A Cognition Labs estabeleceu seu objetivo de se tornar a próxima startup de IA multibilionária. A empresa, que está desenvolvendo uma ferramenta de IA para escrita de código, está em negociações com investidores para garantir financiamento com uma avaliação de até US$ 2 bilhões, de acordo com o Wall Street Journal (WSJ) no domingo (31 de março). O relatório indica que essa rodada de financiamento, se bem-sucedida, elevaria a avaliação da Cognition a quase seis vezes o que era há apenas algumas semanas. Fontes revelam que empresas de capital de risco do Vale do Silício, incluindo a Founders Fund, que já são acionistas, estão envolvidas em discussões para investir na rodada. A Cognition começou como uma empresa de criptomoedas, mas fez a transição para a IA devido à crescente popularidade da tecnologia. No início deste mês, a empresa apresentou sua ferramenta de codificação por IA, chamada Devin, que é capaz de concluir autonomamente tarefas complexas de codificação, como criar sites personalizados. O WSJ também observou que alguns investidores veem o Devin como um avanço significativo na inteligência da IA e acreditam que ele poderia levar à automação generalizada no desenvolvimento de software. Essa rodada de financiamento ocorre em meio a uma tendência de empresas de IA visando aumentos substanciais na avaliação. Por exemplo, a startup canadense de IA Cohere recentemente entrou em negociações avançadas para levantar US$ 500 milhões, potencialmente alcançando uma avaliação de US$ 5 bilhões. Em junho passado, a avaliação da Cohere era de US$ 2, 2 bilhões após uma rodada de financiamento de US$ 220 milhões. Da mesma forma, a desenvolvedora francesa de modelos de IA Mistral teve um aumento de avaliação de aproximadamente sete vezes no final de 2021, chegando a US$ 2 bilhões em relação ao ano anterior. Enquanto isso, grandes gigantes da tecnologia como Google, Microsoft e Meta estão desenvolvendo ativamente seus próprios grandes modelos de linguagem de IA (LLMs), como destacado pelo PYMNTS.

Essas empresas não estão apenas paradas, e embora tenham uma vantagem, a corrida pela supremacia da IA vai além dos líderes do setor. O progresso em IA frequentemente exige investimentos substanciais em capacidade computacional e talento em pesquisa. Gil Luria, analista sênior de software da D. A. Davidson & Co. , explicou em uma entrevista ao PYMNTS: "O obstáculo para construir um modelo amplo e fundamental é que o treinamento em conjuntos de dados cada vez maiores é extraordinariamente caro. A única razão pela qual a OpenAI pode arcar com isso é o apoio da Microsoft e os recursos da Azure que ela disponibiliza para a OpenAI. Os modelos amplos, como os usados pelo ChatGPT, absorveram grandes porções do conhecimento humano e continuam treinando com novo conteúdo, o que os torna tão versáteis em muitos domínios de conhecimento".