Empresas modelo mundial guardam muitos segredos

Esta semana, moderei um painel sobre modelos mundiais na conferência All In (sem relação com o podcast), e isso me deu a chance de mergulhar em um dos cantos mais misteriosos do mundo da IA. Os grandes participantes no espaço são o AMI Labs de Yann LeCun e o World Labs de Fei-Fei Li – e embora ambos tenham acumulado muito buzz e financiamento, eles também têm uma classificação bastante baixa na escala de tentativa de ganhar dinheiro.

Em sua essência, os modelos mundiais tratam da automatização da inteligência espacial, de modo que o campo poderia seguir em muitas direções interessantes e lucrativas, da robótica ao vídeo interativo e a sistemas autônomos mais complexos.

Mas quando comecei a insistir sobre onde realmente veríamos a tecnologia comercializada, as coisas ficaram confusas. A pessoa mais próxima que encontrei de uma autoridade foi Michael Rabbat, cofundador do AMI Labs e vice-presidente de modelos mundiais da empresa, que se juntou a mim no painel. Mas quando o pressionei sobre exatamente no que a empresa estava trabalhando, ele foi cauteloso. “Falaremos sobre isso quando estivermos prontos para falar sobre isso.” Por e-mail, ele esclareceu: “Ainda estamos em fase de pesquisa e construção, por isso não estamos falando publicamente sobre nenhum plano ou cronograma de produto”.

Para ser justo, a AMI tem menos de um ano, por isso é justo ficar calado. Mas esse tipo de cautela se estende a todo o espaço de modelagem mundial. O Marble do World Labs é provavelmente o produto mais desenvolvido no setor, e suas demonstrações variam desde a criação simples de mídia, construção de ambientes exploráveis ​​para videogames ou efeitos CGI. Também existem casos de uso de robótica, mas toda a plataforma parece mais projetada para demonstrar capacidades.

Esse sigilo se estende até mesmo aos fornecedores dessas empresas. À margem da mesma conferência, falei com Alex de Vigan, CEO da Physicl – um fornecedor de dados para o crescente negócio mundial de modelos. Ele diz que sabe que os dados da Physicl têm sido úteis para tudo o que estão construindo, mas ainda não sabe o que exatamente é isso. “Gostaria que eles nos contassem mais. Poderíamos construir dados mais úteis se soubéssemos no que eles estão trabalhando”, disse-me de Vigan.

Parte do mistério vem da versatilidade dos modelos mundiais como ideia. A versão mais simples é um mapa navegável do mundo, semelhante aos modelos de IA que alimentam carros autônomos. Mas a mesma abordagem de modelagem que ajuda um Waymo a navegar no trânsito também poderia ajudar um robô humanóide a carregar caixas ou transformar alguns minutos de vídeo em um ambiente explorável. A AMI já mergulhou na fabricação, biomedicina, robótica e até mesmo software de IA para médicos por meio de sua parceria com Nabia. Certamente não irá perseguir todos eles – mas talvez um ou dois deles estejam se destacando?

Ninguém duvida que há muitos negócios viáveis ​​a serem construídos com base na tecnologia modelo mundial – e desde que seja fácil arrecadar fundos, não há pressão especial para focar em um. Na verdade, há boas razões para não o fazer. Se a AMI anunciasse amanhã que havia construído um OpenClaw humanóide ou um sistema de renderização de Hollywood da próxima geração, muitos outros laboratórios de repente ficariam muito interessados ​​no espaço. Em breve, o laboratório enfrentaria concorrência potencial de outras empresas modelo mundiais, os neolabs, e até mesmo da OpenAI e da Anthropic.

De certa forma, é o outro lado de toda aquela arrecadação de fundos fácil. Seus concorrentes também podem arrecadar fundos – e o mesmo dinheiro que permite que você construa sob o radar também está financiando muitos rivais em potencial assim que o caminho para o mercado ficar claro. Mas mesmo que essa competição seja inevitável, é melhor adiá-la o máximo possível, o que significa manter silêncio sobre exatamente o que você está construindo.

Os fãs de Cixin Liu reconhecerão isso como um cenário de floresta escura: se você não sabe quem mais está na floresta, é melhor não chamar a atenção.