Sam Altman explica a aposta da OpenAI na lucratividade -

Em entrevista ao Big Technology Podcast, Sam Altman pareceu ter dificuldade em responder às perguntas difíceis sobre o caminho da OpenAI para a lucratividade.

Por volta dos 36 minutos, o entrevistador fez a grande pergunta sobre receitas e gastos. Sam Altman disse que as perdas da OpenAI estão ligadas a aumentos contínuos nos custos de treinamento, enquanto a receita cresce. Ele disse que a empresa seria lucrativa muito mais cedo se não continuasse a aumentar seus gastos com treinamento de forma tão agressiva.

Altman disse que a preocupação com os gastos da OpenAI só seria razoável se a empresa chegasse a um ponto em que tivesse grandes quantidades de computação que não pudesse monetizar de forma lucrativa.

O entrevistador perguntou:

“Vamos falar sobre números, já que você tocou no assunto. A receita está crescendo, os gastos com computação estão crescendo, mas os gastos com computação ainda superam o crescimento da receita. Acho que os números relatados são que a OpenAI deve perder algo em torno de 120 bilhões entre agora e 2028 de 29, quando você se tornará lucrativo.

Então fale um pouco sobre como isso muda? Onde acontece a virada?”

Sam Altman respondeu:

“Quero dizer, à medida que a receita cresce e a inferência se torna uma parte cada vez maior da frota, ela eventualmente inclui as despesas de treinamento. Então esse é o plano. Gastar muito dinheiro em treinamento, mas ganhar cada vez mais.

Se não continuássemos a aumentar tanto os nossos custos de formação, seríamos rentáveis muito, muito mais cedo. Mas a aposta que estamos fazendo é investir de forma muito agressiva na formação desses grandes modelos.”

Nesta altura, o entrevistador pressionou Altman com mais força sobre o caminho para a rentabilidade, desta vez mencionando o compromisso de gastos de 1,4 biliões de dólares contra os 20 mil milhões de dólares em receitas. Esta não era uma pergunta de softball.

O entrevistador recuou:

“Acho que seria ótimo explicar para todos de uma vez por todas como esses números vão funcionar.”

A primeira tentativa de resposta de Sam Altman pareceu tropeçar em uma espécie de salada de palavras:

“É muito difícil gostar de verdade, acho que há uma coisa que certamente não consigo fazer e muito poucas pessoas que conheci conseguem fazer.

Você sabe, você pode gostar, você tem uma boa intuição para muitas coisas matemáticas em sua cabeça, mas o crescimento exponencial geralmente é muito difícil para as pessoas fazerem uma boa estrutura mental rápida.

Por alguma razão, havia muitas coisas que a evolução precisava que pudéssemos fazer bem com a matemática em nossas cabeças. Modelar o crescimento exponencial não parece ser um deles.”

Altman então recuperou o equilíbrio com uma resposta mais coerente:

“O que acreditamos é que podemos permanecer numa curva de crescimento de receitas muito acentuada durante algum tempo. E tudo o que vemos neste momento continua a indicar que não podemos fazê-lo se não tivermos a computação.

Novamente, estamos tão limitados em termos de computação, e isso atinge a linha de receita com tanta força que acho que se chegarmos a um ponto em que temos muita computação disponível que não podemos monetizar com base lucrativa por unidade de computação, seria muito razoável dizer, ok, isso é um pouco, como tudo isso vai funcionar?

Mas nós delineamos isso de várias maneiras. É claro que também seremos mais eficientes na base de fracassos por dólar, como vocês sabem, todo o trabalho que temos feito para tornar a computação mais barata se concretizará.

Mas vemos esse crescimento do consumidor, vemos esse crescimento empresarial. Há um monte de novos tipos de negócios que ainda nem lançamos, mas iremos. Mas a computação é realmente a força vital que permite tudo isso.

Sempre estivemos em um déficit computacional. Sempre restringiu o que somos capazes de fazer.

Infelizmente, acho que sempre será assim, mas gostaria que fosse menos assim e gostaria que isso acontecesse menos com o tempo, porque acho que há muitos produtos e serviços excelentes que podemos oferecer, e será um ótimo negócio.

O entrevistador procurou então esclarecer a resposta, perguntando:

“E então sua expectativa é que por meio de coisas como esse impulso empresarial, por meio de coisas como pessoas dispostas a pagar pelo ChatGPT por meio da API, a OpenAI será capaz de aumentar a receita o suficiente para pagar por isso com receita.”

Sam Altman respondeu:

“Sim, esse é o plano.”

Os comentários de Altman definem um limite específico para avaliar se os gastos da OpenAI são um problema. Ele aponta o poder computacional não utilizado ou não monetizável como o ponto em que a preocupação seria justificada, em vez de perdas actuais ou grandes compromissos de capital.

Em sua explicação, o fator limitante não é a disposição de pagar, mas a quantidade de capacidade computacional que a OpenAI pode colocar online e usar. A pergunta seguinte torna isso explícito, e a confirmação de Altman deixa claro que a empresa depende do crescimento das receitas provenientes da utilização pelos consumidores, da adoção pelas empresas e de produtos adicionais para cobrir os seus custos ao longo do tempo.

O caminho de Altman para a rentabilidade baseia-se numa aposta simples: que a OpenAI possa continuar a encontrar compradores para a sua computação tão rapidamente quanto a consiga construir. Eventualmente, essa aposta continua ganhando ou as fichas acabam.

Assista à entrevista começando por volta dos 36 minutos: