10 investidores falam sobre o porvir da IA ​​e o que está além do hype do ChatGPT

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Quando eu mencionei “a subida da IA” num e-mail recente para investidores, um deles enviou-me uma resposta interessante: “A ‘subida da IA’ é um nome um pouco incoveniente.”

O que aquela investidora, Rudina Seseri, sócia-gerente da Glasswing Ventures, quer manifestar é que tecnologias sofisticadas porquê IA e aprendizagem profunda já existem há muito tempo, e todo esse excitação em torno da IA ​​está ignorando o simples vestuário de que elas têm sido em desenvolvimento há décadas. “Vimos a primeira adoção empresarial em 2010”, ressaltou ela.

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Ainda assim, não podemos negar que a IA está a usufruir de níveis de atenção sem precedentes, e as empresas de todos os setores em todo o mundo estão ocupadas a ponderar o impacto que poderá ter na sua indústria e não só.

Dr. Andre Retterath, sócio da Earlybird Venture Capital, acredita que vários fatores estão trabalhando em conjunto para gerar esse impulso. “Estamos testemunhando a tempestade perfeita de IA, onde três ingredientes principais que evoluíram ao longo dos últimos 70 anos finalmente se uniram: algoritmos avançados, conjuntos de dados em grande graduação e entrada a computação poderosa”, disse ele.

Ainda assim, não poderíamos deixar de permanecer céticos quanto ao número de equipes que lançaram uma versão do “ChatGPT for X” no Demo Day de inverno do Y Combinator no início deste ano. Qual é a verosimilhança de que eles ainda existam em alguns anos?

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Karin Klein, sócia fundadora da Bloomberg Beta, acha que é melhor passar a corrida e passar o risco de fracassar do que permanecer de fora, uma vez que esta não é uma tendência que as empresas se possam dar ao luxo de ignorar. “Embora tenhamos visto um monte de ‘copilotos para [insert industry]’ que pode não estar cá dentro de alguns anos, o maior risco é ignorar a oportunidade. Se sua empresa não está experimentando o uso de IA, agora é a hora ou seu negócio ficará para trás.”

E o que é verdade para a empresa média é ainda mais verdadeiro para as startups: deixar de pensar pelo menos um pouco na IA seria um erro. Mas uma startup também precisa estar primeiro do jogo mais do que uma empresa média e, em algumas áreas da IA, “agora” pode já ser “tarde demais”.

Para entender melhor onde as startups ainda têm chance e onde a dinâmica do oligopólio e as vantagens do pioneirismo estão se formando, entrevistamos um grupo seleto de investidores sobre o porvir da IA, em quais áreas eles veem maior potencial, porquê os LLMs multilíngues e o áudio geração poderia se desenvolver, e o valor dos dados proprietários.

Esta é a primeira de uma pesquisa de três partes que visa aprofundar-se na IA e na forma porquê a indústria está se desenvolvendo. Nas próximas duas partes, a serem publicadas em breve, você ouvirá outros investidores sobre as diversas partes do quebra-cabeça da IA, onde as startups têm maiores chances de vencer e onde o código crédulo pode ultrapassar o código fechado.

Conversamos com:

  • Manish Singhal, sócio fundador, pi Ventures
  • Rudina Seseri, fundadora e sócia-gerente, Glasswing Ventures
  • Lily Lyman, Chris Gardner, Richard Dulude e Brian Devaney do Underscore VC
  • Karin Klein, sócia fundadora, Bloomberg Beta
  • Xavier Lázaro, sócio, Elaia
  • Dr. Andre Retterath, sócio, Earlybird Venture Capital
  • Matt Cohen, sócio-gerente, Ripple Ventures

Manish Singhal, sócio fundador, pi Ventures

Será que os atuais modelos líderes de IA e as empresas por trás deles manterão a sua liderança nos próximos anos?

Oriente é um cenário em mudança dinâmica quando se trata de aplicações de LLMs. Muitas empresas serão formadas no domínio de aplicativos e unicamente algumas terão sucesso na expansão. Em termos de modelos básicos, esperamos que a OpenAI obtenha a concorrência de outros players no porvir. No entanto, eles têm uma potente vantagem e não será fácil desalojá-los.

Quais empresas relacionadas à IA você acha que não são inovadoras o suficiente para ainda existirem daqui a 5 anos?

Acho que no espaço da IA ​​aplicada deveria ter uma consolidação significativa. A IA está a tornar-se cada vez mais nivelado, pelo que será um repto para as empresas de IA aplicada, que são construídas com base em modelos prontos a utilizar, manterem os seus fossos.

No entanto, há bastante inovação fundamental acontecendo na frente aplicada, muito porquê no lado da infraestrutura (ferramentas e plataformas). É provável que se saiam melhor que os outros.

O código crédulo é o caminho de ingressão no mercado mais óbvio para startups de IA?

Depende do que você está resolvendo. Para as empresas da categoria de infraestrutura, é um caminho válido, mas pode não ser tão eficiente em todos os aspectos. É preciso considerar se o código crédulo é um bom caminho ou não, com base no problema que estão resolvendo.

Você gostaria que houvesse mais LLMs treinados em outros idiomas além do inglês? Além da diferenciação linguística, que outros tipos de diferenciação você espera ver?

Também estamos vendo LLMs em outros idiomas, mas é evidente que o inglês é o mais utilizado. Com base nos casos de uso locais, LLMs em diferentes idiomas definitivamente fazem sentido.

Além da diferenciação linguística, esperamos ver variantes de LLM especializadas em determinados domínios (por exemplo, medicina, recta e finanças) para fornecer informações mais precisas e relevantes nessas áreas. Já existem alguns trabalhos nesta superfície, porquê BioGPT e Bloomberg GPT.

