San Francisco (EUA)

|Financial Times
Uma start-up do Vale do Silício que lançou seu primeiro resultado na semana passada está atraindo ofertas de investimento com uma avaliação de vários bilhões de dólares, sob a promessa de que suas ferramentas de IA são mais eficientes do que as da OpenAI e da Anthropic.

Fundada pelo ex-pesquisador da OpenAI Diogo Almeida, a TypeSafe AI apresenta seu “padrão de decisão” Jev porquê uma opção mais barata, para determinadas tarefas, aos grandes modelos de linguagem que sustentam o ChatGPT e o Claude.

Voltado quase exclusivamente a desenvolvedores de software, o Jev despertou enorme interesse no setor de tecnologia e viralizou nas redes sociais desde que a TypeSafe saiu do chamado modo furtivo na semana passada. Seu vídeo de lançamento no X alcançou 40 milhões de visualizações em menos de uma semana.

Antes do lançamento do Jev, a start-up era avaliada em US$ 200 milhões (R$ 1,04 bilhão). Mas já está recebendo sondagens de potenciais investidores com ofertas de financiamento que a avaliariam em US$ 10 bilhões (R$ 51,9 bilhões) ou mais, segundo pessoas a par do ponto.

O excitação reflete uma preocupação crescente entre as empresas com o dispêndio da implementação da IA. A aposta da TypeSafe é que muitas tarefas rotineiras hoje atribuídas a dispendiosos modelos de uso universal podem, em vez disso, ser executadas por sistemas mais baratos e especializados. Se a teoria lucrar força, poderá pressionar os modelos de negócios de empresas de IA de ponta porquê OpenAI e Anthropic.

Almeida disse ao FT que teve a teoria do Jev enquanto trabalhava na OpenAI, há quatro anos, ao se perguntar se os chatbots seriam a melhor instrumento para todas as tarefas que poderiam ser atribuídas à IA.

“Vamos supor que uma revolução econômica baseada em IA realmente tenha ocorrido: que porcentagem dessas solicitações à IA seria destinada ao consumo humano… em conferência com o consumo por computadores?”, relembrou.

O argumento da TypeSafe é que os LLMs, projetados para interagir com seres humanos, são inadequados para o tipo de tarefa programática, repetitiva e de grande volume que muitas empresas globais tentam automatizar com o uso de IA.

Escritórios da TypeSafe. O Jev não produz frases, explicações nem imagens, mas promete decisões rápidas e baratas dentro de aplicativos de software © TypeSafe

“O ChatGPT é muito mais inteligente do que eu. Ainda assim, por qualquer motivo, o trabalho em áreas nas quais há um enorme incentivo financeiro para automatizar não está sendo automatizado neste momento. Porque, atualmente, a IA é péssima nisso”, disse Almeida.

O Jev não produz frases, explicações nem imagens, mas promete decisões rápidas e baratas dentro de aplicativos de software. Entre as tarefas de “classificação” para as quais pode ser usado estão, por exemplo, resolver se uma solicitação deve ser aprovada, bloqueada ou analisada, encaminhar um chamado de suporte ou calcular riscos de seguros ou de crédito.

O padrão foi criado para ser incorporado por desenvolvedores ao back-end de seus softwares e não conta com uma interface voltada ao consumidor. Um desenvolvedor o integrou a um site de folgança, o “AskJev”, uma homenagem ao extinto mecanismo de procura Ask Jeeves, que viralizou nas redes sociais.

James Hardiman, sócio-geral da DCVC, empresa de capital de risco do Vale do Silício que liderou a mais recente rodada de financiamento da TypeSafe, afirmou que a start-up já era lucrativa graças aos custos computacionais drasticamente menores de seu resultado, o que torna o uso de seu padrão “ordens de grandeza” mais barato do que o dos principais LLMs.

Ele observou que a popular instrumento de IA da empresa para tarefas essencialmente banais chegou ao mercado em um momento de preocupação cada vez maior com os perigos dos modelos mais avançados.

“Literalmente há uma semana, todos falavam sobre o apocalipse da IA… De certa forma, o Jev trouxe alguma sobriedade a essa conversa.”

Reduzir o dispêndio de uma resposta de IA é crucial para torná-la encantador. O nome Jev é uma referência ao paradoxo de Jevons, a constatação econômica de que tornar um recurso mais barato ou eficiente pode, em última estudo, aumentar seu consumo totalidade à medida que surgem novos usos.

Enquanto os grandes modelos de linguagem percorrem longas cadeias de raciocínio, que podem consumir muito poder computacional, a TypeSafe afirma que seu padrão seleciona rapidamente uma opção dentro de uma gama limitada de respostas possíveis, com base em um conta de verosimilhança.

Os métodos subjacentes se assemelham mais aos sistemas antigos de estágio de máquina, que eram determinísticos, produzindo respostas fixas às consultas e, portanto, sem tresloucar.

Isso, por sua vez, reduz o número de “tokens” consumidos e, consequentemente, o dispêndio. A empresa afirma que cada consulta é murado de centena vezes mais barata e mais rápida de processar do que nos LLMs, cobrando aproximadamente 4,2 centavos de dólar por milhão de tokens, diante de vários dólares por milhão nos LLMs.

A plataforma de hospedagem Vercel afirmou que, nas primeiras 24 horas, o Jev atraiu mais que o duplo do interesse de contas pagas de desenvolvedores em conferência com qualquer lançamento anterior de padrão, superando os lançamentos das líderes em IA de ponta OpenAI e Anthropic.

A OpenRouter, outra plataforma on-line de aproximação a modelos de IA, informou que, durante o término de semana, o número de tokens enviados ao Jev —uma medida da quantidade de solicitações processadas— mais do que triplicou.

Andrej Karpathy, cofundador da OpenAI recentemente contratado pela Anthropic, escreveu no X que o Jev parecia ter explorado uma “demanda latente” por modelos capazes de fornecer decisões simples, baratas e rápidas, em uma superfície que recebeu “pouco investimento por motivo de uma corrida rumo a uma perceptibilidade maior” entre as empresas de modelos de IA de ponta.

No entanto, o sigilo da TypeSafe sobre a forma porquê treinou seu sistema e a semelhança com ferramentas já existentes levaram alguns a questionar até que ponto o Jev será de indumentária revolucionário.

Anastasios Angelopoulos, cofundador e diretor-executivo da Estádio, uma plataforma de avaliação de modelos de IA, afirmou: “Não está simples para mim o que diferencia esses modelos dos ‘classificadores zero-shot’ convencionais, que são uma tecnologia relativamente conhecida”.

Meta, Google e Hugging Face já oferecem ferramentas de classificação capazes de categorizar conteúdos para os quais não foram explicitamente treinadas. A TypeSafe mantém sob possante sigilo os detalhes de porquê treinou o Jev, utilizando modelos de pesos abertos e dados “sintéticos” gerados por computador.

A start-up concluiu sua rodada de financiamento semente de US$ 40 milhões (R$ 207,7 milhões), com uma avaliação de US$ 200 milhões (R$ 1,04 bilhão), há mais de um ano, acrescentou Almeida. Ele se recusou a comentar qualquer novidade rodada de financiamento ou reportar novos investidores específicos, mas confirmou que potenciais investidores estavam “batendo insistentemente à nossa porta”.

“Somos uma tropa de missionários, a faísca de uma revolução… portanto, isso é um tanto em que precisamos realmente pensar ao expandir a empresa, para não perdermos o rumo”, afirmou.