Para dizer que o rápido crescimento do setor neste ano, a IA deve estar em primeiro lugar.
Impulsionado pela onda de investimentos em tecnologia de IA, o valor de mercado dos "Sete Gigantes" da Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia e Tesla aumentou 60% este ano, para surpreendentes US$ 11 trilhões.
E esse salto "foguete" levou o Nasdaq a subir 34% este ano, dominando a maior parte dos ganhos do S&P 500 neste ano. **
** **O conceito de AI subiu ao céu e as dúvidas começaram a aparecer com frequência. O mais alto deles é: o hype da IA é demais? A IA generativa realmente tem potencial disruptivo? Vale a pena o enorme entusiasmo dos investidores agora?
No relatório "Top of Mind" divulgado recentemente pelo Goldman Sachs, os estrategistas do Goldman Sachs Allison Nathan e Jenny Grimberg conduziram diálogos aprofundados com vários profissionais da indústria de IA, incluindo Sarah Guo, fundadora da empresa de capital de risco Conviction, da Universidade de Nova York professores, empresas iniciantes CEO e fundador da Robust.AI, Gary Marcus, software da Goldman Sachs e analistas de Internet Kash Rangan e Eric Sheridan, tentaram responder às perguntas acima.
Além disso, eles também discutiram as oportunidades de investimento mais atraentes na área de IA e os riscos aos quais os investidores devem prestar mais atenção.
Mudanças revolucionárias na IA
A diferença fundamental entre a IA generativa e a tecnologia de IA tradicional é que a primeira cria conteúdo por meio da compreensão da linguagem natural, enquanto a segunda depende de linguagens de programação. De acordo com Kash Rangan, analista de software da Goldman Sachs,** esse é o principal recurso transformador da tecnologia de IA generativa . **
Primeiro, ele é capaz de gerar novos conteúdos na forma de texto, imagens, vídeo, áudio e código, enquanto os sistemas tradicionais de IA treinam computadores para fazer previsões sobre comportamento humano, resultados de negócios e muito mais.
Em segundo lugar, permite que os humanos se comuniquem com computadores em sua própria linguagem natural, o que nunca foi feito antes; tradicionalmente, os computadores usam prompts de linguagem de programação.
Guo explicou ainda que na era do software 1.0, os humanos precisavam escrever código para executar tarefas específicas e, na era do software 2.0, eles treinavam redes neurais coletando dados "dificilmente". ** Agora os humanos inauguraram a era do software 3.0**:
O modelo subjacente está disponível via código aberto ou API, com recursos de linguagem natural, recursos de raciocínio e possui senso comum sobre o mundo.
Nesse modelo, as empresas não precisam coletar tantos dados de treinamento, tornando a tecnologia mais útil, mais acessível e menos dispendiosa.
Desde que o ChatGPT explodiu fora do círculo no ano passado, muitas pessoas sentiram o poder da tecnologia de IA generativa. Os analistas acreditam que a IA generativa pode remodelar a forma como a produção social funciona e adicionar um novo motor de crescimento à economia global.
Segundo Guo, o potencial transformador da IA generativa já começou a ser traduzido em realidade. Qualquer empresa de investimento em IA agora pode investir nesses modelos, aprimorando seus negócios ou transformando-os.
Rangan estima que, em alguns casos, os principais desenvolvedores obtiveram ganhos de produtividade de 15 a 20% por meio do uso de ferramentas generativas de IA. **
Com a popularização da IA, Guo prevê que, no futuro, mais campos, especialmente setores de serviços tradicionais, como direito, análise de dados, imagem, geração de voz e vídeo, serão cada vez mais atendidos pela IA.
O analista da indústria Goldman Sachs TMT, Peter Callahan, apontou que os investidores de varejo acreditam que a tecnologia de IA generativa tem todos os elementos de transformação de plataforma e pode mudar a experiência de empresas e consumidores em todos os aspectos.
Separadamente, Joseph Briggs, economista global sênior do Goldman Sachs, disse que esse potencial transformador pode ter profundas implicações macroeconômicas.
