O Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Humano da Universidade de Stanford divulgou seu abrangente AI Index 2025, oferecendo uma análise baseada em dados sobre o panorama global da IA em pesquisa, desempenho técnico, economia e impacto ambiental.
O relatório, com mais de 400 páginas, revela uma dicotomia marcante na economia da IA. Enquanto o treinamento de modelos de IA de ponta se tornou cada vez mais caro — com o Gemini 1.0 Ultra, do Google, custando cerca de US$ 192 milhões para treinar —, o custo de utilização desses modelos despencou. A despesa para consultar um modelo de IA com desempenho semelhante ao GPT-3.5 caiu de US$ 20 por milhão de tokens em novembro de 2022 para apenas US$ 0,07 por milhão de tokens em outubro de 2024, representando uma redução de 280 vezes em 18 meses.
Essa queda dramática nos custos de inferência pode ser atribuída a melhorias significativas na eficiência do hardware. O relatório indica que os custos de hardware para IA corporativa caíram 30% ao ano, enquanto a eficiência energética melhorou 40% anualmente. Essas tendências estão reduzindo rapidamente as barreiras para a adoção de IA avançada, com 78% das organizações relatando o uso de IA, contra 55% em 2023.
No entanto, a pegada ambiental do treinamento de grandes modelos de IA continua crescendo em ritmo alarmante. As emissões de carbono provenientes do treinamento de modelos de ponta aumentaram de forma constante, com o Llama 3.1, da Meta, gerando cerca de 8.930 toneladas de CO2 — equivalente às emissões anuais de quase 500 americanos médios. Isso explica por que empresas de IA têm buscado cada vez mais a energia nuclear como fonte confiável de eletricidade livre de carbono para seus data centers.
O relatório também destaca mudanças nas dinâmicas globais da IA. Enquanto os Estados Unidos mantêm a liderança na produção de modelos de IA notáveis (40 em 2024, contra 15 da China), os modelos chineses estão rapidamente fechando a diferença de desempenho. A diferença entre os principais modelos dos EUA e da China caiu de 9,26% em janeiro de 2024 para apenas 1,70% em fevereiro de 2025.
À medida que a IA continua a transformar indústrias, o AI Index de Stanford serve como recurso fundamental para compreender tanto as oportunidades quanto os desafios apresentados por essa tecnologia em rápida evolução. As conclusões sugerem que, embora a IA esteja se tornando mais acessível e barata para implantação, o setor precisa enfrentar os crescentes custos ambientais associados ao desenvolvimento de modelos cada vez mais poderosos.