Gastos empresariais em IA de código aberto caem para 11%, mas ainda dominam ambientes de produção.

De acordo com o CEO da Decagon, Jesse Zhang, conforme monitorado pela Beating, os gastos empresariais com IA de código aberto atualmente representam apenas 11% do total de gastos com modelos grandes, já que a maioria das empresas permanece em exploração em estágio inicial com modelos de código fechado. No entanto, no ambiente de produção da própria Decagon, 90% das chamadas de inferência já mudaram para modelos de código aberto, impulsionados por requisitos de baixa latência e capacidades de ajuste fino profundo. Zhang observa que, à medida que os casos de uso amadurecem, os modelos de código aberto assumirão cada vez mais os ambientes de produção devido à customização superior e velocidade de resposta—crítico para cenários de atendimento ao cliente, onde atrasos de resposta de 8 segundos degradam a experiência do usuário.
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