A fome de crescimento da OpenAI pressiona startups de IA
Enquanto a OpenAI se transforma de um simples provedor de API em uma empresa de soluções completas de IA, muitas startups fundamentadas em sua tecnologia podem precisar repensar suas estratégias.
Adam Gilbert, Manager de GTM da OpenAI, afirma que a vantagem da empresa vem de ter tudo: infraestrutura robusta, dados ricos, modelos poderosos, capacidades de ajuste fino e aplicações amigáveis ao usuário. “É um E, não um OU”, afirma Goldberg. “Você precisa de tudo.”
Se essa é a estratégia da OpenAI, as empresas menores que dependem dos seus modelos enfrentam desafios significativos. É difícil para as startups competir quando estão frente a frente com uma empresa que controla a infraestrutura, os dados e os modelos avançados.
Além disso, as ambições da OpenAI vão além do software – a empresa planeja retornar à indústria de robótica com seu próprio hardware, enquanto o CEO Sam Altman desenvolve dispositivos para consumidores em parceria. A empresa também está planejando um crescimento maciço nos próximos anos.
Aprendizagem por reforço abre portas para startups especializadas
No entanto, nem tudo são más notícias para os players menores. Rohan Pandey, que pesquisa arquitetura de modelos na OpenAI, enxerga uma luz para as empresas menores ao utilizar a tecnologia por trás dos novos modelos o-models.
“O paradigma de RL em LLM é incrivelmente adequado para startups no estilo YC (pelo menos no curto prazo) que treinam agentes verticais, devido à diversidade de tarefas do RL”, explica ele.
Isso faz sentido, pois a aprendizagem por reforço ajuda a treinar modelos de IA para tarefas muito específicas, que demandam conjuntos de dados igualmente específicos. Por exemplo, uma startup poderia utilizar essa abordagem para treinar uma IA focada em determinados diagnósticos médicos ou análises financeiras, em vez de tentar competir com assistentes de IA de uso geral.
Criar e manter conjuntos de dados de alta qualidade continua sendo um desafio central. Mesmo a OpenAI enfrentaria dificuldades para automatizar e expandir esse processo em diversos setores e aplicações.
No início de dezembro de 2024, a OpenAI lançou sua tecnologia RFT (Reinforcement Fine-Tuning) como um serviço para desenvolvedores. Embora isso permita que startups personalizem os modelos básicos de linguagem da OpenAI para necessidades específicas utilizando aprendizagem por reforço, a adoção tem sido lenta, segundo Pandey – provavelmente porque a OpenAI mantém o acesso restrito a desenvolvedores selecionados por meio do seu programa de pesquisa.
Em abril de 2024, o CEO Sam Altman deu um conselho direto para as startups de IA: não se acomodem com a tecnologia atual. Ele sugeriu que as empresas planejem para que seus modelos melhorem dramaticamente a cada atualização. Se as startups não se prepararem para esse rápido progresso, Altman alertou que a OpenAI as “esmagará” – não por malícia, mas simplesmente porque está focada em construir os melhores sistemas de IA possíveis.
Por exemplo, os chats especializados em PDF que fizeram sucesso quando o GPT-3 e o GPT-3.5 foram lançados já estão incorporados no ChatGPT e em ferramentas semelhantes. Mesmo startups mais consolidadas, como a Perplexity, têm motivos para se preocupar. Quase todos os principais provedores de modelos e de chats – OpenAI, Mistral, Google, xAI e Deepseek – agora oferecem suas próprias capacidades de busca na web e de pesquisas profundas. Em resposta, a Perplexity já iniciou ajustes e otimizações em seus próprios modelos de IA.
