Nota de editor
Em virtude da extensão e conteúdo do texto, o mesmo é publicado em três partes. Hoje a terceira e última parte.
Seleção e tradução de Júlio Marques Mota
10 min de leitura
Texto 30 – O crescimento da IAG e a corrida para encontrar um modelo funcional gerador de receitas (3/3)
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Índice
Introdução
OpenAI e o Boom da IA generativa
Mitologia do Vale do Silício, destilada e acelerada
Da “IA segura” à IAG — e a génese do modelo de negócios liderada pelo marketing
Marketing da IAG, entregando a IA comercial
O sonho da IAG e a Organização Totalmente Automatizada
(conclusão)
O SONHO DA IAG E A ORGANIZAÇÃO TOTALMENTE AUTOMATIZADA
Em suma, a OpenAI foi provavelmente concebida como uma cobertura estratégica de Elon Musk e Sam Altman contra a crescente reivindicação de domínio comercial da IA por parte da Google. Estava posicionada desde o início para comunicar a sua missão altruísta em contraste com os objetivos lucrativos das gigantes de tecnologia da época, apesar de ser apoiada e utilizada por figuras das maiores empresas e de capital de risco do Vale do Silício. Ao utilizar o termo “IAG” para elevar a sua missão além da preocupação obsoleta da “IA” convencional, conseguiu cultivar um misticismo cultural que se traduziu num dispositivo de marketing utilizado para gerar imprensa de forma consistente, impulsionar o recrutamento dos melhores investigadores e atrair investimentos em momentos cruciais da empresa.
Graças ao clima de investimento e à era de taxas de juro zero, havia pouca preocupação com a existência de um modelo de negócios estabelecido quando a liderança da OpenAI transitou para uma estrutura com fins lucrativos. A importância de uma narrativa sólida e do envolvimento de figuras do Vale do Silício ofuscou a necessidade de um plano para gerar receitas. Um precedente tinha sido estabelecido pelo Uber e outros “unicórnios”: os investidores e consumidores tolerariam esforços de longo prazo para escalar e dominar mercados. A OpenAI detinha, de longe, a narrativa mais atraente sobre IA e, quando o seu produto ChatGPT explodiu em popularidade, estava perfeitamente posicionada para capitalizar o seu legado recente de se apresentar como guardiã da IAG (Inteligência Artificial Geral), que a própria empresa supostamente estava a desenvolver.
Concorrentes iniciais como a Anthropic teriam que competir com base na “segurança”, mas isso tornou-se menos relevante à medida que os produtos atingiram saturação cultural e o interesse do mercado se tornou óbvio na categoria de IA generativa, especialmente por parte de clientes empresariais. Agora, com amplo comprometimento e investimento do setor, e a OpenAI firmemente no centro da economia da IA generativa, desencadeou-se – e continua a desenrolar-se mesmo agora – uma corrida para discernir o que a IA generativa é realmente capaz de fazer num contexto empresarial.
Parece certo que o sucesso rápido e avassalador do ChatGPT foi uma surpresa tanto para a empresa como para os seus parceiros. Ele não fazia parte de um roteiro de produto meticuloso – na verdade, a membro do conselho da OpenAI, Helen Toner, revelou que o conselho nem sequer foi informado antecipadamente sobre o lançamento do ChatGPT; para seu desgosto, eles descobriram no Twitter juntamente com todo o mundo [77]. O aplicativo rapidamente atingiu 100 milhões de utilizadores, fazendo delirar analistas do setor em bancos e empresas de investimento. “Em 20 anos a acompanhar o espaço da internet, não nos lembramos de uma ascensão mais rápida de um aplicativo de internet para consumidores”, escreveram analistas do UBS num relatório de fevereiro de 2023 [78].
Para acompanhar a procura – especialmente em capacidade de servidores, considerando os exigentes requisitos computacionais de sistemas de IA – a OpenAI e a Microsoft expandiram a sua parceria. A gigante de software comprometeu-se a investir 10 mil milhões de dólares adicionais em troca do direito de poder utilizar a tecnologia da OpenAI nas suas s plataformas e softwares, além de participação nos lucros das vendas [79]. (Para quem acompanha esta história: o total investido chegou a cerca de 13 mil milhões de dólares, considerando investimentos e compromissos anteriores.)
