Durante muito tempo, pensei que o alto custo da IA fosse devido à complexidade do próprio modelo, afinal, treinar um modelo requer uma quantidade enorme de poder computacional, e a inferência também depende de GPUs caras. Essa explicação parecia totalmente razoável.

Mas, à medida que comecei a usar diferentes serviços de IA com mais frequência, percebi lentamente uma coisa: o que influencia o preço não é apenas a tecnologia em si, mas toda a estrutura que a cerca.
Muitas vezes, você não tem escolha; a plataforma decide qual modelo usar, como cobrar, e também o preço. Os usuários só podem aceitar, sem poder participar. Essa estrutura se assemelha mais à internet tradicional do que a um mercado aberto.
Foi nesse contexto que comecei a prestar atenção ao @dgrid_ai, que tenta fazer algo bastante direto: liberar a inferência de IA de plataformas fechadas, permitindo que os nós forneçam poder computacional e que os modelos participem livremente na execução de tarefas.
Quando a oferta deixa de ser controlada por poucos plataformas, o preço deixa de ser imposto unilateralmente e passa a se formar gradualmente pelo mercado.
Isso me lembrou o desenvolvimento inicial da computação em nuvem: inicialmente, os recursos de computação eram caros e concentrados, mas, à medida que mais provedores entraram no mercado, os custos começaram a cair continuamente, até se tornarem a infraestrutura acessível a todos hoje.
Naquele momento, percebi realmente que o que determina o preço não é apenas a tecnologia, mas a própria estrutura de mercado.
Se esse modelo puder continuar a se desenvolver, no futuro, a inferência de IA pode deixar de ser um serviço de alto custo e se tornar uma infraestrutura básica, como banda larga e armazenamento.
Para o usuário comum, isso significa uma barreira de entrada menor; para os desenvolvedores, também significa que não estarão mais presos a uma única plataforma.
Essa mudança não acontecerá da noite para o dia, mas a direção já começou a ficar clara. Os custos de IA não precisam estar sempre nas mãos de poucas empresas.
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