TLDR;

A IA é usada para otimizar kernels de GPU e melhorar o desempenho dos modelos em até 20% durante inferência e treinamento.. Empresas como OpenAI, Anthropic e Moonshot já aplicam IA para otimizar kernels e processos de desenvolvimento de novos modelos.. O risco é atingir a singularidade com reprodução autônoma da IA, embora o treinamento ainda exija meses e milhares de GPUs.

Resumo

No vídeo Tech Nibble, discute-se como as inteligências artificiais estão sendo empregadas para criar a próxima geração de modelos de IA. Atualmente, engenheiros de software utilizam ferramentas como Claude, Codex e Open Code para escrever código de forma rotineira, e essa prática já se estende ao desenvolvimento de sistemas de IA. A OpenAI, por exemplo, aplicou o GPT-5.6 para otimizar kernels de GPU, alcançando ganhos de 20% em desempenho na inferência e mais de 15% na eficiência durante o treinamento, além de monitorar processos e corrigir falhas. Empresas como Anthropic e Moonshot também adotam abordagens semelhantes, usando modelos para iterar benchmarks, analisar desempenho e refinar kernels. O futuro aponta para um aumento progressivo da participação da IA, passando de 10% para quase total autonomia na definição de arquitetura, dados e treinamento. Isso levanta preocupações sobre a singularidade, embora o processo ainda exija meses e milhares de GPUs, limitando a velocidade de avanços autônomos.