O mercado de tecnologia está de olho nas empresas que desenvolvem modelos de inteligência artificial com pesos abertos, e as grandes corporações do setor não estão perdendo tempo. A Nvidia deverá confirmar ainda esta semana a maior negociação do setor tecnológico: a aquisição bilionária da plataforma Hugging Face, avaliada em 13 bilhões de dólares. A empresa é reconhecida como um repositório essencial para desenvolvedores que criam e implementam modelos de linguagem de grande escala, funcionando como uma espécie de centro de troca para a era da inteligência artificial.
Essa movimentação não é um caso isolado. Recentemente, a Nvidia fechou um acordo de 6 bilhões de dólares com a Poolside, construtora de modelos de pesos abertos, prevendo a transferência da maioria dos seus funcionários para a gigante de semicondutores. Já a Stripe comprou a OpenRouter, provedora líder de modelos de pesos abertos para empresas, por mais de 7 bilhões de dólares. O volume de capital fluindo para um setor baseado na distribuição gratuita de tecnologia revela as novas tendências que dominam o universo da inteligência artificial.
Para a Nvidia, a estratégia envolve reduzir a dependência dos negócios com grandes provedores de computação em nuvem e laboratórios pioneiros. Essa necessidade se torna ainda mais urgente quando empresas como a OpenAI e o Google desenvolvem seus próprios chips de inferência, como o Jalapeño, cujos recursos foram divulgados recentemente. A fabricante de chips busca garantir uma fatia do negócio de construção de modelos, diversificando suas fontes de receita além da venda de hardware.
A Nvidia já possui a família Nemotron de modelos de pesos abertos, mas a adoção ainda não atingiu números expressivos. Ao assumir o controle do maior espaço de desenvolvedores de modelos abertos nos Estados Unidos, a empresa poderá acessar uma vasta base de usuários para direcioná-los aos seus chips e padrões tecnológicos.
Há também questionamentos crescentes sobre os custos da inferência em inteligência artificial. Algumas organizações estão explorando modelos mais econômicos desenvolvidos por empresas chinesas, como Moonshot, DeepSeek e Alibaba. No momento, essa adoção ainda é modesta, mas vem crescendo. Segundo pesquisas da Ramp sobre dados de gastos, apenas 6% das empresas utilizam modelos de pesos abertos. Na mesma linha, apenas 2% dos engenheiros de software medidos pela Jellyfish trabalham com essa tecnologia.
Nik Albarran, líder de produtos de inteligência artificial da Jellyfish, afirmou que os modelos de pesos abertos são empregados principalmente por empresas cujos produtos dependem de cargas de trabalho repetitivas, como serviços de atendimento ao cliente por chat. Como essas tarefas envolvem alto volume e muita repetição, um modelo de peso aberto pode ser ajustado para responder de forma econômica.
Essa é precisamente a visão que motivou a aquisição da OpenRouter pela Stripe. Patrick Collison, fundador e executivo-chefe da empresa de pagamentos, declarou que os tokens representam a moeda central para organizações que constroem com inteligência artificial, e o potencial econômico real dependerá do uso inteligente de recursos computacionais escassos.
Para tarefas de programação e operações autônomas, no entanto, os pedidos variáveis e a necessidade de raciocínio fazem com que os modelos de fronteira frequentemente se destaquem, especialmente porque os laboratórios proprietários oferecem acesso mais simples e, em alguns casos, subsídios em tokens.
Albarran acredita que à medida que as empresas ajustam seus fluxos de trabalho em inteligência artificial, ficará mais fácil recorrer aos modelos abertos. Ainda assim, o principal motivo para buscar esses modelos atualmente é o controle e a configurabilidade, e não apenas preocupações com gastos. "Nem tantas empresas estão nessa situação ainda… mas se os preços continuarem subindo nos laboratórios de fronteira, cada vez mais organizações serão forçadas a pelo menos considerar essa alternativa", comentou.
Lin Qiao, executiva-chefe da Fireworks, plataforma líder de roteamento e hospedagem de modelos de pesos abertos para usuários corporativos frequentemente citada como possível alvo de aquisição, afirma que sua empresa processa 40 trilhões de tokens diariamente, volume superior ao das interfaces de programação do Gemini ou da OpenAI. A Fireworks aposta na diversidade de modelos: à medida que os modelos de linguagem proliferam e melhoram, será mais fácil para as empresas treiná-los conforme suas necessidades específicas.
"Toda empresa de aplicativos deveria considerar contratar um pesquisador interno", defendeu Qiao em entrevista. "Elas podem usar seu produto e dados de produto para construir seu próprio modelo. O futuro é, literalmente, a inteligência especializada. Cada empresa deveria ter seu próprio modelo para cada caso de uso, e isso ocorrerá naturalmente."
É fácil esquecer quão recente ainda é o desenvolvimento da inteligência artificial como ferramenta e negócio. Porém, a dominância de empresas como OpenAI e Anthropic não é inevitável. Enquanto as gigantes de tecnologia buscam proteger seus investimentos nos maiores laboratórios, o atrativo da tecnologia aberta se mostra cada vez mais irresistível.
Fonte: TechCrunch