Ele estima que a popularização da tecnologia de IA generativa nos Estados Unidos e em outras economias avançadas do mundo pode aumentar a taxa de crescimento anual da produtividade do trabalho em cerca de 1,5 pontos percentuais nos próximos 10 anos, e o PIB global aumentará eventualmente em 7%. **
Os estrategistas de ações do Goldman Sachs nos EUA, Ryan Hammond e David Kostin, acreditam que as ações dos EUA também se beneficiarão disso, e uma recuperação mais ampla é esperada no médio a longo prazo. ** O valor justo do índice S&P 500 será de cerca de 9% mais alto do que agora. **
** **
A inteligência artificial está longe de ser inteligente o suficiente, tenha cuidado com o exagero
A longo prazo, a natureza transformadora da tecnologia de IA está fora de dúvida, mas, dado o atual progresso de desenvolvimento dessa tecnologia, o hype do mercado é demais?
A resposta de Marcus é "sim" porque ** "a inteligência artificial atual está longe de ser inteligente o suficiente". **
Ele apontou que as chamadas redes neurais da IA atual funcionam de maneira completamente diferente das redes neurais do cérebro humano.
Embora a IA possa realizar análises estatísticas "reflexivas", ela quase não possui capacidade de raciocínio maduro. Essas máquinas podem aprender, mas muito disso gira em torno de estatísticas de palavras e respostas corretas a sugestões, em vez de conceitos abstratos. E **eles não têm um "modelo interno" que lhes permita entender o mundo ao seu redor como os humanos. **
Marcus emitiu um alerta aos investidores:
Esteja ciente de que o desempenho da IA não é tão incrível quanto muitas pessoas pensam.
Eu não diria que é muito cedo para investir em IA; alguns investimentos em empresas com equipes fundadoras inteligentes e um bom entendimento do ajuste do produto ao mercado podem dar certo, mas também haverá muitos perdedores.
Inteligência geral artificial (AGI) pode eventualmente ser possível,** mas os humanos não estão nem perto desse objetivo, e nenhum investimento provavelmente mudará isso, disse Marcus. **
Além disso, os investidores também podem aprender algumas lições da história.
Os estrategistas de mercado do Goldman Sachs, Dominic Wilson e Vickie Chang, mencionaram que durante os booms de produtividade liderados pela inovação, por exemplo, após a disseminação da eletricidade (1919-1929), computadores pessoais e Internet (1996-2005), os preços e as avaliações das ações dispararam para formar bolhas e, eventualmente, se decompõe.
Guo argumenta que, ainda hoje, algumas áreas do mercado de private equity ainda são precificadas incorretamente. Embora os investidores tenham uma maior compreensão dessas áreas, a mesma abordagem de investimento ainda é geralmente empregada.
Julgar mal o momento da mudança é uma armadilha comum no investimento, ela adverte. **Como investidora em estágio inicial, ela se preocupa menos com avaliações e, em vez disso, escolhe mercados, produtos e negócios que acredita fazer sentido.
O analista de internet do Goldman Sachs, Eric Sherida, tem uma visão um pouco diferente.
Ele acredita que a grande maioria das ações de AI em circulação ainda está sendo negociada a múltiplos razoáveis de GAAP EPS.
Rangan também acredita que IA pode não estar no ciclo do hype, porque essa onda é dominada por gigantes da tecnologia, não por startups:
Este ciclo de tecnologia não é dominado por iniciantes (IA) e é improvável que termine de forma anticlimática ou demore muito para começar.
A transição de mainframes para sistemas distribuídos (computadores) no início dos anos 1990, e de distribuição para computação em nuvem no início dos anos 2000, levou mais tempo do que muitos esperavam, porque grandes empresas estabelecidas eram as principais vozes da oposição.
Como disse Rangan, a OpenAI, a empresa por trás do ChatGPT no exterior, é apoiada pela Microsoft, o Google lançou a Bard, investiu em start-ups de IA como a Anthropic, a Meta lançou a LLaMA, gigantes nacionais como Baidu e Ali também lançaram seus próprios modelos e a competição global de IA está em pleno andamento.
"Pica e Pá"
Existem inúmeras vozes questionando o hype. Quais são as oportunidades de investimento mais atraentes em IA no momento?
