Acabei de assistir à palestra do chefe da Nvidia no Fórum de Davos - o rapaz falou sobre três avanços-chave em IA no último ano, e realmente há motivos para discutir.

Primeiro, como as modelos de IA evoluíram. Antes, elas geravam muitas alucinações, mas no ano passado houve uma mudança significativa. As modelos começaram a atuar em tarefas de pesquisa reais, demonstrando capacidade de raciocínio, planejamento e respostas sem preparação prévia. Basicamente, isso levou ao nascimento da IA Agente - modelos que podem agir de forma autônoma.

Em segundo lugar, houve um crescimento explosivo de modelos abertos. O DeepSeek tornou-se o primeiro modelo de inferência sério com código aberto, e isso foi um ponto de virada para a indústria. Agora, toda a ecossistema prospera - empresas, centros de pesquisa, universidades estão cada vez mais usando esses modelos para suas tarefas.

Mas o mais interessante - o terceiro ponto sobre IA física. Isso não é mais apenas processamento de texto. Os modelos começaram a entender o mundo físico: estruturas biológicas, processos químicos. Quando falamos de física - trata-se da capacidade da IA de compreender a dinâmica de líquidos, física de partículas, até física quântica. A dinâmica de sistemas, o comportamento da matéria - os modelos já captam isso. É um nível completamente diferente do de um ano atrás.