Os LLMs sofrem de alucinação e relevância quando você deseja usá-los em aplicações reais de nível de produção. Acho que haverá um trabalho considerável nessa frente para torná-los mais utilizáveis ​​imediatamente.

Quais são as chances de o atual método LLM de construção de redes neurais ser interrompido nos próximos trimestres ou meses?

Certamente pode sobrevir, embora possa demorar mais do que alguns meses. Logo que a computação quântica se tornar popular, o cenário da IA ​​mudará significativamente novamente.

Oferecido o excitação em torno do ChatGPT, outros tipos de mídia, porquê áudio generativo e geração de imagens, são comparativamente subestimados?

A IA generativa multimodal está ganhando ritmo. Para a maioria das aplicações sérias, será necessário construí-las, mormente para imagens e texto. O áudio é um caso peculiar: há um trabalho significativo acontecendo na geração automática de música e na clonagem de fala, que tem largo potencial mercantil.

Ou por outra, a geração automática de código está se tornando cada vez mais popular, e a geração de vídeos é uma dimensão interessante — em breve veremos filmes totalmente gerados por IA!

As startups com dados proprietários são mais valiosas aos seus olhos hoje em dia do que eram antes do surgimento da IA?

Ao contrário do que o mundo pode pensar, os dados proprietários proporcionam uma boa vantagem, mas, eventualmente, é muito difícil manter os seus dados proprietários.

Conseqüentemente, o fosso tecnológico vem de uma combinação de algoritmos projetados de forma inteligente que são produzidos e ajustados para uma emprego junto com os dados.

Quando a AGI poderia se tornar uma veras, se é que alguma vez?

Estamos chegando perto dos níveis humanos com certas aplicações, mas ainda estamos longe de uma verdadeira AGI. Eu também acredito que é uma curva assintótica depois de um tempo, logo pode levar muito tempo para chegar lá.

Para uma verdadeira AGI, várias tecnologias, porquê as neurociências e as ciências comportamentais, também poderão ter de convergir.

É importante para você que as empresas nas quais você investe se envolvam em lobby e/ou grupos de discussão sobre o porvir da IA?

Na verdade. Nossas empresas estão mais voltadas para a solução de problemas específicos e, para a maioria das aplicações, o lobby não ajuda. É útil participar de grupos de discussão, pois é provável seguir porquê as coisas estão evoluindo.

Rudina Seseri, fundadora e sócia-gerente, Glasswing Ventures

Será que os atuais modelos genAI líderes e as empresas por trás deles manterão a sua liderança nos próximos anos?

Os fornecedores de modelos da categoria base, porquê Alphabet, Microsoft/Open AI e Meta, provavelmente manterão a sua liderança de mercado e funcionarão porquê um oligopólio a longo prazo. No entanto, existem oportunidades de concorrência em modelos que proporcionam uma diferenciação significativa, porquê a Cohere e outros intervenientes muito financiados ao nível fundamental, que colocam uma potente ênfase na crédito e na privacidade.

Não investimos e provavelmente não investiremos na categoria base da IA ​​generativa. Esta categoria provavelmente terminará num de dois estados: Num cenário, a categoria de base terá uma dinâmica de oligopólio semelhante à que vimos com o mercado da nuvem, onde um grupo seleccionado de intervenientes irá conquistar a maior secção do valor.

A outra possibilidade é que os modelos básicos sejam amplamente fornecidos pelo ecossistema de código crédulo. Vemos que a categoria de emprego representa a maior oportunidade para fundadores e investidores de risco. As empresas que proporcionam valor tangível e mensurável aos seus clientes podem substituir grandes operadores históricos em categorias existentes e dominar novas.

Nossa estratégia de investimento está explicitamente focada em empresas que oferecem tecnologia de valor confederado que amplia os modelos básicos.

Assim porquê a geração de valor na nuvem não terminou com os fornecedores de infraestrutura de computação em nuvem, a geração de valor significativa ainda não chegou à rima de genAI. A corrida genAI está longe de terminar.

Quais empresas relacionadas à IA você acha que não são inovadoras o suficiente para ainda existirem daqui a 5 anos?

Alguns segmentos de mercado de IA podem não ser sustentáveis ​​porquê negócios de longo prazo. Um exemplo é a categoria “GPT wrapper” – soluções ou produtos construídos em torno da tecnologia GPT da OpenAI. Estas soluções carecem de diferenciação e podem ser facilmente perturbadas por funcionalidades lançadas por intervenientes dominantes existentes no seu mercado. Uma vez que tal, terão dificuldade em manter uma vantagem competitiva a longo prazo.

Da mesma forma, as empresas que não proporcionam um valor mercantil significativo ou que não resolvem um problema num espaço custoso e de eminente valor não serão empresas sustentáveis. Considere o seguinte: uma solução que simplifica uma tarefa simples para um estagiário não se transformará em um negócio significativo, ao contrário de uma plataforma que resolve desafios complexos para um arquiteto-chefe, oferecendo benefícios distintos e de eminente valor.

Por último, as empresas com produtos que não se integram perfeitamente nos atuais fluxos de trabalho e arquiteturas empresariais, ou que exigem grandes investimentos iniciais, enfrentarão desafios na implementação e adoção. Oriente será um tropeço significativo para a geração bem-sucedida de um ROI significativo, já que o nível é muito maior quando são necessárias mudanças de comportamento e de arquitetura dispendiosas.

Pablo Oliveira
Pablo Oliveirahttp://pcextreme.com.br
Sou diretamente responsável pela manutenção, otimização, configuração e SEO de todos os sites de minha propriedade. Além disso, atuo como colunista, editor e programador.

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