Como o AIGC se torna no motor de produtividade Web3: uma leitura completa desde avanços tecnológicos até implementação comercial

AIGC (Conteúdo Gerado por Inteligência Artificial) está a tornar-se na ferramenta de produtividade mais revolucionária da era digital. Desde 2022, o setor tecnológico global tem testemunhado um crescimento explosivo nesta área, com o surgimento de várias empresas unicórnio e fluxos de financiamento na ordem de dezenas de bilhões de dólares, confirmando o enorme potencial desta nova pista de AIGC. À medida que a era Web3 avança, o AIGC não só deve suportar a produção de conteúdo, mas também tornar-se no motor central que conecta o mundo virtual e real, impulsionando a atualização da economia digital.

Por trás da explosão do AIGC: avanços tecnológicos e oportunidades de mercado surgem simultaneamente

Os investidores de ponta do Vale do Silício já focaram no campo da IA generativa, especialmente na subdivisão de criação artística por IA. Nos últimos anos, várias startups emergentes ascenderam rapidamente a status de unicórnio, com avaliações ultrapassando mil milhões de dólares, atraindo o interesse de instituições de investimento de topo como Sequoia US, Coatue, Lightspeed Venture Partners, entre outras.

O boom atual do AIGC resulta da combinação de três fatores principais: primeiro, a evolução contínua dos algoritmos de aprendizagem profunda fornece suporte técnico; segundo, setores como vídeos curtos, jogos e publicidade apresentam uma procura exponencial por conteúdo; terceiro, o setor ainda está na fase inicial, com grandes empresas de tecnologia dominando parte do discurso, mas startups ainda tendo oportunidades de fazer avanços em nichos verticais.

Ao entrar na era Web3.0, a combinação de inteligência artificial, dados relacionais e redes semânticas criará uma conexão abrangente entre humanos e máquinas. Os métodos tradicionais de PGC (produção de conteúdo profissional) e UGC (conteúdo gerado pelo usuário) já não satisfazem a demanda crescente por conteúdo. O AIGC surge como a terceira vertente na produção de conteúdo na nova era, trazendo uma revolução na estrutura de indústrias como vídeos curtos, jogos e publicidade.

Compreender o AIGC: uma visão geral das tecnologias desde o processamento de linguagem natural até aos algoritmos de geração

Processamento de Linguagem Natural (PLN): a ponte para a interação homem-máquina

A emergência do PLN marca uma mudança fundamental na forma como humanos interagem com computadores. Ele combina linguística, ciência da computação e matemática, permitindo que as máquinas compreendam linguagem natural, extraiam informações, traduzam automaticamente e analisem dados. Este foi um avanço importante na evolução da IA — antes do PLN, a comunicação com computadores era limitada a comandos fixos.

Historicamente, Turing, em 1950, publicou o artigo “Computadores e Inteligência”, onde propôs o famoso teste de Turing, que inclui elementos centrais como tradução automática de semântica e geração de linguagem natural. Desde então, o PLN dividiu-se em duas principais direções:

Compreensão de Linguagem Natural (NLU) visa dotar os computadores de capacidades de compreensão linguística ao nível humano. Devido à ambiguidade, polissemia e dependência do contexto na linguagem natural, a compreensão apresenta múltiplos desafios. O desenvolvimento do NLU evoluiu de abordagens baseadas em regras, para métodos estatísticos, até aos atuais baseados em aprendizagem profunda.

Geração de Linguagem Natural (NLG) converte dados não linguísticos em linguagem compreensível por humanos, como redação de artigos ou relatórios. A NLG passou de concatenação simples de dados, a modelos baseados em templates, até aos sistemas avançados atuais, capazes de entender intenções, considerar o contexto e gerar textos fluidos e naturais.

A tecnologia de PLN já é amplamente aplicada em quatro áreas principais: análise de sentimento (que ajuda empresas a entenderem rapidamente a opinião pública); chatbots, impulsionados pela popularidade de casas inteligentes; reconhecimento de voz, que torna a interação mais natural; e tradução automática, cuja precisão melhorou significativamente, suportando traduções de conteúdo audiovisual entre línguas diferentes.

