Karpathy e os fundadores da Mistral Mensch colocam fogo juntos:
Conectar APIs proprietárias à empresa é como dar seus dados de graça para o concorrente.
A Amazon, na época, olhava os dados dos vendedores para lançar sua própria operação; o Google olhava os dados dos anunciantes para otimizar a si mesmo — o mesmo roteiro se repete na era da IA.
A proposta de Mensch é:
Os dados ficam trancados em sistemas abertos, você treina, você controla, você economiza. Se o fornecedor não conceder acesso completo aos dados? Mude a migração da IA e vá embora.
Se isso afetar as ações nos EUA: a “vida útil” do prêmio da IA proprietária tende a ser mais curta do que o mercado imagina.
O poder de precificação do Copilot da MSFT, as diferenças de diferenciação em nuvem do Gemini da GOOGL, o aumento por IA da ADBE/CRM — tudo isso é construído sobre a ideia de que “modelos proprietários não são substituíveis”.
No dia em que o código aberto alcançar 90% do nível, esses prêmios evaporam.
Ações com prêmio de IA proprietária, muitas META e provedores de nuvem.
Se escolher código aberto ou fechado, as empresas respondem com uma questão técnica; o mercado responde com uma questão de valuation.
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