O relatório de Stanford mostra que a IA chinesa está aumentando em geral, com modelos de empresas chinesas pontuando semelhantes aos seus colegas nos EUA no benchmark LMSYS. Ele observa que a China publica mais artigos de IA e arquiva mais patentes relacionadas à IA do que os EUA, embora não avalie a qualidade de qualquer um. Os EUA, por outro lado, produzem modelos de IA mais notáveis: 40 em comparação com os 15 modelos de fronteira produzidos na China e os três produzidos na Europa. O relatório também observa que modelos poderosos surgiram recentemente no Oriente Médio, América Latina e Sudeste Asiático, à medida que a tecnologia se torna mais global.
.png)
Cortesia de Stanford Hai
A pesquisa mostra que vários dos melhores modelos de IA agora são “peso aberto”, o que significa que eles podem ser baixados e modificados gratuitamente. Meta esteve no centro da tendência com seu modelo de lhama, lançado pela primeira vez em Fevereiro de 2023. A empresa lançou sua versão mais recente, Llama 4, no fim de semana. A Deepseek e a Mistral, uma empresa francesa, agora oferecem modelos avançados de peso aberto também. Em março, o Openai anunciou que Ele também planeja lançar um modelo de código aberto-primeiro desde o GPT-2-este verão. Em 2024, a diferença entre os modelos abertos e fechados diminuiu de oito por cento para 1,7 %, mostra o estudo. Dito isto, a maioria dos modelos avançados – 60,7 % – ainda está fechada.
O relatório de Stanford observa que a indústria da IA sofreu uma melhoria constante na eficiência, com o hardware se tornando 40 % mais eficiente no ano passado. Isso reduziu o custo de consultar os modelos de IA e também possibilitou a execução de modelos relativamente capazes em dispositivos pessoais.
A crescente eficiência provocou especulações de que os maiores modelos de IA poderiam exigir Menos GPUs para treinamentoembora a maioria dos construtores de IA diga que precisa de mais poder de computação, não menos. O estudo mostra que os modelos mais recentes de IA são construídos usando dezenas de trilhões de tokens – componentes representando partes de dados como palavras em uma frase – e dezenas de bilhões de petaflops de computação. No entanto, cita pesquisas sugerindo que o fornecimento de dados de treinamento da Internet será esgotado entre 2026 e 2032, acelerando a adoção dos chamados Dados sintéticos ou gerados por IA.
O relatório oferece uma imagem abrangente do impacto mais amplo da IA. Isso mostra que a demanda por trabalhadores com habilidades de aprendizado de máquina aumentou e cita pesquisas mostrando que uma proporção crescente de trabalhadores espera que a tecnologia mude seus empregos. O investimento privado atingiu um recorde de US $ 150,8 bilhões em 2024, mostra o relatório. Os governos de todo o mundo também comprometeram bilhões com a IA no mesmo ano. Desde 2022, a legislação relacionada à IA dobrou nos EUA.
O Parli observa que, embora as empresas tenham se tornado mais secretas sobre como desenvolvem modelos de IA de fronteira, a pesquisa acadêmica está florescendo – e melhorando a qualidade.
O relatório também aponta para problemas decorrentes da adoção generalizada da IA. Ele observa que os incidentes envolvendo modelos de IA se comportarem ou sendo mal utilizados aumentaram no ano passado, assim como pesquisas destinadas a tornar esses modelos mais seguros e confiáveis.
Quanto a atingir o objetivo muito bom da AGI, o relatório destaca como alguns modelos de IA já superam as habilidades humanas em benchmarks que testam habilidades específicas, incluindo classificação de imagens, compreensão do idioma e raciocínio matemático. Isso ocorre em parte porque os modelos são projetados e otimizados para se destacar nesses barômetros, mas destaca o quão rapidamente a tecnologia avançou nos últimos anos.
