A escala é um dos maiores desafios que atualmente enfrenta a “revolução” da IA e da robótica, ou seja: como vamos configurar toda a infraestrutura necessária para todas essas ferramentas autônomas? Uma resposta que você ouvirá com mais frequência: swarms. Enquanto a OpenAI e outras grandes empresas de inteligência artificial continuam a construir data centers centralizados de bilhões de dólares, uma abordagem mais descentralizada está começando a ganhar força.
O Register destacou recentemente uma empresa que adota a abordagem “swarm” para IA e aparentemente está produzindo resultados impressionantes. A startup Fortytwo publicou benchmarks que mostram que sua abordagem de executar pequenos modelos de IA em computadores pessoais conseguiu superar alguns dos modelos mais recentes em testes de raciocínio, afirmando resultados melhores do que os do GPT-5 da OpenAI, Gemini 2.5 Pro do Google, Claude Opus 4.1 da Anthropic e R1 da DeepSeek.
A teoria da empresa, que parece ser corroborada pelos resultados, é bastante simples: grandes modelos de IA podem ficar presos em ciclos de raciocínio quando apresentados a tarefas complexas. Modelos menores, por sua vez, não apenas limitam esses ciclos de raciocínio, mas também fornecem várias respostas que podem ser classificadas para encontrar a melhor resposta disponível. Isso pode, em teoria, ser feito distribuindo as tarefas computacionais por muitos dispositivos em vez de ser realizado em um único data center central, não muito diferente de como as criptomoedas distribuem as tarefas computacionais para registrar transações em muitas máquinas diferentes. Apropriadamente, a empresa está oferecendo uma recompensa baseada em criptomoeda para pessoas que criam modelos especializados e os executam como parte do swarm.
Algo semelhante está se desenvolvendo no reino da robótica, de acordo com o Wall Street Journal, que destacou recentemente pesquisas que mostram como os robôs poderiam operar com uma comunicação semelhante à de colônias que permitiria que eles trabalhassem como uma inteligência coletiva. Os pesquisadores sugeriram que tal modelo poderia ser usado em configurações como monitoramento de incêndios florestais, onde enxames de drones são encarregados de identificar incêndios potenciais. Se um drone falhar, os outros identificariam que ele caiu e compensariam. Outro exemplo que os pesquisadores mencionaram foi o desenvolvimento de robôs microscópicos que poderiam trabalhar juntos para fazer coisas como entregar medicamentos dentro do corpo humano ou desobstruir sem necessidade de cirurgia. Esse último exemplo aparentemente não era teórico: pesquisadores usaram pequenos robôs magnéticos para formar uma corrente e empurrar como uma unidade para desobstruir bloqueios em vasos sanguíneos artificiais.
A ideia básica por trás da pesquisa é que essas máquinas podem ser extremamente simples, mas executar tarefas mais complexas quando operam juntas. Os pesquisadores completaram um experimento em que um enxame de robôs que só era capaz de realizar três habilidades — mover-se para frente, fazer sons e ouvir vizinhos — conseguiu se unir e navegar por obstáculos de uma maneira que não conseguiam fazer sozinhos. Aparentemente, o velho ditado “duas cabeças são melhores que uma” também se aplica à IA e aos robôs.