Jensen Huang volta a falar dos riscos da IA: muitas previsões são inventadas e a China será uma força importante no open source global

Autora: Helen Li

Editor: Xu Qingyang

A 14 de setembro, hora local dos EUA, no evento presencial All-In Summit 2026, organizado pelo conhecido podcast de tecnologia All-In Podcast, o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, debateu com os quatro apresentadores temas como segurança da IA, o discurso do apocalipse da IA, autoaperfeiçoamento recursivo, modelos open source e AGI.

Os quatro apresentadores são também cofundadores do All-In Podcast: o investidor-anjo Jason Calacanis, o antigo executivo do Facebook Chamath Palihapitiya, o membro central da "Máfia do PayPal" David Sacks e o CEO da empresa de biotecnologia agrícola Ohalo Genetics e da empresa de investimento The Production Board, David Friedberg.

A entrevista explorou uma questão central: que fronteiras de segurança são necessárias para o desenvolvimento da IA. Sobre a recente discussão do CEO da Anthropic, Dario Amodei, acerca da segurança da IA e os apelos dos laboratórios líderes para "abrandar o ritmo", Jensen Huang considera que segurança e inovação não são contraditórias. Afirmou que os incidentes de segurança já ocorridos devem ser analisados como problemas de engenharia e controlados através de tecnologia, processos e testes.

Quanto às frequentes "previsões apocalípticas" sobre a IA dos últimos anos, Jensen Huang enumerou juízos que já se revelaram imprecisos, como "os radiologistas serão substituídos pela IA", "90% do código será gerado por IA a curto prazo" e "50% dos empregos de nível inicial desaparecerão em breve". Considera que este tipo de previsões carece de base científica suficiente e não deve ser usado para criar pânico social.

Ao falar de autoaperfeiçoamento recursivo (RSI), Jensen Huang afirmou que o RSI não é uma tecnologia misteriosa que surgiu de repente, mas sim uma combinação de tecnologias já existentes, como contexto, aprendizagem por reforço, dados sintéticos e LoRA.

Quanto ao debate entre modelos open source e closed source, afirmou claramente que ambos são indispensáveis e considerou que a China, com o seu grande número de engenheiros e talentos nas áreas de ciência e matemática, poderá tornar-se no futuro um contribuidor importante do ecossistema open source global.

A conversa virou depois para "AGI e superinteligência". Quando questionado se o critério para AGI é atingir o nível de inteligência humana e se essa fase já chegou, Jensen Huang respondeu de forma breve: "Já chegámos lá."

Segue-se a transcrição editada da mais recente entrevista de Jensen Huang, organizada sem alterar o sentido original:

01 A segurança da IA não pode opor-se à inovação

Pergunta: Recentemente, tem havido cada vez mais discussões sobre segurança da IA. Dario Amodei publicou um artigo sobre segurança da IA e o antigo investigador da Anthropic, Jacob Cockson, também saiu por questões relacionadas. O que pensa destes acontecimentos?

Jensen Huang: A segurança tem de ser levada a sério, mas segurança e liderança não estão em conflito. Podemos inovar rapidamente, executar com rapidez e permitir que os EUA mantenham a liderança garantindo ao mesmo tempo a segurança. Ver estas duas coisas como escolhas mutuamente exclusivas é, em si, um erro.

O Cockson teve coragem ao falar abertamente sobre estas questões. Como denunciante, tem o direito de o fazer, mas considero que os seus juízos científicos posteriores sobre o futuro carecem de base científica suficiente, porque essas previsões não se baseiam em investigação científica real.

Muitos laboratórios líderes estão a passar de instituições de investigação para instituições de engenharia, e investigação e engenharia são, na sua essência, diferentes. Se durante essa transição surgirem problemas de controlo ou gestão, isso é outra questão. Quanto ao que o Cockson viu realmente, não sei.

Pergunta: Nos últimos anos, surgiram na indústria da IA muitas previsões muito pessimistas, como "a IA pode destruir a humanidade, causar desemprego em massa". O que pensa destas afirmações?

Jensen Huang: Acho que não devemos colar facilmente rótulos como "probabilidade de extinção humana" ou "destruição da civilização" a estas coisas, porque muitas delas são, na verdade, inventadas. Quando se cola a alguém o rótulo de investigador ou cientista e depois se lança uma previsão sensacionalista, é fácil causar pânico público. Considero isso irresponsável.

Já vimos muitas previsões destas no passado. Houve quem previsse que, em cinco anos, os radiologistas seriam completamente substituídos pela IA e que deixariam de ser necessários. A realidade é que o mundo precisa de mais radiologistas; a IA é de facto usada na análise de imagens médicas, mas isso é completamente diferente do "desaparecimento dos radiologistas".

