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Opinião|Novos modelos de IA reforçam domínio das gigantes de tecnologia


Novos modelos criam oportunidades, mas poucas empresas são capazes de desenvolvê-los

Por Felipe Matos

Quem já usou o ChatGPT ou o DALL-E 2 para gerar textos e imagens por inteligência artificial (IA) deve ter ficado deslumbrado com as possibilidades que se abrem. A OpenAI, criadora das tecnologias, pode ser avaliada em U$ 29 bilhões. Cofundada por Elon Musk, a empresa nasceu como uma pesquisadora de tecnologias sem fins lucrativos, mas agora pode se tornar uma das big techs mais poderosas do mundo.

A IA generativa está cada vez mais presente. A Microsoft anunciou que usará sistema de busca similar ao ChatGPT no Bing, seu sistema de buscas – provavelmente, assistentes digitais estarão presentes no pacote Office. O software de notas Notion e o app Canva implementaram ferramentas de IA que automatizam a geração de textos.

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Fato é que para aplicações como essas serem possíveis foi preciso treinar modelos generativos com milhões – ou até bilhões – de entradas de dados. O ChatGPT por exemplo, usa o poder de supercomputadores com aproximadamente 10 mil GPUs e 285 mil CPUs, conquistados com investimentos de U$ 1 bilhão da Microsoft, parte entregue em poder computacional. Seus engenheiros passaram meses ou até anos construindo e treinando bases gigantescas de dados para chegar ao resultado atual.

Ou seja, o acesso a este nível de IA é para poucos. Apenas gigantes têm poder computacional, time de engenharia e outros recursos necessários para desenvolvê-las. O ChatGPT usa em parte o LaMDA, modelo do Google.

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Mas se a tecnologia é para poucos, como está se espalhando entre aplicações? Por meio de APIs criadas pelas Big Techs, que permitem startups e outros interessados a licenciá-las. Se para uma startup é quase impossível ter os recursos para criar um LLM (large language model), ela pode alugar modelos prontos e treiná-los para suas aplicações. Quanto mais usuários de apps como o Canva criam textos usando ajuda de IA, como o GPT-3, mais a OpenAI ganha dinheiro. E o mesmo acontece com modelos de gigantes como Google, Microsoft e IBM.

Essa relação cria oportunidades para startups e empresas construírem novas funcionalidades e aplicações incríveis. Por outro lado, a adoção acelerada só deve reforçar ainda mais o domínio das Big Techs, das quais estaremos cada vez mais dependentes.

Essa dependência desperta cada vez mais implicações éticas e receios das autoridades regulatórias, que veem uma concentração cada vez mais de riqueza e poder nas mãos dessas empresas.

Quem já usou o ChatGPT ou o DALL-E 2 para gerar textos e imagens por inteligência artificial (IA) deve ter ficado deslumbrado com as possibilidades que se abrem. A OpenAI, criadora das tecnologias, pode ser avaliada em U$ 29 bilhões. Cofundada por Elon Musk, a empresa nasceu como uma pesquisadora de tecnologias sem fins lucrativos, mas agora pode se tornar uma das big techs mais poderosas do mundo.

A IA generativa está cada vez mais presente. A Microsoft anunciou que usará sistema de busca similar ao ChatGPT no Bing, seu sistema de buscas – provavelmente, assistentes digitais estarão presentes no pacote Office. O software de notas Notion e o app Canva implementaram ferramentas de IA que automatizam a geração de textos.

Fato é que para aplicações como essas serem possíveis foi preciso treinar modelos generativos com milhões – ou até bilhões – de entradas de dados. O ChatGPT por exemplo, usa o poder de supercomputadores com aproximadamente 10 mil GPUs e 285 mil CPUs, conquistados com investimentos de U$ 1 bilhão da Microsoft, parte entregue em poder computacional. Seus engenheiros passaram meses ou até anos construindo e treinando bases gigantescas de dados para chegar ao resultado atual.

Ou seja, o acesso a este nível de IA é para poucos. Apenas gigantes têm poder computacional, time de engenharia e outros recursos necessários para desenvolvê-las. O ChatGPT usa em parte o LaMDA, modelo do Google.

