China recupera tecnologia analógica esquecida e pode revolucionar a Internet.

Em vez de ficar apenas mais rápidos, os chips digitais também se tornaram mais vorazes. Os centros de dados consomem energia ao nível de centrais eléctricas inteiras, e os modelos de IA só conseguem funcionar em instalações especializadas. É precisamente neste contexto que a China está a recuperar uma técnica dos anos 1970 - o processamento analógico de sinais em silício - que, segundo estudos recentes, pode gastar até 200 vezes menos energia do que a tecnologia digital clássica.

O que a China está a ressuscitar: computadores analógicos em versão renovada

Nos anos 1970 e 1980, engenheiros ensaiaram os chamados computadores analógicos. Em vez de trabalharem com zeros e uns, recorriam a tensões, correntes ou intensidades de luz para resolver equações. Durante muito tempo, a ideia foi considerada ultrapassada, ofuscada pelos microprocessadores e pela revolução do PC.

Agora, esse princípio está de regresso - embora numa forma profundamente revista. Equipas de investigação e start-ups chinesas estão a desenvolver chips específicos que já não executam operações centrais de forma digital, mas sim através de efeitos físicos: resistências, condensadores, amplificadores ou elementos ópticos assumem o trabalho de cálculo para o qual, de outro modo, seriam necessárias milhões de comutações de transístores.

O núcleo desta abordagem é calcular deixando a física “trabalhar” - em vez de realizar biliões de comutações digitais.

É precisamente por isso que o consumo energético cai de forma acentuada. Cada operação digital exige uma mudança clara de tensão. Os circuitos analógicos aproveitam variações contínuas, que pedem muito menos energia.

Até 200 vezes menos energia do que chips clássicos

Vários protótipos apresentados na China apontam para tarefas que hoje são desempenhadas sobretudo por processadores gráficos (GPU): análise de imagem, processamento de linguagem, reconhecimento de padrões. Estes tipos de carga de trabalho alimentam a expansão da IA generativa - e também empurram as contas de electricidade para valores extremos.

Os chips de IA analógicos prometem aqui um salto radical:

• até 200 vezes menos consumo de energia em determinadas operações de cálculo
• muito menos calor libertado, o que simplifica a refrigeração nos centros de dados
• maior densidade de cálculo por área de chip, porque são precisos menos circuitos de controlo digitais

Estes valores aplicam-se apenas a tarefas específicas, sobretudo multiplicações de matrizes e operações de convolução, mas são precisamente essas funções que sustentam muitas redes de IA. Para operadores de centros de dados, até poupanças de 10 ou 20 vezes já seriam uma pequena revolução.

Por que razão agora? IA, custos e pressão climática

Na China, a fome energética da economia digital está a crescer rapidamente. Os grandes fornecedores de serviços na nuvem constroem um centro de dados atrás de outro, e muitos deles destinam-se quase exclusivamente a aplicações de IA. Ao mesmo tempo, Pequim mantém metas climáticas ambiciosas, quer tornar o consumo eléctrico mais eficiente e reduzir a dependência de tecnologias de semicondutores dos Estados Unidos.

A tecnologia analógica recuperada resolve vários problemas ao mesmo tempo:

• Menor consumo de energia para chatbots, tradução e serviços de imagem e vídeo.
• Menor dependência de importações de GPUs ocidentais de alto desempenho.
• Nova oportunidade de exportação para chips especializados chineses, se a tecnologia chegar à maturidade comercial.

Do ponto de vista político, esta abordagem encaixa na perfeição na estratégia de ganhar autonomia em tecnologias-chave. Do ponto de vista tecnológico, a China está a atacar um nicho que as grandes empresas ocidentais trataram durante muito tempo como um assunto marginal.

Como funcionam os chips de IA analógicos

Na prática, os programadores juntam microelectrónica clássica com núcleos de cálculo analógicos. A lógica de controlo, o acesso à memória e as interfaces continuam a ser digitais. Apenas a matemática propriamente dita - normalmente milhões de multiplicações e somas simples - passa para um bloco analógico.

Um esquema de funcionamento simplificado:

Etapa	Chip de IA digital	Chip de IA analógico
1. Carregar dados	Valores binários em células de memória	Digital, de forma semelhante ao actual
2. Cálculo	Centenas de milhares de operações de transístores por matriz	Tensões ou correntes representam directamente a matriz
3. Resultado	Número binário exacto	Sinal analógico, posteriormente digitalizado

A maior diferença é esta: os circuitos analógicos não produzem um resultado perfeito e “limpo”, mas apenas uma aproximação. Em muitas aplicações de IA, essa precisão é suficiente. As redes neuronais toleram ruído e pequenos erros de forma surpreendentemente eficaz.

Na IA, interessa o melhor resultado, não a última casa decimal - e isso joga directamente a favor dos chips analógicos.

Onde a tecnologia encontra os seus limites

Apesar da eficiência impressionante, existem obstáculos muito claros:

• Maior sensibilidade a erros: a temperatura, o envelhecimento e as tolerâncias de fabrico afectam mais os circuitos analógicos.
• Desenvolvimento complexo: os engenheiros têm de articular de perto electrónica, matemática e modelos de IA.
• Produção em massa difícil: aplicar elevada precisão de forma uniforme a milhares de milhões de chips é uma tarefa gigantesca.

