A IA de ponta ficou tão cara que startups estão reduzindo a dependência de OpenAI e Anthropic. 🤖💸 A Harvey, do setor jurídico, viu sua margem bruta sair de +50% para -50% após o uso de seus agentes disparar. 🧵

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Vamos traduzir: margem bruta é o que sobra da receita depois dos custos diretos para entregar o serviço. Se cada consulta feita por um cliente consome IA cara demais, crescer pode virar prejuízo — mesmo com mais usuários.

O caminho encontrado foi adotar modelos de código aberto. Em vez de pagar por cada chamada a uma IA proprietária, a empresa pode hospedar, ajustar e otimizar um modelo para tarefas específicas — com mais previsibilidade de custo.

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A Harvey lançou em agosto um modelo baseado no Kimi K3, da chinesa Moonshot AI. Segundo pessoas próximas ao projeto, ele se aproxima do desempenho de opções da Anthropic por uma fração do custo.

Não é só economia. Modelos abertos permitem personalização com dados e fluxos de trabalho próprios — algo crucial em áreas como direito e saúde, onde precisão, privacidade e rastreabilidade fazem muita diferença.

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A Abridge, de tecnologia para saúde, segue lógica parecida: desenvolve um modelo voltado a ambientes clínicos a partir de modelos abertos da Nvidia. Um modelo especializado pode exigir menos processamento do que uma IA generalista.

Isso não significa que OpenAI e Anthropic perderam relevância: seus modelos ainda lideram muitas tarefas complexas. Mas a concentração do mercado enfrenta um teste prático: se alternativas boas custam menos, startups terão poder de escolha.

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A lição é simples: na IA, desempenho não basta. A tecnologia precisa ser sustentável financeiramente para quem a usa. A próxima disputa pode não ser pelo modelo “mais inteligente”, mas pelo melhor equilíbrio entre qualidade, custo e controle.