Um novo teste para laboratórios de IA: você está pelo menos tentando ganhar dinheiro?

Estamos num momento único para as empresas de IA construírem o seu próprio modelo de base.

Primeiro, há toda uma geração de veteranos da indústria que fizeram seu nome em grandes empresas de tecnologia e agora seguem carreira solo. Você também tem pesquisadores lendários com imensa experiência, mas aspirações comerciais ambíguas. Há uma probability clara de que pelo menos alguns desses novos laboratórios se tornem gigantes do tamanho do OpenAI, mas também há espaço para eles fazerem pesquisas interessantes sem se preocuparem muito com a comercialização.

O resultado closing? Está ficando difícil dizer quem está realmente tentando ganhar dinheiro.

Para simplificar as coisas, estou propondo uma espécie de escala móvel para qualquer empresa que crie um modelo básico. É uma escala de cinco níveis onde não importa se você está realmente ganhando dinheiro – apenas se estiver tentando. A ideia aqui é medir a ambição, não o sucesso.

Pense nisso nestes termos:

• Nível 5: Já estamos ganhando milhões de dólares todos os dias, muito obrigado.
• Nível 4: Temos um plano detalhado de várias etapas para nos tornarmos os seres humanos mais ricos da Terra.
• Nível 3: Temos muitas ideias de produtos promissores, que serão reveladas com o tempo.
• Nível 2: Temos os contornos de um conceito de plano.
• Nível 1: A verdadeira riqueza é quando você ama a si mesmo.

Os grandes nomes estão todos no nível 5: OpenAI, Anthropic, Gemini e assim por diante. A escala fica mais interessante com o lançamento agora da nova geração de laboratórios, com grandes sonhos, mas ambições que podem ser mais difíceis de ler.

É essential que as pessoas envolvidas nesses laboratórios geralmente possam escolher o nível que desejarem. Há tanto dinheiro em IA neste momento que ninguém vai interrogá-los para um plano de negócios. Mesmo que o laboratório seja apenas um projeto de pesquisa, os investidores ficarão felizes com o envolvimento. Se você não estiver particularmente motivado para se tornar um bilionário, poderá muito bem viver uma vida mais feliz no Nível 2 do que no Nível 5.

Os problemas surgem porque nem sempre é claro onde um laboratório de IA chega na escala – e muito do drama atual da indústria de IA vem dessa confusão. Grande parte da ansiedade em relação à conversão da OpenAI de uma organização sem fins lucrativos ocorreu porque o laboratório passou anos no Nível 1 e depois saltou para o Nível 5 quase da noite para o dia. Por outro lado, você pode argumentar que as primeiras pesquisas de IA da Meta estavam firmemente no Nível 2, quando o que a empresa realmente queria period o Nível 4.

Com isso em mente, aqui está um rápido resumo de quatro dos maiores laboratórios contemporâneos de IA e como eles se comparam em escala.

Humanos e

People& foi a grande novidade sobre IA desta semana e parte da inspiração para criar toda essa escala. Os fundadores têm uma proposta convincente para a próxima geração de modelos de IA, com leis de escala dando lugar a uma ênfase em ferramentas de comunicação e coordenação.

Mas, apesar de toda a imprensa entusiasmada, a People& tem sido tímida sobre como isso se traduziria em produtos reais monetizáveis. Parece que faz querem construir produtos; a equipe simplesmente não se comprometerá com nada específico. O máximo que eles disseram é que construirão algum tipo de ferramenta de IA para o native de trabalho, substituindo produtos como Slack, Jira e Google Docs, mas também redefinindo como essas outras ferramentas funcionam em um nível elementary. Software program de native de trabalho para um native de trabalho pós-software!

É meu trabalho saber o que isso significa, e ainda estou bastante confuso sobre a última parte. Mas é específico o suficiente para que possamos colocá-los no nível 3.

Laboratório de Máquinas Pensantes

Este é um merchandise muito difícil de avaliar! Geralmente, se você tem um ex-CTO e líder de projeto do ChatGPT levantando uma rodada inicial de US$ 2 bilhões, você deve presumir que há um roteiro bastante específico. Mira Murati não me parece alguém que entra sem um plano, então, chegando em 2026, eu me sentiria bem em colocar o TML no nível 4.

Mas então as últimas duas semanas aconteceram. A saída do CTO e cofundador Barret Zoph recebeu a maior parte das manchetes, em parte devido a as circunstâncias especiais envolvido. Mas pelo menos cinco outros funcionários saíram com a Zoph, muitos citando preocupações sobre a direção da empresa. Apenas um ano depois, quase metade dos executivos da equipe fundadora da TML não trabalham mais lá. Uma maneira de ler os acontecimentos é que eles pensaram que tinham um plano sólido para se tornarem um laboratório de IA de classe mundial, apenas para descobrirem que o plano não period tão sólido quanto pensavam. Ou, em termos de escala, eles queriam um laboratório de nível 4, mas perceberam que estavam no nível 2 ou 3.

Ainda não há evidências suficientes para justificar um rebaixamento, mas está chegando perto.

Laboratórios Mundiais

Fei-Fei Li é um dos nomes mais respeitados na pesquisa de IA, mais conhecido por estabelecer o desafio ImageNet que deu início às técnicas contemporâneas de aprendizagem profunda. Atualmente, ela ocupa uma cadeira da Sequoia em Stanford, onde codirige dois laboratórios de IA diferentes. Não vou aborrecê-lo passando por todas as diferentes honras e cargos na academia, mas basta dizer que, se ela quisesse, poderia passar o resto da vida apenas recebendo prêmios e ouvindo o quão incrível ela é. O livro dela é muito bom também!

Portanto, em 2024, quando Li anunciou que havia arrecadado US$ 230 milhões para uma empresa de IA espacial chamada World Labs, você poderia pensar que estávamos operando no Nível 2 ou inferior.

Mas isso foi há mais de um ano, o que é muito tempo no mundo da IA. Desde então, o World Labs lançou um modelo completo de geração de mundo e um produto comercializado construído sobre ele. Durante o mesmo período, vimos sinais reais de demanda por modelagem mundial tanto por parte das indústrias de videogames quanto de efeitos especiais – e nenhum dos grandes laboratórios construiu algo que pudesse competir. O resultado se parece muito com uma empresa de nível 4, que talvez em breve passe para o nível 5.

Superinteligência Segura (SSI)

Fundada pelo ex-cientista-chefe da OpenAI, Ilya Sutskever, a Secure Superintelligence (ou SSI) parece um exemplo clássico de startup de nível 1. A Sutskever não mediu esforços para manter a SSI isolada das pressões comerciais, ao ponto de recusando uma tentativa de aquisição da Meta. Não há ciclos de produtos e, além do modelo de base superinteligente ainda em desenvolvimento, não parece haver nenhum produto. Com esta proposta, ele arrecadou US$ 3 bilhões! Sutskever sempre esteve mais interessado na ciência da IA ​​do que nos negócios, e tudo indica que este é um projeto genuinamente científico.

Dito isto, o mundo da IA ​​avança rapidamente – e seria tolice excluir totalmente a SSI do domínio comercial. Sobre sua recente aparição DwarkeshSutskever deu duas razões pelas quais a SSI poderia mudar, ou “se os prazos se revelassem longos, o que poderia acontecer” ou porque “há muito valor na melhor e mais poderosa IA que está por aí, impactando o mundo”. Por outras palavras, se a investigação correr muito bem ou muito mal, poderemos ver o SSI subir alguns níveis rapidamente.