Modelos open weights desaceleram o avanço da IA

Tá rolando um papo no X/Twitter de que a existência de modelos abertos (open source e/ou open weights) desacelera o avanço da IA.

O racional é: uma empresa privada (OpenAI, Anthropic) recebe bilhões em investimentos pra treinar um modelo fechado. Pouco depois, aparece um modelo quase tão bom, com pesos abertos e muito mais barato (como foi o caso recente entre Fable e Kimi K3). Com isso, o mercado aceita pagar menos pelo modelo fechado, diminuindo o retorno do investimento feito pra treinar aquele modelo. Portanto, existe um incentivo menor para investir no treinamento do próximo modelo de fronteira.

Tá se falando, inclusive, que liberar modelos open weights seria uma estratégia da China para tirar valor das empresas americanas e desacelerar o avanço da IA nos EUA (uma interpretação geopolítica questionável).

Mas vamos olhar por outro lado: o capital e o apetite dos fundos de VC para investir em IA não necessariamente desaparecem com a existência de empresas que lançam modelos abertos. Me parece que passa a ser uma escolha menos óbvia pro VC decidir em qual empresa investir, já que existem mais opções e mais competição no mercado.

Logo, sim, me parece razoável aceitar que menos recursos podem acabar indo pras empresas americanas. Mas parte desse capital também pode ser distribuída entre mais competidores, criando pressão em todo mundo por mais inovação, melhores modelos de negócio, etc.

No fim, acho que modelos open weights são "net positive" pro avanço da IA como um todo. Mas é possível que eu esteja só simplificando uma questão bem mais complexa.

O que você acha?