Todo mundo está esperando a Nvidia confirmar o negócio mais comentado da semana no setor de tecnologia: uma aquisição de US$ 13 bilhões da Hugging Face, a plataforma de compartilhamento de modelos de IA de código aberto e benchmarks. Conhecida hoje como o “GitHub da era da IA”, a Hugging Face está no centro do ecossistema de desenvolvedores que constroem e implantam LLMs que não pertencem aos laboratórios de fronteira.
Uma onda de bilhões em código aberto
Os rumores sobre o negócio vêm depois de a Nvidia fechar um acordo de US$ 6 bilhões com a Poolside, construtora de modelos de código aberto, que levará a maioria de seus funcionários para a gigante dos chips. E, duas semanas antes, a Stripe adquiriu a OpenRouter — principal fornecedora de modelos de código aberto para empresas — por mais de US$ 7 bilhões.
É muito capital sendo despejado em um setor baseado em “dar coisas de graça”, e isso reflete as tendências mais recentes do mercado de IA.
Por que a Nvidia quer modelos agora
Para a Nvidia, há uma necessidade de evitar mais dependência dos grandes provedores de nuvem e dos laboratórios de fronteira. Isso é especialmente verdadeiro quando construtoras como OpenAI e Google estão desenvolvendo seus próprios chips de inferência — como o Jalapeño, da OpenAI, cujas capacidades foram anunciadas nesta semana. Se os construtores de modelos estão fazendo chips, a Nvidia quer uma fatia do negócio de modelos.
A empresa já tem sua própria família de modelos abertos, a Nemotron, mas a adoção não decolou. Ao assumir o controle do maior espaço de desenvolvimento de modelos abertos dos EUA, a companhia ganharia acesso a uma massa de usuários que pode direcionar para seus chips e padrões.
Adoção ainda pequena, mas crescendo
Hoje a adoção de modelos de código aberto é relativamente baixa. Apenas 6% das empresas usam modelos abertos, segundo pesquisa de dados de gastos da Ramp, e só 2% dos engenheiros de software, de acordo com a Jellyfish.
Nik Albarran, líder de produto de IA da Jellyfish, explica que os modelos abertos são usados principalmente por empresas cujos produtos dependem de cargas de inferência repetitivas, como atendimento ao cliente. “Quando seus fluxos de trabalho de IA estão muito mais maduros, é quando faz sentido investir em hospedar seus próprios modelos”, disse ao TechCrunch.
A aposta na inteligência especializada
Lin Qiao, CEO da Fireworks — roteadora de modelos abertos frequentemente citada como alvo de aquisição — afirma que a empresa processa 40 trilhões de tokens por dia, mais do que as APIs do Gemini ou da OpenAI. A aposta dela é na diversidade de modelos.
“O futuro é a inteligência especializada. Literalmente, toda empresa deveria ter seu próprio modelo por caso de uso, e isso vai acontecer automaticamente”, disse Qiao na semana passada.
É fácil esquecer o quão cedo estamos no desenvolvimento da IA como ferramenta e como negócio. O domínio de OpenAI e Anthropic, porém, não é inevitável — e, à medida que os gigantes de tecnologia buscam reduzir sua dependência dos grandes laboratórios, o apelo da tecnologia aberta está se mostrando difícil de resistir.
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