O avanço central vem da evolução das redes neurais. Em 2017, a Google lançou o modelo Transformer, que substituiu progressivamente redes recorrentes como LSTM, tornando-se na solução preferida em PLN. A vantagem do Transformer na paralelização permite treinar com conjuntos de dados maiores, levando ao desenvolvimento de modelos pré-treinados como BERT e GPT, treinados com grandes corpora como Wikipedia e Common Crawl, podendo ser ajustados para tarefas específicas.

Algoritmos de Geração: da GAN aos Modelos de Difusão

O núcleo do AIGC é impulsionado por avanços nos algoritmos de geração. Os principais modelos atuais incluem Redes Generativas Adversariais (GAN), Autoencoders Variacionais (VAE), Fluxos Normais (NFs), Modelos Autoregressivos (AR) e Modelos de Difusão.

Redes Generativas Adversariais (GAN), propostas por Ian J. Goodfellow em 2014, inovaram ao introduzir um mecanismo de treino adversarial. Consistem em duas redes: uma geradora e uma discriminadora. A geradora tenta criar dados falsos que enganem a discriminadora, enquanto esta tenta distinguir entre dados reais e falsificados. Ambas evoluem em confronto até atingirem um equilíbrio.

As GANs destacam-se por modelar melhor a distribuição de dados, sem necessidade de cálculos complexos de limites variacionais. Contudo, apresentam dificuldades de treino, instabilidade e risco de “modo colapsado”, onde o gerador produz sempre os mesmos resultados, deixando de aprender.

Modelos de Difusão representam uma direção emergente. Funcionam de modo semelhante à cognição humana: adicionando progressivamente ruído gaussiano aos dados de treino, e aprendendo a reverter esse processo para recuperar os dados originais. Após o treino, basta passar ruído aleatório pelo processo de denoising aprendido para gerar novos dados.

Em comparação com as GANs, os modelos de difusão oferecem vantagens como maior qualidade de imagem, sem necessidade de treino adversarial, maior eficiência e melhor escalabilidade. Assim, tornaram-se na tecnologia de geração de imagens de próxima geração.

Por exemplo, o DALL-E consegue gerar imagens diretamente a partir de descrições textuais, uma capacidade que antes era exclusiva dos humanos. O funcionamento do modelo é: o usuário fornece uma descrição, o sistema codifica o texto em um espaço de imagens, e através de um modelo “prior” projeta essa codificação no codificador de imagens, que gera uma representação visual correspondente à semântica. Este processo é bastante semelhante ao modo como os humanos imaginam.

O codificador de texto mais utilizado atualmente é o modelo CLIP da OpenAI, treinado com 400 milhões de pares de imagem e texto em inglês de alta qualidade. Um desafio profundo é que grandes conjuntos de dados de alta qualidade de pares texto-imagem são majoritariamente em inglês, enquanto outros idiomas dependem de tradução, que envolve compreensão semântica, diferenças culturais e complexidades. Mesmo usando funções open-source do CLIP, os resultados variam bastante dependendo do idioma e do conjunto de dados. Equipes internacionais, por exemplo, usaram cerca de 2 bilhões de pares para tentar replicar o desempenho do CLIP.

Capacidade computacional: infraestrutura fundamental do AIGC

Além da inovação nos algoritmos, a capacidade de processamento e a infraestrutura de hardware são essenciais. O treino e a inferência do AIGC requerem imensa potência computacional, que os computadores comuns não suportam. Atualmente, a maioria das soluções baseia-se em clusters de GPUs de alta performance, como as A100 da NVIDIA. Por exemplo, o funcionamento do Stable Diffusion depende de cerca de 4000 GPUs A100, com custos operacionais superiores a 50 milhões de dólares. Com a expansão do uso do AIGC, a procura por capacidade de processamento continuará a crescer, e chips nacionais poderão aproveitar oportunidades de mercado devido às restrições de exportação.

