Acabei de ver o mais recente episódio do All-In Podcast, sobre soberania de IA, modelos de código aberto e emprego futuro, resumi as suas ideias

1. Palantir junta-se à Nvidia e ataca diretamente a OpenAI e a Anthropic
Palantir e a Nvidia criaram um "sistema operativo de IA soberano", usando modelos de código aberto para personalizar IA de nível de defesa para o governo dos EUA, com hardware, dados e pesos do modelo todos pertencentes ao governo. O CEO da Palantir, Alex Karp, disparou diretamente numa entrevista, dizendo que se empresas e governos entregarem os seus dados principais e propriedade intelectual a empresas de modelos fechados, estão a entregar a sua futura soberania. David Sacks também acrescentou a sua opinião, dizendo que as táticas dos laboratórios de ponta agora são muito semelhantes às da Microsoft e Google no passado: primeiro monopolizam os modelos subjacentes, depois infiltram-se nas linhas de produtos a montante, competindo diretamente com os seus próprios clientes do ecossistema (por exemplo, a Anthropic lança o Claude Code e o Claude Design, o que equivale a competir com clientes como Cursor e Figma). Os clientes empresariais já estão a precaver-se contra isto.
2. Modelos de código aberto são realmente económicos, Chamath mostra os dados diretamente
Chamath partilhou os dados reais da sua própria equipa ao fazer migração de código empresarial: usar diretamente o Claude Opus fechado tem o custo mais alto; ao mudar para um modelo de código aberto encapsulado com a sua própria estrutura, o custo foi reduzido em mais de 16 vezes, embora tenha ficado cerca de 3 vezes mais lento. A conclusão é direta: continuar a alimentar cegamente dados a empresas de modelos fechados é como ajudar um concorrente a treinar o seu produto, não é sensato. Friedberg também mencionou que a Anthropic tentou anteriormente obter dados experimentais de gigantes das ciências da vida em troca de acesso prioritário, mas foi amplamente rejeitada, pois todos perceberam que os dados são o verdadeiro fosso. Ele prevê que a arquitetura de IA futura irá no sentido de "modelo grande geral + treino em nuvem privada empresarial + implementação local de inferência", e as empresas acabarão por executar localmente os seus próprios modelos bifurcados (fork), mantendo a "soberania inteligente".
3. Será que a IA vai causar desemprego em massa?
Jason é um firme defensor da disrupção tecnológica, acreditando que dentro de 5 a 10 anos, funções como atendimento ao cliente, entrada de dados, condução autónoma e logística fabril serão amplamente substituídas. Mas Sacks, Friedberg e Chamath posicionam-se basicamente do lado oposto. Sacks citou um estudo conjunto da Ramp e da Relio Labs com 21.000 empresas, mostrando que as empresas que utilizam intensivamente IA viram o seu número total de funcionários aumentar em média 10% em dois anos, e os cargos de nível inicial aumentaram 12%, enquanto as empresas que não usam IA permaneceram estagnadas. Friedberg foi ainda mais direto, dizendo que "IA causa desemprego em massa" é basicamente uma falsa questão alimentada pelos media; a IA é atualmente mais uma ferramenta de eficiência um tanto desajeitada, que trará reorganização de funções, mas a longo prazo criará mais cargos de alto valor que exigem "colaboração humano-máquina".