# @ojeffymotta on Instagram

- **Type:** Image
- **Original URL:** https://www.instagram.com/p/DXrfm7uDaIZ
- **Gondola URL:** https://gondola.cc/posts/64769830-ojeffymotta-instagram
- **Thumbnail:** https://img.gondola.cc/tr:w-,h-,fo-auto/postThumbnails/b3a7531d62.jpg
- **Posted:** 2026-04-28T15:00:18.000+00:00
- **Account Owner:** Jefytter Motta (@ojeffymotta) — https://gondola.cc/ojeffymotta

## Caption

Reuni os 8 gráficos mais importantes pra entender o que vem por aí. Um deles merece atenção especial.

O paradoxo central abre a thread: incerteza global em máxima histórica e S&P 500 também em máxima histórica, ao mesmo tempo. Em 30 anos de série, sempre que a incerteza rompeu pra esse patamar (2008, COVID, Brexit, Gulf War II), o mercado caiu. Hoje sobe.

O gráfico que merece detalhe é a Compute Efficient Frontier, e provavelmente é o mais importante da thread.

Existe uma lei matemática que governa todo o ecossistema de IA, e poucos investidores conhecem. Os papers seminais são de Kaplan (2020) e Hoffmann/Chinchilla (2022), e estabelecem o que se chama de neural scaling laws. 

A descoberta é simples: pra cada unidade adicional de compute investida no treinamento de um modelo, o ganho marginal de performance diminui de forma previsível, governada por uma função de potência. 

Dobra o compute, melhora x. Quadruplica, melhora um pouquinho mais. Octuplica, ainda menos. Em algum ponto, a curva fica praticamente horizontal.

Esse ponto onde a curva achata tem nome: Compute Efficient Frontier. É a linha tracejada do gráfico, e é uma fronteira teórica imposta pela própria física da informação. Isso é um limite termodinâmico do que pode ser extraído de uma arquitetura Transformer alimentada de mais GPU.

Os modelos de fronteira atuais já estão colados nessa linha. GPT-4, Claude, Gemini, Llama, todos eles operam no regime onde cada US$ 100 bilhões adicionais de compute produz ganho cada vez menor. O MIT publicou estudo em outubro/2025 confirmando a saturação. LeCun, Michael Jordan e até Ilya Sutskever, um dos pais do scaling, já admitiram publicamente que a era do “scaling resolve tudo” acabou.

A implicação financeira é direta e raramente discutida. Os US$ 1,15 trilhão em capex anunciados pela OpenAI até 2030 partem da premissa de que mais compute igual a mais inteligência igual a mais receita.

partir de certo ponto, mais compute igual a quase nada de inteligência adicional. É como construir foguete cada vez maior pra chegar mais perto da velocidade da luz. 

#ia #claude #openai #opus #codex

## Stats

- **Views:** 0
- **Likes:** 792
- **Shares:** 0
- **Comments:** 57

## Tags

ia, openai, claude, codex, opus

---
Copyright (c) Gondola