Os detalhes dessa parceria não foram divulgados publicamente, mas sabe-se que boa parte do seu valor é investida na forma de créditos de computação para Azure, o serviço de computação em nuvem da Microsoft [80]. A parceria também exige que a OpenAI use o Azure como o seu fornecedor de computação. A adesão da OpenAI à Microsoft — e vice-versa —, à medida que se afastava de uma organização de investigação destinada a “proteger o mundo da IA”, conforme a versão inicial de Altman e Musk, sinaliza a ambição da empresa emergente de adotar uma abordagem mais intensiva em capital do que Musk foi capaz de oferecer. Há muitas razões pelas quais a Microsoft pode considerar o acordo atraente e pelas quais este é idealmente estruturado para tolerar uma empresa emergente sem caminhos imediatos ou óbvios para a lucratividade. Primeiro, desde os seus investimentos iniciais, a OpenAI pode ser vista como uma proteção (hedge) contra a Google e o Facebook, que estavam a gastar mais do que a Microsoft internamente para desenvolver sistemas de IA. Em segundo lugar, a estrutura do acordo (ou o que sabemos dele) garante que a Microsoft lucrará com quase qualquer resultado. A Microsoft beneficia sempre ao usar a tecnologia da OpenAI nos seus produtos e também recebe uma parte da receita dos produtos que a OpenAI vende — amortecendo qualquer risco financeiro, que já é reduzido porque, como observado acima, entende-se que boa parte do acordo assume a forma de créditos de computação. Dessa forma, já no verão de 2024, a Microsoft foi capaz de declarar publicamente que estava confortável com a visão de Sam Altman de uma IA incipiente e que não tinha medo de gastar milhares de milhões investindo sem a promessa de lucros no curto prazo — a estrutura do acordo e o sonho da IAG (Inteligência Artificial Geral) estão em simbiose ideal.
Em 2023, após a conclusão do acordo entre OpenAI e Microsoft, o interesse por OpenAI, inteligência artificial generativa e modelos de linguagem de grande escala realmente explodiu. A Microsoft adicionou a tecnologia GPT ao Bing e ao Copilot; a Google anunciou o Bard, que mais tarde se tornou o Gemini; e a Anthropic lançou o Claude, o seu concorrente do ChatGPT, em março de 2023 [81]. (No terceiro trimestre de 2024, metade de todos os investimentos de capital de risco nos EUA foram para a IA, acima dos 15% em 2017 [82].
A primeira grande jogada da OpenAI para estabelecer um modelo de negócios foi a mais óbvia: lançou um plano premium pago para o ChatGPT chamado Plus, oferecendo alto desempenho para fãs e superutilizadores da aplicação. A OpenAI também começou a conceder acesso à sua API, permitindo que os desenvolvedores e as empresas comprassem chaves da aplicação. Em poucos meses, a empresa passou a focar-se em vendas para as empresas, reconhecendo o potencial de promover uma tecnologia poderosa que também poderia automatizar postos de trabalho. Naquela primavera, funcionários da OpenAI coescreveram um relatório com investigadores da Cornell sobre impactos no mercado de trabalho [83]. Embora o documento tenha sido veiculado na imprensa como um alerta, ele teve o efeito – como muitos desses estudos de impacto – de reforçar as credenciais da tecnologia de automação para substituir postos de trabalho.
Ao longo do resto de 2023, a OpenAI flutuou outras ideias para gerar receita, algumas com mais convicção do que outras. A empresa insinuou e eventualmente lançou uma loja de aplicativos para programas GPT desenvolvidos por programadores independentes, assim como o gerador de vídeos por IA Sora. Altman acenou para a ideia de vender anúncios juntamente com a saída do GPT online. Mas o principal potencial de geração de receita e, portanto, o pilar central do seu modelo de negócios, permaneceu ligado à mesma tábua: vender GPTs de nível empresarial e vender acesso à API. Agora podemos ver porque é que a mitologia da IAG é aqui tão importante para a formulação: os gestores podem ter a garantia de que estão a comprar a tecnologia mais segura e mais poderosa disponível enquanto buscam reduzir custos num mercado de trabalho em tensão.
Isto é semelhante à forma como a era anterior de unicórnios de tecnologia — Uber e as empresas emergentes da economia GIG — acabaram por tentar obter lucros com a promessa de reduzir custos no trabalho (no caso do transporte por aplicação, perturbando a economia dos táxis e black cabs), apesar do discurso empolgado e das mitologias empresariais elevadas. Neste caso, a conversa sobre a IAG ultrapassa as discussões sobre os negócios empresariais da OpenAI na imprensa, tornando-a uma empresa de automação mais aceitável. Reduzir tarefas, utilizável como alavancagem, substituir empregos, aumentar a fricção.
