A Bloomberg apurou que um grupo de startups de aplicação começou a trocar dependência de laboratórios de fronteira por modelos de pesos abertos ou treinamento próprio. Entre elas, a Harvey, avaliada em US$ 15,6 bi, que construiu o negócio jurídico em cima do ajuste de modelos da OpenAI, como o GPT-4. Aparecem também Abridge, na área de saúde, Ramp, em finanças, e Rogo.
O motivo declarado é custo. Empresa de aplicação que cresce em volume de tokens paga uma conta que sobe linearmente com o uso e fica refém do preço de terceiros. Treinar ou adaptar um modelo aberto troca despesa variável por investimento fixo, além de dar controle sobre a versão que roda em produção.
A reportagem não detalha quanto cada empresa economiza nem que fatia da inferência já migrou. Sem isso, o movimento é uma direção clara com magnitude desconhecida.
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