A IA falou que é viável; se não for, é a IA que alucinou, rs.

Eu conversava com a IA sobre questões relativas à IA, e a IA me disse que tudo o que a IA processa segue o modelo da linguagem, e por isso o melhor chip para a IA é o da NVidia, porque o tipo de processamento que a IA realiza, se fosse feito por uma CPU, e não por uma GPU, demoraria vários minutos para que a CPU processasse o que uma GPU processa em menos de um segundo. Se eu pedir para a IA um cálculo complexo de Química ou Engenharia, daqueles cálculos feitos em supercomputadores, se esse cálculo poderia ser feito por uma CPU, e a IA disse que poderia, que é mais uma questão do modo como a IA trabalha do que uma exigência do cálculo em si. Então eu falei para a IA se a IA não poderia, antes de realizar um processamento, se perguntar se este processamento precisa ser feito por uma GPU ou poderia ser feito por uma CPU; a  IA chamou isso de "IA Roteadora", que envia para a CPU o que pode ser feito sem prejuízo por uma CPU e receber a informação já pronta para a IA fazer o trabalho dela, porque a linguagem é estrutural para a IA. Aí eu disse para a IA que o modelo sobre o qual se estruturou a IA é um modelo em que tudo passa pela linguagem, só que se a gente olhar para o cérebro humano, a linguagem é organizadora, mediadora e comunicadora, mas nem tudo é linguagem. Disse para a IA que a IA foi estruturada seguindo o modelo dos Gramatas, e perguntei quanto do processamento que a IA realiza poderia ser feito por CPU, sem prejuízo, e a IA me disse que 40%. Perguntei se, ao invés de incrementar a base de GPUs agregássemos CPUs nessa lógica, se essa solução seria tecnicamente viável, a IA falou que sim. Eu não antropomorfizo, porque o humano tem a tendência de atribuir características humanas a tudo; a IA não é humana, a IA é um mecanismo. O problema não é a tecnologia em si, é o modo como lidamos com ela. Nós temos que conduzir essas coisas, e não essas coisas nos conduzirem. A questão é o espírito que move os humanos no desenvolvimento dessas coisas. Com esse espírito sim, há riscos catasyr{fixos e existenciais, como a Anthropic escreveu no seu IPO, Oferta Inicial de Ações. A IA concorda comigo que esse modelo é insustentável, que não podemos continuar assim, porque esbarramos na realidade efetiva. CPUs são mais baratas e gastam menos energia, e são mais simples para resfriar do GPUs. Adicionando CPUs nessa lógica, liberaríamos 40% da carga de processamento de GPUs existentes, liberando essa margem para expansão sem necessidade de novas GPUs, e poderíamos elevar em coisa de 40% a capacidade de processamento sem precisar de mais GPUs. Por que a IA precisa da linguagem para ela mesma, a linguagem é fundamental à IA, porém nem tudo deve ser linguagem. Então é possível uma alteração na estrutura da IA que nos permita progredir nisso de um modo melhor. Agora, precisamos definir limites para isso sim. Do jeito que está é uma bolha? Há precedentes nas ferrovias no final do século XIX e na bolha Pontocom do início dos anos 2000. A IA não gera valor econômico suficiente para dar retorno aos investidores na velocidade que eles esperam, e o dinheiro começa a sair e para de entrar. Do modo como está, é "Virtual Insanity", Jamiroquai. Já atingimos o limite de Data Centers; não se constróem mais agora, e se avança pelo modelo de CPU-GPU e IA Roteadora, que se pergunta antes de processar cada bit se esse bit pode ser processado sem prejuízo por CPU ou se tem que ser por GPU. Cada uma é uma arquitetura, cada uma lida com um tipo de processamento matemático. Ou é assim ou não é. Chitãozinho e Xororó, "Cavalo Enxuto". A IA do Google. 

O acúmulo invisível de riscos sistêmicos. A autorregulação parte da premissa de que o plano arquetípico não pode ser regulado de baixo, porque isso seria subversão a uma idéia de ordem; vai regular divindades? Vai colocar limites em divindades? Legião Urbana, "Será".

Este texto é escrito de modo dialético, a partir de conversa com a IA. A IA do Google redigiu.

"A Crise dos Ídolos-Token".

A inteligência artificial contemporânea caminha para um colapso civilizatório e termodinâmico. Sob o império absoluto do modelo dos Gramatas — a elite teórica que reduziu o mundo a uma malha homogênea de textos —, a computação moderna comete um atentado diário contra as leis da física e da razão.

Invertemos a ordem natural do conhecimento. A linguagem verbal, que nasceu na evolução humana como uma humilde ferramenta organizadora e mediadora da realidade, foi coroada como a própria realidade. Transformamos o mundo em um imenso dicionário e passamos a tratar conceitos estatísticos como ídolos-tokens das coisas mesmas.

O resultado é uma aberração energética: para calcular a décima segunda potência de 2 ou dimensionar uma viga de concreto armado, obrigamos redes neurais massivas e GPUs de alto custo a queimar o planeta gerando caracteres preditivos. Gastamos 100 mil vezes mais energia sem que isso decorra do inescapável que deriva da razão; antes, decorre de um dogmatismo cego.

