Lonis Hamaili (fundo de US$ 70 milhões para IA e cadeia de suprimentos na Cambrian) traça uma linha clara entre o design de chips e sua fabricação. Sua tese: o design de chips é viável para a IA porque está bem documentado e conta com bons ambientes de treinamento. A fabricação de chips? Nem tanto.
O principal gargalo: décadas de conhecimento tácito nas mãos de engenheiros japoneses que passaram mais de 30 anos na mesma fábrica de semicondutores. Não há manuais. Não há conjuntos de dados estruturados. Só intuição e reconhecimento de padrões desenvolvidos ao longo de milhares de ciclos de produção.
Construir uma fábrica de semicondutores de 2 milhões de pés quadrados não exige apenas muito capital; exige também um conhecimento que não se encaixa facilmente nos paradigmas atuais de treinamento de IA. Não dá simplesmente para extrair essas informações do GitHub ou do ArXiv.
A aposta dele: a superinteligência acabará resolvendo o problema da extração de conhecimento, mas a questão é a ordem em que isso acontecerá. O design de chips vem primeiro (isso já está acontecendo com ferramentas como os copilotos de IA da Cadence). A extração de conhecimento sobre fabricação virá depois, quando tivermos maneiras melhores de digitalizar processos físicos e aprender com eles.
Resumo: a IA vai dominar o design de chips antes de dominar sua fabricação. A distância entre os dois é maior do que a maioria das pessoas imagina.
O principal gargalo: décadas de conhecimento tácito nas mãos de engenheiros japoneses que passaram mais de 30 anos na mesma fábrica de semicondutores. Não há manuais. Não há conjuntos de dados estruturados. Só intuição e reconhecimento de padrões desenvolvidos ao longo de milhares de ciclos de produção.
Construir uma fábrica de semicondutores de 2 milhões de pés quadrados não exige apenas muito capital; exige também um conhecimento que não se encaixa facilmente nos paradigmas atuais de treinamento de IA. Não dá simplesmente para extrair essas informações do GitHub ou do ArXiv.
A aposta dele: a superinteligência acabará resolvendo o problema da extração de conhecimento, mas a questão é a ordem em que isso acontecerá. O design de chips vem primeiro (isso já está acontecendo com ferramentas como os copilotos de IA da Cadence). A extração de conhecimento sobre fabricação virá depois, quando tivermos maneiras melhores de digitalizar processos físicos e aprender com eles.
Resumo: a IA vai dominar o design de chips antes de dominar sua fabricação. A distância entre os dois é maior do que a maioria das pessoas imagina.