A Importância da Camada de Dados para o Futuro da Inteligência Artificial
Para a segunda metade de 2026, é fundamental observar a camada de dados. Este segmento da pilha de software, que se encontra acima do armazenamento e abaixo das aplicações, é onde os dados são limpos, formatados e organizados, possibilitando seu uso por sistemas de inteligência artificial. Heath Terry, chefe de pesquisa em investimentos em IA do Citigroup, acredita que é nesse contexto que as próximas empresas de destaque deverão surgir na corrida da IA.
Crescimento no Consumo
"As empresas vitoriosas são aquelas que estão expostas ao consumo. A IA está impulsionando um crescimento significativo no consumo, especialmente na camada de dados. Empresas como Snowflake, MongoDB, Datadog e até mesmo companhias como Elastic, que possuem modelos de negócios orientados ao consumo, são onde você deve estar", destacou Terry durante uma entrevista no programa "Squawk on the Street" da CNBC, na terça-feira.
Aplicações de IA e Concorrência no Mercado
No nível das próprias aplicações de IA, modelos de ponta como Anthropic e OpenAI disputam espaço à frente de possíveis ofertas públicas. Esses modelos enfrentam, ainda, uma série de alternativas de código aberto que possuem capacidades semelhantes a custos muito mais baixos. Contudo, todos esses modelos necessitam de acesso a volumes crescentes de dados flexíveis, e empresas de software que conseguem atender essa demanda se tornarão componentes essenciais do sistema.
Confiança dos Investidores e a Valorização do Setor de Software
A confiança dos investidores em relação a essa demanda está criando uma visão mais positiva e diferenciada sobre o setor de software como um todo, especialmente após a desvalorização generalizada que ocorreu no início deste ano, fenômeno informalmente chamado de "SaaS-mageddon". Terry comentou: "Estamos chegando a um ponto melhor no software, onde voltamos a definir vencedores e perdedores".
Exemplos de Empresas em Ascensão
Algumas empresas já mostram indícios de sucesso no mercado. A Snowflake registrou um crescimento de 33% na receita anual ao final de maio, resultando em um aumento significativo nas ações. Os papéis da empresa estão sendo negociados a 112 vezes os lucros previstos para os próximos 12 meses, com um valor empresarial superior a 14 vezes as vendas, de acordo com dados da FactSet.
A Datadog apresentou um movimento semelhante no início de maio, com um crescimento de 25% na receita anual. Esta empresa apresenta um múltiplo de preço sobre lucro projetado de 98 e um múltiplo EV-vendas de cerca de 19.
Fase "Agente" do Desenvolvimento de IA
A atual fase "agente" do desenvolvimento de IA, caracterizada por diversos pequenos softwares, ou "agentes", trabalhando em conjunto, tem contribuído para designs de sistemas de chip a nível de hardware, enfatizando a coordenação entre diferentes unidades de processamento. O termo para isso é orquestração.
Modelos de Roteamento
Na camada de aplicações, a orquestração tem um análogo em um processo denominado model routing, que coordena diferentes modelos de usuário final para tarefas distintas. Heath Terry também vê esse processo como um setor onde valor está sendo criado. "A razão pela qual a camada de roteamento é importante é que, como empresa, otimizar qual modelo é mais eficiente para a carga de trabalho específica que você possui será uma parte significativa de como as empresas realmente adotam e implementam a IA", afirmou.
Empresas Focadas em Otimização de Custos
Modelos de roteamento como Not Diamond, Martian e OpenRouter são empresas privadas que se concentram em oferecer economia de custos para clientes corporativos de IA, dividindo as tarefas entre diferentes modelos. O custo tem se tornado uma preocupação crescente durante o desenvolvimento de IA, à medida que algumas empresas estão reduzindo seu uso de poder computacional em IA, geralmente medido em unidades chamadas tokens.
Fonte: www.cnbc.com
