O CEO da Coinbase, Brian Armstrong, diz que 80% das cargas de trabalho de IA serão transferidas para modelos 99% mais baratos

• Brian Armstrong espera que 80% das cargas de trabalho de IA migrem para modelos 99% mais baratos.
• O cofundador da Delphi, Shaughnessy, argumentou que muitas assinaturas de IA são fortemente subsidiadas.
• A Coinbase manteve os custos de IA praticamente estáveis, direcionando prompts para modelos de menor custo.

O CEO da Coinbase, Brian Armstrong, acredita que a maioria das cargas de trabalho de IA em breve rodará em modelos que são dramaticamente mais baratos do que os principais sistemas atuais.

Respondendo a uma discussão sobre o aumento dos custos das APIs de IA, Armstrong disse que a demanda por inteligência de IA é efetivamente ilimitada, mas a economia do setor está mudando rapidamente. Ele espera que cerca de 80% das cargas de trabalho de IA migrem para modelos 99% mais baratos nos próximos 12 a 18 meses.

Segundo Armstrong, apenas cerca de 20% das cargas de trabalho continuarão usando os modelos mais novos e potentes. Esses sistemas continuarão necessários para pesquisas avançadas, descobertas científicas e agentes de IA de alto nível, onde o desempenho máximo importa mais do que o custo.

Sua visão é que a IA está seguindo um caminho semelhante ao hardware de computador. A maioria dos usuários não compra PCs gamers de alta qualidade ou estações de trabalho premium. Eles compram produtos que entregam desempenho suficiente a um preço mais baixo. Armstrong espera que o mesmo padrão surja na IA.

Modelos de código aberto estão mudando o mercado

O debate começou depois que Tommy Shaughnessy , cofundador da Delphi Digital, expôs o que ele vê como um grande risco para as empresas de IA.

Shaughnessy argumentou que muitas assinaturas de IA são fortemente subsidiadas. As empresas frequentemente começam com planos mensais fixos, mas eventualmente migram para serviços baseados em API, onde os custos estão diretamente atrelados ao uso.

À medida que a adoção da IA cresce, as empresas podem consumir muito mais poder computacional do que o esperado, fazendo com que os custos aumentem rapidamente. Ao mesmo tempo, as empresas agora têm acesso a um número crescente de alternativas de código aberto.

Shaughnessy apontou exemplos em que modelos open-source podem alcançar o desempenho de sistemas premium por uma fração do custo.

Ele observou que o DeepSeek V4 tem desempenho próximo ao modelo Opus da Anthropic nos benchmarks de engenharia de software, custando cerca de trinta desse valor. Alguns modelos abertos de menor custo podem chegar a um centésimo do preço.

A ascensão de provedores como OpenRouter, Venice, Baseten e Together deu às empresas formas adicionais de acessar esses modelos, mantendo os requisitos de privacidade e conformidade.

Essa concorrência crescente pode dificultar para grandes laboratórios de IA aumentarem os preços, mesmo enquanto continuam gastando pesado em GPUs, treinamento de modelos e infraestrutura.

A Coinbase já está direcionando cargas de trabalho para modelos mais baratos

Armstrong afirmou que a Coinbase está se adaptando ativamente a essa tendência. A empresa encaminha muitos prompts de IA para modelos de menor custo quando sistemas premium não são necessários. Como resultado, a Coinbase conseguiu manter as despesas com IA relativamente estáveis, mesmo enquanto o uso de tokens continua crescendo exponencialmente.

Ele acredita que a queda nos custos de inferência e as rápidas melhorias na IA de código aberto vão impulsionar mais empresas a adotar essa abordagem.

Em vez de pagar valores premium por cada tarefa, as empresas podem reservar os modelos mais avançados para trabalhos especializados enquanto transferem as operações rotineiras para alternativas mais baratas.

Armstrong também argumentou que a principal restrição da indústria pode eventualmente passar a ser energia e capacidade de computação, em vez da qualidade do modelo em si.

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