Por isso, quase ninguém vê os computadores analógicos como substitutos dos processadores convencionais num PC de uso diário. O grande potencial está em tarefas bem delimitadas: reconhecimento de imagem em câmaras, fusão de sensores em automóveis, processamento de linguagem em smartphones ou aceleradores de IA ultra-eficientes em centros de dados.

O panorama de investigação na China: universidades, start-ups e programas estatais

Várias universidades e institutos chineses estão a trabalhar em paralelo em chips de IA analógicos. Muitas vezes, isso acontece em cooperação estreita com empresas jovens, que deverão transformar os protótipos em produtos comercializáveis. Os relatos na comunicação social mencionam, por exemplo, projectos em que circuitos analógicos são integrados directamente nas células de memória, permitindo fazer cálculos “na memória”.

Estas abordagens de “in-memory computing” reduzem não só o consumo de energia, como também evitam um dos maiores entraves dos chips modernos: o transporte constante de dados entre a memória e a unidade de cálculo. O Estado apoia estes projectos porque eles se enquadram na linha estratégica de criar ecossistemas próprios de semicondutores.

Corrida com os EUA e a Europa

Também nos Estados Unidos e na Europa existem equipas a investigar chips analógicos e neuromórficos. Mas a China está a avançar de forma mais agressiva para a aplicação. Enquanto muitos projectos ocidentais continuam em fase laboratorial, os actores chineses já apontam para os primeiros nichos de mercado: câmaras de vigilância com IA integrada, redes industriais de sensores ou sistemas de gestão de energia.

Para os fabricantes ocidentais, a pressão aumenta. Se os fornecedores chineses conseguirem colocar no mercado, em grande volume, blocos de IA altamente eficientes e extremamente económicos em energia, isso poderá alterar preços e padrões - como aconteceu antes com a energia solar fotovoltaica ou com as baterias.

O que isto pode significar para utilizadores da Internet e empresas

Para os utilizadores finais, esta tecnologia dificilmente será visível na primeira fase. Os serviços de streaming, as redes sociais ou os chatbots passarão simplesmente a correr “mais depressa e com menos gasto” em segundo plano. A situação torna-se interessante quando os blocos de cálculo analógico entrarem em dispositivos de uso corrente.

Exemplos plausíveis:

• Smartphones que executam funções de IA localmente, sem esgotar a bateria.
• Óculos ou wearables que analisam o ambiente em tempo real.
• Dispositivos de casa inteligente que deixam de depender de uma ligação permanente à cloud.

Para as empresas, o essencial prende-se com custos e disponibilidade. Hoje, quem opera grandes modelos de IA depende muitas vezes de um número reduzido de fabricantes de GPU. Qualquer alívio proporcionado por aceleradores alternativos - sejam analógicos, ópticos ou neuromórficos - pode reduzir essa dependência.

Vantagens e riscos deste regresso da tecnologia analógica

A nova vaga de chips analógicos traz benefícios muito claros:

• consumo de energia fortemente reduzido em determinadas tarefas de IA
• menor produção de calor e, por isso, refrigeração mais simples
• mais capacidade de cálculo directamente na periferia da rede, por exemplo em câmaras ou automóveis

Ao mesmo tempo, surgem novos riscos e questões. Quem aposta fortemente em chips analógicos proprietários fica muito preso ao respectivo fabricante. A programação destes sistemas difere do desenvolvimento de software clássico, o que exige novos perfis profissionais e novas ferramentas. Os aspectos de segurança continuam pouco estudados: até que ponto é que sistemas de IA analógicos resistem a manipulação ou a ruído introduzido de forma intencional?

A isto junta-se a dimensão geopolítica. Se os fornecedores chineses conseguirem escalar rapidamente a tecnologia, poderão assumir um papel de liderança global em IA energeticamente eficiente. Nesse caso, as entidades reguladoras da Europa e da América do Norte teriam de lidar com hardware desenvolvido e produzido fora da sua esfera directa de influência.

Para quem lê com atenção, vale a pena fixar alguns termos que surgem cada vez mais neste contexto. “Processamento analógico de sinais” significa qualquer tipo de operação de cálculo em que grandezas contínuas - tensões, correntes, luz - transportam directamente a informação. “Neuromórfico” descreve arquitecturas de chips inspiradas de forma ampla nas células nervosas biológicas, muitas vezes também com elementos analógicos. E “in-memory computing” refere-se à realização de operações de cálculo no local onde os dados estão guardados, em vez de os deslocar constantemente de um lado para o outro.

Resta saber se esta tecnologia analógica recuperada se tornará, de facto, um novo padrão. O que é claro, porém, é que, enquanto o desempenho da IA continuar a crescer mais depressa do que a energia disponível, qualquer tecnologia capaz de funcionar com uma fracção da electricidade continuará a ser fascinante - sobretudo quando um actor como a China a impulsiona com toda a força.