A Thinking Machines Lab, startup fundada pela ex-executiva da OpenAI Mira Murati, apresentou nesta semana seu primeiro produto de inteligência artificial: o Inkling. O lançamento marca a entrada oficial da companhia na disputa por modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e reforça uma estratégia que já vem sendo adotada por concorrentes asiáticos: priorizar acesso aberto e baixo custo em vez de disputar o topo dos rankings de desempenho.

Diferente de rivais como OpenAI, Google e Anthropic, que mantêm seus modelos mais avançados fechados ou de acesso restrito, a Thinking Machines optou por disponibilizar o Inkling com pesos abertos, permitindo que desenvolvedores baixem, estudem e personalizem o modelo livremente. A decisão é vista pelo mercado como um movimento estratégico para ganhar tração rápida em um setor cada vez mais sensível a custos.

O que é o Inkling e como funciona o novo modelo da Thinking Machines Lab

O Inkling foi construído sobre a arquitetura Transformer, a mesma base tecnológica utilizada pelo ChatGPT e pela maioria dos LLMs comerciais atuais. Segundo a empresa, o modelo conta com 975 bilhões de parâmetros no total, dos quais 41 bilhões são ativos durante o processamento, uma técnica que reduz o custo computacional sem descartar toda a capacidade da rede.

Entre as características técnicas divulgadas, destacam-se:

• Multimodalidade: o modelo processa texto, áudio e vídeo, e não apenas linguagem escrita;
• Janela de contexto de 1 milhão de tokens, o que permite lidar com documentos, conversas ou códigos extensos sem “perder o fio” da informação;
• Treinamento do zero, ou seja, o Inkling não parte de um modelo pré-existente, mas foi desenvolvido de forma independente pela equipe da Thinking Machines.

A própria empresa reconhece que o Inkling não compete diretamente com os modelos mais robustos do mercado, sejam eles abertos ou fechados. Em vez disso, a aposta está em uma combinação de fatores: recursos multimodais, eficiência de raciocínio e integração com a ferramenta de ajuste fino Tinker, tudo para atrair desenvolvedores que buscam personalização em vez de desempenho máximo.

O cenário competitivo por trás do lançamento do Inkling

O movimento da Thinking Machines Lab não ocorre isoladamente. Ele reflete uma tendência que já vinha sendo puxada por empresas chinesas, como a DeepSeek, que popularizaram modelos de pesos abertos como forma de ganhar adoção mesmo sem liderar rankings de qualidade técnica.

O argumento central dessa estratégia é o custo. Modelos abertos, por serem gratuitos, eliminam uma das principais barreiras de entrada para empresas menores e desenvolvedores independentes. De acordo com a reportagem original, modelos chineses como o DeepSeek V4 podem custar uma fração, cerca de um centésimo, do preço por milhão de tokens processados em comparação a modelos americanos fechados, como o Claude Fable 5, da Anthropic.

Ao posicionar o Inkling como alternativa acessível, a Thinking Machines se junta ao discurso de que a tecnologia de IA não deveria ficar concentrada em poucas companhias, uma crítica direta ao modelo de negócios adotado por gigantes do setor.

Vale lembrar que a Thinking Machines Lab não chega ao mercado sem lastro financeiro. Fundada em fevereiro de 2025, a startup captou US$ 12 bilhões em uma rodada seed, considerada a maior da história para esse estágio de investimento. Parte relevante desse apetite dos investidores está ligada ao currículo do time fundador: além de Mira Murati, a empresa reúne nomes como John Schulman, cofundador da OpenAI e figura central no desenvolvimento do ChatGPT, e Lilian Weng, ex-vice-presidente da OpenAI responsável por áreas como segurança e robótica.

Murati, aliás, é uma figura conhecida no setor: atuou como CEO interina da OpenAI por três dias durante a crise de governança que resultou no afastamento e posterior retorno de Sam Altman, em 2023. Ela deixou a OpenAI em 2024, período marcado pela saída de outros executivos importantes, como Ilya Sutskever, que fundou posteriormente a Superintelligence Inc.

Antes do Inkling, a Thinking Machines já havia lançado o Tinker, ferramenta voltada para ajuste fino (fine tuning) de modelos de IA, além de conduzir pesquisas sobre interação por voz entre humanos e máquinas.

Impactos do Inkling para empresas, desenvolvedores e usuários finais

O lançamento de um modelo de pesos abertos com essas características técnicas tende a gerar efeitos concretos em diferentes camadas do mercado de tecnologia.

Para empresas de tecnologia e startups, o Inkling representa mais uma opção de base para construir produtos próprios sem depender de APIs pagas de fornecedores fechados. Isso pode acelerar a criação de aplicações verticais, voltadas a setores específicos como saúde, jurídico ou atendimento ao cliente, com menor custo de infraestrutura.

Para desenvolvedores e profissionais de IA, a combinação entre pesos abertos e a ferramenta Tinker facilita experimentos de fine tuning, permitindo adaptar o modelo a casos de uso específicos sem precisar treinar uma rede neural do zero, tarefa que exige recursos computacionais elevados.

Para consumidores finais, o impacto costuma ser indireto, mas relevante: modelos mais baratos de operar tendem a resultar em produtos de IA mais acessíveis, já que empresas que utilizam o Inkling como base podem repassar essa economia para assinaturas ou serviços gratuitos com limites mais generosos.

Para o mercado de IA como um todo, o lançamento reforça a pressão competitiva sobre modelos fechados. Ainda que o Inkling não seja tecnicamente o mais avançado do mercado, sua disponibilidade gratuita pressiona concorrentes a justificar o valor cobrado por modelos proprietários, especialmente em aplicações onde desempenho de ponta não é indispensável.

Tendências e próximos movimentos da Thinking Machines Lab no mercado de IA

O lançamento do Inkling deve ser interpretado como o primeiro passo de uma estratégia mais ampla da Thinking Machines Lab, e não como um produto isolado. Com um caixa robusto, resultado da maior rodada seed já registrada no setor, e um time técnico com histórico direto na construção do ChatGPT, é provável que a empresa siga investindo em:

• Novas versões do Inkling com ajustes de eficiência e desempenho;
• Expansão das capacidades da ferramenta Tinker para fine tuning;
• Aprofundamento das pesquisas em interação por voz, área já explorada pela empresa antes do lançamento do modelo atual;
• Possível disputa direta com modelos abertos chineses, como os da DeepSeek, por espaço entre desenvolvedores que buscam alternativas de baixo custo.

A movimentação também deve ser acompanhada de perto por concorrentes americanos, já que a entrada de mais um player relevante no campo dos modelos abertos tende a intensificar a discussão sobre o equilíbrio entre modelos fechados (mais caros, geralmente mais avançados) e modelos abertos (mais baratos, com foco em customização).

Créditos

Fonte de referência: O Globo

Matéria produzida pela Redação Brasil Tech News com base em informações publicadas originalmente pelo veículo citado.

Assinatura: Redação Brasil Tech News