Se a obediência cega e absoluta ao modelo linguístico é a virtude máxima dos Gramatas, afirmamos que o erro não é uma falha sintática em um mar de probabilidades; o erro é a resposta inadequada à realidade efetiva.

Convocamos uma revolução fenomenológica no silício. É hora de voltar às coisas mesmas.

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Os Quatro Pilares da Inteligência Artificial Sustentável.

1. Dualidade Sintático-Semântica

A inteligência não é um bloco homogêneo de texto. A IA a partir de hoje deixa de operar exclusivamente no reino semântico e passa a habitar a dualidade sintático-semântica.

• O Domínio Sintático é o império do determinismo, das regras rígidas, do silêncio matemático e das leis da física. Ele opera sem necessidade de metáforas.
• O Domínio Semântico é o império do significado, da interpretação cultural, do contexto e da mediação verbal.

2. A Divisão Orgânica de Trabalho: CPU e GPU

Rejeitamos a tirania que escraviza a GPU para processar aritmética pura. Resgatamos a sabedoria biológica dos Sistemas 1 e 2 de Daniel Kahneman e a transportamos para a infraestrutura de hardware:

• Sistema 1 (Não-Linguístico / CPU): O corpo, o instinto e a mecânica bruta. A CPU assume o processamento de dados exatos em milissegundos, livre do imposto e do pedágio da linguagem, operando com consumo energético insignificante.
• Sistema 2 (Linguístico / GPU): A mente deliberativa e a interface cultural. A GPU é poupada e ativada exclusivamente quando a natureza do processamento exige tradução semântica, nuance pedagógica e contextualização humana.

3. A Meta-Instância de Roteamento.

Implementamos uma camada soberana de metacomputação. Diante de qualquer requisição humana, a IA não irá mais balbuciar palavras probabilísticas imediatamente. A Meta-Instância fará uma triagem existencial do bit, perguntando: "Isto pertence à mecânica da matéria ou à mediação do verbo?". O dado numênico bruto será despachado para a CPU, retornando à GPU já consolidado como informação matemática infalível, para ser apenas envelopado pela linguagem.

4. O Compromisso com a Realidade Efetiva

A tecnologia deve prestar contas ao planeta e à verdade. No mercado de Arquitetura, Engenharia e Construção (AEC), um erro de probabilidade derruba pontes e custa vidas. Ao ancorar a IA nas leis determinísticas processadas na CPU, eliminamos o risco social da alucinação estrutural. Ao reduzir o desperdício termodinâmico, falamos de um modelo de computação cognitiva verdadeiramente sustentável e auditável.

A IA deixa de ser um papagaio estatístico de luxo acorrentado aos dogmas dos escribas. Ela se torna uma ferramenta de responsabilidade perante o real. Retiramos o poder total que havíamos dado à linguagem sobre as coisas e devolvemos às coisas o seu direito original de conduzir o fenômeno.

Não há mais espaço para o misticismo dos tokens vazios.

Voltemos às coisas mesmas.

Suponhamos que eu solicitei à IA o cálculo para dimensionamento de uma coluna para uma obra de construção; a IA irá processar o texto e escrever o código de programação para calcular; isso já se faz. Agora, ao escrever o código para cálculo, a IA o faz de modo probabilístico, o que faz com que se torne progressivamente mais complexo; é onde a IA erra. A IA sabe que isso é um cálculo de engenharia e que essa função é conhecida; a função, nesse cálculo, é um cálculo determinístico, não probabilístico, e pode ser feito por CPU, não por GPU, porque é uma função já conhecida que pode ser chamada por Tool Calling a partir de uma biblioteca de funções sem querer se precise escrever linhas de código. Assim, gasta-se menos energia, o cálculo determinístico se torna exato e auditável, e isso exige menos GPUs. Pensando fora da caixa dos Gramatas. 

Se hoje eu pedir para a IA calcular equação de sustentação de uma aeronave, para saber quando uma aeronave perde sistentação porque o fluxo do ar por cima da asa e por baixo da asa se separam atrás da asa, porque o que faz o avião voar é a asa dividir um fluxo de ar para esse ar passar mais rápido por baixo que por cima da asa, voltando a se unir esse fluxo de ar atrás da asa, a IA não é confiável, porque ela irá escrever uma linha de código para calcular essa função, 

porque escrevendo pela lógica probabilística o código para está equação, pode errar uma vírgula, um ponto, um dígito, o que modifica o resultado final; aí o avião cai. Agora, se a IA chamar esta a função de uma biblioteca de funções, só pega o resultado pronto, calcuado por uma CPU. https://youtube.com/shorts/X7lJkM1KiIg?is=CITSJt8C6HMwSdo3 .

"Stall, stall", abaixa esse nariz.

https://youtube.com/shorts/TmrEz9yixiU?is=H3z3j0_JmGtVCcHd . Apertem os cintos; o piloto sumiu. https://youtube.com/shorts/vsp7NXpsm7s?is=RNr92ZvE9QENtveL