De acordo com Rangan e Sheridan, a oportunidade não está apenas nas grandes empresas de tecnologia que desenvolvem os modelos de IA subjacentes,** mas também nos negócios de “Picks and Shovels”. **
"A picareta e a pá" é uma das estratégias de investimento preferidas da lenda do investimento Peter Lynch, investindo em empresas que se beneficiam indiretamente de um boom.
Rangan e Sheridan argumentam que as empresas que atendem ao campo, como empresas de semicondutores, hyperscalers de computação em nuvem e empresas de infraestrutura, podem estar bem posicionadas na atual fase de "construção" do atual boom da IA.
Guo pensa da mesma forma, mas também vê oportunidades em toda a pilha** e está mais entusiasmado com a camada de aplicativos. **
Muitos investidores estão incertos sobre essa camada, pensando que todo o valor está no próprio treinamento do modelo, mas será preciso muita criatividade e trabalho para fazer modelos não determinísticos funcionarem em casos de uso de produção. Existem muitas áreas nas quais startups e empresas de aplicativos existentes aproveitarão esses recursos... estamos entusiasmados.
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Relatório detalhado do Goldman Sachs: A IA generativa é um exagero ou uma mudança real?
Autor: Bu Shuqing
Para dizer que o rápido crescimento do setor neste ano, a IA deve estar em primeiro lugar.
Impulsionado pela onda de investimentos em tecnologia de IA, o valor de mercado dos "Sete Gigantes" da Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia e Tesla aumentou 60% este ano, para surpreendentes US$ 11 trilhões.
E esse salto "foguete" levou o Nasdaq a subir 34% este ano, dominando a maior parte dos ganhos do S&P 500 neste ano. **
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**O conceito de AI subiu ao céu e as dúvidas começaram a aparecer com frequência. O mais alto deles é: o hype da IA é demais? A IA generativa realmente tem potencial disruptivo? Vale a pena o enorme entusiasmo dos investidores agora?
No relatório "Top of Mind" divulgado recentemente pelo Goldman Sachs, os estrategistas do Goldman Sachs Allison Nathan e Jenny Grimberg conduziram diálogos aprofundados com vários profissionais da indústria de IA, incluindo Sarah Guo, fundadora da empresa de capital de risco Conviction, da Universidade de Nova York professores, empresas iniciantes CEO e fundador da Robust.AI, Gary Marcus, software da Goldman Sachs e analistas de Internet Kash Rangan e Eric Sheridan, tentaram responder às perguntas acima.
Além disso, eles também discutiram as oportunidades de investimento mais atraentes na área de IA e os riscos aos quais os investidores devem prestar mais atenção.
Mudanças revolucionárias na IA
A diferença fundamental entre a IA generativa e a tecnologia de IA tradicional é que a primeira cria conteúdo por meio da compreensão da linguagem natural, enquanto a segunda depende de linguagens de programação. De acordo com Kash Rangan, analista de software da Goldman Sachs,** esse é o principal recurso transformador da tecnologia de IA generativa . **
Guo explicou ainda que na era do software 1.0, os humanos precisavam escrever código para executar tarefas específicas e, na era do software 2.0, eles treinavam redes neurais coletando dados "dificilmente". ** Agora os humanos inauguraram a era do software 3.0**:
Segundo Guo, o potencial transformador da IA generativa já começou a ser traduzido em realidade. Qualquer empresa de investimento em IA agora pode investir nesses modelos, aprimorando seus negócios ou transformando-os.
Rangan estima que, em alguns casos, os principais desenvolvedores obtiveram ganhos de produtividade de 15 a 20% por meio do uso de ferramentas generativas de IA. **
Com a popularização da IA, Guo prevê que, no futuro, mais campos, especialmente setores de serviços tradicionais, como direito, análise de dados, imagem, geração de voz e vídeo, serão cada vez mais atendidos pela IA.
O analista da indústria Goldman Sachs TMT, Peter Callahan, apontou que os investidores de varejo acreditam que a tecnologia de IA generativa tem todos os elementos de transformação de plataforma e pode mudar a experiência de empresas e consumidores em todos os aspectos.
Separadamente, Joseph Briggs, economista global sênior do Goldman Sachs, disse que esse potencial transformador pode ter profundas implicações macroeconômicas.
