More than words: Passado, presente e futuro da OpenAI
A OpenAI precisará de muito mais que prompts para justificar seu novo valor de mercado. Vem conhecer a história por trás da mãe do ChatGPT.
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E se você tem aquele amigo que adoraria saber um pouco mais de inteligência artificial já compartilha esse post porque vai valer a pena!
Em 2024, inteligência artificial é quase sinônimo de ChatGPT.
Novas ferramentas dedicadas não param de surgir. Além disso, ferramentas tradicionais também estão começando a testar funcionalidades de IA acopladas de forma nativa em seus serviços.
Entre erros e acertos, a trupe de Sam Altman está desenvolvendo um trabalho incrível na popularização dos modelos de LLM.
Um pouquinho de história…
A inteligência artificial nasceu bem antes de Sam Altman, mas os dois começaram a engatinhar praticamente juntos.
Enquanto o gênio mastermind por trás da OpenAI trocava suas primeiras fraldas, o mundo vivia o nascimento do Machine Learning.
O nome, bem menos cool que Artificial Intelligence, trazia um conceito novo: permitir que as máquinas aprendessem a partir de dados, podendo então identificar padrões e tomar decisões baseadas neles.
Isto contrariava uma premissa que era utilizada até então, de que a máquina deveria seguir regras explícitas.
Dentro dessa década, o grande milestone foi o uso de redes neurais artificiais, que foram inspiradas na estrutura do cérebro humano. Nasceram assim os algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, que permitiam a máquina aprender a partir de exemplos.
As maiores limitações desta época eram a capacidade computacional para treinar estes algoritmos.
É aí que entra o boom da internet nos anos 2000.
Com a explosão da quantidade de dados e o aumento da capacidade computacional, as máquinas passaram a processar volumes muito maiores de dados, conseguindo encontrar padrões cada vez mais complexos.
Nesse momento, a diferença entre IA baseada em regras e IA baseada em dados (Machine Learning) começou a ficar mais clara. Os dados passaram a ser então peça fundamental para os modelos de Machine Learning ter melhores desempenhos conforme recebiam mais dados.
Precisaram então de mais 10 anos de desenvolvimento para o surgimento do Deep Learning, uma espécie de fusão de Machine Learning e redes neurais.
Estamos em meados de 2010 e mais uma vez esbarramos na barreira tecnológica, que dessa vez foi superada com ajuda das famosas GPU’s. Desde que começaram a ter seu uso ampliado, as placas vem superando todo e qualquer tipo de processamento que exista!
Deep Learning trouxe avanços notáveis em reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, tradução automática e em áreas como condução autônoma e jogos, com redes neurais superando o desempenho humano em muitas tarefas.
Alguns milestones dessa fase:
O uso de redes neurais profundas no reconhecimento de voz (como nos assistentes virtuais).
A vitória do AlphaGo, da Google DeepMind, sobre o campeão mundial de Go (considerado um dos jogos mais complexos do mundo) em 2016.
E foi nesse ambiente que, em 2015, algumas figurinhas carimbadas de diversas edições do Trend Override - Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever - fundaram a OpenAI. A empresa começou como uma instituição de pesquisa sem fins lucrativos, com o compromisso de promover uma IA segura e ética.
2015 - 2019: Tentativas e a saída de Musk
Dinheiro nunca foi problema para OpenAI. Com Musk por trás de tudo, todos tinham os recursos necessários para completar uma missão tão difícil quanto as da SpaceX (e que não foi bem sucedida): promover uma IA segura e ética
Com uma finalidade inicial de ser uma plataforma de código aberto, visando treinar IA em jogos, alguns modelos como OpenAI Gym e OpenAI Five foram lançados durante estes anos. Em 2018, a primeira grande conquista: O modelo Five derrota uma equipe de campeões mundiais no jogo Dota 2. O que era para ser um milestone incrível para empresa, foi o que culminou no início de uma mudança de cultura e foco entre os principais fundadores da OpenAI.
Nesse momento, Sam Altman já tinha noção do tamanho do que estava fazendo e, principalmente, do que isso poderia se tornar. A empresa começou a operar então sob um grande conflito de interesses. De um lado o time de Altman que queria que a empresa deixasse de se dedicar apenas a pesquisa, se tornando uma entidade com fins lucrativos. Do outro, Musk que queria construir uma IA sustentável e regulada. Musk perdeu e teve sua saída anunciada em 2018.
