Acho que essa é uma abordagem provocativa e uma boa ideia, mas queria trabalhar um pouco a justificativa. Hoje, a maioria das ferramentas de IA roda na nuvem. Toda vez que você pede para um modelo escrever, resumir, traduzir ou analisar algo, esse pedido chega a uma GPU em um data center. Mais usuários → mais consultas → mais GPUs → mais data centers → mais linhas de energia, transformadores, subestações → mais geração, etc. Esse é o volante central por trás do atual boom de capex de hardware de IA + data center. Inferência útil no dispositivo interrompe essa cadeia linear. Se um modelo de vários bilhões de parâmetros for eficiente o suficiente para rodar no chip neural dentro do seu celular, laptop, carro ou headset, então uma grande parte das tarefas do dia a dia nunca precisa sair do dispositivo. Pense em requisições simples, mas de alto volume: autocompletamento, redação de e-mails, transcrição de voz, resumo, reconhecimento simples de imagens. Essas são exatamente as consultas gerais de alto volume e baixa complexidade que provavelmente dominarão o uso. Checagem rápida do que pode mudar: suposições simples – flexionar o quanto quiser. - 1 bilhão de usuários × 50 consultas/dia × ~$0,002/consulta x 365 dias = ~$35 bilhões/ano em custo de inferência em nuvem. -Se 30% disso for transferido para o dispositivo, isso dá ~$11 bilhões+ de demanda anual em nuvem que nunca se concretiza. -O custo marginal por consulta local é efetivamente ~$0 depois que o dispositivo é enviado. Ressalvas normais: o hardware está chegando lá, mas ainda precisa aumentar a memória, largura de banda, etc. Mas, um modelo de 3–7B parâmetros rodando no chip neural de um celular (aproximadamente 10–45 "TOPS" hoje, 60+ projetado até 2027) poderia lidar localmente com essas tarefas de alto volume e baixa complexidade. Você não precisa de modelos em escala de fronteira para todo prompt. A nuvem ainda importa, para deixar bem claro. Treinamento de modelos de fronteira, raciocínio pesado em contexto longo, cargas de trabalho grandes empresas, coordenação multi-agente – tudo isso continua sendo muito mais adequado para grandes data centers centralizados. A mudança fundamental é que a cadeia lógica não é mais "cada novo usuário = preciso adicionar mais GPUs e mais gigawatts de capacidade de data center." O que não se sabe aqui é o argumento paradoxal de Jevon e se ele impulsiona o uso de IA e leva os usuários a buscar prompts mais complexos, o que compensa parte disso Segundo o ponto de Aashay, o boom do capex não 'quebra' completamente, mas sua trajetória atual de intensidade provavelmente é modificada. Transferir até mesmo 5–30% das cargas de trabalho de inferência da nuvem para o dispositivo na escala atual pode ser significativo. Problemas difíceis permanecem centralizados na nuvem. Mas "IA do dia a dia" se torna uma característica do hardware que você já possui, em vez de uma utilidade medidora alugada pela consulta.