Nos primórdios da nuvem, eu tinha um pequeno negócio bacana pegando aplicativos corporativos e reengenhando-os para que pudessem ser entregues como ativos de nuvem de software como serviço. Muitas empresas acreditavam que seu aplicativo personalizado, que agregava valor ao atender a uma necessidade de nicho, poderia ser revendido como um serviço SaaS e se tornar outra fonte de renda.
Vi uma empresa de pneus, uma empresa de saúde, um banco e até uma empresa de gestão de fianças tentarem se tornar participantes da nuvem antes que a infraestrutura como serviço existisse. Às vezes deu certo.
O principal obstáculo era que as empresas queriam possuir um ativo SaaS, mas estavam menos interessadas em realmente administrá-lo. Eles precisariam investir muito dinheiro para fazê-lo funcionar, e a maioria não estava disposta a fazê-lo. Só porque eu pude transformar seu aplicativo corporativo em um ativo entregue por SaaS para vários locatários, não significava que eles deveriam ter feito isso.
“Pode” e “deveria” são duas coisas muito diferentes a serem consideradas. Na maioria dos casos, o sistema SaaS acabou sendo consumido apenas dentro da empresa. Em outras palavras, eles construíram uma infraestrutura tendo eles próprios como único cliente.
Novos serviços generativos de IA da AWS
A AWS introduziu um novo recurso que visa se tornar o principal centro para modelos de IA generativos personalizados das empresas. A nova oferta, Custom Model Import, lançada na plataforma Amazon Bedrock (conjunto corporativo da AWS) e fornece às empresas infraestrutura para hospedar e ajustar sua propriedade intelectual interna de IA como conjuntos de APIs totalmente gerenciados.
Esta mudança está alinhada com a crescente demanda empresarial por soluções de IA personalizadas. Ele também oferece ferramentas para expandir o conhecimento do modelo, ajustar o desempenho e mitigar preconceitos. Tudo isso é necessário para gerar valor na IA sem aumentar o risco de usá-la.
No caso da AWS, o Custom Model Import permite integrações de modelos no Amazon Bedrock, onde eles se juntam a outros modelos, como o Llama 3 da Meta ou o Claude 3 da Anthropic. em Bedrock.
Além disso, a AWS anunciou melhorias no conjunto Titan de modelos de IA. O Titan Image Generator, que traduz descrições de texto em imagens, está mudando para disponibilidade geral. A AWS permanece cautelosa sobre os dados de treinamento específicos para este modelo, mas indica que envolve dados proprietários e conteúdo licenciado e pago.
É claro que a AWS pode aproveitar esses modelos para seus próprios fins ou oferecê-los como serviços em nuvem a seus parceiros e outras empresas dispostas a pagar. A propósito, a AWS não afirmou isso. Estou apenas observando quantas empresas verão o investimento feito para migrar para a hospedagem LLM, tanto para terceiros, para IA como serviço, quanto para uso próprio. Aprendemos a lição com a tentativa de SaaS de 20 anos atrás, e a maioria das empresas construirá e aproveitará esses modelos para seus próprios fins.
Fornecedores, como a AWS, dizem que é mais fácil construir e implantar IA em sua plataforma de nuvem do que na sua própria. Porém, se o preço ficar muito alto, suspeito que veremos alguma repatriação desses modelos. É claro que muitos descobrirão que, depois de aproveitarem os serviços nativos da AWS, poderão ficar presos a essa plataforma ou então pagar pelos custos de conversão para executar sua IA internamente ou em outro provedor de nuvem pública.
O que isso significa para você?
Veremos muitos desses tipos de lançamentos no próximo ano, à medida que os provedores de nuvem pública procuram garantir mais negócios em seus serviços de IA. Eles vão liberá-los de forma acelerada, visto que a “apropriação de terras pela IA” está acontecendo agora. Depois que os clientes ficarem viciados nos serviços de IA, será difícil abandoná-los.
Não atribuirei nenhuma má intenção aos provedores de nuvem pública para essas estratégias, mas ressaltarei que essa também foi a estratégia básica para a venda de armazenamento em nuvem em 2011. Depois de usar as APIs nativas, você não estará provavelmente se moverá para outras nuvens. Somente quando as coisas ficam muito caras é que as empresas consideram a repatriação ou a mudança para um MSP ou fornecedor de colo.
Portanto, esta é uma opção para quem deseja hospedar e aproveitar seus próprios modelos de IA de forma escalonável e conveniente. Novamente, este é o caminho de menor resistência, o que significa que é mais rápido e mais barato de implementar – no início.
A questão maior é a viabilidade do negócio. Aprendemos com nossas experiências de armazenamento em nuvem e de computação que só porque comprar algo é mais fácil do que fazer você mesmo, isso pode não torná-lo a escolha certa a longo prazo.
Precisamos de fazer as contas e compreender o risco de aprisionamento e os objetivos a longo prazo de como as empresas querem aprender esta tecnologia. Temo que tomemos decisões rápidas e acabemos nos arrependendo delas em alguns anos. Já vimos esse filme antes, com certeza.
