Os 5 Temas Chave da IA em 2024: Competição, Modelos Open Source e o Futuro dos Investimentos

A Competição Aumenta nos Modelos Base

Em 2024, a competição entre os modelos de base de inteligência artificial atingiu um novo patamar de intensidade. Este cenário competitivo é impulsionado pela busca constante por melhores desempenhos e funcionalidades, com diversas empresas e projetos a disputarem a liderança neste setor. Dados do Chatbot Arena revelam uma mudança significativa: enquanto há um ano, os modelos da OpenAI dominavam o mercado, agora outras empresas, como o Google, também apresentam modelos com capacidades competitivas.

Este aumento da concorrência traz consigo uma maior variedade de opções para as empresas na escolha de APIs, o que gera uma dinâmica interessante para o mercado. A queda no consumo de tokens da OpenAI, que passou de quase 90% para cerca de 60% em menos de um ano, demonstra que os usuários estão cada vez mais abertos a experimentar diferentes modelos disponíveis.

O Crescimento dos Modelos Open Source

Os modelos open source têm demonstrado um crescimento notável, com desempenhos que, em alguns casos, superam os modelos proprietários. Avaliações independentes como as do ranking SEAL, destacam a performance dos modelos open source em áreas como matemática, seguimento de instruções e robustez contra ataques. O modelo Llama, por exemplo, alcançou o top 3 deste ranking, o que evidencia a sua qualidade e competitividade.

O ritmo de avanço dos modelos open source é surpreendente. Avaliações como o MMLU revelam que modelos com parâmetros menores já alcançam desempenhos próximos aos modelos mais avançados. Um exemplo concreto é o modelo Llama 8B, que superou o Mistral-7b (o melhor modelo pequeno há um ano) em mais de 10 pontos no ranking MMLU.

Competitividade: Modelos open source desafiam modelos proprietários.
Desempenho: Avanços notáveis em diversas áreas, como matemática e robustez.
Acessibilidade: Mais opções para empresas e desenvolvedores.

Modelos Pequenos: Eficiência e Custo-Benefício

A distância entre os modelos de inteligência artificial pequenos e grandes está a diminuir, e o custo da inteligência artificial também tem registado uma queda significativa. O custo das APIs dos modelos principais da OpenAI diminuiu cerca de 80-85% no último ano e meio, o que torna a construção de aplicações com inteligência artificial mais acessível.

A redução de custos é notável: construir aplicações semelhantes ao Notion ou Coda custa apenas alguns milhares de dólares em tokens. Esta diminuição de custos impulsiona a adoção de IA em diversas áreas, facilitando a criação de novas soluções e produtos.

Redução de custos: APIs de IA mais acessíveis.
Acessibilidade: Construção de aplicações de IA mais econômica.
Eficiência: Modelos menores com desempenho comparável.

A Ascensão da Tecnologia Multimodal

A tecnologia multimodal emerge como uma tendência chave no campo da inteligência artificial. Novas modalidades, como áudio de baixa latência, capacidades de execução e vídeo, estão a proporcionar novas experiências de interação aos utilizadores.

A interação por voz de baixa latência não é apenas uma funcionalidade, mas uma forma completamente nova de interação com a tecnologia. As capacidades de execução da IA, como a função "Computer Use" do Claude e a execução de código no Canvas da OpenAI, tornam a IA ainda mais poderosa e versátil.

Novas experiências: Interação por voz e vídeo.
Capacidades avançadas: Execução de código e tarefas complexas.
Versatilidade: Aplicações em diversas áreas.

Novas Perspectivas em Scaling Law

Apesar das limitações da lei de escala (Scaling Law), novas abordagens estão a surgir. A OpenAI parece ter encontrado uma forma de superar essas limitações, utilizando técnicas como o RL self-play (aprendizagem por reforço com auto jogo) para melhorar o desempenho dos modelos. Estas descobertas abrem novas possibilidades para o futuro da IA, demonstrando que ainda há muito espaço para inovação e progresso.

Superação de limitações: Novas abordagens em scaling law.
RL self-play: Técnicas para melhorar o desempenho.
Potencial de crescimento: Novas possibilidades para o futuro da IA.

Um Ambiente de Investimento Mais Racional

Apesar das preocupações sobre uma possível bolha no campo da IA, a realidade é que o fluxo de capital para os laboratórios de modelos de base é elevado, enquanto os investimentos em empresas que operam na prática são mais moderados.

O valor da camada de aplicação tem sido subestimado. No passado, acreditava-se que os modelos de base eram mais valiosos, enquanto a camada de aplicação não tinha tanto valor. Contudo, o ecossistema de IA oferece inúmeras oportunidades, e a camada de aplicação tem um grande potencial a ser explorado.

Investimentos: Fluxo de capital para modelos de base e empresas operacionais.
Camada de aplicação: Valor subestimado e grande potencial.
Oportunidades: Ecossistema de IA com diversas possibilidades.

Oportunidades para Startups

O ecossistema de IA oferece oportunidades que vão além dos modelos de base, com grande potencial na camada de aplicação. Há um fluxo constante de inovações, diferentes tipos de modelos com diferentes vantagens, um mercado competitivo e projetos open source em expansão.

Automação de serviços: IA para automatizar tarefas repetitivas, reduzir custos e aumentar a eficiência.
Melhoria na busca: IA para melhorar a busca e o acesso à informação, proporcionando uma experiência mais personalizada.
Democratização de habilidades: IA para democratizar habilidades, permitindo que mais pessoas participem na criação e inovação.

Direções de Investimento na Era da IA

A infraestrutura de IA (computação e dados) é uma área chave para investimento. Com o desenvolvimento da tecnologia de IA, a procura por dados especializados e mais tipos de dados está a aumentar.

A era do 'Software 3.0' está a chegar, e esta transformação implica uma reavaliação completa de todos os níveis da tecnologia. Esta nova era trará grandes vantagens para a nova geração de empresas, e a velocidade da transformação favorece as startups.

Infraestrutura de IA: Computação e dados como áreas de investimento.
Software 3.0: Reavaliação completa da tecnologia.
Velocidade da transformação: Vantagem para startups.

A Reavaliação de Produtos e Infraestrutura

É necessário repensar a forma como os produtos são desenhados e a infraestrutura é construída para se adequar ao novo paradigma da IA. A inteligência artificial oferece grandes oportunidades tecnológicas e económicas que merecem ser exploradas.

Design de produtos: Repensar a abordagem para a IA.
Infraestrutura: Construção adaptada ao novo paradigma.
Oportunidades: Tecnológicas e económicas.

Startups vs. Gigantes da Tecnologia

Quem irá colher os frutos desta transformação: as startups ou as gigantes da tecnologia? Embora as gigantes tenham vantagens em termos de canais de distribuição e dados, as startups podem competir com produtos superiores e modelos de negócio inovadores.

As empresas já estabelecidas podem estar limitadas pelo dilema do inovador, enquanto as startups podem desafiar os modelos existentes através de novas experiências de utilizador e geração de código. As startups precisam pensar em que tipo de dados precisam para melhorar a qualidade dos seus produtos, em vez de depender apenas dos dados das empresas já estabelecidas.

Vantagens: Gigantes com canais de distribuição e dados.
Inovação: Startups com produtos superiores e novos modelos de negócio.
Dilema do inovador: Empresas estabelecidas limitadas pela inovação.
Dados: Importância para a qualidade dos produtos das startups.