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Nos últimos cinco anos, o desenvolvimento da inteligência artificial foi marcado por investimentos massivos no treinamento de grandes modelos de linguagem. Esse processo exige uma infraestrutura robusta, de milhares de chips especializados operando continuamente por semanas ou meses em data centers de grande escala, consumindo grandes volumes de energia para processar bilhões de dados.

Com a popularização das aplicações de IA, o foco passou a ser como executar essas soluções em tempo real. É nesse contexto que a inferência ganhou protagonismo: trata-se da etapa em que modelos já treinados respondem às solicitações dos usuários.

O que significa, na prática, essa transição para a inferência e como isso pode alterar o papel das big techs no ecossistema de IA?

O assunto é tema da coluna Fala AI, com Roberto Pena Spinelli, físico pela USP, com especialidade em Machine Learning por Stanford e pesquisador na área de Inteligência Artificial.

Ainda hoje, Pena fala sobre dois outros assuntos:

• A ByteDance, dona do TikTok, pausou o lançamento mundial do Seedance 2.0, seu novo modelo de geração de vídeos com IA, por conta de disputas de direitos autorais com grandes estúdios de Hollywood e plataformas de streaming;
• Empresas do setor de seguros começaram a oferecer apólices voltadas para riscos associados ao uso de sistemas de IA. Tradicionalmente, as seguradoras cobrem falhas humanas. O que muda a partir de agora?