Fei-Fei Li, na venda da World Labs à AMD: «O universo não é feito de palavras; é feito de coisas reais…»

Fei-Fei Li é a cientista cujo trabalho ensinou as máquinas a ver, e acaba de vender o laboratório que criou para levar a IA para lá da linguagem. Ao anunciar que a World Labs passará a fazer parte da AMD, fabricante de chips liderada por Lisa Su, uma das suas primeiras apoiantes, reiterou numa única frase a convicção em que a empresa assenta — uma aposta contra a era da IA centrada, antes de mais, nas palavras.

«O universo não é feito de palavras; é feito de coisas reais. Muitos dos problemas mais importantes que a IA tem de resolver, da ciência ao entretenimento e à robótica, exigem modelos capazes de raciocinar sobre a estrutura e o comportamento do mundo físico.»

Li escreveu estas palavras em «World Labs to AMD», uma publicação no seu blogue Substack, citada pelo The Register na notícia sobre o negócio. A frase imediatamente anterior define os termos: a empresa foi «orientada pela convicção fundamental de que a linguagem, por si só, não é suficiente para desenvolver modelos».

A AMD acordou adquirir a World Labs numa operação integralmente em ações, avaliada em cerca de 8,2 mil milhões de dólares, que deverá ficar concluída até ao final de 2026, caso obtenha aprovação dos reguladores. Li tornar-se-á vice-presidente executiva e cientista-chefe da AMD, respondendo diretamente a Su. O laboratório de São Francisco, que fundou no início de 2024 com Ben Mildenhall e Justin Johnson, desenvolve aquilo a que o setor chama modelos do mundo: sistemas que geram, reconstroem e simulam ambientes 3D a partir de texto, imagens e vídeo. Enquanto um grande modelo de linguagem prevê a palavra seguinte, um modelo do mundo, como explica o The Register, imagina o ambiente e, a partir daí, procura resolver o problema.

A interpretação mais imediata aproxima esta frase da posição de Yann LeCun, antigo cientista-chefe de IA da Meta, que sugeriu que os grandes modelos de linguagem podem ser um beco sem saída. A posição de Li é mais específica; o The Register teve o cuidado de notar que ela não é contra os LLM. O modelo mais recente do seu laboratório segue a estratégia dos LLM: Atlas, escreve Li, prevê a perspetiva seguinte a partir de um conjunto de imagens 2D, tal como um modelo de linguagem prevê o token seguinte. A sua divergência não está no método, mas na matéria-prima. O texto é um registo do mundo escrito por pessoas; Li defende que os problemas que vale a pena resolver, da ciência ao entretenimento e à robótica, existem no próprio mundo que o texto descreve.

O que torna esta frase tão significativa é saber quem pagou por ela. Um fabricante de chips não investe milhares de milhões em ações numa filosofia. O anúncio da AMD enquadra a aquisição em torno da capacidade de computação e observa que, à medida que a IA se expande para a robótica, a simulação e a IA física, «as exigências colocadas à infraestrutura de computação tornam-se mais diversas». A própria frase de Su é reveladora: «Construir as plataformas de computação para a próxima geração de IA exige uma compreensão profunda da evolução dos modelos.» Em termos simples: a AMD quer conhecer a próxima carga de trabalho antes de conceber os chips que a irão executar. Em comparação com a Nvidia, observa o The Register, a equipa de engenharia de software da AMD é minúscula; a World Labs dá-lhe uma equipa de investigação interna, poucas semanas depois de a empresa ter acordado comprar a Taalas, uma startup que incorpora diretamente no silício os pesos dos modelos.

Li descreve o mesmo mecanismo do outro lado. «Sem um esforço concentrado em hardware, a IA fica limitada em termos de eficiência. E de escala. E, para os nossos objetivos, continua presa ao mundo digital», escreve. É esse o conteúdo prático da citação. Um modelo capaz de raciocinar sobre o espaço físico só é útil na medida em que a máquina consiga executá-lo com rapidez suficiente para orientar um robô, e Li decidiu que o caminho mais rápido até essa máquina passa por integrar a empresa que a fabrica.

A frase ganha peso por causa do percurso que a precede. Li entrou na área em 2000, em busca da inteligência visual, tanto nas máquinas como no cérebro. O trabalho do seu laboratório com o ImageNet ajudou a abrir caminho à era moderna da IA; mais tarde, fundou a unidade de IA da Google Cloud, como cientista-chefe, e tornou-se diretora fundadora do instituto Human-Centered AI de Stanford. Um quarto de século depois, o argumento mantém-se. O que mudou foi o que está em jogo. Quando a aquisição ficar concluída, a professora que defendeu esta posição passará a responder perante Su.

Se tiver razão, a AMD terá adquirido uma visão antecipada das cargas de trabalho que irão definir a próxima geração de hardware de IA. Se estiver errada e a linguagem continuar a absorver tudo, terá comprado uma proteção dispendiosa — exatamente a leitura que o The Register fez do negócio: uma salvaguarda caso os LLM se revelem um beco sem saída.

A frase de Li começa por ser uma afirmação sobre o universo. Quando a aquisição ficar concluída, será uma ficha técnica.

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