De acordo com pt.wedoany.com-Durante a AI Engineer World's Fair, realizada em São Francisco, Vytautas Savickas, CEO da Oxylabs, destacou que a maior mudança no setor não ocorre nos modelos em si, mas sim na infraestrutura. Savickas afirmou que, nos últimos três anos, o foco do desenvolvimento da IA esteve em modelos melhores, enquanto a próxima fase girará em torno dos sistemas e informações em tempo real que cercam esses modelos.
Os sistemas de IA não dependem mais apenas do conhecimento adquirido durante o treinamento; eles precisam cada vez mais de informações atualizadas, pesquisas em tempo real e acesso confiável a uma web em constante mudança. Savickas acredita que o conhecimento não é estático, e modelos desconectados de novas informações já têm uma compreensão do mundo atual muito inferior ao que a maioria das pessoas imagina.
Cada avanço da IA transformou a infraestrutura subjacente. Desde a necessidade de grandes volumes de dados públicos diversificados para treinar modelos de base, passando pela exigência da Geração Aumentada por Recuperação (RAG) de compreender mudanças ocorridas há cinco minutos, até a era dos agentes, onde os sistemas precisam executar pesquisas, comparações e verificações em nome dos usuários, cada onda impõe demandas diferentes à infraestrutura. Os dados públicos da web estão deixando de ser apenas material de treinamento para se tornarem parte da operação em tempo real da IA.
A Oxylabs começou a construir infraestrutura para dados públicos da web em larga escala muito antes de os grandes modelos se tornarem mainstream. Atualmente, a empresa atende mais de 15.000 clientes globalmente, possui mais de 160 patentes e opera uma das maiores infraestruturas de dados públicos da web do mundo.
Savickas acredita que a qualidade do modelo já não é mais um fator diferenciador em muitas aplicações práticas; como os sistemas de IA se conectam de forma confiável ao mundo externo tornou-se mais crucial. Ele aponta que a causa das alucinações nos modelos muitas vezes é o uso de informações desatualizadas ou incompletas para raciocinar, e não uma falta de inteligência. Ele conclui que as empresas vencedoras no campo da IA não serão necessariamente as que constroem os maiores modelos, mas sim as que constroem os sistemas em que os usuários mais confiam.
A ascensão dos agentes de IA está mudando a forma como os engenheiros pensam sobre infraestrutura. Savickas afirma que elementos como latência, confiabilidade e automação de navegadores, embora não sejam frequentemente manchetes, são cruciais para determinar se a IA é realmente eficaz. A web aberta, como o maior recurso de conhecimento compartilhado da humanidade, deve permanecer acessível para apoiar a inovação tecnológica.
Ao longo de quase uma década, a Oxylabs testemunhou várias ondas tecnológicas, desde agregação de viagens e marketing digital até comércio eletrônico e segurança cibernética. Savickas acredita que a primeira geração de IA provou que as máquinas podem raciocinar; o próximo desafio é fazer com que esses sistemas operem de forma confiável no mundo real. O futuro da IA será impulsionado tanto por modelos melhores quanto por uma infraestrutura superior ao seu redor.
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