Também houve quem previsse que "nos próximos 6 a 12 meses, 90% do código será gerado por IA e 50% dos empregos de nível inicial desaparecerão em 6 a 9 meses". Na verdade, nenhuma destas previsões se concretizou. Antes também se dizia que "o GPT-2 e o Llama 3 são demasiado perigosos para serem lançados", ou previa-se que "no ano seguinte metade dos empregos de colarinho branco desapareceria", ou que o chamado "apocalipse do emprego" estava iminente.

Acho que estas previsões deviam ser registadas. Daqui a anos, ao olharmos para trás, saberemos quais estavam certas e quais apenas criaram pânico.

Pergunta: Então considera que as questões de segurança da IA devem ser tratadas sobretudo como problemas de engenharia?

Jensen Huang: Se ocorrer um incidente de segurança, devemos primeiro fazer uma análise de causa raiz do ponto de vista da engenharia: perceber o que aconteceu, onde está o problema, que medidas podem ser tomadas para evitar que volte a acontecer e depois transformar essas medidas em controlos de sistema, processo e tecnologia.

Acredito que estas empresas já estão a fazer estas coisas, incluindo melhores sandboxes, ambientes de execução mais rigorosos, monitorização melhorada e sistemas de monitorização contínua. Estou até disposto a apostar que estes problemas podem ser controlados e prevenidos.

Se uma empresa de engenharia não souber realmente o que aconteceu nem como controlar, podem enviar-se engenheiros para os ajudar. Mas não acho que se chegue a esse ponto. Há pessoas muito talentosas nestes laboratórios e acredito que já analisaram os problemas e tomaram as medidas adequadas.

Pergunta: Se as questões de segurança da IA precisarem de regulação, por onde deve começar?

Jensen Huang: A regulação deve visar problemas reais. Os problemas que realmente merecem atenção vêm sobretudo dos laboratórios de IA líderes, porque têm mais recursos computacionais e estão a lidar com as questões mais avançadas. Um estudante do secundário ou uma startup comum dificilmente terá capacidade computacional suficiente para criar estes problemas.

Estes laboratórios estão a passar da investigação para a engenharia e, ao mesmo tempo, a construir empresas, cultura, tecnologia e produtos. Não é um processo fácil. Por isso, deve prestar-se atenção à forma como constroem sistemas de engenharia mais completos, para garantir que o desenvolvimento e os testes da tecnologia são suficientemente seguros.

Pergunta: São necessárias entidades de avaliação independentes?

Jensen Huang: Acho que pode haver várias entidades de avaliação e auditoria. Não precisam de saber tudo, mas devem saber que perguntas fazer. É um pouco como a auditoria financeira. Se houver apenas uma entidade de avaliação, pode ser influenciada; se houver várias, podem controlar-se mutuamente.

02 O "autoaperfeiçoamento recursivo" não é assim tão misterioso

Pergunta: Fala-se cada vez mais de autoaperfeiçoamento recursivo, ou seja, a IA a gerar dados, a treinar-se a si própria e a acelerar continuamente. O que pensa?

Jensen Huang: Acho que "autoaperfeiçoamento recursivo" é um rótulo novo que se tornou popular recentemente, mas por trás dele está uma combinação de muitas técnicas já existentes, incluindo contexto, competências, reflexão, aprendizagem por reforço, geração de dados sintéticos e LoRA.

Estes métodos permitem de facto que a IA acumule experiência durante a execução de tarefas e depois continue a melhorar. Por exemplo, através de dados sintéticos e aprendizagem por reforço, é possível melhorar as capacidades do modelo sem voltar a treinar todo o modelo de base, e a experiência acumulada pode depois ser usada para treinar o modelo de base. Acredito que quase todas as empresas usam algumas destas técnicas.

O termo "autoaperfeiçoamento recursivo" pode soar como se o sistema ficasse completamente fora de controlo, mas, na prática, o produto continua a ter de passar por avaliação, novos testes e testes de regressão antes do lançamento. Estes são os controlos de engenharia mais básicos.

Estes laboratórios líderes estão a passar de instituições de investigação para instituições de engenharia e acredito que no futuro terão melhores métodos, conhecimentos, práticas, ferramentas e tecnologias para controlar, validar e avaliar estes sistemas. O autoaperfeiçoamento recursivo pode ocorrer internamente, mas os produtos validados podem continuar a ser lançados com segurança.

Pergunta: Como vê a relação entre modelos open source e modelos closed source?

