A busca incessante pela dominância da inteligência artificial gerou o que muitos chamam de “guerras de modelos”, uma competição de alto risco onde gigantes da tecnologia competem pela supremacia. No entanto, de acordo com o experiente analista de tecnologia Benedict Evans, o campo de jogo é surpreendentemente nivelado. Em um recente discurso na conferência Brainstorm AI da Fortune em Londres, Evans apresentou uma ideia instigante: o principal diferenciador entre os principais laboratórios de IA não é a tecnologia inovadora ou algoritmos proprietários, mas sim, seu acesso virtualmente ilimitado ao capital.
A afirmação de Evans desafia a sabedoria convencional de que a inovação em IA é impulsionada unicamente por proezas intelectuais e avanços algorítmicos. Ele argumenta que os modelos fundamentais, como o GPT da OpenAI ou o Gemini do Google, estão se tornando rapidamente comoditizados. Isso significa que esses modelos estão cada vez mais intercambiáveis e prontamente disponíveis, diminuindo a vantagem competitiva de qualquer empresa individual.
O Mito do Fosso
O conceito de um "fosso" econômico, popularizado por Warren Buffett, refere-se às vantagens competitivas sustentáveis de uma empresa que protegem seus lucros de longo prazo e participação de mercado de rivais. No contexto da IA, muitos inicialmente acreditaram que algoritmos proprietários, conjuntos de dados exclusivos ou talentos especializados criariam tal fosso. No entanto, Evans afirma que isso não se materializou.
Após dois anos de intensa competição entre as grandes empresas de tecnologia, ainda não parece haver um fosso fundamental no cenário da IA. Não há barreiras significativas à entrada, nenhum efeito de rede forte e nenhuma dinâmica clara de vencedor leva tudo. Em vez disso, o principal impulsionador do progresso tem sido um influxo massivo de investimento de capital.
No ano passado, as quatro grandes empresas de nuvem gastaram coletivamente mais de US$ 200 bilhões na construção de infraestrutura para suportar o desenvolvimento de IA. Este ano, espera-se que esse número exceda US$ 300 bilhões. Esse aumento exponencial nos gastos destaca a natureza intensiva em capital da atual corrida de IA.
"Isso se tornou muito, muito intensivo em capital, pelo menos no momento, muito, muito rapidamente", observou Evans. Ele observou ainda que uma porção significativa desse capital está, em última análise, fluindo para a Nvidia, a principal fabricante de GPUs, que são essenciais para treinar modelos de IA.
O resultado desse gasto maciço é uma proliferação de modelos de IA, que estão se tornando cada vez mais acessíveis. Isso, por sua vez, cria um ambiente onde qualquer pessoa com recursos financeiros substanciais pode construir um modelo fundamental que rivaliza com aqueles desenvolvidos pelas principais empresas de IA.
A DeepSeek, por exemplo, é uma empresa de IA que aproveitou modelos de código aberto existentes e um investimento de US$ 1,6 bilhão para criar um modelo de IA competitivo. Isso serve como uma ilustração convincente de como o capital pode nivelar o campo de jogo e permitir que novos participantes desafiem os players estabelecidos.
O Enigma da Comoditização
Evans argumenta que modelos de IA como o GPT da OpenAI, o Claude da Anthropic e o Gemini do Google estão evoluindo para "commodities". Esses modelos estão se tornando serviços prontamente disponíveis e intercambiáveis, semelhantes a infraestruturas não diferenciadas e de baixo custo.
Essa tendência de comoditização tem implicações profundas para a indústria de IA. Sugere que o campo de batalha final não será sobre quem tem o melhor modelo base, mas sim sobre quem pode empacotar, integrar e governar esse modelo de forma mais eficaz dentro de produtos e serviços do mundo real.
Em outras palavras, a vantagem competitiva pode não estar no próprio modelo fundamental, mas nas camadas de aplicativos e serviços construídos sobre ele. Essa mudança de foco requer um conjunto diferente de habilidades e capacidades, enfatizando o desenvolvimento de produtos, a experiência do usuário e a conformidade regulatória.
Evans elaborou esse ponto em uma postagem no blog, usando o recente lançamento da ferramenta Deep Research da OpenAI como um exemplo. Ele argumentou que a OpenAI e outros laboratórios de modelos de base carecem de um verdadeiro fosso ou defensibilidade além do acesso ao capital. Eles não alcançaram o Product-Market Fit fora da codificação e marketing, e suas ofertas são essencialmente limitadas a caixas de texto e APIs para outros desenvolvedores construírem sobre.
As Areias Movediças da Competição da IA
A comoditização dos modelos de IA está remodelando o cenário competitivo, forçando as empresas a reavaliar suas estratégias e focar em novas áreas de diferenciação. À medida que a tecnologia subjacente se torna mais acessível, a ênfase está mudando para o desenvolvimento de aplicativos, integração e governança.
