Modelos abertos de inteligência artificial avançam e começam a reduzir a distância para sistemas de empresas como OpenAI e Anthropic. A principal vantagem é permitir que empresas e países baixem, adaptem e executem os modelos em seus próprios servidores. O DeepSeek ganhou destaque ao demonstrar que era possível desenvolver tecnologia competitiva com investimentos menores. A disputa entre modelos abertos e proprietários também integra a corrida tecnológica entre Estados Unidos e China. Restrições americanas à exportação de chips avançados estimularam empresas chinesas a buscar maior eficiência. A Moonshot AI, apoiada por Alibaba e Tencent, apresentou modelos Kimi capazes de competir com ferramentas do Vale do Silício. Segundo especialistas, modelos de pesos abertos podem reduzir a dependência de soluções fechadas e caras. Kenneth Corrêa, da FGV, afirma que a China passou a ditar o ritmo da IA de fronteira aberta. Ele cita o DeepSeek V4 e o Kimi K3 como exemplos recentes dessa evolução. O Kimi K3 teria alcançado destaque em testes de programação e disponibilizado seus pesos para download. Para Anderson Soares, da UFG, a abertura representa um desafio comercial para as grandes empresas de IA. Modelos competitivos permitem que novos participantes desenvolvam aplicações sem depender totalmente das big techs. Victor Pavarin Tavares, do InternetLab, ressalta que nem todo modelo chamado de aberto é realmente aberto. Para ele, abertura efetiva exige acesso a pesos, dados e infraestrutura necessários ao desenvolvimento e uso da tecnologia. Tavares também alerta para o chamado “open-washing”, quando empresas usam a ideia de abertura de forma limitada.
A disponibilidade de modelos abertos pode ainda fortalecer a soberania tecnológica de países como o Brasil. Isso reduziria a dependência de empresas estrangeiras para serviços públicos e setores estratégicos. Soares afirma que essa alternativa exige investimentos menores do que o treinamento de modelos totalmente novos. Tavares defende que o Brasil priorize o aprimoramento de modelos existentes por meio de fine-tuning. A estratégia poderia incorporar dados específicos da realidade brasileira e de outros países do Sul Global. Para os especialistas, porém, ter acesso ao modelo não elimina a necessidade de infraestrutura tecnológica. Quando os modelos se tornam mais acessíveis, chips, energia, data centers e processamento de dados ganham importância. Kenneth Corrêa afirma que o principal gargalo econômico tende a migrar do software para essa infraestrutura. Ter um modelo gratuito, segundo ele, não resolve o problema de não possuir capacidade para executá-lo em larga escala. O avanço dos modelos abertos também pode ampliar a demanda mundial por data centers e chips especializados. Arthur Igreja avalia que empresas poderão combinar modelos proprietários e abertos conforme cada aplicação. A escolha deverá considerar desempenho, custos, segurança e necessidades específicas de cada uso. Nesse cenário, a inteligência artificial tende a oferecer mais alternativas tecnológicas para empresas e governos. Para o Brasil, o desafio envolve transformar o acesso a modelos abertos em capacidade tecnológica própria. Isso exige investimentos em infraestrutura, dados, pesquisa e formação de profissionais especializados.
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