Mas se a tecnologia é para poucos, como está se espalhando entre aplicações? Por meio de APIs criadas pelas Big Techs, que permitem startups e outros interessados a licenciá-las. Se para uma startup é quase impossível ter os recursos para criar um LLM (large language model), ela pode alugar modelos prontos e treiná-los para suas aplicações. Quanto mais usuários de apps como o Canva criam textos usando ajuda de IA, como o GPT-3, mais a OpenAI ganha dinheiro. E o mesmo acontece com modelos de gigantes como Google, Microsoft e IBM.

Essa relação cria oportunidades para startups e empresas construírem novas funcionalidades e aplicações incríveis. Por outro lado, a adoção acelerada só deve reforçar ainda mais o domínio das Big Techs, das quais estaremos cada vez mais dependentes.

Essa dependência desperta cada vez mais implicações éticas e receios das autoridades regulatórias, que veem uma concentração cada vez mais de riqueza e poder nas mãos dessas empresas.

Quem já usou o ChatGPT ou o DALL-E 2 para gerar textos e imagens por inteligência artificial (IA) deve ter ficado deslumbrado com as possibilidades que se abrem. A OpenAI, criadora das tecnologias, pode ser avaliada em U$ 29 bilhões. Cofundada por Elon Musk, a empresa nasceu como uma pesquisadora de tecnologias sem fins lucrativos, mas agora pode se tornar uma das big techs mais poderosas do mundo.

A IA generativa está cada vez mais presente. A Microsoft anunciou que usará sistema de busca similar ao ChatGPT no Bing, seu sistema de buscas – provavelmente, assistentes digitais estarão presentes no pacote Office. O software de notas Notion e o app Canva implementaram ferramentas de IA que automatizam a geração de textos.

Fato é que para aplicações como essas serem possíveis foi preciso treinar modelos generativos com milhões – ou até bilhões – de entradas de dados. O ChatGPT por exemplo, usa o poder de supercomputadores com aproximadamente 10 mil GPUs e 285 mil CPUs, conquistados com investimentos de U$ 1 bilhão da Microsoft, parte entregue em poder computacional. Seus engenheiros passaram meses ou até anos construindo e treinando bases gigantescas de dados para chegar ao resultado atual.

Ou seja, o acesso a este nível de IA é para poucos. Apenas gigantes têm poder computacional, time de engenharia e outros recursos necessários para desenvolvê-las. O ChatGPT usa em parte o LaMDA, modelo do Google.

Mas se a tecnologia é para poucos, como está se espalhando entre aplicações? Por meio de APIs criadas pelas Big Techs, que permitem startups e outros interessados a licenciá-las. Se para uma startup é quase impossível ter os recursos para criar um LLM (large language model), ela pode alugar modelos prontos e treiná-los para suas aplicações. Quanto mais usuários de apps como o Canva criam textos usando ajuda de IA, como o GPT-3, mais a OpenAI ganha dinheiro. E o mesmo acontece com modelos de gigantes como Google, Microsoft e IBM.

Essa relação cria oportunidades para startups e empresas construírem novas funcionalidades e aplicações incríveis. Por outro lado, a adoção acelerada só deve reforçar ainda mais o domínio das Big Techs, das quais estaremos cada vez mais dependentes.

Essa dependência desperta cada vez mais implicações éticas e receios das autoridades regulatórias, que veem uma concentração cada vez mais de riqueza e poder nas mãos dessas empresas.

Quem já usou o ChatGPT ou o DALL-E 2 para gerar textos e imagens por inteligência artificial (IA) deve ter ficado deslumbrado com as possibilidades que se abrem. A OpenAI, criadora das tecnologias, pode ser avaliada em U$ 29 bilhões. Cofundada por Elon Musk, a empresa nasceu como uma pesquisadora de tecnologias sem fins lucrativos, mas agora pode se tornar uma das big techs mais poderosas do mundo.

A IA generativa está cada vez mais presente. A Microsoft anunciou que usará sistema de busca similar ao ChatGPT no Bing, seu sistema de buscas – provavelmente, assistentes digitais estarão presentes no pacote Office. O software de notas Notion e o app Canva implementaram ferramentas de IA que automatizam a geração de textos.

