Aravind Srinivas, CEO da Perplexity, afirmou que a declaração de Nandan Nilekani, cofundador da Infosys, sobre a Índia não precisar desenvolver seus próprios modelos de inteligência artificial (IA) “está equivocada”. Embora tenha reconhecido a contribuição de Nilekani para a indústria de tecnologia no país, o executivo defendeu que as empresas podem treinar seus próprios sistemas de IA e, simultaneamente, criar soluções sobre modelos já existentes.
“Para deixar claro: Nandan Nilekani é incrível e fez muito mais pela Índia do que podemos imaginar por meio da Infosys, UPI etc. Mas ele está errado ao incentivar indianos a ignorar habilidades de treinamento de modelos, focando apenas na construção em cima de modelos existentes. É essencial fazer as duas coisas”, disse Srinivas em postagem nas redes sociais.
No último mês de outubro, Nilekani aconselhou as startups indianas de IA a evitarem a construção de grandes modelos de linguagem (LLMs) e, em vez disso, concentrarem esforços em aplicações de IA práticas.
“Nosso objetivo não deve ser criar mais um LLM. Deixem que as grandes empresas do Vale do Silício façam isso, gastando bilhões de dólares. Nós usaremos esses modelos para gerar dados sintéticos, criar pequenos modelos rapidamente e treiná-los com dados apropriados”, afirmou Nilekani durante o Meta AI Summit.
Ele acrescentou que o foco deve estar em desenvolver infraestrutura para coletar dados e, assim, implantar e dimensionar aplicativos de maneira mais frugal. “Vamos deixar que outros construam LLMs, e nós garantimos que funcione para as pessoas”, completou.
Outros executivos do setor na Índia compartilham visão semelhante. K. Krithivasan, CEO da TCS, declarou que “não há grande vantagem incremental em construir seu próprio LLM, pois já existem muitos disponíveis.” Segundo ele, dado o histórico da maior parte das empresas indianas como integradoras de sistemas, a abordagem mais eficiente seria aproveitar os modelos existentes.
Síntese das Declarações
| Porta-Voz | Declaração Principal |
|---|---|
| Aravind Srinivas (Perplexity) | “Empresas devem tanto desenvolver seus próprios modelos de IA quanto construir sobre modelos existentes.” |
| Nandan Nilekani (Infosys) | “Não precisamos criar mais um LLM; devemos investir em soluções práticas e uso de dados sintéticos.” |
| K. Krithivasan (TCS) | “Não há vantagem significativa em construir LLM próprio, pois já existem vários disponíveis.” |