De acordo com @GrandViewInc, o mercado global de IA está projetado para alcançar $1,8 trilhões até 2030, em comparação com $300 bilhões em 2024. Isto reflete não apenas um aumento no investimento, mas o papel crescente da IA em quase todas as indústrias 🧵

O relatório destaca que o crescimento da IA é uma oportunidade global. A América do Norte representa a maior parte atualmente, mas a Ásia-Pacífico mostra a trajetória de crescimento mais rápida. Regiões da Europa, América Latina e Oriente Médio também estão a acelerar a adoção da IA.

Por trás deste crescimento estão diversas aplicações. O relatório aponta para a automação, IA generativa, sistemas autónomos e tomada de decisão impulsionada por IA como contribuintes chave para a expansão do mercado. Cada um destes introduz novos desafios técnicos e operacionais.

À medida que os sistemas de IA assumem tarefas mais complexas, especialmente aquelas que requerem ação autónoma ou tomada de decisão em tempo real, questões de fiabilidade e adaptabilidade tornam-se centrais. Construir modelos maiores é apenas parte da solução.

Uma parte crescente do mercado de IA depende de uma infraestrutura que suporte aprendizado, coordenação e raciocínio em diferentes tarefas e ambientes. Isto é especialmente relevante para agentes de IA e sistemas autónomos que operam nos serviços financeiros, saúde e infraestrutura.

A fragmentação continua a ser um risco à medida que mais organizações implementam modelos específicos de domínio e soluções de IA isoladas. O relatório sublinha a necessidade de sistemas compostáveis e autoaperfeiçoados que possam adaptar-se a condições em mudança sem exigir intervenção humana constante.

É aqui que novas abordagens para a infraestrutura de IA estão a emergir. Redes descentralizadas, mercados de modelos e sistemas de inferência colaborativa refletem uma compreensão em evolução de que a IA deve ser capaz de aprender, não apenas de processar. Projetos como o Allora fazem parte desta mudança.

O crescimento projetado da IA reflete o conjunto crescente de problemas que se espera que a IA resolva. À medida que essa expectativa cresce, também aumenta a necessidade de sistemas sem confiança, adaptativos, que possam raciocinar e melhorar sem controle centralizado.