Cheap Chinese and open source LLMs could trigger trillion-dollar AI infrastructure 'reset'

A Jefferies questiona se modelos chineses de baixo custo, opções de código aberto e modelos menores vão reduzir os preços dos serviços de IA e comprometer a receita necessária para remunerar os investimentos em data centers. A análise estima que cerca de metade dos US$ 2,3 trilhões em contratos pendentes de Microsoft, Alphabet, Amazon e Oracle está ligada à OpenAI e à Anthropic. Também aponta que modelos chineses processaram 76,12 trilhões de tokens na semana encerrada em 27 de setembro, ante 14,2 trilhões dos quatro maiores provedores dos EUA, e cita o Kimi K3, da Moonshot AI, como concorrente de modelos de ponta.

As maiores empresas de nuvem devem investir juntas de US$ 600 bilhões a US$ 800 bilhões em data centers neste ano, enquanto a Jefferies põe em dúvida a rentabilidade futura dos modelos de linguagem e questiona se as quatro empresas gastarão US$ 993 bilhões em 2027. Um relatório da Bain & Company estima que o setor precisará gerar US$ 6 trilhões em receita anual até 2031 para sustentar a infraestrutura prevista.