A corrida da IA já não se trata apenas de quem tem o modelo mais poderoso

Pontos-chave

• O CEO da Perplexity, Aravind Srinivas, afirmou em maio de 2025 que "o modelo já não é o produto" enquanto as empresas de IA mudam o foco para sistemas de orquestração.
• A Perplexity apresentou esta semana um novo sistema construído em torno do GLM 5.2, um modelo de código aberto da Z.ai chinesa, projetado para usar IA mais barata em etapas rotineiras e IA mais potente apenas quando necessário.
• Peter Fenton, parceiro de capital de risco da Benchmark, previu que mais de 90% dos tokens gerados por IA, as unidades de dados que um modelo processa e produz, poderiam vir de modelos de código aberto nos próximos 18 a 24 meses.
• A Ollama, uma empresa que ajuda as empresas a executar modelos de IA nos seus próprios computadores, afirma que mais de 85% das empresas da Fortune 500 adotaram o seu software.

Durante os últimos dois anos, a corrida da IA tinha um marcador simples: cujo modelo era o maior, cujo teste de desempenho era o melhor. Esse marcador está a ficar mais complicado.

As empresas já não estão apenas a testar IA. Estão a integrá-la em fluxos de trabalho reais, e de repente a questão não é "qual IA é mais poderosa?" mas "qual IA é melhor para este trabalho específico, a um preço que faça sentido?"

Pense nisto como na contratação de empreiteiros. Não traria um arquiteto especializado para pendurar uma prateleira. Um chatbot de atendimento ao cliente não precisa da mesma potência que uma ferramenta para depurar software complexo. A nova geração de produtos de IA foi concebida para tomar essa decisão automaticamente, encaminhando cada tarefa para o modelo mais barato que a conseguir lidar.

O CEO da Perplexity, Aravind Srinivas, colocou-o claramente à CNBC Tech: "O modelo já não é o produto. É o arnês, o sistema de orquestração que coloca o modelo dentro de um arnês muito capaz e emparelha o modelo com muitas ferramentas."

Esta semana a Perplexity apresentou exatamente este tipo de sistema, construído em torno do GLM 5.2, um modelo de código aberto do laboratório chinês Z.ai. Código aberto significa que o código subjacente do modelo pode ser descarregado, personalizado e executado por qualquer empresa nos seus próprios servidores, sem necessidade de uma subscrição mensal num grande laboratório de IA.

Isto é importante porque os modelos de código aberto estão a tornar-se genuinamente bons. Peter Fenton, sócio geral da empresa de capital de risco Benchmark, disse à CNBC que acredita que mais de 90% de toda a produção gerada por IA poderia vir de modelos de código aberto nos próximos dois anos, possivelmente até ao final de 2025. Isto comprimiria as margens de lucro de fornecedores de IA premium como OpenAI e Anthropic, que atualmente cobram um sobrepreço pelo acesso aos seus modelos de topo.

O que significa isto para pessoas comuns e pequenas empresas?

Provavelmente significa ferramentas de IA mais baratas, mais cedo. Jeff Morgan, CEO da Ollama, uma empresa que facilita a execução de modelos de IA no seu próprio hardware em vez de num servidor cloud de terceiros, afirma que mais de 85% das empresas da Fortune 500 já utilizam o seu software. Isto inclui setores altamente regulados como aviação, seguros e saúde, onde manter os dados internamente não é opcional.

Se o trabalho de IA puder ser executado localmente nos computadores próprios de uma empresa, os dados sensíveis dos clientes nunca precisam de sair do edifício. É um ganho genuíno em privacidade comparado com o envio de tudo para um servidor de terceiros.

O senão é a geopolítica. Vários dos melhores modelos de código aberto neste momento vêm de laboratórios chineses, incluindo Z.ai e DeepSeek. Isto torna a IA de código aberto uma questão política tanto quanto uma questão tecnológica, e o debate está apenas a começar.

Por enquanto, a conclusão prática é clara. IA melhor e mais barata está a chegar a mais produtos. Os maiores vencedores serão os construtores que sabem como unir modelos de forma inteligente, não apenas os laboratórios com os maiores.