O impacto da inteligência artificial no avanço e desenvolvimento de hardware

Abstract

O presente trabalho analisa o funcionamento da Inteligência Artificial (IA) e o seu expressivo salto de desenvolvimento nos últimos anos, relacionando-o às também recentes transformações no hardware computacional. O principal objetivo é demonstrar como a crescente demanda por poder computacional da IA levou à adaptação das arquiteturas e dispositivos atualmente disponíveis no mercado para suprir a necessidade de processamento. A pesquisa baseia-se em revisão bibliográfica e em estudos de caso sobre arquiteturas de processadores como GPU, TPU, NPU e ASIC, alguns deles projetados exclusivamente para a utilização em grandes modelos de IA, como os modelos generativos. O estudo realizado demonstra que há uma ligação direta entre as novas tecnologias de chips de processamento e o uso da IA, visto que esta depende de grandes volumes de dados e de operações paralelas. O avanço da IA tem provocado uma reconfiguração estrutural no maquinário dos dispositivos, com a miniaturização de transistores, melhor integração entre software e hardware e aumento da eficiência energética. Os resultados reforçam o paralelo entre a evolução da IA e do hardware, que ocorrem de forma interdependente, traçando um novo rumo para o campo da computação. Conclui-se que a relação entre IA e hardware não apenas redefine os limites tecnológicos atuais, mas também aponta para um futuro em que a inovação dependerá cada vez mais da cooperação entre algoritmos inteligentes e arquiteturas especializadas, consolidando um caminho de evolução contínua para a computação moderna.

This study analyzes the functioning of Artificial Intelligence (AI) and its remarkable leap in development over recent years, while relating it to the equally recent transformations in computational hardware. The main objective is to demonstrate how the growing demand for AI computing power has led to the adaptation of current architectures and devices available on the market to meet processing needs. The research is based on a bibliographic review and case studies of processor architectures such as GPU, TPU, NPU, and ASIC, some of which are designed exclusively for use in large AI models, such as generative systems. The study demonstrates a direct relationship between new chip technologies and the use of AI, as the latter depends on large volumes of data and parallel operations. The advancement of AI has caused a structural reconfiguration in device machinery, with the miniaturization of transistors, improved integration between software and hardware, and increased energy efficiency. The results reinforce the parallel between the evolution of AI and hardware, which occur in an interdependent manner, setting a new course for the field of computing. It is concluded that the relationship between AI and hardware not only redefines current technological boundaries but also points to a future in which innovation will increasingly depend on cooperation between intelligent algorithms and specialized architectures, consolidating a path of continuous evolution for modern computing.