aAmazon e Microsoft até agora se distanciaram ligeiramente da corrida armamentista da inteligência artificial. Google e Meta priorizaram o desenvolvimento de seus próprios modelos de IA, enquanto a Microsoft e a Amazon investem em pequenas empresas de tecnologia e, em troca, recebem acesso aos modelos de IA dessas empresas, que então usam para construir seus próprios produtos e serviços.
A Microsoft investiu pelo menos US$ 13 bilhões na OpenAI, a empresa que desenvolveu o ChatGPT. Como parte do acordo, a OpenAI dará à Microsoft acesso exclusivo aos sistemas de IA que desenvolve, e a Microsoft fornecerá à OpenAI o poder computacional de que necessita. A Anthropic tem acordos com a Amazon e o Google, recebendo US$ 4 bilhões e até US$ 2 bilhões, respectivamente, em troca da Anthropic disponibilizar seus modelos por meio das plataformas de serviços em nuvem da Amazon e do Google, Masu. (Os investidores da Antrópico incluem a Salesforce, cujo CEO é o copresidente e proprietário da TIME, Marc Benioff.)
Agora, há sinais de que os dois gigantes da tecnologia estão se aprofundando na briga. Em março, The Verge informou que a Amazon encarregou sua equipe de AGI de construir um modelo que superasse o modelo de IA mais capaz da Anthopic, Claude 3, até meados deste ano. No início deste mês, The Information informou que a Microsoft está treinando um modelo subjacente grande o suficiente para competir com desenvolvedores de modelos de fronteira, como o OpenAI.
Existem muitos tipos diferentes de sistemas de IA usados de diferentes maneiras, mas uma grande tendência nos últimos anos tem sido os modelos de linguagem. É um sistema de IA que gera prosa consistente e código utilizável para potencializar chatbots como: Bate-papo GPT. As jovens empresas OpenAI e Anthropic lideram por enquanto, juntamente com o mais estabelecido Google DeepMind, mas os seus novos grandes rivais tecnológicos têm vantagens que são difíceis de compensar. E se as grandes empresas de tecnologia dominarem o mercado de IA, isso poderá ter implicações na concentração de poder nas empresas e no desenvolvimento seguro dos sistemas de IA mais poderosos.
mudança de estratégia
Ao longo da década de 2010, os investigadores de IA começaram a perceber que treinar sistemas de IA com mais poder computacional certamente melhoraria as suas capacidades. Durante o mesmo período, o poder computacional utilizado para treinar modelos de IA cresceu rapidamente, duplicando a cada seis meses, de acordo com investigadores da Epoch, um instituto de investigação centrado na IA.
Os chips semicondutores especializados necessários para realizar tanto trabalho computacional são caros, assim como contratar engenheiros que saibam como usá-los. O CEO da OpenAI, Sam Altman, diz que o treinamento para o GPT-4 custará mais de US$ 100 milhões. Está cada vez mais claro por que a OpenAI, fundada como uma organização sem fins lucrativos em 2015, mudou sua estrutura e assinou um acordo multibilionário com a Microsoft, e por que a Anthropic assinou acordos semelhantes com a Amazon e o Google porque requer muito capital. Google DeepMind, a equipe de IA do Google que desenvolve os sistemas de IA mais poderosos do Google, foi criada no ano passado quando o Google fundiu seus grupos de elite de IA Google Brain e DeepMind. Assim como a OpenAI e a Anthropic, a DeepMind começou como uma startup antes de ser adquirida pelo Google em 2014.
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Estas parcerias produziram resultados para todos os envolvidos. OpenAI e Anthropic tiveram acesso ao poder computacional necessário para treinar modelos de IA de ponta. A maioria dos comentaristas concorda que os três são GPT-4 da OpenAI, Claude 3 Opus da Anthropic e Gemini Ultra do Google DeepMind. Modelos compatíveis atualmente disponíveis. As empresas que chegaram tarde à fronteira tentaram historicamente estratégias de negócios alternativas. Por exemplo, Meta fornece acesso mais completo aos seus modelos de IA para que desenvolvedores externos possam se beneficiar do ajuste deles ou queiram publicar suas pesquisas abertamente.
Nos seus relatórios de lucros trimestrais de abril, a Microsoft e a Amazon relataram meses fortes, que ambas as empresas atribuíram parcialmente à IA. Ambas as empresas também se beneficiam do acordo na medida em que grande parte dos recursos será utilizada para adquirir poder computacional do segmento de Serviços de Computação em Nuvem, retornando assim para ambas as empresas.
Mas à medida que a viabilidade técnica e a utilidade comercial do treinamento de modelos maiores se tornaram mais claras, tornou-se mais atraente para a Microsoft e a Amazon construir seus próprios modelos grandes, de acordo com a FutureTech, principal investigador da economia da IA. Um projeto no Instituto de Tecnologia de Massachusetts. Se for bem-sucedido, construir seus próprios modelos deverá ser mais barato do que licenciar modelos de parceiros menores e dar às grandes empresas de tecnologia mais controle sobre como os modelos são usados, disse ele.
Não são apenas as grandes empresas de tecnologia que estão fazendo progressos. Altman, da OpenAI, lançou seu produto para uma variedade de grandes empresas, incluindo clientes da Microsoft.
Quem sobreviverá?
