Anthropic mira big tech com modelo barato e faturamento de US$ 7 bi

A startup de inteligência artificial Anthropic revisou seu modelo de IA de menor porte, o Haiku, atendendo à crescente demanda de empresas por sistemas que oferecem capacidade akin às ferramentas mais avançadas, mas por uma fração bash custo.

A Anthropic anunciou, na quarta-feira, o modelo atualizado Haiku 4.5. Ele custa cerca de um terço bash preço bash Sonnet 4, seu modelo de médio porte, e um quinze avos bash seu modelo mais avançado, o Opus. O novo Haiku tem desempenho igual ou superior ao Sonnet 4 em diversas tarefas, incluindo codificação.

Mike Krieger, diretor de produto da empresa, explicou em entrevista que a IA se torna mais atraente para companhias tradicionais, fora bash Vale bash Silício, quando há modelos mais baratos e capazes para experimentação. Isso também facilita a expansão da IA em sistemas internos usados por milhares de funcionários.

"Muitas vezes, há muita escala nisso," disse Krieger. "Modelos pequenos realmente ajudam porque podem ser uma maneira mais econômica de implantar."

Foco em receita crescente

Cerca de 80% da receita da Anthropic vem de clientes empresariais. A companhia conta com mais de 300 mil clientes corporativos que utilizam arsenic ferramentas da Anthropic internamente, em produtos ou em ambos.

A taxa de faturamento anual da Anthropic — uma projeção da receita anual baseada nary ritmo de vendas atual — está em quase US$ 7 bilhões, segundo um porta-voz. A empresa, sediada em São Francisco, foi fundada em 2021 por ex-funcionários da OpenAI e é avaliada em US$ 183 bilhões.

No início da ascensão da IA moderna, executivos focavam em promover os sistemas mais potentes, que exigem alto poder computacional e podem custar mais de US$ 100 milhões para treinar. No entanto, muitos clientes resistem aos altos custos computacionais, forçando arsenic empresas de IA a focar em modelos menores e mais econômicos.

É possível usar os diferentes modelos em conjunto. Algumas empresas dependem dos modelos mais avançados para definir estratégias, mas delegam o trabalho de execução — como pesquisa e síntese de informação — aos modelos menores.

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