Conversei com um engenheiro-chefe de design do Google que trabalha com TPUs. Ele disse que a IA já assumiu a maior parte do trabalho de design de chips da equipe — e faz isso melhor do que o time humano.
Eles estão usando um modelo interno significativamente mais capaz do que o Gemini público. E não estão apenas testando — estão satisfeitos com ele. Ele já está em produção.
Isso levanta algumas questões:
Primeiro, o que um engenheiro precisa fazer hoje para continuar relevante? Se os próprios designers do Google estão sendo superados pelas ferramentas que desenvolveram, o que isso significa para o resto do setor?
Segundo, se o Google já tem internamente um modelo tão avançado, quando pretende lançá-lo? E o que isso significa para o cenário competitivo quando isso acontecer?
A distância entre o que está disponível publicamente e o que está sendo usado dentro dessas empresas é maior do que a maioria das pessoas imagina. O mundo está avançando mais rápido do que as manchetes sugerem.
Eles estão usando um modelo interno significativamente mais capaz do que o Gemini público. E não estão apenas testando — estão satisfeitos com ele. Ele já está em produção.
Isso levanta algumas questões:
Primeiro, o que um engenheiro precisa fazer hoje para continuar relevante? Se os próprios designers do Google estão sendo superados pelas ferramentas que desenvolveram, o que isso significa para o resto do setor?
Segundo, se o Google já tem internamente um modelo tão avançado, quando pretende lançá-lo? E o que isso significa para o cenário competitivo quando isso acontecer?
A distância entre o que está disponível publicamente e o que está sendo usado dentro dessas empresas é maior do que a maioria das pessoas imagina. O mundo está avançando mais rápido do que as manchetes sugerem.