Um novo modelo de inteligência artificial conseguiu processar 5 trilhões de informações em uma única solicitação. Isso representa cerca de 5 milhões de vezes o volume que os principais sistemas da Anthropic e do Google conseguem lidar atualmente. A tecnologia, porém, não foi criada para conversar com você — e é exatamente aí que mora o potencial de transformação para empresas de diversos setores.
Uma IA centrada na física, não na linguagem
A Accelerated Understanding, empresa fundada pela dupla Anima Anandkumar e Benedikt Jenik, desenvolveu um sistema que aprendeu a prever fenômenos físicos no espaço e no tempo. Enquanto o ChatGPT e concorrentes foram treinados com textos para prever a próxima palavra de uma frase, essa nova abordagem dispensa a arquitetura Transformer — o “T” do ChatGPT — e utiliza uma tecnologia chamada operadores neurais.
Anandkumar, professora de ciências da computação e matemática do Caltech, resume a diferença: “A visão da inteligência centrada na linguagem coloca os seres humanos no centro. Colocar a física no centro é uma visão centrada na natureza”.
O que isso significa na prática para o seu negócio
A aplicação mais imediata está na indústria de chips. Em vez de usar IA que raciocina por texto para programar computadores, a Accelerated Understanding aposta que uma compreensão intrínseca da física pode otimizar materiais e temperaturas para o desempenho de um chip — reduzindo tentativa e erro em laboratório.
Mas o efeito mais relevante aparece em outro setor.
Os três mercados que podem ser impactados primeiro
- Robótica: sistemas que entendem o mundo físico de forma nativa, sem depender de descrições textuais.
- Clima: previsão de eventos extremos com precisão superior aos modelos matemáticos atuais.
- Energia: análise de dados geológicos para empresas do setor, substituindo modelos frágeis e personalizados.
A empresa afirma que uma única IA pode lidar com qualquer consulta física para o mundo corporativo, em vez de exigir soluções específicas para cada caso. No início, o foco será exclusivamente em negócios B2B, sem oferta para consumidores finais.
O interesse de Jeff Bezos e o projeto Prometheus
A ideia chamou a atenção de nomes pesados do mercado. No final de 2024, durante um jantar em Los Angeles, Vik Bajaj — que viria a cofundar a Prometheus com Jeff Bezos — discutiu uma colaboração com Anandkumar e Jenik, segundo registros da reunião analisados pela Reuters.
A proposta do “Projeto Prometheus” incluía uma participação de 35% na empresa para o casal de pesquisadores e um salário anual combinado que começaria em US$ 1 milhão (cerca de R$ 5,16 milhões) e dobraria após três meses. O documento previa mais de US$ 2 bilhões em capital comprometido de investidores, incluindo Bezos.
Anandkumar e Jenik, porém, decidiram seguir com o desenvolvimento por conta própria. A Prometheus, que não comentou o assunto, conseguiu levantar uma Série B de US$ 12 bilhões em junho de 2026 para sua própria abordagem de IA voltada à fabricação de sistemas físicos complexos.
A conexão com a Nvidia
Antes de fundar a Accelerated Understanding, Anandkumar foi contratada pela Nvidia em 2018, onde liderou uma equipe que explorava usos de ponta para GPUs. Um dos primeiros projetos mostrou como a IA poderia acelerar a previsão do tempo com a mesma precisão dos cálculos complexos usados por meteorologistas.
O presidente-executivo da Nvidia, Jensen Huang, ficou impressionado e apresentou o trabalho sobre operadores neurais na conferência GTC de 2021. Quando Anandkumar mencionou que a IA poderia “roubar o pão” dos teóricos da física, Huang respondeu: “Quero que ela roube o pão de todos eles”.
Foi Huang quem incentivou a pesquisadora a levar a ideia adiante desde o início. A Accelerated Understanding já possui parcerias com provedores de computação que forneceram clusters de hardware para desenvolver e executar a IA, embora os nomes dos parceiros não tenham sido revelados. A Nvidia não respondeu se está apoiando financeiramente a iniciativa.
O que observar daqui para frente
O mercado de “modelos de mundo” — sistemas que compreendem a realidade espacial melhor do que IA treinada apenas em texto — está aquecido, com startups supervisionadas por líderes como Yann LeCun e Fei-Fei Li disputando espaço. A aposta da Accelerated Understanding é que operadores neurais mais versáteis, capazes de prever fenômenos invisíveis ao olho humano, são o caminho mais promissor.
Para empresas que dependem de manufatura, energia ou logística, a evolução dessa tecnologia pode significar redução de custos e ciclos de desenvolvimento mais curtos. O ponto de atenção é o ritmo de adoção: se a abordagem baseada em física se provar superior em aplicações reais, os modelos de linguagem tradicionais podem se tornar apenas uma peça do quebra-cabeça — e não o centro dele.
