Sim. Um impulso interessante na tese da IA soberana da Palantir, NVIDIA e Microsoft. Fluxos de trabalho agenciais soberanos para empresas. Isso é crítico. E isso está se tornando cada vez mais acessível, por exemplo, usando a infraestrutura da NVIDIA, modelos fundamentais e receitas (confira a suíte NeMo e os modelos, software e receitas abertos Nemotron). Esta é a tese do ciclo de dados em ação: - Processamento de dados. Isso exige filtragem, deduplicação, etc. - Personalização do modelo (ex.: LoRA, RL, ...) - Avaliação do modelo - Guardrails para segurança / segurança - Implantação de modelo personalizado. - Refinamento de dados empresariais e repetição do passo 1.

A capacidade desses laboratórios de ponta de recuperar todos os custos de treinamento desses modelos vendendo tokens como modelo de negócio é ridícula. Nenhuma dessas empresas jamais obterá um ROI fazendo isso. Eles certamente estão no negócio de roubar propriedade intelectual para desenvolver suas próprias aplicações e produtos.

Legal, todos os caras de IA finalmente estão competindo para ser os piores? 🤣 Eles estão roubando livros, PI, documentos secretos, organizações sem fins lucrativos e até seu repositório inteiro agora. Incrível. Inovação no roubo. Tenho certeza de que, se você estivesse roubando o repositório de alguém, poderia ser preso. Sério, modelos locais estão ficando tão bons. Invista em hardware. Não se pergunte quanto você está gastando, mas quanto você perderia se seus segredos fossem roubados.

O CEO da Palantir, Alex Karp, acabou de atacar a OpenAI e a Anthropic. Ele afirma que empresas da Fortune 500 estão pagando bilhões por "tokens" de IA que geram pouco valor real. Seu argumento é simples: Se um modelo de IA puder gerar genuinamente US$ 1 bilhão em valor... Por que cobrar por tokens em vez de tomar uma parte do ganho? Isso levanta uma questão maior: Os modelos de negócios de IA atuais são construídos em torno de entregar valor... ou vender acesso? 🤔

🔥 EMPRESAS GLOBAIS RECORREM À IA CHINESA PARA REDUZIR CUSTOS DoorDash, Siemens e Airbnb estão adotando modelos da DeepSeek, Z.ai e outras empresas chinesas enquanto buscam alternativas mais baratas aos laboratórios avançados dos EUA, segundo o FT. Os modelos chineses superaram os rivais americanos em uso de tokens este ano, impulsionados por custos mais baixos e crescente preocupação na Europa com a dependência de provedores americanos de IA.

RESUMO DA MANHÃ ☕️: A IA está entrando em sua era de eficiência. OpenAI, Meta e xAI estão redesenhando modelos para oferecer desempenho semelhante com menos poder computacional, reduzindo custos e aumentando a pressão competitiva em toda a indústria. Inteligência mais barata acelerará a adoção da IA. 🤖

Jensen Huang acabou de descrever toda a indústria de IA como um bolo de cinco camadas: 1. Energia (a base) 2. Chips 3. Nuvem/Infraestrutura 4. Modelos 5. Aplicações (o topo) A maioria dos fundadores, financiamentos e talentos está concentrada na camada dos Modelos, a mais competitiva. Essa intensidade não cria vantagens competitivas. Cria commodities. Quanto mais todos correm, mais rápido a inteligência se torna barata e abundante. A verdadeira escassez já não é mais inteligência. É energia. Nenhum algoritmo constrói uma rede elétrica. Nenhum levantamento de capital substitui uma barragem. A energia controla o acesso na base. As aplicações capturam a receita no topo. Centenas de bilhões estão sendo investidos nas camadas intermediárias que ficam entre os elétrons de alguém e a economia de alguém mais. Inteligência escala. Energia não escala. Construa onde o gargalo e o retorno real realmente existem.

Todo mundo está falando sobre IA substituindo empregos de escritório... Enquanto isso, engenheiros estão ensinando naves espaciais a sobreviver sozinhas no espaço profundo. 🌌