Em uma entrevista recente, ele disparou:
“I don’t trust OpenAI or Sam Altman to control most powerful AI in the world”
Com a pista livre, 2019 foi o ano que Altman ouviu o Winds of change…
Em fevereiro a empresa lançou o GPT-2, um modelo de linguagem baseado em transformadores com 1,5 bilhão de parâmetros, e em março anunciou a criação da OpenAI LP, uma entidade com fins lucrativos controlada pela OpenAI sem fins lucrativos, com o objetivo de atrair financiamento e acelerar sua pesquisa.
2020: O GPT-3 chegou!
A responsabilidade de soltar estes modelos, ainda não totalmente testados, para o mundo veio em 2019. No lançamento, o GPT-2 não teve sua versão completa liberada. O receio com mau uso da tecnologia falou mais alto na época (ainda era um fantasma de Musk?)
Esse medo foi vencido em novembro daquele ano e, com ele já superado, em junho de 2020 o GPT-3 nasceu.
Com 175 bilhões de parâmetros ele marcou o maior salto na capacidade de geração de texto e entendimento de linguagem natural já visto. Uma chuva de aplicações como chatbots e assistentes virtuais caiu sob os entusiastas de tecnologia da época. Nesse momento, a OpenAI colabora com a Microsoft, que recebe uma licença exclusiva para integrar o GPT-3 em seus produtos.
2020 - Hoje: I’m the king of the world
Nesse período, a evolução passa a ser mais técnica. A metralhadora de produto foi acionada, e nós usuários começamos a ter acesso a praticamente tudo que a OpenAI lançou.
É claro que todas empresas não passaram a desenvolver seus produtos de IA quando o ChatGPT hypou. A história nos mostrou que todos já tinham seus departamentos de Machine Learning. O que mudou foi somente a plaquinha que ficava na porta do departamento!
A grama do vizinho…
Quase 10 anos depois da sua fundação, totalmente líder no mercado de IA, diversas barreiras quebradas, 150 bilhões de dólares de valor de mercado, o que esperar da OpenAI a partir de 2024?
Como estavam algumas empresas 10 anos após sua fundação?
Uber
Ano de Fundação: 2009
Ano de Avaliação: 2019
Status em 2019:
Avaliação: Aproximadamente $82 bilhões no IPO
Usuários: Mais de 100 milhões de usuários ativos mensais.
Motoristas: Cerca de 3,9 milhões de motoristas ativos em todo o mundo.
Viagens: A Uber havia facilitado mais de 10 bilhões de viagens desde sua fundação.
Desafios: Enfrentava regulamentações em várias cidades e críticas sobre segurança e tratamento de motoristas.
Airbnb
Ano de Fundação: 2008
Ano de Avaliação: 2018
Status em 2018:
Avaliação: Aproximadamente $31 bilhões.
Usuários: Mais de 500 milhões de hóspedes atendidos desde o lançamento.
Listagens: Aproximadamente 7 milhões de propriedades listadas em todo o mundo.
Desafios: Enfrentava resistência regulatória em várias cidades, além de preocupações sobre segurança e impacto no mercado imobiliário.
Facebook (Meta)
Ano de Fundação: 2004
Ano de Avaliação: 2014
Status em 2014:
Avaliação: Aproximadamente $200 bilhões.
Usuários Ativos Mensais (MAU): Cerca de 1,4 bilhão, com crescimento contínuo.
Receita: A receita anual era superior a $12 bilhões, principalmente proveniente da publicidade.
Desafios: Enfrentava críticas sobre privacidade, segurança dos dados e disseminação de desinformação.
Ano de Fundação: 2003
Ano de Avaliação: 2013
Status em 2013:
Avaliação: Aproximadamente $27 bilhões, após a aquisição pela Microsoft em 2016.
Usuários: Mais de 400 milhões de membros registrados.
Desafios: Competição crescente com outras redes sociais e plataformas profissionais.
Aplicando um zoom out para diversas empresas, não é óbvio que ser first mover vai te garantir a liderança de mercado, e nem o contrário. Temos exemplos de empresas como Uber, que foi a primeira do seu segmento e hoje ainda é líder de mercado e do Facebook, que não foi a primeira mas que hoje é líder de mercado.
O fato curioso é que, Facebook, Uber, Linkedin, Airbnb, dentre outras, demoraram apenas cinco anos para conseguir o status de market leader.