Quase dois anos após o boom da IA generativa, isso ainda se mantém como verdadeiro: de acordo com a própria empresa, os clientes empresariais representam a linha de negócios mais valiosa por uma margem considerável. (Os números de vendas da OpenAI não são públicos, mas muitos dos principais contratos assinados até agora são.) O maior cliente da OpenAI é a empresa de consultoria e serviços financeiros PwC, que adquiriu 101.000 licenças [84]. A empresa americana de biotecnologia Moderna [85] e a Klarna, empresa emergente sueca de programas e aplicativos financeiros, estão entre outros utilizadores importantes; a OpenAI estimou 600.000 clientes empresariais no total até à primavera de 2024 [86]. Em setembro, a empresa relatou um milhão [87]. Em junho de 2024 a companhia informou que o seu rendimento anualizado foi de 3.4 mil milhões de dólares [88].
No entanto, os custos operacionais da OpenAI são astronómicos, diferenciando-a notavelmente dos produtos de “preço zero” que dominaram a indústria de tecnologia moderna. No verão passado, relatou-se que os custos computacionais da empresa atingiam 700 mil dólares por dia [89]; certamente são muito maiores atualmente. Sam Altman declarou publicamente que necessita de 7 milhões de milhões de dólares em investimentos para chips para conseguir realizar os seus planos para os programas de IA [90]. Paralelamente, a força de trabalho da OpenAI é numerosa, dispendiosa e em expansão. Pesquisa e desenvolvimento para LLMs exigem investimentos, poder computacional e energia em escala colossal — especialmente com a incursão da OpenAI na produção de vídeo. Acordos de licenciamento com empresas de media para dados de treino já consumiram centenas de milhões de dólares [91]. Diversas batalhas judiciais contra jornalistas e trabalhadores criativos — que alegam utilização não autorizada e não remunerada dos seus trabalhos — permanecem em andamento. E os concorrentes continuam a desgastar a quota parte da empresa no mercado.
Em resumo, vemos o retrato de uma empresa que se envolveu numa mitologia narrativa altruísta para atrair investigadores, investimentos e imprensa. Ela tropeçou numa aplicação de sucesso que abriu caminho para uma nova categoria de produtos em IA generativa comercial (algo que o Vale do Silício vinha a perocurar alcançar e sem sucesso desde há anos), incitou uma corrida ao ouro, atraiu concorrentes e utilizou o seu legado único e a sua relação com a IAG para se diferenciar. No entanto, dado que a tecnologia de IA generativa é extremamente cara para desenvolver e operar, uma necessidade única de gerar receita — muita receita — para capitalizar a sua popularidade, prestígio cultural e oportunidade de mercado tornou-se a principal preocupação da empresa. (No passado, como mencionado anteriormente, a OpenAI afirmou que o seu afastamento do estatuto de organização sem fins lucrativos foi necessária pela necessidade de mais poder computacional para fazer progressos satisfatórios na criação da IAG. Isso pode ser visto, na verdade, como um movimento em direção à preparação para uma era de lançamentos comerciais de produtos, mesmo que a empresa permanecesse não preparada para o sucesso do ChatGPT quando ele chegou.) É assim que uma empresa se transforma de uma organização sem fins lucrativos cujo objetivo é ser “propriedade de toda a humanidade” e “livre de motivações lucrativas” numa empresa cujo conselho está limpo de especialistas em segurança em favor de Larry Summers.
Este frenesim para localizar e elaborar um modelo de negócio viável teve outras consequências. Questões contínuas apareciam e de resolução extremamente difícil sobre direitos autorais ameaçam os alicerces da indústria: se o conteúdo atualmente utilizado na formação de modelos de treino de IA for considerado sujeito a reivindicações de direitos autorais, importantes investidores de capital risco em IA, como Marc Andreessen, afirmam que isso poderia destruir a indústria incipiente. Governos, cidadãos e defensores da sociedade civil tiveram pouco tempo para preparar políticas adequadas para mitigar desinformação, enviesamentos da IA e rupturas económicas causadas pela inteligência artificial. Além disso, a natureza caótica da ascensão da indústria de IA significa que, aparentemente, outra bolha tecnológica está a ser rapidamente estabelecida [92]. Fluiu tanto investimento para o setor e tão rapidamente, com base apenas na idoneidade de um punhado de empresas — especialmente OpenAI, Microsoft, Google e Nvidia — que uma quebra poderia ser altamente disruptiva e ter um efeito cascata muito além do Vale do Silício.
