KevinSimback

Opinião polêmica: Anthropic está precificada para a perfeição absoluta
> Mythos tem que entregar
> empresas têm que permanecer flexíveis com os gastos de tokens
> a adoção deve continuar no ritmo de janeiro a maio pelo resto do ano
> o poder de computação tem que ser ampliado
> sem obstáculos governamentais ou sociais
Não apostando contra eles atingirem $100b a taxa de execução até o final do ano, mas eles não podem permitir qualquer escorregada

Este último grupo de projetos de IA em criptomoedas é bastante diferente
As pessoas ainda usam o preço do token como um indicador de qualidade do produto
Mas após uma análise aprofundada deste grupo de projetos, posso dizer que essa relação não se sustenta
O alfa está em avaliar realmente os produtos

Minha principal área de foco dentro de IA neste momento é encontrar empresas que façam uma das seguintes coisas:
> ajudar a reduzir as contas da API do frontier lab
> fornecer / viabilizar alternativas ao uso do frontier lab (os 90% das tarefas que não precisam dele)
De pura maximização de tokens a otimização de custos de tokens

Usar planos de assinatura de LLM hoje parece como ir a um bufê extravagante de tudo que você pode comer
Não custa nada experimentar tudo, então você consome por consumir
Aproveite enquanto dura, o próximo passo é a dieta de tokens, depois vêm os equivalentes de tokens dos GLP-1s para que consumamos menos

Isso é um pouco off-topic, mas retatrutida (dose baixa 1x/semana) + 10-20g/dia de creatina parece um código de trapaça
Perdendo alguns quilos, força aumentada em 10-15% em 2 meses, e se sente renovado com cerca de uma hora a menos de sono

Para mim, está bastante claro que a melhor oportunidade para executivos e proprietários de negócios usarem IA é a seguinte:
> descobrir os principais desempenhadores em seus fluxos de trabalho
> construir agentes com base nos fluxos de trabalho desses principais desempenhadores
> colocar esses agentes em ciclos de autoaperfeiçoamento nesses fluxos de trabalho
> permitir que esses agentes autoaperfeiçoados coordenem entre os fluxos de trabalho para reinventar como o negócio é feito
> humanos para supervisionar tudo isso
As ferramentas estão todas aí, é apenas uma questão de quais organizações p

Vamos olhar para 2026 como a era de ouro da inteligência subsidiada
Pelo mesmo preço da Netflix, você pode obter acesso quase ilimitado a modelos de fronteira
Por $200/mês, você pode empregar um enxame de agentes para construir o que quiser
E as empresas estão recebendo ofertas especiais para garantir o lock-in do provedor
Tudo subsidiado por investidores
Mas as marés estão começando a virar
Os laboratórios de fronteira estão aumentando os preços (modestamente, por enquanto) e começando a mover capacidades avançadas para modelos de precificação baseados no uso
Quanto mais se apro

A fatia de IA está crescendo tão rápido que é fácil perder tendências dentro da tendência
Uma que vale a pena acompanhar:
Produtos sérios estão empilhando RL proprietário em bases de peso aberto em vez de apenas roteá-los para APIs de fronteira
Eles estão trazendo o pós-treinamento para dentro da empresa e obtendo resultados melhores do que apenas roteá-los para APIs de fronteira
O Composer 2 da Cursor é o melhor exemplo
25% do cálculo na base Kimi e 75% no RL próprio da Cursor usando suas trajetórias de codificação
Muitos outros estão fazendo isso silenciosamente, muitos mais segu

Enquanto todos estão atentos às laboratórios de fronteira, há um segmento de mercado que:
> deseja pesos abertos
> não consegue ou não quer usar modelos chineses
> valoriza a neutralidade do fornecedor
Vou te dar 1 palpite sobre quem se encaixa perfeitamente nisso
A questão é o quão grande e rápido esse segmento cresce