Texto, imagem, vídeo, código: como o AIGC está a transformar a produção de conteúdo

Criação de texto: pioneiro na monetização

A aplicação do AIGC na área de texto já está bastante madura em termos comerciais. A Jasper é um exemplo típico — fundada em 2021, recebeu 125 milhões de dólares em financiamento em dois anos, atingindo uma avaliação de 1,5 mil milhões de dólares, com mais de 70 mil clientes, incluindo Airbnb, IBM, entre outros.

A principal função da Jasper é ajudar os utilizadores a gerar rapidamente diversos tipos de conteúdo com IA: artigos otimizados para SEO, posts em redes sociais, textos publicitários, emails de marketing, etc. Basta inserir uma descrição breve e requisitos, e o sistema busca dados relevantes e cria o conteúdo automaticamente. Segundo dados oficiais, em 2021, a Jasper gerou 40 milhões de dólares de receita, com previsão de chegar a 90 milhões.

Este tipo de serviço de AIGC geralmente funciona com modelo SaaS, oferecendo centenas de templates de conteúdo para facilitar a produção, aumentando significativamente a eficiência.

Criação de imagens: democratização da arte

Plataformas como MidJourney e DALL-E reduziram drasticamente a barreira de entrada na criação artística digital. Basta inserir uma descrição textual, e o sistema gera uma imagem original. O processo envolve: o sistema reconhece semanticamente o texto via PLN, converte-o em linguagem computacional, combina com um conjunto de dados (normalmente de fontes próprias ou de conteúdo com direitos autorais coletado na internet), e produz uma obra nova.

Como as imagens geradas são consideradas criações de IA, evitam problemas de direitos autorais, sendo amplamente usadas em mídia, redes sociais e produção de conteúdo. Alguns criadores de bancos de dados já usam AIGC para criar materiais e monetizar via tráfego próprio.

Recentemente, a OpenAI anunciou parceria com a maior fornecedora de imagens com direitos autorais, a Shutterstock, que começou a vender exclusivamente imagens geradas pelo DALL-E, marcando a transição do uso de IA na geração de imagens de nicho para aplicação comercial mainstream.

Além de ilustrações, o AIGC também suporta a conversão entre texto e imagem, com aplicações úteis em patentes, documentação técnica, entre outros.

Criação de vídeos: avanços de vídeos curtos a longos

AIGC no campo do vídeo mostra potencial de maior imaginação. O modelo Phenaki, da Google, consegue gerar vídeos de duração variável a partir de textos, ao contrário do Imagen Video, que foca em vídeos curtos. Em demonstrações, é possível criar vídeos coerentes de vários minutos a partir de textos de algumas centenas de palavras.

As aplicações incluem geração automática de atores virtuais, com melhorias na naturalidade de movimentos e expressões, em comparação com atores virtuais tradicionais. No futuro, eventos esportivos, notícias financeiras e outros setores verticais poderão gerar vídeos automaticamente a partir de textos, com personagens virtuais realizando transmissões totalmente automatizadas.

Síntese de áudio: de assistentes a ferramentas criativas

A aplicação de AIGC em áudio já faz parte do cotidiano. Navegadores de smartphone podem usar vozes de celebridades ou personagens de desenhos animados, treinando previamente bancos de voz para que o sistema possa expressar qualquer conteúdo na voz desejada. Usuários podem até criar seus próprios pacotes de navegação por voz usando aplicativos como Amapa.

No nível mais avançado, o AIGC pode gerar vozes de personagens virtuais e criar suas expressões, conferindo-lhes capacidades de comunicação e personalidade próximas às humanas.

Desenvolvimento de jogos: avanços na geração de conteúdo e redução de custos

No desenvolvimento de jogos, o AIGC é usado para construir cenários e histórias automaticamente. Jogos de mundo aberto, cada vez mais populares, podem usar AIGC para gerar rapidamente ambientes e NPCs, aumentando a eficiência e reduzindo custos. Além disso, permite aos jogadores criar personagens virtuais e utilizá-los em atividades como “gold farming” dentro do jogo.