A boa notícia para OpenAI e Anthropic é que eles estão na frente. De acordo com o popular site de classificação de chatbots, GPT-4 e Claude 3 Opus ainda estão em uma classe diferente de outros modelos de linguagem, como o Llama 3 da Meta, junto com o Gemini Ultra do Google. A OpenAI concluiu especificamente o treinamento em GPT-4 em agosto de 2022.
Mas manter esta liderança será uma “batalha constante”, escreveu Nathan Benaich, fundador e sócio geral da empresa de capital de risco Eyre Street Capital, num email à TIME. “O Instituto encontra-se na difícil posição de estar em modo de financiamento contínuo para pagar pessoal e hardware, embora não tenha planos de transformar esta corrida armamentista de liberação de modelos em um negócio sustentável de longo prazo”, à medida que os montantes envolvidos se tornam tão grandes. , os investidores dos EUA também terão de lidar com questões difíceis sobre a riqueza soberana estrangeira'', disse Wall Street em Fevereiro. Diário A empresa informou que Altman está em negociações com investidores, incluindo o governo dos Emirados Árabes Unidos, para levantar até US$ 7 trilhões para projetos de fabricação de chips de IA.
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As grandes empresas de tecnologia, por outro lado, têm acesso imediato a recursos computacionais. De acordo com dados da empresa de inteligência de mercado Synergy, Amazon, Microsoft e Google respondem por 31%, 24% e 11% do mercado global de infraestrutura em nuvem, respectivamente. grupo de pesquisa. Isso torna barato o treinamento de modelos grandes. Isto também significa que, mesmo que o desenvolvimento adicional de modelos de linguagem não beneficie comercialmente nenhuma empresa, as empresas de alta tecnologia que vendem acesso ao poder da computação através da nuvem ainda podem lucrar.
“Os provedores de nuvem são os vendedores de pás durante a corrida do ouro. Quer os construtores de modelos de fronteira ganhem ou percam dinheiro, os provedores de nuvem ganham”, escreve Benaich. “Empresas como a Microsoft e a Amazon ocupam posições invejáveis na cadeia de valor e combinaram os recursos de ambas para criar modelos de escala únicos e poderosos que as tornam parceiras de distribuição essenciais para novos participantes”.
Mas embora as grandes empresas tecnológicas possam ter certas vantagens, as pequenas empresas têm pontos fortes únicos, incluindo uma vasta experiência na formação dos maiores modelos e a capacidade de atrair os investigadores mais talentosos, diz Thompson.
Jack Clark, um dos cofundadores e chefe de política da empresa, disse que a densidade de talentos e os algoritmos proprietários da Anthropic permitem que ela permaneça na vanguarda enquanto usa menos recursos computacionais do que muitos de seus concorrentes. “Seremos capazes de chegar à fronteira com uma eficiência surpreendente em comparação com outros”, diz ele. “Não teremos que nos preocupar com isso nos próximos anos.”
Se a Big Tech vencer
Se as grandes empresas tecnológicas conseguirão sobreviver à concorrência dos pequenos investidores permanece uma questão em aberto. Mas se isso acontecer, poderá ter impacto na concorrência do mercado e nos esforços para garantir que o desenvolvimento de sistemas poderosos de IA beneficie a sociedade.
Embora alguns possam argumentar que a concorrência aumentará à medida que mais empresas entrarem no mercado do modelo subjacente, é mais provável que a integração vertical sirva para fortalecer ainda mais o poder de empresas tecnológicas já fortes, afirma Amba Kaku, diretor executivo adjunto. O Now Institute é um instituto de pesquisa que estuda o impacto social da inteligência artificial.
“Ver isto como uma ‘concorrência crescente’ seria a abordagem corporativa mais inventiva que mascara a realidade de que cada versão deste mundo serve para fortalecer a concentração de poder na tecnologia”, disse ela na TIME. “Precisamos ter cuidado com este tipo de manipulação, especialmente no contexto do aumento do escrutínio antitruste por parte da CMA do Reino Unido, da FTC e da Comissão Europeia.”
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Anton Korinek, professor de economia da Universidade da Virgínia, disse que as pequenas empresas actualmente responsáveis foram criadas expressamente para garantir que a construção de sistemas poderosos de IA funcione para a humanidade. Portanto, diz ele, o domínio das grandes empresas também pode tornar-se um problema preocupante. O objetivo fundador da OpenAI é “promover a inteligência digital de maneiras que tenham maior probabilidade de beneficiar toda a humanidade”, e o objetivo fundador da Anthropic é “desenvolver sistemas de IA mais capazes, versáteis e confiáveis” para avançar na pesquisa básica para que possamos. pode construir sobre isso. e implantar esses sistemas de uma forma que beneficie as pessoas. ”
“De certa forma, AGI Labs, OpenAI, Anthropic e DeepMind foram todos fundados no idealismo”, diz ele. “As empresas que pertencem e são controladas por grandes acionistas não podem seguir essa estratégia. Em última análise, têm de criar valor para os seus acionistas.”
Ainda assim, empresas como a OpenAI e a Anthropic também estão sujeitas a incentivos comerciais devido à necessidade de angariar capital, pelo que não podem agir inteiramente no interesse público, diz Korinek. “Isso faz parte de um movimento mais amplo, cujo capital é [computational power] está se tornando o insumo mais importante”, diz ele. “Quando as rondas de formação atingem milhões de dólares, torna-se muito mais fácil angariar fundos filantrópicos para elas. Mas quando as rondas de formação atingem milhares de milhões de dólares, a nossa economia está actualmente a exigir um benefício económico.”
Com reportagem de Billy Perrigo/São Francisco
