O Instituto para a Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano da Universidade de Stanford publicou o seu abrangente AI Index 2025, oferecendo uma análise baseada em dados do panorama global da IA, abrangendo investigação, desempenho técnico, economia e impacto ambiental.
O relatório, com mais de 400 páginas, revela uma dicotomia marcante na economia da IA. Embora o treino de modelos de IA de ponta se tenha tornado cada vez mais dispendioso — com o Gemini 1.0 Ultra, da Google, a custar cerca de 192 milhões de dólares para treinar —, o custo de utilização destes modelos caiu drasticamente. O preço de consultar um modelo de IA com desempenho ao nível do GPT-3.5 desceu de 20 dólares por milhão de tokens em novembro de 2022 para apenas 0,07 dólares por milhão de tokens em outubro de 2024, representando uma redução de 280 vezes em 18 meses.
Esta descida dramática nos custos de inferência deve-se a melhorias significativas na eficiência do hardware. O relatório indica que os custos de hardware empresarial para IA caíram 30% ao ano, enquanto a eficiência energética melhorou 40% anualmente. Estas tendências estão a reduzir rapidamente as barreiras à adoção de IA avançada, com 78% das organizações a reportarem já o uso de IA, face a 55% em 2023.
No entanto, a pegada ambiental do treino de grandes modelos de IA continua a crescer a um ritmo preocupante. As emissões de carbono associadas ao treino de modelos de IA de ponta têm aumentado de forma constante, com o Llama 3.1, da Meta, a gerar cerca de 8.930 toneladas de CO2 — equivalente às emissões anuais de quase 500 americanos médios. Isto explica porque as empresas de IA têm procurado cada vez mais a energia nuclear como fonte fiável de eletricidade livre de carbono para os seus centros de dados.
O relatório destaca ainda dinâmicas em mudança no panorama global da IA. Embora os Estados Unidos mantenham a liderança na produção de modelos de IA de destaque (40 em 2024, face a 15 da China), os modelos chineses estão a fechar rapidamente o fosso de desempenho. A diferença entre os melhores modelos norte-americanos e chineses diminuiu 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 assume-se como um recurso fundamental para compreender tanto as oportunidades como os desafios colocados por esta tecnologia em rápida evolução. As conclusões sugerem que, embora a IA esteja a tornar-se mais acessível e económica para implementação, a indústria terá de enfrentar os crescentes custos ambientais associados ao desenvolvimento de modelos cada vez mais poderosos.