O debate de IA está cada vez mais pragmático e centrado em custo, resultado e também questões geopolíticas. Em painel que discutiu o avanço e os benefícios de modelos abertos, Alan Shen, diretor-executivo MiniMax, Dahai Li, cofundador e CEO da ModelBest, e Rohit Sharma, sócio na True Ventures, defenderam, durante o Web Summit Lisboa, que o ecossistema de código e pesos abertos não apenas está alcançando as alternativas proprietárias, mas redefinindo a arquitetura corporativa.

Uma das principais premissas defendidas pelos executivos foi a superação da ideia de que apenas modelos gigantes de trilhões de parâmetros são úteis. Dahai Li destacou que o mundo corporativo busca retorno sobre investimento e privacidade, algo que modelos menores e abertos entregam com superioridade.

“Modelos maiores possuem maior capacidade, mas maior nem sempre significa melhor. Em cenários reais, os negócios se importam com quatro coisas: qualidade, velocidade, custo e controle de dados. Modelos menores têm maior densidade de conhecimento e um custo de implantação muito mais baixo. O foco deve ser a eficiência no mundo real, não o tamanho em si”, defendeu Li.

O executivo da ModelBest exemplificou a tese citando um caso prático em que clientes corporativos preferiram rodar um modelo aberto de 7 bilhões de parâmetros em infraestrutura própria a utilizar APIs de modelos gigantes proprietários, garantindo sigilo absoluto dos dados e viabilidade financeira.

Feedback da comunidade

Alan Shen, da MiniMax, reforçou que a decisão de manter o código e os pesos dos modelos abertos desde o primeiro dia impulsionou a inovação da empresa. “Manter a tecnologia aberta e permitir que desenvolvedores ao redor do mundo trabalhem e construam sobre nossos modelos é o melhor ciclo de feedback que poderíamos ter. A comunidade produz coisas que nossos próprios engenheiros jamais teriam pensado sozinhos.”

Shen citou como exemplo o lançamento recente de um modelo aberto de geração de vídeo da MiniMax; logo após a liberação, seis dos dez melhores modelos no ranking global de geração de vídeo já eram versões aprimoradas pela comunidade sobre a base aberta fornecida por eles.

Segurança incorporada

Quando provocados sobre os riscos de segurança de liberar modelos potentes sem controle total sobre seu uso final, Dahai Li utilizou a indústria automobilística para efeitos de comparação. 

“Quando um carro sai da fábrica, a montadora não pode controlar como alguém vai dirigi-lo. Mas isso não significa que não devamos vender carros. Nós construímos cintos de segurança, airbags e freios diretamente no veículo e trabalhamos com a sociedade para definir as regras de trânsito. Adotamos exatamente a mesma abordagem com a IA aberta”, ressaltou Li.

Ele afirma que eles incorporam os guard-raisl diretamente no modelo antes do lançamento e “contamos com a comunidade para testar vulnerabilidades mais rápido do que qualquer empresa isolada conseguiria.”

Adoção corporativa e a sombra do gargalo

Sob a perspectiva dos investidores, Rohit Sharma previu que o ecossistema caminhará para uma estratificação. Segundo o investidor, 95% das tarefas corporativas diárias (como resumir e-mails ou redigir documentos) não exigem inteligência de fronteira cara e proprietária, podendo ser gerenciadas por modelos abertos e especializados com imensa economia de custos.

No entanto, Sharma deixou um alerta sobre o gargalo geopolítico e de infraestrutura nos próximos anos. “O que me preocupa para os próximos três a cinco anos é o acesso à computação. Enquanto empresas proprietárias constroem data centers gigantescos com dezenas de milhares de GPUs, temo que o ecossistema aberto enfrente uma escassez de poder computacional. Teremos excelentes modelos abertos, mas a questão será se as empresas terão capacidade computacional suficiente para rodá-los em escala.”