Memória em SI.
Uma série de ensaios sobre a memória de uma superinteligência: o que ela precisa guardar, onde isso fica fisicamente, quem está resolvendo o problema e o que isso exige do mundo material. Escrita a partir dos números do próprio desk, não de previsões.
Por que esta série
A memória virou a parte mais cara e mais escassa do hardware de IA. Ao mesmo tempo, os modelos aprenderam a usar muito melhor a memória que têm. Essas duas curvas decidem quanta HBM, quanta DRAM e quanto silício o mundo vai precisar fabricar nos próximos anos. O desk mede a segunda curva a cada trimestre e escreve aqui sobre o que ela mostra.
O que os números dizem hoje
Leitura de 1 de outubro de 2026Todo modelo enxuto da nossa cesta é multiescala: guarda o contexto recente em detalhe e o contexto antigo comprimido. Nenhum é autossimilar. Uma memória fractal aplicaria a mesma regra em todos os níveis, do último minuto ao último ano, com a mesma transformação repetida recursivamente.
Ninguém publicou uma versão que funcione para modelos de linguagem ou de visão. Para o desk, isso é tanto uma lacuna de pesquisa quanto uma evidência contra a ideia, e a tradição brasileira de geometria fractal aplicada é um dos poucos lugares onde metade dessa conversa já existe. Vamos seguir testando a hipótese contra os números e dizer aqui se os números a derrubarem.
Os ensaios
Os próximos ensaios aparecem aqui, em ordem de leitura.