A indústria de inteligência artificial está passando por uma mudança significativa: empresas líderes estão mudando sua direção de desenvolvimento, abandonando a busca por modelos de linguagem em maior escala para se concentrar na melhoria da capacidade de raciocínio dos modelos. Essa mudança remodelará todo o cenário de desenvolvimento da IA.
Segundo a Reuters, os principais laboratórios de IA estão enfrentando dificuldades. O desenvolvimento de grandes modelos de linguagem não só requer um investimento de dezenas de milhões de dólares, mas também frequentemente encontra problemas técnicos, como falhas no sistema, e a avaliação do desempenho de um modelo costuma levar meses.
Esse gargalo no desenvolvimento já afetou gigantes do setor. Há relatos de que o novo modelo Orion da OpenAI apresenta melhorias limitadas em comparação com o GPT-4, e o Gemini 2.0 do Google enfrenta dificuldades semelhantes. Na Anthropic, o CEO Dario Amodei disse que está repensando o desenvolvimento do Opus 3.5.
Observação da fonte: A imagem foi gerada por IA, com direitos de uso concedidos pela Midjourney.
Ilya Sutskever, ex-cofundador da OpenAI e atual chefe da Safe Superintelligence (SSI), observou: "A década de 2010 foi a era da expansão, agora entramos em uma nova fase de exploração e descoberta". Essa declaração é particularmente notável, pois Sutskever foi um defensor da filosofia "quanto maior, melhor".
A nova direção do setor aponta para o "cálculo no momento do teste", ou seja, dar aos modelos de IA mais tempo para pensar e resolver problemas gradualmente. Esse método enfatiza o desenvolvimento da capacidade de raciocínio dos sistemas de IA, permitindo que eles gerem e avaliem várias soluções, em vez de simplesmente responder rapidamente.
Essa mudança também pode afetar o cenário do mercado de hardware. Embora a Nvidia domine o setor de hardware tradicional para treinamento de IA, o novo paradigma computacional oferece oportunidades para outros fabricantes de chips, como a Groq. No entanto, espera-se que no futuro sejam usados simultaneamente métodos tradicionais e novos para alcançar a melhor relação custo-benefício.
Vários especialistas do setor acreditam que, embora o desenvolvimento de modelos de linguagem tradicionais continue, o foco do setor já começou a mudar. Isso marca uma nova fase no desenvolvimento da IA, com maior ênfase na qualidade e na capacidade de raciocínio.
