A informação que Jensen Huang compartilhou na conferência de Davos é bastante interessante. Ele aponta pontos bastante sugestivos sobre as três maiores inovações em modelos de IA no último ano.

Primeiro, a emergência da IA Agentic. Até agora, os modelos de IA estavam restritos a uma fase teórica, mas a abordagem de agentes tornou-se uma implementação prática na pesquisa. Como Huang destacou, isso não é apenas uma evolução tecnológica, mas um grande ponto de virada na aplicação prática da IA.

Segundo, a expansão dos modelos de código aberto. Com o surgimento de modelos de inferência de código aberto como o DeepSeek, todo o ecossistema está se tornando mais dinâmico. De uma situação em que modelos fechados predominavam, há uma mudança para um ambiente de competição aberta. Huang também parece valorizar bastante essa tendência.

Terceiro, o avanço da IA física. Uma evolução que não se limita à linguagem, mas que também compreende fenômenos complexos do mundo real, como proteínas, química e física. Essa tecnologia tem potencial de aplicação na resolução de problemas biológicos, além de abrir grandes possibilidades na medicina e na ciência dos materiais.

Ao ouvir a análise de Huang, fica claro que a evolução da IA não se resume apenas ao aumento da capacidade de cálculo, mas a uma mudança para uma compreensão mais multidimensional. Essas três direções parecem ser indicadores importantes para identificar as próximas tendências.