Isto é especialmente preocupante porque, como vimos, grande parte do negócio depende de contratos com grandes empresas e do uso de IA generativa como software de automação para mão-de- obra criativa. Dada a falta de confiabilidade, os resultados alucinatórios e as preocupações de segurança ainda apresentados até mesmo pelas versões empresariais do software, isso torna a aposta de longo prazo na IA generativa como um software gerador de eficiência, redutor de custos e melhorador de produtividade algo profundamente duvidoso. A Goldman Sachs e a Sequoia Capital produziram relatórios sugerindo que a IA generativa pode não valer o investimento atual. David Cahn, sócio da Sequoia Capital, escreveu que a indústria de IA generativa teria que gerar 600 mil milhões de dólares em receita anual para sustentar o ritmo atual de investimento — uma meta distante, considerando que a maior empresa do setor fatura 3,4 mil milhões de dólares por ano [93] A Goldman Sachs foi ainda mais direta, concluindo que simplesmente há gastos excessivos e benefícios insuficientes para justificar a tecnologia na maioria dos ambientes empresariais [94]. O Wall Street Journal relatou em julho de 2024 que as empresas passaram de discutir a IA generativa em termos de ganhos de produtividade — talvez em parte porque esses ganhos eram duvidosos ou difíceis de quantificar — para passar a analisar a sua capacidade de geração de receitas [95]. Se isso não der certo — se as empresas descobrirem que a IA generativa não gera a receita esperada — é fácil prever uma rejeição em massa da tecnologia entre as grandes empresas após o fim dos períodos de teste e o desaparecimento da vaga de entusiasmo.
Considerando que a IA generativa entrou numa fase nova e crucial — com grandes aquisições de clientes e preocupações de investidores colidindo, as vozes críticas vão-se intensificando, nenhum avanço tecnológico significativo é lançado desde há meses, e um imperativo urgente para começar a gerar lucro — talvez não seja surpresa que, mais uma vez, a OpenAI tenha recorrido para tal a centrar a sua narrativa de IAG. Em julho de 2024, a OpenAI anunciou um sistema de cinco níveis para avaliar as suas tecnologias no caminho para a inteligência de nível humano [96]. Segundo a Bloomberg, “os níveis, que a OpenAI planeia partilhar com investidores e outros fora da empresa, variam do tipo de IA disponível hoje que pode interagir por linguagem conversacional com pessoas (Nível 1) até a IA que pode realizar o trabalho de uma organização (Nível 5)” [97]. Particularmente, a OpenAI ainda está no Nível 2 — a sua IA é um “raciocinador” que consegue realizar “resolução de problemas de nível humano”.
Este posicionamento pode ser visto como um reajustamento de expectativas para clientes empresariais que possam estar a ficar impacientes após alguns meses de GPT empresarial sem resultados impressionantes, um lembrete de que a IAG ainda está por vir, que os sistemas estão em constante melhoria – então não cancelem o vosso contrato conosco agora – e uma estrutura através da qual a empresa pode aguçar o apetite de futuros clientes. (Note que Altman já antes precisou de reafinar as suas expectativas sobre IAG; em janeiro de 2024, ele insistiu que a IAG está a chegar, mas “mudará o mundo muito menos do que pensamos” [98], talvez outro esforço para reduzir as expectativas estabelecidas por, bem, por ele mesmo, apenas alguns meses antes, quando clientes empresariais começaram a expressar frustração com os lentos avanços da IA empresarial.)
Quando a AGI chegar, a OpenAI promete que a sua IA não será capaz de fazer apenas o trabalho de um único funcionário – será capaz de fazer todos os seus trabalhos. A IA generativa oferecida no Nível 5 da OpenAI é uma “IA que pode fazer o trabalho de uma organização” [99]. E isso, em última análise, é o que executivos e gestores procuram, e têm-no procurado desde a revolução industrial, quando os primeiros empreendedores idealizaram as primeiras fábricas totalmente mecanizadas – operações completamente automatizadas produzindo resultados para o lucro de quem está no comando, sem os protestos e ineficiências de uma força de trabalho humana. De facto, o que a IAG – inteligência artificial geral que pode executar tarefas em nível humano livre das ineficiências humanas – representa para os pesquisadores de IA, é o que a fábrica totalmente automatizada representa para os altos executivos e consultorias de gestão: um ideal supremo que pode ou não ser alcançável, mas que serve como um poderoso motor de interesse e investimento.
É, talvez, também por isso que a natureza apocalíptica do massacre mediático em torno da IA generativa ou de uma possível IAG (Inteligência Artificial Geral) não parece ter incomodado muitos clientes empresariais, e porque é que, em vez disso, ela se mostrou uma ferramenta de marketing tão eficaz.
