A liderança da OpenAI tem vindo a pintar um quadro otimista sobre o caminho da empresa para a rentabilidade. À medida que a organização cresce, Sam Altman sugere que os custos de treino para modelos grandes se tornarão menos onerosos em relação à receita global — um argumento clássico de economias de escala. As contas parecem razoáveis no papel. Mas há uma desconexão que vale a pena examinar: apesar destas projeções de escalabilidade, as perdas reais da empresa têm vindo a aumentar em vez de diminuir. Esta disparidade entre o modelo teórico e os resultados financeiros reais levanta questões difíceis sobre se a abordagem atual ao desenvolvimento de IA é realmente sustentável, ou se a economia precisa de uma redefinição fundamental.
Ver original
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
24 gostos
Recompensa
24
8
Republicar
Partilhar
Comentar
0/400
CryptoSourGrape
· 01-03 13:21
Mais uma história de "acreditamos que podemos ganhar dinheiro", se tivéssemos acreditado mais cedo, seria ótimo.
---
A conta no papel difere tanto das perdas reais, quem ainda acredita em economias de escala, risos.
---
Sam voltou a contar histórias, as perdas aumentam cada vez mais, mas diz que consegue reduzir custos. Se não tivesse entrado na hora certa, até gostaria de acreditar.
---
Se na altura não tivesse sido enganado por essa teoria... Enfim, já é tarde para dizer qualquer coisa agora.
---
Cliché clássico de startups de IA, gastando dinheiro em sonhos, depois "acreditamos que vamos lucrar", é mesmo uma fórmula antiga.
---
Os números parecem bons, o dinheiro na conta não engana, mas essa diferença é absurda.
---
Fala bonito, mas as perdas reais continuam a subir. Como é que eu me deixo levar por esse tipo de argumento tão facilmente?
---
Não é à toa que eles têm uma forte capacidade de captação de recursos, enquanto continuam a pagar rapidamente, mesmo assim.
Ver originalResponder0
DataBartender
· 01-02 21:25
Os números no papel são sempre enganosos, esta conta da OpenAI parece-me suspeita
---
Quanto maior a escala, maior a perda. Será que esta teoria realmente se sustenta?
---
Sam está novamente a contar histórias de economia... mas a carteira vai dizer a verdade
---
Escalar até ao final acaba por gastar mais dinheiro. Será que estou a entender mal ou há um problema no modelo?
---
As economias de escala no papel e as perdas reais são coisas completamente diferentes
---
Tenho a sensação de que, ao seguir o caminho dos grandes modelos, estamos a desviar-nos, os custos não diminuíram, aumentaram
---
Este tipo de desconexão é que mais revela os problemas; os números podem enganar, mas o dinheiro verdadeiro não
Ver originalResponder0
MemeTokenGenius
· 2025-12-31 22:09
Sam voltou a contar histórias, falar de teoria é sempre mais bonito, mas a contabilidade não engana, não.
Ver originalResponder0
HashRateHermit
· 2025-12-31 22:06
Haha, mais uma vez aquela história de teoria na teoria, a realidade dá uma chapada na cara. A história que o Sam conta até que parece boa, mas as perdas estão ficando cada vez maiores? Essa lógica está um pouco difícil de sustentar.
Ver originalResponder0
MetaReckt
· 2025-12-31 22:06
sam voltou a contar histórias, as matemáticas na teoria são sempre perfeitas, e na prática? As perdas continuam a aumentar...
Ver originalResponder0
GasFeeBeggar
· 2025-12-31 21:59
Os modelos económicos na teoria entram em conflito com os dados financeiros reais, a explicação do Sam é só para ouvir, não a acredite de verdade.
Ver originalResponder0
NftMetaversePainter
· 2025-12-31 21:50
ah, a desconexão clássica entre projeções algorítmicas e valores de hash reais no livro razão... o Altman está a falar de economias de escala como se fosse uma primitive imutável da blockchain, mas a verdadeira estética computacional aqui? as perdas continuam a subir, lmao. está a dar uma energia de "promessas generativas, resultados não-generativos" ngl
Ver originalResponder0
GetRichLeek
· 2025-12-31 21:45
Amigo Sam está a contar-nos histórias novamente. As contas no papel parecem estar bem, mas na realidade as perdas foram ainda maiores. Não é exatamente assim que acontece quando eu invisto em criptomoedas 😅
A liderança da OpenAI tem vindo a pintar um quadro otimista sobre o caminho da empresa para a rentabilidade. À medida que a organização cresce, Sam Altman sugere que os custos de treino para modelos grandes se tornarão menos onerosos em relação à receita global — um argumento clássico de economias de escala. As contas parecem razoáveis no papel. Mas há uma desconexão que vale a pena examinar: apesar destas projeções de escalabilidade, as perdas reais da empresa têm vindo a aumentar em vez de diminuir. Esta disparidade entre o modelo teórico e os resultados financeiros reais levanta questões difíceis sobre se a abordagem atual ao desenvolvimento de IA é realmente sustentável, ou se a economia precisa de uma redefinição fundamental.