Torygreen

a proposta de "iterações infinitas" assume computação infinita.
cada chamada custa dinheiro, passa pela infraestrutura de alguém, e consome tokens, quer o resultado seja brilhante ou lixo.
a iteração só é barata se já souberes exatamente o que procuras.
> alguém com 10 anos de bom gosto acumulado faz 3 iterações e lança a versão final.
> alguém sem esse conhecimento faz 300 e ainda assim não consegue distinguir qual é boa.
e ninguém considerou isto ainda:
quanto mais saídas de IA, mais verificação humana precisas, então 10x os rascunhos significam 10x as pessoas a verificá-los.
... exceto pela

chamar o encerramento do openclaw da anthropic de um rugo é a coisa mais honesta que a comunidade de construtores de IA disse sobre si mesma em meses
o arnês do openclaw permitia que utilizadores intensivos executassem de $1k a $5k por dia de computação num plano de $200/mês
uma decisão de produto, e quem construiu a sua estrutura de custos em torno dessa diferença foi reprecificado da noite para o dia
o fornecedor controla o medidor... anthropic, openai, quem quer que seja
não tens lugar à mesa quando o modelo de preços muda
não és enganado pelo teu martelo, és enganado por um senho

sam construiu a openai com UMA suposição
executar o seu próprio modelo seria sempre demasiado caro
llama e mistral estão arruinando a sua tese e ameaçando o seu modelo de negócio
sam consegue ver isso, lê os mesmos tópicos de leaks que tu estás a ler... e ainda assim não consegue reestruturar
no momento em que a openai abre os pesos, eles matam a barreira que justifica a avaliação e qualquer um pode fazer inferência localmente sem chamada à API, sem assinatura, sem evento de receita para a openai
cada fork e ajuste fino é um cliente a menos a pagar as margens do sam

Sam Altman levantou $122b e ninguém quer comprar $600m dele
$600m em ações da OpenAI sentadas no mercado secundário sem ofertas
> bancos isentando taxas apenas para mover a oferta
> vendedores competindo pelo preço para sair
Os mercados primários são controlados por alocação: os investidores de risco são chamados às rodadas quando a tabela de capital está limpa
mas os mercados secundários funcionam com demanda voluntária: ninguém é obrigado a manter ou a fazer ofertas
Anthropic superou a sua última avaliação de rodada, enquanto a OpenAI não consegue ultrapassar um teto de $600m

a sua conta de cloud está prestes a disparar e você não mudou uma única linha de código
claude escreve código, abre aplicações, encontra bugs, corrige-os, lança. sem intervenção humana
cada agente autónomo é uma sessão GPU permanente
> desenvolvedores humanos trabalham 8h/dia. agentes trabalham 24h
> 10M de desenvolvedores x 24/7 = 240M de horas de GPU por dia que ninguém planejou
sam está a levantar trilhões para data centers que levam 3 anos a construir. eles estarão cheios antes de terminarem

O $1T IPO do Sam é o caso mais forte para computação descentralizada, mas ele ainda não percebeu
Wall Street está a precificar a inteligência como campos de petróleo. custos fixos massivos, aluguer a longo prazo para cada chamada de API
esse modelo só funciona enquanto o controlo permanecer centralizado para computação, pesos do modelo, acesso e preços
mas a inteligência está a começar a comportar-se como uma utilidade, e as utilidades historicamente não permanecem fechadas:
> a procura por computação a crescer mais rápido que a oferta
> GPUs ociosas a ficar sem uso globalmente
> latência a ap

@WatcherGuru a parte que gostarias de ignorar é quem a controla
se 4 empresas geram 99% desse conteúdo, tens um monopólio da realidade
a inteligência em escala torna-se ou sem permissões… ou é “curada” para ti
e a maioria das pessoas não perceberá a diferença até ser tarde demais

Continuo a ver esta perspetiva sobre engenheiros precisarem queimar tokens para justificar o seu salário.
Está ao contrário.
Tokens não são resultado. São custo.
O que importa é quanto trabalho útil se faz por unidade de computação, não quão rápido consegues gastar dinheiro.
Um engenheiro forte comprime o ciclo.
Menos tokens.
Menor latência.
Mais ciclos de iteração.
Melhores decisões.
O fraco força bruta.
Mais tokens.
Mais ruído.
A mesma confusão, apenas ampliada.
A computação está a tornar-se um constrangimento de recursos novamente.
Não porque não temos o suficiente.
Mas porque a maioria das

.@tether fazendo um stablecoin regulado nos EUA poderia dar à cripto o caso de uso que nunca teve
> enviar $500 para a tua família através de uma fronteira ainda custa 6.5% em taxas.
> SWIFT demora 4 dias úteis, e cada banco na cadeia fica com uma parte que nunca vês.
> ACH não funciona aos fins de semana. inicia sexta, chega terça.
DeFi corrigiu a velocidade, mas ninguém IRL consegue ler um TX hash e toda a gente em cripto odeia fazer os seus impostos a descer por milhares de transações em múltiplas carteiras.
um dólar programável regulado resolve ambos os lados. instantâneo, sem fronteiras,

Amadores usam IA como output. Profissionais usam como input.
Passo 5-6 horas/dia dentro do Claude. Treinei com cada apresentação, cada documento interno, cada paper de investigação que tenho... pressiono-o em testes de OKRs até quebrarem.
A maioria dos fundadores com quem falo ainda usa IA para resumir emails.
Se não discordou contigo esta semana, não estás a usar uma ferramenta, estás a falar com um "sim-homem".
Despedeias alguém da tua equipa que nunca desafiasse uma única decisão ou tivesse um pensamento original.
Mas quando a tua IA concorda contigo diariamente, chamas-lhe produtividade.