Aqui estão algumas das principais tendências emergentes na indústria de IA:
IA Específica para Aplicações: As empresas estão se concentrando cada vez mais no desenvolvimento de soluções de IA adaptadas a setores ou casos de uso específicos. Essa abordagem permite que eles criem aplicativos mais direcionados e eficazes que atendam às necessidades específicas dos clientes.
Produtos Impulsionados por IA: A integração da IA em produtos e serviços existentes está se tornando cada vez mais comum. Isso pode aprimorar a funcionalidade, melhorar a experiência do usuário e criar novos fluxos de receita.
Governança e Ética da IA: À medida que a IA se torna mais difundida, as preocupações com viés, justiça e responsabilidade estão crescendo. As empresas estão começando a investir em estruturas de governança de IA e diretrizes éticas para garantir o desenvolvimento e a implantação responsáveis da IA.
IA de Borda: A implantação de modelos de IA em dispositivos de borda, como smartphones e sensores IoT, está ganhando força. Isso permite o processamento de dados em tempo real sem depender da conectividade com a nuvem, reduzindo a latência e melhorando a privacidade.
IA como Serviço: O surgimento de plataformas de IA como Serviço (AIaaS) está tornando a IA mais acessível a empresas de todos os tamanhos. Essas plataformas fornecem modelos pré-treinados, ferramentas de desenvolvimento e infraestrutura, permitindo que as empresas integrem de forma rápida e fácil a IA em suas operações.
O Papel Duradouro do Capital
Embora a comoditização dos modelos de IA possa diminuir a importância da tecnologia proprietária, o capital continuará a desempenhar um papel crucial na indústria de IA. O acesso ao financiamento será essencial para que as empresas:
Treinem e ajustem modelos de IA: O treinamento de grandes modelos de IA requer recursos computacionais e expertise significativos. As empresas com acesso ao capital podem se dar ao luxo de treinar modelos maiores em mais dados, potencialmente alcançando um melhor desempenho.
Desenvolvam e implantem aplicativos de IA: Construir e implantar aplicativos de IA requer investimento em desenvolvimento de software, infraestrutura e talento. As empresas com acesso ao capital podem investir nessas áreas para criar produtos e serviços atraentes baseados em IA.
Adquiram talento em IA: A demanda por talento em IA é alta, e engenheiros e pesquisadores de IA qualificados exigem salários premium. As empresas com acesso ao capital podem atrair e reter os melhores talentos, dando-lhes uma vantagem competitiva.
Conduzam pesquisa e desenvolvimento: A inovação contínua é essencial no cenário de IA em rápida evolução. As empresas com acesso ao capital podem investir em pesquisa e desenvolvimento para explorar novas técnicas e aplicações de IA.
Naveguem por obstáculos regulatórios: À medida que a IA se torna mais regulamentada, as empresas precisarão investir em conformidade e expertise legal. As empresas com acesso ao capital podem se dar ao luxo de navegar por esses obstáculos regulatórios de forma eficaz.
O Futuro da Competição da IA
A indústria de IA está passando por um período de rápida transformação. A comoditização dos modelos de IA está nivelando o campo de jogo, mas o capital permanecerá um determinante crítico do sucesso. As empresas que podem alavancar efetivamente o capital para desenvolver aplicativos de IA atraentes, atrair os melhores talentos e navegar no cenário regulatório em evolução estarão em melhor posição para prosperar a longo prazo.
O futuro da competição da IA provavelmente será caracterizado por:
Maior especialização: As empresas se concentrarão no desenvolvimento de soluções de IA para setores ou casos de uso específicos, em vez de tentar construir modelos de IA de uso geral.
Maior ênfase no desenvolvimento de aplicativos: O foco mudará da construção de modelos básicos para a criação de aplicativos atraentes baseados em IA que resolvam problemas do mundo real.
Crescente importância da governança da IA: As empresas priorizarão o desenvolvimento e a implantação éticos e responsáveis da IA, garantindo que a IA seja usada para o bem.
Inovação contínua em hardware de IA: A demanda por hardware de IA mais poderoso e eficiente continuará a impulsionar a inovação em áreas como GPUs, TPUs e computação neuromórfica.
Colaboração e código aberto: A colaboração e as iniciativas de código aberto desempenharão um papel cada vez mais importante no ecossistema de IA, acelerando a inovação e democratizando o acesso à tecnologia de IA.
Em conclusão, embora o acesso ao capital possa ser o principal diferenciador no atual cenário de IA, o sucesso a longo prazo das empresas de IA dependerá de sua capacidade de inovar, se adaptar e construir soluções atraentes baseadas em IA que criem valor para clientes e sociedade como um todo.