Enquanto a Rússia está ocupada com os confrontos bélicos com a Ucrânia, os EUA estão com uma nova guerra fria, dessa vez com a China. O novo objetivo não é uma corrida espacial, nem bélica (já que esse campo de pesquisa está sendo realizado em outros países), mas uma corrida por informação.
Enquanto a Anthropic lança o Claude “Fable” (já que o “Mythos” está “trancado”) e bloqueia o uso para não-residentes dos EUA, a China faz seu contra-golpe e lança o GLM 5.2 gratuito para todos.
Enquanto os EUA fecham seu mercado de inteligência artificial, a China o abre cada vez mais. Vemos empresas como OpenAI, Anthropic e X criando e crescendo suas LLMs com cada vez mais parâmetros¹ e contexto². Salvo o Google, que vem lançando paralelamente um modelo pago (Gemini) e outro aberto (Gemma), e a Meta com o Llama, que já nasceu aberto.
Na China, por outro lado, a Alibaba com Qwen, Zhipu AI com GLM, DeepSeek, entre outras, estão crescendo e otimizando cada vez seus modelos e liberando-os para o público com licenças de código aberto, afinal, informação é para todos.
Como usuário final, nós, meros mortais, não vamos executar esses modelos em nossos singelos computadores, nem em nossos celulares. Somos uma ponta de consumo final que vai executar por algum aplicativo ou pelo navegador.
Olhando por fora, os EUA já vêm coletando nossos microdados por rastros digitais em todos os seus serviços com uma capacidade de processamento e crescimento muito maior, então seu enfoque fica na curadoria de interação das LLMs para dizer-lhes o que podem e o que não podem responder aos usuários (censura?).
Em contrapartida, o oriente está começando a fazer todo esse processo de data-mining com o ocidente, afinal, por aqui não utilizamos QQ e Douyin, e sim Zapzap e Tiktok. Com LLMs super robustas e baratas chegando a 1 trilhão de parâmetros e contexto na casa dos milhões, grande parte dos dados que inserimos em chats na nuvem com uma plataforma gratuita se torna o novo recurso para esse crescimento de pesquisa.
¹ Parâmetros de uma LLM são a capacidade de raciocínio que ela tem, normalmente variando a partir de bilhões.
² Contexto é a memória da LLM: quanto maior for, mais chances de manter a conversa concisa. Normalmente as LLMs têm 128 mil tokens de contexto.