Fundador da a16z: Na era dos Agentes, o que realmente importa mudou

Título original: Marc Andreessen reflete sobre «A morte do navegador», o Pi + OpenClaw e por que razão «desta vez é diferente»

Tradução original: FuturePulse

Fonte do sinal: Esta é a mais recente entrevista de Marc Andreessen, fundador da a16z, no podcast Latent Space. É um renomado empresário americano da Internet e uma das figuras-chave no desenvolvimento inicial da Internet; após fundar a a16z, tornou-se uma figura de referência entre os principais investidores do Vale do Silício. Toda a conversa gira em torno da história e das últimas tendências no desenvolvimento da IA, o que torna a sua leitura muito interessante.

I. Esta nova vaga de IA não é um fenómeno repentino, mas sim o primeiro passo concreto após 80 anos de uma maratona tecnológica

• Esta nova fase da IA não é um fenómeno repentino, mas sim o resultado de uma maratona tecnológica de 80 anos.

• Marc Andreessen refere-se diretamente ao presente como «um sucesso repentino que levou 80 anos a concretizar-se», o que significa que a súbita explosão de popularidade é, na verdade, a libertação concentrada de décadas de reservas tecnológicas.

• Ele remonta esta evolução tecnológica às primeiras investigações sobre redes neurais e salienta que o setor já aceitou a conclusão de que «as redes neurais são a arquitetura correta».

• Na sua narrativa, os pontos-chave não são momentos isolados, mas sim uma série de acumulações: AlexNet, Transformer, ChatGPT, modelos de raciocínio e, posteriormente, agentes e autoaperfeiçoamento.

• Ele salienta, em particular, que, desta vez, não foi apenas a geração de texto que se tornou mais eficaz, mas surgiram simultaneamente quatro tipos de funcionalidades: LLMs, raciocínio, programação e agentes/autoaperfeiçoamento recursivo.

• Ele acredita que «desta vez é diferente», não porque a narrativa seja mais convincente, mas porque estas capacidades começaram a ser aplicadas em tarefas reais.

II. A arquitetura de agentes representada pelo Pi e pelo OpenClaw constitui uma mudança arquitetónica de software mais profunda do que os chatbots

• Ele descreve os agentes de forma muito específica: essencialmente «LLM + shell + sistema de ficheiros + Markdown + cron/loop». Nesta estrutura, o LLM constitui o núcleo do raciocínio e da geração, o shell fornece o ambiente de execução, o sistema de ficheiros guarda o estado, o Markdown torna o estado legível e o cron/loop assegura o despertar periódico e o avanço das tarefas.

• Ele acredita que a importância desta combinação reside no facto de, para além de o modelo em si ser novo, todos os outros componentes fazerem parte do mundo do software e serem já maduros, compreensíveis e reutilizáveis.

• O estado do agente é guardado em ficheiros, permitindo a migração entre modelos e entre ambientes de execução; o modelo subjacente pode ser substituído, mas a memória e o estado são mantidos.

• Ele salienta repetidamente a introspecção: os agentes conhecem os seus próprios ficheiros, conseguem ler os seus próprios estados e podem até reescrever os seus próprios ficheiros e funções, avançando no sentido de «expandir-se a si próprio».

• Na sua opinião, o verdadeiro avanço não reside apenas no facto de «o modelo responder», mas sim na possibilidade de os agentes utilizarem as cadeias de ferramentas Unix existentes para explorar todo o potencial do computador.

III. A era dos navegadores, das interfaces gráficas tradicionais e do «software controlado por cliques» será gradualmente substituída por métodos de interação centrados nos agentes

• Marc Andreessen afirmou claramente que, no futuro, «talvez já não seja necessária uma interface de utilizador».

• Ele salienta ainda que os principais utilizadores de software no futuro poderão não ser os seres humanos, mas sim «outros bots».

• Isto significa que muitas interfaces concebidas para que os utilizadores cliquem, naveguem e preencham formulários passarão a ser executadas na camada de execução acionada pelos agentes.

• Neste mundo, os seres humanos são mais como aqueles que definem objetivos: dizem ao sistema o que querem e, em seguida, os agentes chamam serviços, executam software e concluem processos.

• Ele associa esta mudança a um futuro mais amplo do software: o software de alta qualidade tornar-se-á cada vez mais «abundante», deixando de ser um produto escasso criado à mão por alguns engenheiros.

• Ele também prevê que a importância das linguagens de programação irá diminuir; os modelos irão escrever programas em várias linguagens e traduzi-los entre si e, no futuro, os humanos poderão dar mais importância a explicar por que razão a IA organiza o código de uma determinada forma, em vez de se limitarem a uma linguagem específica.

• Ele chega mesmo a referir uma abordagem mais radical: em termos conceptuais, a IA poderá não só gerar código, mas também produzir diretamente código binário de nível inferior ou pesos de modelos.

IV. Este ciclo de investimento em IA é semelhante à bolha da Internet de 2000, mas a estrutura subjacente de oferta e procura é diferente

• Ele recorda que, em 2000, a crise não se deveu, em grande parte, ao facto de «a Internet não funcionar», mas sim à construção excessiva de infraestruturas de telecomunicações e de largura de banda, com a instalação antecipada de fibra ótica e centros de dados, seguida de um longo período de adaptação.

