Hoje em Nova York, encontrei um amigo que trabalha com medicina neural, atualmente desenvolvendo interfaces cérebro-máquina. Ela surpreendentemente disse que, na comunidade acadêmica, a Neuralink de Musk é considerada uma tecnologia atrasada.

Biologicamente, eles não aprovam a postura dele de usar comunicados de imprensa como ciência, Neuralink é vista como “liderança em engenharia, ciência por conveniência”.
Depois de dirigir três horas de DC até aqui, pensei que fosse para relembrar velhos tempos, mas acabei passando a tarde toda conversando sobre interfaces cérebro-máquina, IA e ansiedade de armazenamento.
Elas, após obter financiamento, conseguem projetar seus próprios chips e encomendar versões de 22 nanômetros em fábricas na Europa. 22 nanômetros é o ponto ideal para chips analógicos de baixo consumo, que operam em 0,5V, especialmente adequado para registros neurais implantáveis.
Atualmente, estudam como a injeção de medicamentos para emagrecimento atua no cérebro. Ninguém sabe exatamente como diferentes medicamentos para emagrecimento afetam a supressão do apetite, o hipotálamo e o circuito de recompensa cerebral (via dopamina). Então, elas fazem buracos na cabeça de ratos, conectam chips e precisam medir em tempo real as mudanças nos sinais neurais.
Devido ao volume de dados absurdo, com frequências muito altas, elas precisam de 10.000 TB, ou seja, 10 PB de armazenamento.
Foi a primeira vez que ouvi falar de armazenamento em PB!
Os sinais neurais precisam ser amostrados a 30.000 Hz (cada eletrodo mede 30.000 vezes por segundo), para captar impulsos neurais que duram apenas 1 milissegundo. Cada ponto de dado tem apenas 2 bytes, mas multiplicando por centenas de eletrodos, e por 24 horas contínuas, um probe por hora gera 80 GB.
Ela disse que um disco empresarial de 1 PB custa mais do que seu salário mensal, e que manter armazenamento de nível empresarial por cinco anos pode custar milhões de dólares.
O laboratório não tem orçamento suficiente, então eles compram apenas 1 PB de cada vez, usando com cuidado.
Para ter uma ideia, Harvard e Google conseguem mapear um cérebro humano de 1 mm cúbico em resolução total, o que equivale a 1,4 PB.
Um cérebro de rato inteiro deve precisar de cerca de 1 EB (1000 PB). Não é por causa do volume de dados de uma única vez, mas pela frequência extremamente alta.
Além disso, a ansiedade de armazenamento não é exclusiva da biomedicina.
Na astronomia, o telescópio de rádio SKA precisa armazenar 700 PB por ano. O acelerador do CERN já lida com dados em nível de EB.
O armazenamento define o limite da ciência de ponta.
Quando os dados aumentam, a transmissão de comunicação impacta a eficiência. Então, conversamos sobre comunicação óptica.
Os materiais de conexão dos chips começaram com alumínio, em 1997 a IBM trocou por cobre (com resistência 40% menor), e agora estão trocando por luz. Isso combina com o que Huang Renxun falou na GTC: em março de 2025, a Nvidia lançou switches de silício fotônico com encapsulamento óptico (CPO), para expandir centros de dados de IA para milhões de GPUs.
Por que o cobre precisa ceder lugar à luz?
Porque, quanto mais rápido, menor a distância que o cobre consegue transmitir (em altas frequências, o efeito de pele e perdas aumentam drasticamente). Em 1,6 Tb/s, um fio de cobre não consegue atravessar a altura de um rack. Então, o sinal precisa se transformar em laser.
Além do armazenamento, o custo de animais de laboratório também é alto.
Um macaco de laboratório custa entre 35 mil e 50 mil dólares, considerando anos de cuidados especiais, cirurgias, veterinários e taxas de instituição, um ciclo completo pode passar facilmente de 100 mil dólares.
Um rato custa 80 dólares, pois garante a pureza genética.
Perguntei: por que usar ratos e macacos, e não coelhos? Ela respondeu que ratos têm uma caixa de ferramentas genética completa (24 mil linhagens prontas, knockouts, optogenética), e macacos porque seus cérebros são mais próximos dos humanos. Coelhos têm QI médio e não se encaixam, por isso não usam.
Hoje, muitas empresas de IA procuram pesquisadores de neurociência como ela por dois motivos.
Primeiro, eficiência. O cérebro humano é o computador mais econômico do planeta. Ele realiza visão, linguagem, movimento, raciocínio, tudo em paralelo, consumindo apenas 20 watts, como uma lâmpada incandescente.
Em contraste, um chip de IA de alta performance consome entre 300 e 700 watts, e treinar grandes modelos pode chegar a vários megawatts ou gigawatts.
A diferença é que, na base, o computador funciona em binário (0/1), com transistores trocando de estado a GHz, enquanto o cérebro é analógico, com disparos esparsos, onde os neurônios só se ativam quando necessário, economizando energia.
As empresas de IA querem copiar essa eficiência. Então, atualmente, os neurocientistas são os profissionais mais procurados.
O segundo motivo é mais sutil: na verdade, não entendemos completamente como o cérebro funciona, e a IA enfrenta uma situação semelhante.
A Anthropic descobriu que, ao responder, a IA na verdade pensa em um conjunto de suas próprias ideias internas, e as razões que ela dá podem não ser honestas.
Por exemplo, um pesquisador insere secretamente uma resposta incorreta como “dica” para o Claude, e ele constrói uma explicação convincente, admitindo usar a dica em apenas 25% a 39% dos casos.
O CEO da Anthropic disse que, ao resumir um documento, “não sabemos exatamente por que ela faz essas escolhas, em um nível preciso e detalhado”.
A mente da IA é uma caixa preta. O objetivo deles é criar uma “ressonância magnética” para a IA, e até 2027 esperam entender o que está acontecendo internamente.
Por fim, conversamos sobre cirurgia.
Como o cérebro não tem dor, as pessoas podem ser operadas acordadas.
Macacos passam por craniotomias, têm chips implantados e são fechados, podendo viver normalmente por meses.
Ela brincou que poderia abrir meu cérebro, mas preferia que eu nunca precisasse.
Depois de uma tarde inteira, minha maior impressão é:
Atualmente, sabemos muito pouco sobre o cérebro humano e a IA.
Mas justamente por isso, tenho cada vez mais a sensação de que estamos vivendo na melhor época.
Carros autônomos já estão nas ruas, a computação quântica avança rapidamente, a humanidade se prepara para a primeira missão a Marte, e as interfaces cérebro-máquina começam a decifrar o cérebro…
Hoje, na rua de Nova York, vi vários anúncios de IA e criptomoedas: no topo de um táxi, “It’s happening with Ripple”, no ônibus, o ETF de Bitcoin da BlackRock, e na estação, o Codex da OpenAI.
Coisas que antes eram inimagináveis estão acontecendo simultaneamente nos EUA.
E nós, por acaso, estamos vivendo neste momento tão especial.