Proponha uma correção, faça uma sugestão
NVIDIA alerta a indústria da IA para não repetir o erro da década de 1980
Para a sua primeira publicação de sempre no X (antigo Twitter), em jeito de carta aberta, o diretor-executivo da NVIDIA decidiu apelar a que os Estados Unidos não travem os modelos de Inteligência Artificial (IA) open-weight, tal como quase aconteceu com o software open-source na década de 1980.
O diretor-executivo da NVIDIA partilhou uma carta aberta assinada inicialmente por cerca de 25 empresas, entre as quais a própria NVIDIA, a Microsoft, a Meta, a Palantir, a Hugging Face, a Andreessen Horowitz e a IBM.
O documento defende que os modelos de IA open-weight e open-source devem ser preservados como base da liderança tecnológica norte-americana.
Os modelos abertos reforçam a segurança e a cibersegurança, aceleram a inovação e a sua difusão, e permitem soberania.
Escreveu Jensen Huang na publicação, defendendo que "o mundo precisa tanto de modelos fechados de topo como de modelos abertos de topo".
For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter.
AI will transform every industry, power every company, and be built by every country.
Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty.… pic.twitter.com/t02bi51N4C
— Jensen Huang (@JensenHuang) July 24, 2026
NVIDIA fez um paralelo com a década de 1980
A comparação que Huang remonta à década de 1980, quando muitos temiam que a abertura do código-fonte de software fosse uma ameaça económica e de segurança.
Décadas depois, o open-source tornou-se a espinha dorsal da Internet moderna, sustentando desde grandes empresas tecnológicas até ao próprio exército norte-americano.
A carta assenta em três argumentos principais:
- Os modelos abertos democratizam o acesso a startups e universidades que não conseguem pagar pelos modelos fechados mais avançados;
- Evitam que um pequeno grupo de empresas controle toda a tecnologia;
- Tornam os sistemas mais seguros, uma vez que permitem que mais investigadores auditem o código e corrijam falhas, ao contrário dos modelos fechados, descritos como "pontos únicos de falha".
O documento defende ainda a destilação, ou seja, a técnica de treinar um modelo a partir das respostas de outro, como uma prática legítima de investigação, e não um "roubo", tema que continua a gerar controvérsia no setor.
Um modelo grande e complexo (o professor) transfere o seu conhecimento para um modelo mais pequeno e mais eficiente (o aluno).
Aliás, a publicação surge numa altura em que os Estados Unidos debatem se devem restringir o acesso a modelos chineses open-weight, como o Kimi K3 da Moonshot AI, lançado a 16 de julho e já considerado um dos mais capazes do mundo.
O próprio conselheiro da Casa Branca, Michael Kratsios, acusou a Moonshot de ter recorrido a destilação para copiar, em grande escala, o modelo Fable, da Anthropic.
Uma semana antes da publicação de Jensen Huang, o presidente chinês Xi Jinping discursou na World AI Conference, em Xangai, defendendo a mesma bandeira da "abertura" e pedindo para não se "esticar demasiado o conceito de segurança nacional" no campo da IA.
No dia anterior, 29 países, incluindo Rússia, Brasil, Indonésia e Paquistão, assinaram, em Xangai, a criação da WAICO, um novo organismo de governação de IA pensado para rivalizar com a liderança norte-americana.
A indústria está dividida
Curiosamente, o posicionamento do diretor-executivo da NVIDIA aproxima-se mais do discurso de Pequim do que da postura mais defensiva de empresas como a Anthropic, que já alertou para os riscos de modelos chineses open-weight excessivamente competitivos.
Aliás, no dia seguinte à publicação de Huang, a lista de signatários da carta duplicou, passando de 25 para 50 empresas, com a chegada de nomes como OpenAI, Google, AMD e Cisco. Nomes como a Anthropic e a Amazon continuam de fora.
Esta não é a primeira vez que Jensen Huang assume esta posição, já tendo afirmado que "a China vai vencer a corrida da IA" e elogiado os modelos abertos chineses, considerando-os "excelentes".
Loading ...
Querem alguma pessoa mais interessada em lucrar com a IA do que este senhor?
Nem podia dizer outra coisa. Quanto mais IA, mais o menino enche a chouriça.
P: O CEO da Nvidia disse que : “The world needs both frontier closed models and frontier open models.” O que significa?
R (Gemini): “Com essa afirmação, o CEO da Nvidia (Jensen Huang) resume uma visão pragmática sobre o futuro do ecossistema de inteligência artificial: nenhum dos dois modelos deve monopolizar o mercado, pois eles cumprem papéis complementares.