Jensen Huang: O mundo precisa tanto de modelos open source como de modelos closed source. Eu próprio uso modelos de fronteira closed source. São um pouco como água engarrafada; a água em si é gratuita, mas diferentes formas de produto podem satisfazer diferentes necessidades.

Os modelos open source são muito importantes para a soberania, a privacidade e a tecnologia proprietária das empresas. Nos últimos seis meses, cerca de 400 mil milhões de dólares de capital de risco entraram em empresas nativas de IA, e cerca de 80% dessas empresas usam modelos open source. Sem modelos open source, muitas startups não conseguiriam atingir os seus objetivos, porque aquilo que querem fazer é diferente do que os laboratórios líderes estão a fazer.

A verdadeira vantagem dos EUA está em ter múltiplas formas de inovação. Para vencer a corrida da IA, temos de permitir o desenvolvimento de modelos open source.

Vencer a corrida da IA não é apenas algumas empresas americanas ganharem, mas sim que as empresas, indústrias, investigadores, educadores, estudantes e empreendedores dos EUA possam aproveitar as oportunidades desta tecnologia. Alguns usarão modelos closed source, muitos usarão modelos open source; ambos são necessários.

Pergunta: Acha que a China se tornará um contribuidor importante do ecossistema open source global?

Jensen Huang: Acredito que a China poderá contribuir com uma parte considerável para o ecossistema open source global. A China tem um grande número de engenheiros e muitos estudantes de ciências e matemática. Universidades de topo como a Tsinghua formam todos os anos muitos talentos excelentes.

Por exemplo, os engenheiros chineses contribuíram para o Linux, para o Kubernetes (sistema open source de orquestração de contentores) e para muitos projetos de software. Uma característica do open source é que, depois de o descarregares, ele é teu; podes continuar a modificá-lo, otimizá-lo e torná-lo teu.

A corrida da IA resume-se, em última análise, a quem consegue tirar melhor partido desta tecnologia. No passado, muitas invenções importantes da Revolução Industrial vieram da Europa, mas os EUA souberam depois aproveitar bem essas tecnologias. Espero que a próxima revolução industrial se desenvolva de forma semelhante.

Acho que a discussão na China é mais pragmática, mais focada no desenvolvimento económico e no progresso social, em vez de discutir constantemente o apocalipse ou a destruição da civilização. Se estas previsões apocalípticas fossem realmente verdadeiras, deveríamos discuti-las e enfrentá-las, mas não há necessidade de criar pânico. O nosso trabalho é torná-las realidade.

Pergunta: Se a IA acabar por automatizar grande parte do trabalho de programação, o que restará aos engenheiros?

Jensen Huang: O trabalho de engenharia continuará a existir. A minha geração de engenheiros, quando o software ainda não estava generalizado, não passava muito tempo a escrever código. Hoje os engenheiros de software passam muito tempo a escrever código; no futuro, se uma grande parte desse trabalho for automatizada, os humanos continuarão a fazer trabalho de engenharia. Um dos meus hábitos é que a minha tecla preferida do teclado é o Backspace, porque o melhor software significa muitas vezes menos código.

03 Porque é que a NVIDIA participa profundamente na cadeia da indústria da IA

Pergunta: O governo dos EUA inicialmente deu ênfase ao emprego, à reindustrialização, à energia e às cadeias de abastecimento. Estas coisas estão de facto a acontecer agora. A NVIDIA tornou-se um importante fornecedor de capital para toda a indústria da IA. Como decide a direção da alocação de recursos?

Jensen Huang: A IA é uma nova revolução industrial. Esta indústria inclui muitos componentes, como modelos, chips, aplicações, centros de dados, edifícios, energia e instalações de produção de eletricidade. Tenho observado todo o ecossistema para identificar onde estão os estrangulamentos.

Se uma empresa muito boa estiver limitada por algum elo, presto atenção a esse problema. Pode ser a cadeia de abastecimento, ou pode ser terreno, eletricidade ou fábricas. A NVIDIA já tem dimensão suficiente, por isso temos de pensar na cadeia de abastecimento com muitos anos de antecedência. Empresas como a Corning, a Lumentum, a TSMC e os fornecedores de memória são empresas que precisamos de acompanhar a longo prazo.

Pergunta: Há quem considere que a maior parte dos lucros da indústria da IA acabará por se transferir para a camada das aplicações. Porque é que a NVIDIA está a entrar em camadas mais altas, como modelos e Hugging Face?