Jogos como Delysium já estão adotando essas funcionalidades, indicando que futuros jogos de mundo aberto poderão oferecer enredos e missões personalizadas, proporcionando experiências únicas para cada jogador e uma imersão inédita.

Geração de código: assistentes inteligentes para desenvolvedores

O GitHub Copilot, desenvolvido em parceria entre GitHub e OpenAI, é uma ferramenta de geração de código por IA que sugere trechos de código com base em nomes de variáveis ou no contexto do código em edição. Treinado com dezenas de bilhões de linhas de código público, suporta várias linguagens de programação e já é uma ferramenta prática para aumentar a produtividade.

Desafios centrais e obstáculos técnicos do AIGC

Apesar de já estar em uso comercial em várias áreas, o AIGC ainda enfrenta limitações de precisão e qualidade. Na geração de imagens, conteúdos de anime e abstratos têm resultados melhores, enquanto cenas realistas detalhadas muitas vezes deixam a desejar. Problemas comuns incluem:

Falta de detalhes precisos: imagens geradas muitas vezes apresentam diferenças em características finas, como olhos ou dedos, refletindo limitações na capacidade de controle de detalhes finos.

Viés na compreensão espacial: ao descrever múltiplos elementos (exemplo: “uma mulher bonita com um gato persa”), o sistema pode errar na posição, quantidade ou proporções, devido às limitações na compreensão semântica do linguagem natural.

Variações de qualidade entre plataformas: mesmo com o mesmo texto, diferentes aplicações geram resultados de qualidade muito diferentes, indicando que algoritmos, conjuntos de dados e treinamentos influenciam fortemente o resultado final.

As causas profundas incluem:

1. Limitações na compreensão linguística: os atuais modelos de PLN ainda têm dificuldades ao lidar com relações espaciais complexas, levando a imprecisões na composição de cenas com múltiplos elementos.

2. Dados de treinamento limitados por idioma: os principais codificadores de texto, como o CLIP da OpenAI, treinados com 400 milhões de pares de texto-imagem em inglês, enfrentam dificuldades ao trabalhar com outros idiomas, que geralmente dependem de tradução, introduzindo erros semânticos, culturais e de contexto. Mesmo usando funções open-source, os resultados variam bastante. Equipes internacionais, por exemplo, usaram cerca de 20 bilhões de pares para tentar replicar o desempenho do CLIP.

3. Escolha do algoritmo: diferentes modelos de geração produzem resultados de qualidade variável.

4. Qualidade do conjunto de dados: a qualidade, conformidade e estilo dos dados de treino afetam diretamente a qualidade do conteúdo gerado.

Para que o AIGC seja realmente eficiente comercialmente, é necessário avançar em PLN, modelos de tradução, algoritmos de geração e conjuntos de dados de alta qualidade.

Os três pilares do futuro do AIGC: grandes modelos, big data, grande capacidade computacional

Diante dos obstáculos atuais, o desenvolvimento futuro do AIGC parece claro:

Evolução contínua dos grandes modelos

A combinação de modelos de linguagem de grande escala com conjuntos de dados de alta qualidade é a base do software de AIGC. O modelo CLIP da OpenAI foi treinado com 400 milhões de pares de imagem e texto em inglês. Pesquisas atuais buscam desenvolver modelos verticais específicos para diferentes línguas, visando maior precisão e menor custo de treino, ajustando-os para funções específicas.

Aquisição e gestão de big data

Conjuntos de dados de alta qualidade determinam a qualidade e o modelo de negócio do AIGC. O futuro passa por construir bases de dados em grande escala, conformes às leis e regulamentos, com estilos específicos. Além disso, a construção de conjuntos de dados para línguas não inglesas será uma prioridade.