• Ele acredita que, atualmente, existem de facto preocupações quanto a um «excesso de construção», mas os investidores atuais são principalmente grandes empresas como a Microsoft, a Amazon e a Google, com amplos recursos financeiros, e não operadores frágeis e altamente alavancados.

• Ele salienta especificamente que, atualmente, desde que um investimento resulte numa GPU operacional, pode normalmente ser rapidamente convertido em receitas, o que difere da enorme capacidade ociosa que existia em 2000.

• Ele também salienta que o que estamos a utilizar atualmente é, na verdade, uma versão «limitada» da tecnologia: devido à oferta insuficiente de GPUs, memória, centros de dados, etc., o potencial dos modelos ainda não foi totalmente explorado.

• Na sua opinião, as verdadeiras limitações nos próximos anos não serão apenas as GPUs, mas também os estrangulamentos interligados das CPUs, da memória, das redes e de todo o ecossistema de chips.

• Ele compara as leis de escala da IA com a antiga Lei de Moore, acreditando que estas não só descrevem padrões, como também estimulam continuamente o investimento, a engenharia e a colaboração industrial.

• Ele refere um fenómeno muito invulgar, mas importante: à medida que a velocidade da otimização do software aumenta, certos chips de gerações anteriores podem até tornar-se economicamente mais valiosos do que quando foram comprados.

V. O código aberto, a inferência na periferia e a execução local não são aspetos marginais, mas sim parte integrante do panorama competitivo da IA

• Marc Andreessen acredita firmemente que o código aberto é muito importante, não apenas porque é gratuito, mas porque «ensina ao mundo inteiro como se faz».

• Ele descreve lançamentos de código aberto como o DeepSeek como um «presente para o mundo», porque o código e os artigos científicos irão difundir rapidamente o conhecimento e elevar o nível de referência de todo o setor.

• Na sua análise, o código aberto não é apenas uma escolha técnica, mas pode também constituir uma estratégia geopolítica e de mercado: diferentes países e empresas adotarão estratégias de abertura distintas, com base nas suas próprias limitações comerciais e objetivos de influência.

• Ele também salienta a importância da inferência na periferia: nos próximos anos, os custos da inferência centralizada poderão não ser suficientemente baixos, e muitas aplicações destinadas ao consumidor não conseguem suportar os elevados custos a longo prazo da inferência na nuvem.

• Ele refere um padrão recorrente: modelos que hoje parecem «impossíveis de executar num PC» muitas vezes conseguem, de facto, ser executados em computadores locais apenas alguns meses depois.

• Para além do custo, os fatores que favorecem a execução local incluem a confiança, a privacidade, a latência e os cenários de utilização: dispositivos vestíveis, fechaduras, dispositivos portáteis, etc., são mais adequados para a inferência no local, com baixa latência.

• A sua opinião é muito direta: no futuro, quase todos os dispositivos com um chip poderão incorporar um modelo de IA.

VI. Os verdadeiros desafios da IA residem não só nas capacidades dos modelos, mas também na segurança, na identidade, nos fluxos financeiros e na resistência organizacional e institucional

• No que diz respeito à segurança, a sua análise é muito perspicaz: quase todas as potenciais falhas de segurança serão mais fáceis de detectar, e poderá ocorrer um «desastre de segurança informática» a curto prazo.

• Mas ele também acredita que os agentes de programação irão ampliar a capacidade de corrigir vulnerabilidades; no futuro, a forma de «proteger o software» poderá consistir em deixar que os bots o analisem e o corrijam.

• No que diz respeito à questão da identidade, ele acredita que a «prova de bot» não é viável, uma vez que os bots se tornarão cada vez mais poderosos; a direção verdadeiramente viável é a «prova de humano», que consiste numa combinação de dados biométricos, verificação criptográfica e divulgação seletiva.

• Ele também aborda uma questão frequentemente ignorada: para que os agentes possam operar no mundo real, acabarão por precisar de dinheiro, meios de pagamento e até mesmo de algum tipo de conta bancária, cartões ou infraestruturas semelhantes às das stablecoins. A nível organizacional, ele inspira-se no modelo do capitalismo gerencial, acreditando que a IA pode fortalecer as empresas lideradas pelos seus fundadores, uma vez que os bots se destacam na elaboração de relatórios, na coordenação, na documentação e numa grande parte do «trabalho gerencial».

• No entanto, ele não acredita que a sociedade venha a aceitar a IA de forma rápida e sem dificuldades: cita exemplos como licenças profissionais, sindicatos, greves de trabalhadores portuários, departamentos governamentais, o ensino básico e secundário e os cuidados de saúde para ilustrar que existem muitos obstáculos institucionais no mundo real.

• Na sua opinião, tanto os utópicos como os pessimistas em relação à IA tendem a ignorar um aspeto: só porque a tecnologia é possível, isso não significa que 8 mil milhões de pessoas vão mudar imediatamente.