1. O que são “Frontier Models”?
O termo refere-se aos modelos de IA na fronteira do conhecimento — ou seja, os sistemas mais avançados, poderosos e capazes do mundo em cada momento técnico.
2. Os dois pilares
– Modelos Fechados (Closed Models) – Exemplos: OpenAI (GPT-4o), Google (Gemini Advanced), Anthropic (Claude).
Como funcionam: Os pesos e o código do modelo são mantidos em segredo pelas empresas. O acesso é feito via API ou plataformas pagas.
O papel deles: Requerem investimentos de dezenas de bilhões de dólares e infraestruturas gigantescas. Frequentemente puxam o limite absoluto do que a tecnologia consegue fazer primeiro, oferecendo alta segurança comercial, manutenção centralizada e integração “pronta para uso”.
– Modelos Abertos (Open Models) – Exemplos: Meta (Llama), Mistral, DeepSeek.
Como funcionam: Os pesos do modelo são disponibilizados publicamente.
O papel deles: Permitem que empresas, governos e investigadores executem os modelos nos seus próprios servidores, personalizem o código para necessidades específicas e garantam a privacidade dos dados e a soberania digital (sem depender da infraestrutura de terceiros). Além disso, impulsionam a democratização da pesquisa.
3. Por que o mundo precisa de ambos
Sem os modelos fechados: Faltaria o enorme volume de capital privado necessário para testar os limites mais extremos do hardware e da escala computacional.
Sem os modelos abertos: A tecnologia ficaria concentrada nas mãos de poucas Big Techs, limitando o controlo dos dados, a soberania de governos/empresas e a personalização local.
Do ponto de vista técnico e industrial, ambos criam inovação contínua.
Do ponto de vista de negócios da Nvidia, a coexistência dos dois mundos expande o mercado: os modelos fechados consomem clusters massivos de GPUs na nuvem para treino, enquanto os modelos abertos exigem poder computacional distribuído em empresas e centros de dados por todo o mundo para fine-tuning e inferência privada”.
Jensen Huang não está propriamente a vender a ideia do “open source” – está a vender hardware para IA, para modelos fechados ou abertos. Ę não está fácil – o mercado anda desconfiado do modelo de financiamento da IA – em que a Nvidia vende o seu equipamento a crédito e presta garantias.Por exemplo, hoje, 2.ª Fª, as ações da Nvidia estão a cair 5% porque saiu a notícia:
“De acordo com o The Wall Street Journal, a Nvidia está em conversas para fornecer aproximadamente $250 mil milhões em garantias de financiamento à OpenAI para apoiar o arrendamento de um centro de dados de 10 gigawatts em desenvolvimento pela subsidiária da SoftBank, SB Energy, no sul de Ohio.
Há também relatos de que a Nvidia está discutindo o financiamento de até $350 mil milhões das futuras compras de chips da OpenAI para o projeto”.
Isto vai tudo muito bem … enquanto os devedores pagarem. Senão, a Nvidia será como a Cisco da bolha dot.com
Enquanto houver procura não há problema, e o que temos visto que prova que não é uma bolha, pelo menos não igual à dotcom é que a procura aumenta todos os meses.
Aqui o maior problema é falta de liquidez nos mercados, esta tudo saturado, o FED já vai emitir mais 40B, os mercados vão afundar é uma questão de tempo, mas isso não significa que vai acontecer alguma coisa a estas empresas, pelo menos Anthropic não, e OpenAI mesmo sendo descontrolada não esta em risco até ver, a Google e a spacex é que precisam de correr.
Mas o Zezinho diz que open-source não presta…
Estás a falar do cromo Zé Fonseca?
O verdadeiro Fonseca sabe a diferença entre opensouce e open weight llms
Uma curiosidade, hoje foi disponibilizado o kimi k3, mas vem com uma licença limitada para impedir big techs de usarem como inference.. muito curiosa essa abordagem.
Btw, até ao final do ano isto promete ser animado, kimi k3.1 pode estar aí perto assim como GLM 5.5, gpt 6 e fable 5.1 também até setembro estão cá fora e cheira-me que até ao final do ano a Anthropic vai uma carta para jogar com um novo modelo completamente treinado de raiz.
Ena uma coisa sensata deste fdp, apesar de lucrar independentemente do que venha a acontecer não deixa de estar certo. De qualquer maneira não me parece que seja possível travar o que quer que seja, talvez estrangular o acesso geral nos EUA e isso só os iria penalizar a eles próprios.
