ubíquo quanto a rede elétrica.

A “inteligência abundante” pressupõe um stack físico colossal: semicondutores de ponta, energia estável, robótica de construção, cadeias de suprimento e nuvem de hiperescala. Altman descreve um roadmap em que a IA deixa de ser apenas software para virar infraestrutura: data centers dedicados, contratos de energia, capacidade computacional orquestrada e SLAs claros. A promessa é produzir capacidade de computação em ritmo “fabril”, reduzindo custo marginal por inferência e viabilizando uso massivo por empresas e consumidores.

IA e casos de alto impacto

O argumento central é que mais computação destrava fronteiras: com dezenas de gigawatts, a IA poderia acelerar pesquisa médica (como hipóteses para câncer), educação personalizada em escala e automação de processos essenciais na economia real. O ponto não é só potência, mas previsibilidade: se a capacidade for abundante e estável, negócios conseguem planejar produtos com IA como insumo padrão — do atendimento ao cliente à logística, de compliance a P&D.

A ambição traz desafios. Primeiro, governança: quanto maior a escala, maior a demanda por avaliação de segurança, contenção de riscos, auditoria de modelos e regras para uso responsável. Segundo, energia: gigawatts adicionais exigem contratos de longo prazo, eficiência térmica e, idealmente, fontes limpas. Terceiro, capex e execução: construir, integrar e operar essa malha global sem gargalos de fornecedor ou de cadeia industrial. O prêmio, se der certo, é empurrar o preço da IA para baixo e ampliar o acesso, inclusive como política pública.