Meta abandona a postura de IA aberta, sinalizando um pivô estratégico

De acordo com o The New York Times, os líderes sênior do novo Laboratório de Superinteligência da Meta discutiram o afastamento do poderoso modelo de IA de código aberto da empresa, o Behemoth, em favor do desenvolvimento de um modelo fechado.
Fontes informaram ao The Times que, embora a Meta tenha concluído o treinamento do Behemoth, seu lançamento foi adiado devido à falta de desempenho interno. Os testes do modelo teriam sido interrompidos quando o Superintelligence Lab foi criado.
Essas conversas são preliminares. Qualquer decisão final exigiria a aprovação do CEO da Meta, Mark Zuckerberg, e um porta-voz da empresa informou ao TechCrunch que a posição da Meta em relação à IA de código aberto permanece "inalterada".
"Planejamos continuar lançando os principais modelos de código aberto", afirmou o porta-voz. "Não lançamos todos os nossos desenvolvimentos anteriores e prevemos o treinamento de uma combinação de modelos abertos e fechados no futuro."
O porta-voz não fez comentários sobre a possível mudança da Meta em relação à Behemoth. Se o Meta priorizar modelos de código fechado, isso indicaria uma mudança filosófica substancial para a organização.
Embora a Meta use internamente modelos avançados de código fechado, como os do seu assistente de IA Meta, Zuckerberg defendeu o código aberto como um componente essencial de sua estratégia externa de IA - um método para acelerar o avanço da IA. Ele comparou ativamente a abertura dos modelos da Llama com concorrentes como a OpenAI, que ele criticou publicamente por ter se tornado menos aberta após a parceria com a Microsoft. No entanto, a Meta enfrenta pressão para gerar receita além da publicidade, pois investe bilhões em IA.
Essas despesas incluem bônus de assinatura substanciais e salários que chegam a nove dígitos para atrair os melhores pesquisadores, construir novos centros de dados e financiar os imensos custos de desenvolvimento da inteligência geral artificial (AGI), ou "superinteligência".
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Boston, MA|15 de julhoREGISTRE-SE AGORAApesar de operar um dos principais laboratórios de pesquisa de IA do mundo, a Meta ainda fica atrás de concorrentes como OpenAI, Anthropic, Google DeepMind e xAI na comercialização de seus desenvolvimentos de IA.
Se o Meta priorizar modelos fechados, isso poderá indicar que sua defesa do código aberto foi uma manobra estratégica e não um compromisso ideológico. As observações anteriores de Zuckerberg sugerem alguma incerteza quanto ao comprometimento total com o código aberto de todos os modelos do Meta. Em um podcast no verão passado, ele comentou:
"Apoiamos claramente o código-fonte aberto, mas não me comprometi a liberar tudo o que criamos. Em geral, acredito que o código aberto beneficia a comunidade e a nós, pois ganhamos com as inovações resultantes. No entanto, se os recursos do modelo passarem por uma mudança fundamental e considerarmos o código aberto irresponsável, não prosseguiremos. Prever esses cenários é um desafio".
Os modelos fechados proporcionariam à Meta maior controle e caminhos adicionais de monetização - principalmente se a empresa acreditar que o talento adquirido pode proporcionar um desempenho competitivo e de alto nível.
Essa possível mudança também poderia transformar o cenário da IA. O impulso do código aberto, em grande parte alimentado pela Meta e por modelos como o Llama, pode diminuir, mesmo quando a OpenAI se prepara para lançar seu tão esperado modelo aberto. A influência pode voltar para os principais participantes com ecossistemas fechados, enquanto o desenvolvimento de código aberto pode persistir em grande parte por meio de iniciativas lideradas pela comunidade. As repercussões se estenderiam por todo o ecossistema de startups, afetando especialmente as empresas menores especializadas em ajuste fino, segurança e alinhamento de modelos que dependem do acesso a modelos de base aberta.
Globalmente, o recuo da Meta em relação ao código aberto pode criar oportunidades para a China, que adotou a IA de código aberto - incluindo modelos como DeepSeek e Moonshot AI - para desenvolver capacidades domésticas e aumentar sua influência internacional.
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Fontes informaram ao The Times que, embora a Meta tenha concluído o treinamento do Behemoth, seu lançamento foi adiado devido à falta de desempenho interno. Os testes do modelo teriam sido interrompidos quando o Superintelligence Lab foi criado.
Essas conversas são preliminares. Qualquer decisão final exigiria a aprovação do CEO da Meta, Mark Zuckerberg, e um porta-voz da empresa informou ao TechCrunch que a posição da Meta em relação à IA de código aberto permanece "inalterada".
"Planejamos continuar lançando os principais modelos de código aberto", afirmou o porta-voz. "Não lançamos todos os nossos desenvolvimentos anteriores e prevemos o treinamento de uma combinação de modelos abertos e fechados no futuro."
O porta-voz não fez comentários sobre a possível mudança da Meta em relação à Behemoth. Se o Meta priorizar modelos de código fechado, isso indicaria uma mudança filosófica substancial para a organização.
Embora a Meta use internamente modelos avançados de código fechado, como os do seu assistente de IA Meta, Zuckerberg defendeu o código aberto como um componente essencial de sua estratégia externa de IA - um método para acelerar o avanço da IA. Ele comparou ativamente a abertura dos modelos da Llama com concorrentes como a OpenAI, que ele criticou publicamente por ter se tornado menos aberta após a parceria com a Microsoft. No entanto, a Meta enfrenta pressão para gerar receita além da publicidade, pois investe bilhões em IA.
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"Apoiamos claramente o código-fonte aberto, mas não me comprometi a liberar tudo o que criamos. Em geral, acredito que o código aberto beneficia a comunidade e a nós, pois ganhamos com as inovações resultantes. No entanto, se os recursos do modelo passarem por uma mudança fundamental e considerarmos o código aberto irresponsável, não prosseguiremos. Prever esses cenários é um desafio".
Os modelos fechados proporcionariam à Meta maior controle e caminhos adicionais de monetização - principalmente se a empresa acreditar que o talento adquirido pode proporcionar um desempenho competitivo e de alto nível.
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