Fato é que para aplicações como essas serem possíveis foi preciso treinar modelos generativos com milhões – ou até bilhões – de entradas de dados. O ChatGPT por exemplo, usa o poder de supercomputadores com aproximadamente 10 mil GPUs e 285 mil CPUs, conquistados com investimentos de U$ 1 bilhão da Microsoft, parte entregue em poder computacional. Seus engenheiros passaram meses ou até anos construindo e treinando bases gigantescas de dados para chegar ao resultado atual.

Ou seja, o acesso a este nível de IA é para poucos. Apenas gigantes têm poder computacional, time de engenharia e outros recursos necessários para desenvolvê-las. O ChatGPT usa em parte o LaMDA, modelo do Google.

Mas se a tecnologia é para poucos, como está se espalhando entre aplicações? Por meio de APIs criadas pelas Big Techs, que permitem startups e outros interessados a licenciá-las. Se para uma startup é quase impossível ter os recursos para criar um LLM (large language model), ela pode alugar modelos prontos e treiná-los para suas aplicações. Quanto mais usuários de apps como o Canva criam textos usando ajuda de IA, como o GPT-3, mais a OpenAI ganha dinheiro. E o mesmo acontece com modelos de gigantes como Google, Microsoft e IBM.

Essa relação cria oportunidades para startups e empresas construírem novas funcionalidades e aplicações incríveis. Por outro lado, a adoção acelerada só deve reforçar ainda mais o domínio das Big Techs, das quais estaremos cada vez mais dependentes.

Essa dependência desperta cada vez mais implicações éticas e receios das autoridades regulatórias, que veem uma concentração cada vez mais de riqueza e poder nas mãos dessas empresas.

Quem já usou o ChatGPT ou o DALL-E 2 para gerar textos e imagens por inteligência artificial (IA) deve ter ficado deslumbrado com as possibilidades que se abrem. A OpenAI, criadora das tecnologias, pode ser avaliada em U$ 29 bilhões. Cofundada por Elon Musk, a empresa nasceu como uma pesquisadora de tecnologias sem fins lucrativos, mas agora pode se tornar uma das big techs mais poderosas do mundo.

A IA generativa está cada vez mais presente. A Microsoft anunciou que usará sistema de busca similar ao ChatGPT no Bing, seu sistema de buscas – provavelmente, assistentes digitais estarão presentes no pacote Office. O software de notas Notion e o app Canva implementaram ferramentas de IA que automatizam a geração de textos.

Fato é que para aplicações como essas serem possíveis foi preciso treinar modelos generativos com milhões – ou até bilhões – de entradas de dados. O ChatGPT por exemplo, usa o poder de supercomputadores com aproximadamente 10 mil GPUs e 285 mil CPUs, conquistados com investimentos de U$ 1 bilhão da Microsoft, parte entregue em poder computacional. Seus engenheiros passaram meses ou até anos construindo e treinando bases gigantescas de dados para chegar ao resultado atual.

Ou seja, o acesso a este nível de IA é para poucos. Apenas gigantes têm poder computacional, time de engenharia e outros recursos necessários para desenvolvê-las. O ChatGPT usa em parte o LaMDA, modelo do Google.

Mas se a tecnologia é para poucos, como está se espalhando entre aplicações? Por meio de APIs criadas pelas Big Techs, que permitem startups e outros interessados a licenciá-las. Se para uma startup é quase impossível ter os recursos para criar um LLM (large language model), ela pode alugar modelos prontos e treiná-los para suas aplicações. Quanto mais usuários de apps como o Canva criam textos usando ajuda de IA, como o GPT-3, mais a OpenAI ganha dinheiro. E o mesmo acontece com modelos de gigantes como Google, Microsoft e IBM.

Essa relação cria oportunidades para startups e empresas construírem novas funcionalidades e aplicações incríveis. Por outro lado, a adoção acelerada só deve reforçar ainda mais o domínio das Big Techs, das quais estaremos cada vez mais dependentes.

Essa dependência desperta cada vez mais implicações éticas e receios das autoridades regulatórias, que veem uma concentração cada vez mais de riqueza e poder nas mãos dessas empresas.

Opinião por Felipe Matos

CEO da Sirius, vice-presidente da Associação Brasileira de Startups e autor do livro 10 Mil Startups.

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