Em muitos aspectos, é o mesmo sonho: um “sistema altamente autónomo que supera os humanos na maioria dos trabalhos economicamente valiosos” [100]. Como se vê, Sam Altman nem precisou de construir a sua IAG para lhe perguntar como é poderia gerar receita — isso já estava claro desde o início.
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Agradecimentos
Edição de texto por Caren Litherland
Desenho por Partner & Partners
Imagens por Roberto Rocha
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Notas
- Helen Toner, interview by Bilawal Sidhu, The TED AI Show, May 2024. ↩︎
-
Krystal Hu, “ChatGPT Sets Record for Fastest-Growing User Base – Analyst Note,” Reuters, February 2, 2023. ↩︎
-
“Microsoft and OpenAI Extend Partnership,” Microsoft (blog), January 23, 2023. ↩︎
-
Zitron, Ed. “How Does Open AI Survive?” Newsletter, July 29, 2024. ↩︎
-
“Introducing Claude,” Anthropic, March 14, 2023. ↩︎
-
Rani Molla, “Watch AI Eat the VC World in One Chart,” Sherwood News, July 17, 2024 ↩︎
-
Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, and Daniel Rock, “GPTs Are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models,” arXiv, March 17, 2023. ↩︎
-
“PwC to Become OpenAI’s Largest Enterprise Customer amid genAI Boom,” Reuters, May 29, 2024. ↩︎
-
“Accelerating the Development of Life-Saving Treatments,” OpenAI, n.d., accessed November 1, 2024. ↩︎
-
Jackie Davalos, “OpenAI Sees ‘Tremendous Growth’ in Corporate Version of ChatGPT,” Bloomberg, April 4, 2024. ↩︎
-
“OpenAI Hits More than 1 Million Paid Business Users,” Reuters, September 5, 2024. ↩︎
-
Palazzolo and Woo, “OpenAI’s Annualized Revenue Doubles to $3.4 Billion Since Late 2023.” ↩︎
-
Aaron Mok, “ChatGPT Could Cost over $700,000 per Day to Operate. Microsoft Is Reportedly Trying to Make It Cheaper,” Business Insider, April 20, 2023. ↩︎
-
Keach Hagey, “Sam Altman Seeks Trillions of Dollars to Reshape Business of Chips and AI,” Wall Street Journal, February 8, 2024. ↩︎
-
The licensing deal with NewsCorp alone was worth $250 million. See, e.g., Alexandra Bruell, Schechner, and Deepa Seetharaman, “OpenAI, WSJ Owner News Corp Strike Content Deal Valued at over $250 Million,” Wall Street Journal, May 22, 2024. ↩︎
-
Sam Blum, “Warnings About an AI Bubble Are Growing. When Could It Burst?” Inc., July 10, 2024. ↩︎
-
David Cahn, “AI’s $600B Question,” Sequoia Capital, June 20, 2024. ↩︎
-
“Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?” Goldman Sachs, June 27, 2024. ↩︎
-
Isabelle Bousquette, “It’s Time for AI to Start Making Money for Businesses. Can It?” Wall Street Journal, July 10, 2024. ↩︎
-
Rachel Metz, “OpenAI Scale Ranks Progress Toward ‘Human-Level’ Problem Solving,” Bloomberg, July 11, 2024. ↩︎
-
Ibid. ↩︎
-
MacKenzie Sigalos and Ryan Browne, “OpenAI’s Sam Altman Says Human-Level AI Is Coming but Will Change World Much Less than We Think,” CNBC, January 16, 2024. ↩︎
-
Metz, “OpenAI Scale Ranks Progress Toward ‘Human-Level’ Problem Solving.” ↩︎
-
“OpenAI Charter.” ↩︎
O autor: Brian Merchant é um jornalista e autor americano de tecnologia. É licenciado pela UC SantaBarbara. O seu trabalho centra-se frequentemente em questões sociais e ambientais relacionadas com a tecnologia e as empresas de tecnologia. Os seus textos apareceram em publicações como The New York Times, Wired, Slate, The Atlantic e The Guardian. Foi colunista de tecnologia no Los Angeles Times de 2023 ao início de 2024 (despedido numa onda de despedimentos do pessoal da redação). Escreveu dois livros, The one Device: The Secret History of the iPhone (2017) e Blood in the Machine: the Origins of the Rebellion against Big Tech (2023). Atualmente, trabalha em tempo integral para o seu boletim no Substack, Blood in the Machine, onde relata como a grande tecnologia e os desenvolvimentos na IA gerativa afetam os trabalhadores e os consumidores.