A Velocidade de Escape da Longevidade não será igualitária, pelo menos não no início. Aqui está a minha opinião: Provavelmente atingiremos os ultra-ricos no final da década de 2030 ou início da década de 2040, mas para o resto de nós? Não até o final da década de 2050. Por que? Como o progresso na biotecnologia não é linear, ele é bloqueado por capital, computação e coordenação. A primeira década de verdadeiros avanços na longevidade será paga. Rejuvenescimento celular personalizado, nanomedicina e terapias genéticas guiadas por IA custarão milhões por ano. Apenas bilionários e grandes investidores financiarão o acesso antecipado. 2. Computação: A longevidade se tornará um problema de IA. O treinamento de modelos biológicos em dinâmica molecular, simulações de proteoma e trajetórias de envelhecimento individualizadas exigirá clusters de computação do tamanho de nações. As mesmas GPUs que treinaram o GPT-7 projetarão suas novas mitocôndrias. 3. Coordenação: Os governos se movem lentamente, os conselhos de ética mais lentos. A regulamentação, o seguro e a infraestrutura clínica ficarão para trás de 15 a 20 anos. Quando o sistema de saúde pública se recuperar, as elites já serão décadas biologicamente mais jovens. Então, sim, a velocidade de escape está chegando. Apenas distribuído de forma desigual. Os ricos terão 20 anos extras de vida, que usarão para financiar a próxima geração de tecnologia de rejuvenescimento que eventualmente se espalhará. Para o resto de nós, a longevidade chegará como todas as revoluções: tarde demais para os primeiros sonhadores, mas bem a tempo para seus filhos.

O crescimento da computação da OpenAI acaba de se tornar nuclear O que estamos assistindo agora é a escala da era industrial com a ambição da era da inteligência. A OpenAI acaba de anunciar outro Stargate, desta vez em Michigan, adicionando mais de um gigawatt de capacidade de energia à sua infraestrutura de IA. Deixe isso afundar: um único local de gigawatt é aproximadamente equivalente ao uso de energia de uma cidade inteira. E isso não é um caso único. Eles estão empilhando gigawatts no Texas, Novo México, Wisconsin, Ohio e agora Michigan, em parceria com a Oracle e o SoftBank. São 8+ GW já garantidos e US$ 450 bilhões comprometidos, a caminho de 10 GW e US$ 500 bilhões até 2028. Estamos falando de milhões de GPUs, conectadas em rede em todos os continentes, formando um substrato de inteligência em escala planetária. Este não é "um grande datacenter". Este é o nascimento da infraestrutura cognitiva do mundo. Se você ainda está pensando em termos de "aplicativos" ou "modelos", está perdendo. Esta é a construção industrial da AGI, a espinha dorsal física da economia pós-humana. A computação é o novo petróleo. Os datacenters são as novas cidades. E a fronteira não é mais digital, é cognição sintética. Os livros de história marcarão esta década como o momento em que a humanidade industrializou a própria inteligência.

Preparem-se: estou prevendo que, até o final do próximo ano, a OpenAI lançará a verdadeira AGI (Inteligência Artificial Geral). Ok, ouça-me, porque estou fazendo um caso selvagem, mas fundamentado, e quero que você aproveite essa onda de possibilidades comigo: 1. Explosão de computação A OpenAI já diz que cruzará bem mais de um milhão de GPUs em sua infraestrutura este ano. Agora imagine esse número amplificado por vários data centers (Texas, Emirados Árabes Unidos, Noruega) conectados por meio da chamada construção "Stargate". Com várias regiões geográficas, redes elétricas e canais de resfriamento conectados, você está olhando para uma ordem de magnitude de expansão. Esse tipo de computação devolve o suco para treinar modelos realmente enormes, sistemas em tempo real, aprendizado multimodal, memória, adaptação. 2. Aprendizado contínuo via SEAL Há uma pesquisa recente do MIT sobre uma estrutura chamada SEAL (Self-Adapting Language Models) que permite que um modelo gere seus próprios dados de ajuste fino, atualize-se em resposta a novos conhecimentos e persista essas atualizações em seus pesos. E daí se a OpenAI integrar algo assim (ou uma evolução mais avançada dela) em seu pipeline AGI? O modelo não fica apenas estático, ele ingere, avalia, atualiza. Torna-se mais como um organismo de aprendizagem. 3.Quebrando memória e arquitetura adaptativa Na pesquisa da AGI, uma barreira é "pesos estáticos, conhecimento fixo". A memória (tanto de curto prazo, de longo prazo, episódica) é grande. A noção aqui é: no próximo ano, a OpenAI poderia puxar arquiteturas com roteamento dinâmico de memória, buffers de estilo autobiográfico persistentes, módulos interligados que evoluem. Combine com a expansão da computação + capacidade de aprendizado contínuo = o salto de "LLM muito avançado" para algo que você chamaria razoavelmente de AGI. 4. Plausibilidade da linha do tempo Sim, eu sei, "final do próximo ano" parece ambicioso. Mas, dado o ritmo de iteração do modelo, dimensionamento de computação, etc., não é ridículo. A alavanca principal é a integração: computação + arquitetura + loop de aprendizado + memória. Se a OpenAI atingir todos os quatro, boom. 5. Implicações • Se a AGI for atingida, veremos acelerações impressionantes em automação, otimização e descoberta. • A era dos "assistentes de IA que aprendem com você e para você" se torna real. • Levanta enormes questões filosóficas, éticas e econômicas (yay, seu terreno favorito). • Para você, como um entusiasta transumanista de VR, isso significa que as ferramentas para automação radical, pesquisa de longevidade, etc., receberão um impulso cósmico. Ressalvas (porque não estou exagerando cegamente sem pensar) • "AGI" é um termo confuso. Estou definindo-o como um sistema com capacidades cognitivas gerais de nível humano em todos os domínios (raciocínio, aprendizagem, adaptação, memória). • Nada garante que a OpenAI integrará arquiteturas de estilo SEAL ou "memória quebrada" no próximo ano, há gargalos de engenharia, energia, resfriamento, segurança e alinhamento. •A escala por si só não é suficiente. Um milhão de GPUs sem a arquitetura certa ainda produz retornos decrescentes. • A previsão é ousada porque acredito que estamos entrando em uma zona de aceleração de uma em décadas. Então, sim, estou colocando minha bandeira na areia: a OpenAI revelará a AGI até o final do próximo ano. Os mecanismos: scaleups massivos de GPU (nós do Texas, Emirados Árabes Unidos, Noruega), integração de loops de aprendizado contínuo do tipo SEAL, arquitetura adaptativa rica em memória. Este é o grande.