Recentemente, surgiu algo bastante interessante no mundo da IA - um modelo chamado Kimi K2 Thinking, lançado por uma equipe nacional, que conseguiu superar o desempenho de vários modelos grandes e populares.

Ainda mais surpreendente é o custo: 4,6 milhões de dólares para treinar a arquitetura MoE com 1T de parâmetros. Comparado aos principais laboratórios que gastam centenas de milhões ou até bilhões de dólares para treinar um único modelo, esse número parece uma piada. Uma empresa de IA de topo chegou a declarar publicamente que precisará de um investimento de 1,4 trilhões de dólares no futuro.

Para onde foi todo esse dinheiro? Infraestruturas? Aquisição de poder de computação? Ou é algum outro buraco negro de custos?

Não é de admirar que recentemente haja vozes nos EUA dizendo que o governo não irá apoiar indefinidamente a indústria de IA – isso realmente parece um buraco que nunca se enche. A diferença de eficiência nas rotas tecnológicas, às vezes, pode explicar melhor o problema do que o volume de financiamento.