LLMs com um quatrilhão de parâmetros: quando esperar — e por que a resposta é "nunca"

Modelos com um quatrilhão de parâmetros (10^15) não devem surgir num futuro previsível: as limitações físicas e computacionais tornam essa escala praticamente inalcançável no paradigma atual.

A que distância estamos do quatrilhão hoje?

O número está mil vezes mais longe do que parece. Os melhores modelos de linguagem de 2025–2026 operam numa faixa que vai de centenas de bilhões a alguns trilhões de parâmetros. Segundo estimativas dos analistas da SemiAnalysis, o GPT-4 usa uma arquitetura Mixture of Experts com cerca de 1,76 trilhão de pesos no total; o Gemini Ultra, do Google, teria algo em torno de 1,56 trilhão. Para chegar a um quatrilhão (10^15), seria preciso crescer mais 700 a 1000 vezes.

• Faixa dos modelos de fronteira (frontier) hoje: ~100 bilhões a ~2 trilhões de parâmetros
• Um quatrilhão (10^15) é de 700 a 1000 vezes maior que o GPT-4
• O treinamento do GPT-4, segundo estimativas de analistas, custou mais de US$ 100 milhões
• O treinamento do Llama 2 70B, de acordo com a documentação técnica da Meta*, consumiu ~539 MWh
• Só o armazenamento dos pesos de um modelo de 1Q (um quatrilhão) em formato int4 ocuparia cerca de 125 TB

Por que um crescimento de 1000 vezes não é questão de "esperar um pouco"?

Um modelo de um quatrilhão de parâmetros exige bem mais do que mais dinheiro: exige uma física fundamentalmente diferente.

As GPUs topo de linha NVIDIA H100/H200 armazenam de 80 a 192 GB de memória por placa. Mesmo com quantização agressiva de 1 bit, um modelo de 1Q precisaria de ~125 TB só para os pesos, sem contar ativações, gradientes e estado do otimizador. No formato padrão BF16, seriam cerca de 2 petabytes. Esse volume exigiria construir uma infraestrutura completamente diferente, que não existe em nenhuma empresa do mundo.

"Vemos retornos decrescentes com o simples aumento do número de parâmetros: dados e eficiência computacional importam mais que o tamanho bruto", segundo publicações de pesquisa da equipe da

DeepMind sobre a otimização Chinchilla.

Soma-se à física o consumo de energia. Estima-se que treinar um modelo de 1Q com a eficiência atual dos chips demandaria de dezenas a centenas de TWh, o que se compara ao consumo anual de eletricidade de um país europeu de porte médio.

Por que não há dados suficientes para um quatrilhão de parâmetros?

Segundo o estudo da DeepMind (Hoffmann et al., 2022), para um treinamento compute-ótimo o modelo deve ser treinado com cerca de 20 tokens por parâmetro. Portanto, um modelo de 1Q precisaria ser treinado com 20 quatrilhões de tokens. De acordo com diversas estimativas de pesquisa, todo o texto digitalizado da internet soma algo entre 10^13 e 10^14 tokens, de 200 a 2000 vezes menos que o necessário.

Dados sintéticos aliviam parcialmente a restrição, mas não numa escala de mil vezes e não sem degradação de qualidade quando a geração se retroalimenta em ciclo. Em outras palavras, mesmo que a infraestrutura computacional existisse, não haveria com que alimentar um modelo desse tamanho.

O que isso significa

LLMs de um quatrilhão de parâmetros não são uma questão de tempo e financiamento, mas de limitações fundamentais: a física dos semicondutores, o volume de dados existentes e os retornos decrescentes do escalonamento. O avanço da indústria não aponta para "um único modelo gigantesco", e sim para arquiteturas mais eficientes, como Mixture of Experts, Retrieval-Augmented Generation e sistemas agênticos especializados.

Perguntas frequentes

Qual é o tamanho da maior LLM aberta hoje?

Em 2026, o maior modelo totalmente aberto continua sendo o Grok-1, da xAI: 314 bilhões de parâmetros numa arquitetura Mixture of Experts, liberado em acesso aberto em março de 2024. Os modelos frontier fechados dos grandes laboratórios, segundo estimativas dos analistas da SemiAnalysis, passam de 1 trilhão de parâmetros.

Um computador quântico ajudaria a treinar esses modelos?

Computadores quânticos são eficientes para uma classe restrita de problemas, como fatoração e simulação de moléculas, mas não para a multiplicação de matrizes, base do treinamento de transformers. No futuro previsível, sistemas quânticos não substituirão GPUs e TPUs no treinamento de LLMs.

*Meta foi reconhecida como organização extremista e é proibida na Rússia.