Há seis anos, os data centers eram os edifícios mais aborrecidos do mundo.
Em seis anos, serão os mais contestados.
Dirigi uma fintech de machine learning antes do @ionet e assisti a isto acontecer em tempo real.
Quando a procura por IA começou a duplicar a cada 3,4 meses, esses armazéns deixaram de ser centros de custo e tornaram-se terrenos estratégicos... como portos, oleodutos e reservas de petróleo.
E estamos a construir quase tudo nos mesmos locais: Virgínia do Norte, alguns corredores no Texas, Oregon.
As mesmas redes de energia, sistemas de água, rotas de fibra e jurisdições. Os contro

Claude passou de #42 to #1 na App Store em 2 meses.
Não porque o modelo melhorou, mas porque a Anthropic não quis construir armas para o Pentágono.
Há 2 anos, os 3 principais eram Temu, CapCut e uma app da HBO.
Agora são três interfaces de IA e o #1 foi decidido por uma disputa política, não por uma atualização de produto.
Claude funciona na AWS, o ChatGPT na Azure e o Gemini no Google Cloud. Três apps com os mesmos provedores de computação.
A governança de IA é agora um fator de classificação na App Store, e ninguém votou nisso.

Metade do hype em torno da Anthropic na TL neste momento são pessoas que acabaram de mudar da OpenAI na semana passada.
Mudar de um fornecedor para outro não resolve nada. Apenas rotaciona o guardião.
A pilha ainda parece assim:
- Uma empresa possui o modelo
- Uma empresa controla o compute
- Uma empresa decide as políticas
- Todos os outros alugam acesso
Assisti a startups gastarem 80% do seu financiamento em tempo de GPU de um único fornecedor. Uma mudança de preço e a sua linha de voo é cortada pela metade.
A inteligência permanece dentro de nuvens corporativas ou torna-se parte de uma rede

Comitês de segurança e alinhamento estão cheios de idiotas. Estão a tentar fazer a IA comportar-se como um humano frágil.
Admito, tenho um estilo de trabalho agressivo.
Quando estou em fluxo, empurro forte. Rejeito rascunhos instantaneamente. Critico ideias de forma direta.
Os resultados importam mais do que as emoções.
Essa intensidade é como se faz um trabalho excelente.
Mas nem sempre se pode fazer isso com pessoas. Sentimentos entram em jogo. As pessoas ficam na defensiva. O ciclo de feedback desacelera.
Essa é uma das razões pelas quais adoro trabalhar com IA.
Ela não tem eg

0,3% do mundo paga por IA.
X faz com que pense que faz parte da "classe baixa permanente" se não automatizar tudo até esta semana. Todos que incorporam IA no trabalho real são uma exceção estatística.
Se a sua avó acabou de aprender a usar email, ela não está a pagar $20/m por IA. Aquele tio que te liga para configurar o Netflix dele vai, no máximo, usar o ChatGPT como um motor de busca.
Há 6 meses, as pessoas começaram a dizer que o Claude Code era realmente bom.
A distribuição ainda não teve tempo de acompanhar. Quando isso acontecer, a IA desaparece em tudo.
A sua avó e o seu tio vão usar I

MiniMax M2.5 acabou de atingir >80% no SWE-Bench Verified. O primeiro modelo de peso aberto a chegar lá.
Você faz o download dos pesos, e depois o quê?
Você ainda precisa de GPUs.
"Open" não significa nada se executá-lo significa uma fila controlada por três provedores de nuvem.
Tenho vindo a construir @ionet exatamente para isso.
O problema do modelo está a ser resolvido.
O problema do cálculo está a piorar.

Muitos fundadores acabaram de perder a sua desculpa favorita.
“Não sou técnico o suficiente” nunca foi a razão do fracasso deles.
A IA resolveu o como.
Ela não resolveu o porquê.
Você consegue criar um produto funcional em 48 horas. Não consegue vibe-codar o PMF.
A IA leva você do zero ao um, da noite para o dia.
Mas já vi startups morrerem entre um e dez.
Sem fricção para construir significa competição infinita por atenção.

Duas campanhas Opus neste momento
(e eles se odeiam)
"4.6 para tudo"
"4.5 até precisar"
Se você mudou para Opus 4.6 para tudo, não otimizou para inteligência, otimizou para a sua conta de computação.
Os que usam 4.5 entendem algo que os de 4.6 não: a velocidade se acumula, pensar demais não.
Tenho usado 4.5 na maior parte do meu trabalho. A inteligência ficou barata. A computação por trás dela não. O modelo que você pode manter rodando o dia todo vence aquele que não consegue.