Segundo o AI Index 2025, o cenário atual é de forte competição, com o Google e a OpenAI ainda liderando, mas seguidos de perto por empresas como Meta, Anthropic e xAI Três anos após o boom do ChatGPT, a inteligência artificial deixou de ser um campo dominado por duas gigantes americanas. O novo relatório do Instituto de IA Centrada no Humano da Universidade de Stanford (HAI), publicado nesta quarta-feira, mostra que a corrida pelo desenvolvimento de sistemas cada vez mais poderosos e próximos da inteligência geral artificial (AGI) se tornou global, mais acirrada e descentralizada. Segundo o AI Index 2025, o cenário atual é de forte competição, com o Google e a OpenAI ainda liderando, mas seguidos de perto por empresas como Meta, Anthropic e xAI, de Elon Musk. O destaque, no entanto, vem da China: o modelo DeepSeek-R1, lançado em janeiro, alcançou desempenho similar aos melhores modelos americanos, usando uma fração dos recursos computacionais. A chegada do R1 sacudiu o mercado e preocupou o setor tecnológico dos EUA. China avança e países emergentes entram no jogo O relatório aponta que a China já supera os EUA em volume de publicações acadêmicas e registros de patentes relacionados à IA. Ainda que a qualidade dessas publicações não tenha sido avaliada, os dados indicam uma tendência de aceleração tecnológica. A China já produziu 15 modelos de fronteira, contra 40 dos EUA e apenas três da Europa. Modelos relevantes também começaram a surgir no Oriente Médio, América Latina e Sudeste Asiático, evidenciando a democratização do acesso à IA avançada. Entre os destaques estão os modelos de 'peso aberto', como os da Meta (Llama), DeepSeek e a francesa Mistral, que permitem download e customização livre. O avanço desses modelos reduziu a diferença de desempenho em relação aos modelos fechados de 8% para apenas 1,7% em 2024. A OpenAI, que até então mantinha seus modelos em regime fechado, anunciou que lançará um modelo open source ainda este ano. Eficiência cresce, mas desafios permanecem Outro ponto do relatório é o avanço da eficiência computacional: os hardwares utilizados em IA se tornaram 40% mais eficazes em apenas um ano. Isso reduziu os custos de operação e viabilizou o uso de modelos robustos em dispositivos pessoais. Ainda assim, os modelos mais poderosos seguem exigindo trilhões de tokens e dezenas de bilhões de petaflops para serem treinados. A previsão é de que o volume de dados reais para treinamento se esgote entre 2026 e 2032, o que pode acelerar a adoção de dados sintéticos — gerados por IA. Além do impacto técnico, o relatório aponta transformações no mercado de trabalho. A demanda por profissionais com habilidades em aprendizado de máquina explodiu e mais trabalhadores esperam mudanças em suas funções. O investimento privado em IA alcançou o recorde de US$ 150,8 bilhões em 2024, e os governos também entraram na disputa, com legislações e incentivos dobrando desde 2022. Apesar dos avanços, os riscos aumentaram: incidentes com uso indevido de IA cresceram, bem como os esforços para tornar os modelos mais seguros. Já há algoritmos superando habilidades humanas em tarefas como compreensão de linguagem, raciocínio matemático e classificação de imagens, o que acende o debate sobre os limites e implicações da futura AGI. A corrida pela inteligência artificial, antes limitada ao Vale do Silício, agora é travada em múltiplos frontes — e os próximos anos prometem redefinir não apenas o setor tecnológico, mas a própria dinâmica do poder global.