Infraestrutura de capacidade computacional

A capacidade de processamento será cada vez mais central. Empresas continuarão a usar computação em nuvem, enquanto algumas poderão montar seus próprios clusters de processamento. Com as restrições de exportação de chips avançados da NVIDIA, chips nacionais poderão aproveitar oportunidades de mercado.

Oportunidades de investimento no AIGC: estratégias em software, hardware e conjuntos de dados

Do ponto de vista de investimento, a cadeia de valor do AIGC pode ser dividida em três camadas:

Camada de software: inclui tecnologias de PLN e algoritmos de geração, envolvendo empresas como Google, Microsoft, iFlytek, Turing.

Camada de algoritmos e modelos: inclui Meta, Baidu, BlueFocus, Visual China, Kunlun Wanwei, que dominam ou desenvolvem algoritmos avançados ou possuem materiais e dados de alta qualidade.

Camada de hardware: empresas como Lanke Technology, ZTE, NewEase, Tanfeng, Baoxin Software, Zhongji Xuchuang fornecem chips e infraestrutura de computação necessários.

Camada de dados: conjuntos de dados de alta qualidade são essenciais para atender às demandas de conteúdo do metaverso e Web3. A demanda por dados conformes às regulações e de alta qualidade crescerá rapidamente, criando novas oportunidades de investimento.

Estágios e visão futura do desenvolvimento do AIGC

Especialistas acreditam que o AIGC passará por três fases:

Fase de assistente: AIGC como ferramenta auxiliar na produção de conteúdo, aumentando a eficiência.

Fase de colaboração: AIGC na forma de personagens virtuais, coexistindo com humanos, com a colaboração homem-máquina se tornando padrão.

Fase de originalidade: AIGC produzindo conteúdo de alta qualidade e alta precisão de forma autônoma, tornando-se um criador independente.

Com a evolução dessas fases, o AIGC poderá revolucionar completamente os atuais modelos de produção de conteúdo, criando conteúdos originais de alta qualidade a uma fração do custo e com velocidade de produção centenas ou milhares de vezes superior.

Riscos e desafios regulatórios em desenvolvimento

O rápido crescimento do AIGC traz também riscos:

Risco de inovação tecnológica: o desenvolvimento do AIGC pode não atingir as expectativas, especialmente se o progresso em hardware fundamental (supercomputadores, chips de capacidade) atrasar, limitando o avanço do setor.

Risco regulatório: o AIGC ainda está em fase inicial, e a regulamentação futura sobre direitos de propriedade intelectual, ética na criação, entre outros, ainda não está clara. Essa lacuna legal representa risco, mas também uma oportunidade de estabelecer sistemas de governança de dados e regras.

Diante da ausência de regulamentação e de questões éticas não resolvidas, conjuntos de dados de alta qualidade, conformes às normas, são essenciais para o treino de modelos e geração de conteúdo. Empresas de AIGC devem avançar simultaneamente em tecnologia, governança de dados e conformidade legal.

Conclusão: o futuro da fusão entre AIGC e Web3

De PGC a UGC e agora AIGC, os métodos de produção de conteúdo evoluem continuamente. O AIGC não só ultrapassa os limites da criatividade humana, como também será uma ferramenta-chave para impulsionar o desenvolvimento do Web3. Quando grandes modelos, big data e capacidade computacional se combinarem plenamente, o AIGC poderá transformar completamente o ecossistema de conteúdo, levando a humanidade a uma verdadeira era do metaverso.

Para investidores, a estratégia de posicionamento em software, hardware e conjuntos de dados é fundamental para aproveitar as oportunidades do AIGC. Para empreendedores, há amplo espaço para inovação vertical e diferenciada. Para usuários comuns, o AIGC está a integrar-se progressivamente na rotina de trabalho e criatividade, tornando-se uma ferramenta indispensável para aumentar a produtividade.

Nos próximos dez anos, a forma como o AIGC se integrará com Web3, blockchain, personagens virtuais e outras tecnologias determinará o rumo do setor da economia digital.