Dedique um pensamento aos principais desenvolvedores de inteligência artificial dos Estados Unidos. Eles despejam sangue, suor e zilhões de dólares em cada novo lançamento de um modelo de fronteira. No entanto, antes que tenham tempo de recuperar o fôlego, seus concorrentes já os alcançaram. Já seria ruim o bastante se os rivais que cobram por sua tecnologia fossem os únicos a lhes morder os calcanhares. Mas empresas como Anthropic e OpenAI também precisam correr para se manter apenas alguns passos à frente de laboratórios que distribuem seus modelos de graça.
Em 16 de julho, a Moonshot AI, uma startup chinesa, lançou o Kimi K3 — um modelo que é apenas ligeiramente menos capaz do que o Fable ou o Sol, as ofertas mais recentes da Anthropic e da OpenAI, respectivamente. Seus parâmetros (ou “pesos” [weights]) serão disponibilizados publicamente sem custo ainda neste mês, o que significa que ele pode ser baixado e executado em qualquer servidor capaz de fazê-lo. Em 19 de julho, a Alibaba, uma gigante chinesa da internet, também revelou uma versão de prévia [preview] de uma nova adição à sua família de modelos Qwen, que a empresa diz ser superada apenas pelo Fable.
Segundo uma análise da Epoch AI, uma firma de pesquisa, os modelos de open-weight mais poderosos, que normalmente vêm da China, estão a uma questão de meses atrás da fronteira da tecnologia (ver gráfico). A adoção desses sistemas está se espalhando rapidamente. Em maio, os clientes da OpenRouter, um marketplace popular de modelos, usaram os sistemas oferecidos pelos principais laboratórios americanos praticamente tanto quanto os dos principais laboratórios chineses, medindo pelo consumo de tokens, a unidade de output preferida do setor. No mês seguinte, o uso de modelos americanos subiu dois terços — mas triplicou para os chineses.
Isso está causando consternação não apenas entre os principais fabricantes de modelos dos EUA, mas também em seu governo, que teme o país perder sua liderança em IA e criar uma nova brecha para hackeamento. Diz-se que alguns dentro do governo Trump estão pressionando por diversas medidas para desacelerar a disseminação dos modelos chineses, como incluir seus fabricantes em listas negras comerciais ou advertir empresas americanas contra seu uso. Há também queixas de que laboratórios chineses supostamente usariam modelos americanos para treinar seus próprios sistemas, um processo conhecido como “destilação” [distillation]. Ainda assim, a abordagem imprevisível do governo americano quanto a conceder acesso a modelos avançados como o Fable e o Sol também está estimulando a adoção das alternativas chinesas de open-weight.
Mesmo antes do K3, os modelos de open-weight da China já vinham atraindo interesse ao redor do mundo. O GLM-5.2, um modelo lançado em junho pela Z.ai, outro laboratório chinês, é melhor nas chamadas tarefas agênticas [agentic tasks] — como criar software — do que qualquer coisa atualmente disponível do Google, outro dos principais fabricantes de modelos dos EUA. Modelos da DeepSeek e da MiniMax, dois outros laboratórios chineses, também se provaram populares. Segundo um relatório da Mozilla, que faz o navegador Firefox, os modelos de open-weight seguem atrás da fronteira em raciocínio [reasoning] e em trabalho agêntico complexo, mas são agora amplamente percebidos como “bons o suficiente” para muitas tarefas.
Eles também custam muito menos — uma vantagem importante à medida que as empresas lidam com o custo crescente da IA. A Artificial Analysis, outra firma de pesquisa, monitora o custo que determinados modelos levam para realizar cada tarefa em sua bateria de testes. O sistema mais capaz oferecido pela DeepSeek custa em média US$ 0,04 por trabalho. O K3, que ainda não é open-weight, custa em média US$ 0,95. Os usuários do Fable podem esperar pagar US$ 2,75.
Parte da diferença de custo vem do fato de que praticamente qualquer provedor de nuvem pode vender acesso a um modelo de open-weight, o que derruba as margens de lucro. A DeepSeek, por exemplo, oferece acesso ao seu modelo v4 flash a um custo de US$ 0,28 por milhão de tokens, ao passo que o provedor terceirizado mais barato o oferece por US$ 0,18 por milhão.
Além disso, muitos modelos de open-weight são treinados com foco específico em rodar de forma eficiente, em parte como resposta aos desafios que os laboratórios chineses enfrentam para obter acesso a poder computacional em razão das restrições americanas a chips avançados. Inovações como os modelos “mixture of experts” [mistura de especialistas], que ativam apenas a parte de um sistema de IA relevante para uma consulta, têm sido amplamente utilizadas pelos desenvolvedores de open-weight, com laboratórios como a DeepSeek e a Alibaba dando grandes passos na técnica.
O apelo dos modelos de open-weight, contudo, vai mais fundo. As três semanas em que o Fable ficou indisponível globalmente, em razão de uma tentativa apressada do governo dos EUA de restringir o modelo a todos, exceto cidadãos americanos, levou muitas empresas a examinar sua dependência de laboratórios individuais. Isso as incentivou a experimentar alternativas de open-weight que podem ser acessadas por meio de muitos provedores e talvez até rodadas em servidores internos. O episódio serviu como um “tiro de advertência” [“shot across the bow”], observa Raffi Krikorian, tecnólogo-chefe da Mozilla.
Ainda assim, os modelos de open-weight da China podem não ser inteiramente confiáveis por muito tempo. Diz-se que seu governo também está examinando formas de controlar o acesso de estrangeiros à sua tecnologia, o que poderia envolver restringir a capacidade de baixar seus modelos de open-weight fora da China. Os laboratórios dos EUA certamente ficariam encantados. ■
Fonte: The Economist
Traduzido via Claude