É indiscutível que, com as cartas que temos na mesa, o tabuleiro da IA no mundo está sendo dominado pela OpenAI.
Por outro lado, novas tecnologias não param de surgir. As próprias big techs não param de aprimorar seus modelos e lançar novos. O Google hoje tem tantos modelos de IA que até os desenvolvedores e os heavy users tem reportado dificuldade em entrar no seu ecossistema.
O bloco do eu sozinho…
Dos 13 “fundadores” da OpenAI, restaram apenas três.
Até que se prove o contrário, Sam Altman ainda está a frente da empresa. Não sabemos se pacificamente ou não, mas a saída repentina de praticamente todas as mentes brilhantes que estavam ao seu lado causaram estranheza e desconfiança.
E essa debandada não está acontecendo apenas entre os founders. Basta passar alguns minutos no Twitter para encontrar também casos de diversos engenheiros que deixaram o time da OpenAI recentemente.
E o que eu acho mais curioso, muitos deles ou para empresas concorrentes ou para abrir suas próprias empresas de IA. Essa turma não tem nenhum non-compete?
Justamente agora que eles estão finalizando a mudança na estrutura da empresa para permitir que ela distribua mais dinheiro, e no momento em que todo produto que eles lançam entra rapidamente no hype dos usuários, o que faria uma pessoa em cargo de liderança sair?
Também recorrendo a um pouco de história, o mesmo Sam Altman que hoje aparece sozinho na foto de founders, já foi expulso e recontratado da mesma empresa por alguns destes seus sócios, lembram?
Embora não esteja muito claro como ficará a composição acionária da empresa após o movimento, Altman deve terminar este movimento com aproximadamente 7% da empresa.
Seven Nation Army…
Já vimos que a OpenAI de 2024 tem sim fins lucrativos. Além disso, ela tem também muitos modelos em produção, uma versão Pro (paga), uma gratuita e uma Enterprise (para uso de empresas). Seu valuation atingiu surpreendentes 150 bilhões de dólares este ano! Elon Musk continua sendo persona non grata por lá, há inclusive uma exigência para que os investidores da OpenAI, entre eles a Nvidia, não invistam na xAI, de Musk.
Os pouco mais de 6 bilhões injetados na empresa soam mais como um band-aid para estancar a sangria de 5 bilhões de dólares de prejuízo acumulado.
Agora, é hora de olhar para frente!
Mas quais os números da empresa hoje?
180 milhões de usuários (ChatGPT atingiu o milestone de 1 milhão de usuários em apenas 5 dias);
10 milhões de usuários pagos na versão Pro (não considera a versão Enterprise e nem a receita com tokens);
70% do market share em ferramentas de AI;
1,200 funcionários;
350 milhões Monthly Active Users (MAU);
100 milhões de visitas por dia;
Em 2024 está gerando uma receita mensal de 300 milhões de dólares, ou 3.7 bilhões de dólares anualizado. No entanto, isso irá se refletir em um prejuízo de aproximadamente 5 bilhões de dólares para este mesmo ano;
Para rodar os modelos atuais, estima-se que a OpenAI gaste cerca de 700 mil dólares por dia;
Money talks…
Apple, Amazon, Google e NVIDIA alcançaram todos a marca de 1 trilhão de dólares de valuation, com múltiplos de receita variando de 3,77x (Apple) a 22,7x (NVIDIA). No entanto, a recente captação de recursos da OpenAI coloca seu múltiplo de avaliação em relação à receita em impressionantes 31,2x. Com uma receita entre 3 e 5 bilhões de dólares, e uma avaliação de 150 bilhões de dólares, os investidores estão apostando alto. Se a OpenAI dobrar sua receita projetada de 11 bilhões de dólares no próximo ano e continuar a dobrar a partir daí, pode se aproximar de mais de 40 bilhões de dólares em receita em alguns anos, por volta de 2027, quando poderia ter uma avaliação de 1 trilhão de dólares. Isso daria aos investidores atuais basicamente um retorno de 4 a 5 vezes sobre seu investimento hoje.
Elon Musk: O tiro que pode backfire
A eleição americana deu um salto rumo aos republicanos essa semana. E uma das pessoas mais vocais nos últimos dias tem sido justamente Elon Musk.
Até fazer uma piada ao vivo com seu futuro na cadeia, caso a Kamala ganhe, ele fez.
