O Goldman Sachs está fazendo uma aposta silenciosa, mas significativa: o futuro da IA empresarial não é exclusivamente proprietário. A liderança de IA do banco tem sido clara sobre manter modelos de peso aberto e de código aberto na mistura, resistindo ao impulso de recorrer automaticamente a sistemas fechados dos habituais fornecedores, como OpenAI e Anthropic.
O caso para manter as opções abertas
A abordagem da Goldman centra-se em uma estratégia multmodelo. O GS AI Assistant do banco, inicialmente pilotado no início de 2025, não se limita a um único fornecedor. Em vez disso, incorpora opções de código aberto juntamente com acordos proprietários, encaminhando consultas para diversos fornecedores, incluindo modelos de código aberto.
Empresas chinesas de IA, como a Moonshot, desenvolvedora do modelo Kimi, e a Zhipu, por trás da série GLM, têm lançado modelos de peso aberto cada vez mais sofisticados que competem credivelmente com suas contrapartes ocidentais de código fechado. Exemplos incluem o Moonshot Kimi K3 e o Zhipu GLM-5.2.
Esses desenvolvedores chineses também pionearam um caminho intermediário interessante: “pesos pagos”. O modelo principal é acessível, mas certas aplicações comerciais exigem taxas de licenciamento, criando uma via de monetização que não exige bloquear tudo atrás de uma barreira de pagamento por API.
Os analistas do Goldman fizeram um argumento ainda mais contraintuitivo: modelos de código aberto mais baratos podem na verdade aumentar a demanda por recursos de computação. Quando a IA se torna mais barata para implantação, mais empresas a implementam, gerando mais cargas de inferência e maior demanda por infraestrutura em nuvem. Os analistas mencionaram especificamente a AT&T reduzindo os custos dos modelos em 56% como exemplo de possíveis reduções nos custos de computação para aplicações de IA.
O problema da atrofia cognitiva
Chris Churchman, que lidera o grupo de trabalho de IA do banco, levantou uma preocupação que a maioria dos executivos de tecnologia prefere não discutir publicamente: o risco de atrofia cognitiva. Seu argumento é que, quando profissionais financeiros dependem excessivamente da IA para análise, pesquisa e tomada de decisões, seus próprios músculos analíticos começam a enfraquecer. Churchman não sugeriu evitar modelos abertos completamente — trata-se de um aviso mais amplo sobre a dependência de IA em todos os tipos de modelos.
O que isso significa para o cenário da IA
A Goldman não emitiu nenhum aviso regulatório contra o uso de modelos abertos em suas declarações públicas nos últimos seis meses. Em uma indústria onde preocupações de conformidade normalmente matam ideias, a ausência de uma bandeira vermelha é por si só significativa.
Se o Goldman estiver certo de que modelos abertos impulsionarão a adoção mais ampla de IA entre empresas, provedores de nuvem se beneficiarão da maior demanda por computação, e empresas que desenvolvem ferramentas para tornar modelos abertos prontos para empresas — controles, plataformas de ajuste fino e sistemas de monitoramento — tornam-se mais valiosas. O Goldman não emitiu quaisquer avisos regulatórios contra o uso de modelos abertos em suas comunicações públicas recentes, sugerindo que o banco considera a implantação de modelos abertos operacionalmente viável dentro do seu quadro de conformidade.