AI Index 2024 impressiona

Em 2023, foram lançados 149 foundation models, mais que o dobro da quantidade lançada em 2022. Desses modelos recém-lançados, 65,7% eram de código aberto, em comparação com apenas 44,4% em 2022 e 33,3% em 2021; no entanto, os modelos fechados ainda superam os seus homólogos de código aberto. Vários modelo lançados já eram multimodais. E muitos atingiram a saturação de desempenho em benchmarks estabelecidos, levando os pesquisadores a desenvolver outros mais desafiadores, revela a sétima edição do "AI Index", do HAI, da Universidade de Stanford, considerada a mais abrangente e esclarecedora até agora.

O relatório também constatou que, embora o investimento privado em IA quase tenha duplicado entre 2020 e 2021, diminuiu ligeiramente desde então. O investimento em 2023 caiu 7 pontos percentuais, para US$ 95,99 bilhões de dólares, em comparação com 2022. Desse total, US$ 25.2 bilhões foram para IA Generativa.

A indústria privada foi responsável pela criação de 72% dos novos foundation models. O aumento exponencial no custo gigantesco de formação destes modelos está excluindo a academia e os governos da corrida da IA. O Gemini Ultra, do Google, custou cerca de US$ 191 milhões em computação para treinar, enquanto o GPT-4, da OpenAI, custou cerca de US$ 78 milhões. Em comparação, em 2017, o modelo Transformer original, que introduziu a arquitetura que sustenta a maioria dos LLM modernos, custou US$ 900. Esta tendência está levando a uma situação em que apenas as organizações mais ricas podem dar-se ao luxo de desenvolver IA, exacerbando ainda mais a concentração do poder da IA.