Isso, somado ao cenário incerto da guerra, fez com que Trump avançasse rumo a vitória.
Este é um dos maiores sites de aposta do mundo, e já conta com mais de 1.5 bilhões de dólares apostados na eleição.
E Musk já começou a retomar seu discurso de necessidade de regular a IA e de que Sam Altman não tem que estar onde está.
Isto pode ser somente pelo fato do seu produto de IA, o xAI, não ser um dos líderes do mercado e, como sabemos, ele não gosta de não liderar: Sim!
Mas me parece que esse cenário não vai ser fácil e muito menos favorável para o Sam Altman.
Os layoffs e a IA…
Grandes empresas de tecnologia continuam a fazer layoffs. Mas o motivo ainda não é a implementação de modelos de IA no dia a dia das empresas.
Pelo contrário, muitas delas já vieram a mídia dizer que ainda não conseguiram identificar muitos benefícios internos na implementação de modelos de IA.
Enquanto muitos estão céticos, outros estão enxergando o tamanho dessa oportunidade. É claro que muitas coisas vão ficar pelo caminho, muitas ferramentas que dizem ser IA mas que na verdade são empresas de software vão nascer e morrer. Mas, no fim, certamente teremos um mercado completamente novo.
Segundas Intenções…
Assim como aconteceu no GPT-2, ainda existe muita desconfiança sobre o que se passa dentro da OpenAI.
O fato da Apple anunciar uma parceria inédita com o ChatGPT, onde terá que abrir seu sistema para funcionar nativamente uma aplicação de terceiro e, meses depois, não participar da rodada de captação da empresa também gerou estranheza.
Falando em round de captação, o FOMO foi quem parece ter liderado essa rodada. Recentemente foi falado em um evento da Google que, se tratando de IA, é melhor você investir mais agora do que ficar para trás. Nesse ponto da equação, é importante lembrar que as big techs são empresas muito geradoras de caixa. A própria Meta, mesmo com muita desconfiança e ressalva dos seus investidores, já investiu muitos bilhões na sua divisão do metaverso. Em um estágio tão avançado, ter VC’s enormes como a Thrive liderando uma rodada de captação de uma empresa que parece ter um management “frágil” é, no mínimo,. um sinal de alerta.
Big blind…
Quem apostou no começo e está ali observando a coisa acontecer é a Microsoft. Embora não tenha uma participação acionária direta na OpenAI, seu acordo lhes proporciona uma participação nos lucros.
Eles não estão deixando de investir paralelamente em seus modelos, em especial no Copilot (que ainda não entregou muita coisa).
Esse investimento coloca a Microsoft em posição de negociação privilegiada. E me parece um win-win para eles.
Se a OpenAI andar na linha, seu valuation vai sky rocket e eles podem ser a próxima Meta. Aí alguém vai lá, belisca a Microsoft, e eles acordam com o porquinho gordo.
Já se eles fizerem alguma besteira pelo caminho, o trem sai do trilho, e a Microsoft vai lá e compra o restante a preço de mariola.
Essa relação é complexa e está sob análise regulatória, especialmente em relação às implicações antitruste. Diria que, além de tudo que foi falado, o risco regulatório é outro que irá assombrar a vida na OpenAI, ainda mais no cenário de Trump + Musk no poder!
É bolha?
Não podia deixar de terminar com essa pergunta. Essa é a pergunta que muitos se fazem, todos os dias, quando vão investir ou analisar alguma empresa de IA.
Fora vários argumentos que apresentei aqui ao longo desse texto, considerando desde o início do tema Machine Learning até hoje, existem centenas de papers científicos publicados sobre esse assunto. Além de dar muito embasamento para tudo que tem sido feito, isso mostra o quanto a academia está envolvida e comprometida em desenvolver a IA no mundo.
Aqui mora o último easter egg desse texto:
Esses são os vencedores do prêmio Nobel em física de 2024.
O que eles estudam? Machine Learning.
Easter egg: Após uma década trabalhando no Google, Hinton deixa seu emprego para “falar sobre os perigos da IA.” Isso, e ele tinha 75 anos e estava pronto para se aposentar.
Hinton tem diversos textos publicados em forma de alerta sobre os riscos do desenvolvimento da inteligência artificial da forma “errada”.
Esse é só o começo e só o resumo do que será uma longa história.