Ele estima que a popularização da tecnologia de IA generativa nos Estados Unidos e em outras economias avançadas do mundo pode aumentar a taxa de crescimento anual da produtividade do trabalho em cerca de 1,5 pontos percentuais nos próximos 10 anos, e o PIB global aumentará eventualmente em 7%. **
Os estrategistas de ações do Goldman Sachs nos EUA, Ryan Hammond e David Kostin, acreditam que as ações dos EUA também se beneficiarão disso, e uma recuperação mais ampla é esperada no médio a longo prazo. ** O valor justo do índice S&P 500 será de cerca de 9% mais alto do que agora. **
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A inteligência artificial está longe de ser inteligente o suficiente, tenha cuidado com o exagero
A longo prazo, a natureza transformadora da tecnologia de IA está fora de dúvida, mas, dado o atual progresso de desenvolvimento dessa tecnologia, o hype do mercado é demais?
A resposta de Marcus é "sim" porque ** "a inteligência artificial atual está longe de ser inteligente o suficiente". **
Ele apontou que as chamadas redes neurais da IA atual funcionam de maneira completamente diferente das redes neurais do cérebro humano.
Embora a IA possa realizar análises estatísticas "reflexivas", ela quase não possui capacidade de raciocínio maduro. Essas máquinas podem aprender, mas muito disso gira em torno de estatísticas de palavras e respostas corretas a sugestões, em vez de conceitos abstratos. E **eles não têm um "modelo interno" que lhes permita entender o mundo ao seu redor como os humanos. **
Marcus emitiu um alerta aos investidores:
Inteligência geral artificial (AGI) pode eventualmente ser possível,** mas os humanos não estão nem perto desse objetivo, e nenhum investimento provavelmente mudará isso, disse Marcus. **
Além disso, os investidores também podem aprender algumas lições da história.
Os estrategistas de mercado do Goldman Sachs, Dominic Wilson e Vickie Chang, mencionaram que durante os booms de produtividade liderados pela inovação, por exemplo, após a disseminação da eletricidade (1919-1929), computadores pessoais e Internet (1996-2005), os preços e as avaliações das ações dispararam para formar bolhas e, eventualmente, se decompõe.
Guo argumenta que, ainda hoje, algumas áreas do mercado de private equity ainda são precificadas incorretamente. Embora os investidores tenham uma maior compreensão dessas áreas, a mesma abordagem de investimento ainda é geralmente empregada.
Julgar mal o momento da mudança é uma armadilha comum no investimento, ela adverte. **Como investidora em estágio inicial, ela se preocupa menos com avaliações e, em vez disso, escolhe mercados, produtos e negócios que acredita fazer sentido.
O analista de internet do Goldman Sachs, Eric Sherida, tem uma visão um pouco diferente.
Ele acredita que a grande maioria das ações de AI em circulação ainda está sendo negociada a múltiplos razoáveis de GAAP EPS.
Rangan também acredita que IA pode não estar no ciclo do hype, porque essa onda é dominada por gigantes da tecnologia, não por startups:
Como disse Rangan, a OpenAI, a empresa por trás do ChatGPT no exterior, é apoiada pela Microsoft, o Google lançou a Bard, investiu em start-ups de IA como a Anthropic, a Meta lançou a LLaMA, gigantes nacionais como Baidu e Ali também lançaram seus próprios modelos e a competição global de IA está em pleno andamento.
"Pica e Pá"
Existem inúmeras vozes questionando o hype. Quais são as oportunidades de investimento mais atraentes em IA no momento?
De acordo com Rangan e Sheridan, a oportunidade não está apenas nas grandes empresas de tecnologia que desenvolvem os modelos de IA subjacentes,** mas também nos negócios de “Picks and Shovels”. **
"A picareta e a pá" é uma das estratégias de investimento preferidas da lenda do investimento Peter Lynch, investindo em empresas que se beneficiam indiretamente de um boom.
Rangan e Sheridan argumentam que as empresas que atendem ao campo, como empresas de semicondutores, hyperscalers de computação em nuvem e empresas de infraestrutura, podem estar bem posicionadas na atual fase de "construção" do atual boom da IA.
Guo pensa da mesma forma, mas também vê oportunidades em toda a pilha** e está mais entusiasmado com a camada de aplicativos. **