Jensen Huang: A NVIDIA consegue executar praticamente todos os modelos do mundo. Há cerca de um ano e meio, falava-se sobretudo dos modelos da OpenAI, mas agora há o Muse da Meta, o Grok, o Gemini, a Anthropic e muitos outros modelos. Muitos laboratórios de IA de fronteira estão construídos sobre a plataforma da NVIDIA.

A nossa estratégia é ajudar todos a ter sucesso, em vez de assumir o negócio dos outros. Mantemo-nos o mais possível na base da pilha tecnológica e só subimos quando é necessário. O CUDA suporta um grande número de frameworks, e o Megatron e o Megatron Core suportam treino em grande escala. Inventamos a tecnologia necessária e depois deixamos todo o ecossistema desenvolver-se, para que mais empresas participem.

Pergunta: Porque é que os fornecedores regionais de serviços cloud estão a tornar-se cada vez mais importantes?

Jensen Huang: Os fornecedores regionais de serviços cloud são geralmente mais flexíveis do que os grandes fornecedores de cloud em hiperescala, porque conseguem encontrar localmente terreno, eletricidade e fábricas, e conhecem melhor as necessidades locais.

No futuro, formar-se-á uma rede distribuída de empresas, e cada vez mais países verão a IA como uma indústria estratégica. Já vimos algumas regiões a começar a aumentar a infraestrutura de computação de IA.

Pergunta: A NVIDIA está agora a desenvolver os seus próprios modelos open source, incluindo modelos nas áreas da condução autónoma e da biomedicina. Porque é que fazem estas coisas?

Jensen Huang: Porque os clientes precisam. Se temos capacidade para fazer o melhor, então fazemos. Por exemplo, o Alpamayo, que é o nosso modelo de condução autónoma. É um sistema de condução autónoma com capacidade de raciocínio. No passado, a condução autónoma exigia milhares de milhões de horas de dados de estrada, mas a capacidade de raciocínio permite ao sistema pensar em situações semelhantes, reduzindo a dependência de grandes quantidades de dados reais de estrada.

O futuro da condução autónoma não inclui apenas automóveis de passageiros, mas também equipamento agrícola, camiões, carrinhas e muitos outros equipamentos móveis. Muitas empresas não têm a pilha tecnológica completa, por isso a NVIDIA pode fornecer a pilha tecnológica completa e os clientes podem fazer os ajustes da última milha de acordo com as suas necessidades.

O mesmo acontece na biomedicina. Desenvolvemos o ESM2, o ESMFold, o OpenFold, o AlphaFold 2 e alguns modelos equivariantes, bem como o Protein Complexa (uma framework de IA generativa para complexos proteicos de átomos completos), porque as empresas farmacêuticas precisam realmente destas tecnologias. O meu ponto de partida é sempre: alguém precisa desta tecnologia, por isso fazemo-la.

04 A Terafab de Musk

Pergunta: Musk anunciou o plano da fábrica de chips Terafab, de escala muito grande. O que pensa?

Jensen Huang: A NVIDIA conhece muito bem a tecnologia de processo e temos estado sempre a desafiar os limites do processo, por isso podemos certamente discutir este assunto. Uma vez que Musk decide fazer algo, é difícil impedi-lo de continuar; essa é também a sua superpotência.

Pergunta: Então a NVIDIA poderá no futuro produzir chips na fábrica dele?

Jensen Huang: Podemos discutir.

Pergunta: Se a definição de AGI for atingir o nível de inteligência humana, acha que já entrámos nessa fase? E a superinteligência?

Jensen Huang: Já lá chegámos e, em certos domínios específicos, podemos até dizer que já entrámos na fase da superinteligência.

Pergunta: Porquê?

Jensen Huang: Porque em alguns domínios muito específicos, a IA já ultrapassou os humanos. A condução autónoma é um exemplo. Se um carro consegue conduzir melhor do que um humano, então, no domínio da condução, é superinteligente.

Atualmente, a taxa de acidentes dos sistemas de condução autónoma pode chegar a um décimo da dos humanos. O mesmo acontece na biomedicina. Tarefas como a síntese de proteínas e a triagem virtual já atingiram níveis de superinteligência. Nestes domínios específicos, a IA já consegue executar tarefas que ultrapassam as capacidades humanas.

Pergunta: Como é estar na vanguarda desta tecnologia?

Jensen Huang: Gosto dessa sensação. O futuro é brilhante. Talvez no futuro muitas pessoas não precisem de trabalhar, mas eu não quero perder esta era.

Espero que todos possamos caminhar juntos para esse futuro e que a humanidade acabe por ter sucesso em conjunto. Precisamos de encorajar toda a gente e reduzir os debates dramáticos desnecessários. O mais importante é garantir que todos os EUA possam participar.