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Grandes Empresas de Tecnologia dos EUA Adotam Silenciosamente Grandes Modelos Chineses Apesar dos Altos Custos
Com o aumento dos custos dos modelos de linguagem grandes (LLMs) premium dos Estados Unidos, um número crescente de empresas de tecnologia americanas estão incorporando silenciosamente a inteligência artificial (IA) de código aberto chinesa em seus ambientes de produção. A exchange de criptomoedas Coinbase liderou recentemente essa mudança, reduzindo com sucesso as despesas de IA ao trocar de modelos, mantendo ao mesmo tempo o acesso completo para os funcionários.
A Eficiência de Custos em Destaque
O CEO da Coinbase, Brian Armstrong, anunciou que o Zhipu GLM 5.2 e o Moonshot Kimi K2.7 são agora os modelos padrão para todos os engenheiros, lidando principalmente com tarefas rotineiras, como revisões de código e resumos de documentos. Apesar do aumento exponencial no uso de tokens, essa estratégia reduziu os gastos da empresa com IA em quase 50%.
Como a maioria dos engenheiros não havia atingido os limites de uso anteriores, essa otimização preservou suas cotas de tokens, ao mesmo tempo em que demonstrou a escalabilidade da abordagem. Além da Coinbase, grandes empresas como a Airbnb e a startup de IA Lindy também migraram para vários modelos chineses de código aberto para gerenciar os custos crescentes.
Modelos Chineses de Código Aberto Ganham Tração no Exterior
Dados do setor indicam que vários modelos chineses de código aberto oferecem desempenho equivalente às melhores alternativas estrangeiras, por uma fração do custo. No OpenRouter, uma plataforma líder de API de modelos de IA, os modelos chineses têm se mantido consistentemente entre os modelos de texto mais utilizados.
Atualmente, modelos como DeepSeek, Xiaomi MiMo, MiniMax, Tencent Huan Yuan e Zhipu GLM estão ganhando preferência internacional devido à sua superior relação custo-benefício. Essa combinação de capacidade técnica e acessibilidade está remodelando silenciosamente as estratégias de infraestrutura de IA de empresas de tecnologia globais.
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