Não será bem assim, a ideia orquestrada pelo PCC é que estas empresas camufladas de AI labs chineses destilem ao máximo os modelos dos frontier models e depois disponibiliza-los para isso afectar as vendas dos AI labs e big techs americanas e tentar desacelerar o seu crescimento, alimentado por factos que a China não consegue competir como terem melhores investigadores e melhor infraestrutura e dados para treinar modelos, se o governo dos EUA proíbir empresas americanas de fazerem host de inference e usarem inference de open weights nos seus produtos significa que a dependência e crescimento continuam do lado da Anthropic e da OpenAI, o que não quer dizer que empresas não possam correr open weights para benefício próprio dentro de casa e não para competir com os frontier labs.
No final do dia eu serei a favor da decisão que traga menores probabilidades de futuros frontier models fecharem trancados atrás de meia dúzia de empresas, vale a pena lembrar que o mythos preview saiu em fev e só há 1 mês se conseguiu acesso ao mesmo e já foi todo destilado, o futuro será muito pior se não tivermos acesso a estes modelos diferenciadores
Foi bom esse comentário mas confundiste uma coisa, a China pouco interesse tem em desacelerar o crescimento das AI labs e big techs dos EUA, os EUA é que têm interesse em fazer isso às chinesas, porque os vê como uma ameaça no futuro.
Meh.. acho que não percebeste, enquanto a China souber que não consegue competir com os EUA tem todo o interesse em prejudicar os AI labs economicamente, aliás, é a única hipótese deles, tentar ganhar tempo até aprenderem a fazer GPUs com a performance de umas B300, até lá estão a ver navios.
Caso ainda não tenhas percebido como funciona a destilação d e modelos, primeiro a China precisa de ter acesso a eles para destilar.
Caso ainda não tenhas visto como o faz, alibaba e moonshot já têm tudo preparado, tudo construído para fazer as API calls, assim que um model é lançado eles fazem swarms de 230 mil contas para destilar, em poucos dias têm isso feito, depois é só treinar nos dados que pretendem alterar alguns parâmetros, ou seja, eles não conseguem estar à frente, vão ter de ficar sempre a seguir, podem é ficar cada vez mais próximos como se viu com o kimi k3 pela rapidez, embora existam rumores que eles tiveram acesso ao mythos antes do lançamento do fable
Porquê que precisam de GPUs de topo quando conseguem treinar os modelos com um custo muito mais baixo e com benchmarks praticamente idênticos?
Conseguem? Onde estão os modelos treinados? Lol.. destilar não é new train.. nenhum lab chinês tem new trains.. claramente não sabes do que falas, sem sabes a capacidade que é exigida para treinar.
O kimi k3 hosted na moonshot nem capacidade tinha para correr o inference, tiveram de cancelar novas contas porque estavam a aterrar, imagina para treinar.. lol
Eu acho que tu é que não percebeste o meu. A China nunca conseguiu competir verdadeiramente com os EUA (e outras grandes economias) relativamente a serviços e high tech. Obviamente que têm interesse em aumentar isso, porque é o que mais dinheiro contribui para a economia, mas são os EUA que mais dependem disso. A diferença dos EUA para China em IA, atualmente é pouca e tem vindo a diminuir. Em produção de hardware para IA dizem que atualmente estão cerca de 2 anos e pouco mais atrasados. Em IA propriamente dita, estima-se que estejam cerca de 7/8 meses atrasados.
Mas mesmo assim a China está à frente de todo o resto do mundo, um pedaço mais que a Europa por exemplo.
E a China tem uma coisa que está muito à frente dos EUA, que é na produção de baterias e robos. Podem não ter o avanço na IA dos robôs mas a sua capacidade de produção é varias ordens superiores. Portanto, é como te disso: Os EUA estão muito mais preocupados nos avanços nestas áreas da China do que vice-versa.
Se achas que a China não tem talento nem know-how e só se alimenta dos modelos do ocidente estás muito enganado, claro que o fazem toda gente o faz mas resumir toda a situação dessa forma é completamente errado. Os rios de dinheiro que se tem gasto em certas empresas e negócios sem retorno possível não é nem razoável nem sustentável se não é uma bolha cheira e sabe portanto… se calhar deve ser. O engenho e inovação não vêm do dinheiro se bem que ajude alguma coisa (especialmente o atual estado das coisas). Mas não vale a pena tu nem sequer percebes o valor do open-source e o impacto intelectual que isso teve e vai continuar a ter na humanidade. Numa coisa estamos de acordo “No final do dia eu serei a favor da decisão que traga menores probabilidades de futuros frontier models fecharem trancados atrás de meia dúzia de empresas”.
Mas qual open source, open weight não é open source.
Não é rentável mas a Anthropic em 2 anos está no break even.. em quê ficamos?
Claramente não sabes do que falas
lol o bot está a alucinar. Não digas coisas que eu não disse.