Ex-pesquisador da OpenAI questiona valorações de trilhões de dólares de laboratórios de IA de ponta

De acordo com o monitoramento da Beating, o ex-pesquisador da OpenAI, Andrew Ho, postou questionando a avaliação de trilhões de dólares dos laboratórios de IA de ponta. Segundo cálculos aproximados de Ho, mesmo com uma margem bruta de operação de 80% nos negócios de inferência e um múltiplo de lucro de 20 vezes, uma empresa precisaria gerar entre US$ 100 bilhões e US$ 200 bilhões em receita anual para sustentar uma avaliação de US$ 1 trilhão — e isso pressupõe que a empresa não gastará mais dinheiro para treinar novos modelos. Na realidade, empresas como OpenAI e Anthropic precisam treinar continuamente os próximos modelos. Assim que pararem, os usuários podem migrar para modelos mais baratos, como Qwen ou Kimi. Enquanto a receita aumenta, os custos de treinamento dos próximos modelos também sobem. Os líderes precisam, portanto, investir continuamente. Ho também não acredita que as capacidades da IA explodirão rapidamente. Ele considera que os grandes modelos ainda são desequilibrados, com progressos possivelmente mais lentos e fortemente limitados por dados de alta qualidade. Mesmo que as capacidades dos modelos se estabilizassem no nível atual, levaria mais de 20 anos para a IA se integrar plenamente em todos os setores. Ele acredita que agentes de programação podem ser apenas um dos poucos produtos de alto valor já encontrados. Mesmo com muitos engenheiros ajudando empresas a integrar IA, não é garantido que surjam rapidamente novos cenários lucrativos. Ho ainda mantém uma visão positiva sobre o crescimento de longo prazo da indústria de IA, mas recusa-se a comprar a OpenAI ou Anthropic aos valores atuais.