Principais pontos do artigo
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A programação é o principal aplicativo de IA.
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O modelo de linguagem empresarial mais destacado, especialmente em programação, é a Anthropic.
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A IA de código aberto está ficando atrás de suas concorrentes proprietárias.
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Se você perguntasse a uma pessoa aleatória na rua qual é o modelo de IA empresarial de maior sucesso, provavelmente ouviria dizer que é o ChatGPT da OpenAI. No entanto, em meados de 2025, a Anthropic lidera o setor de LLMs empresariais, detendo 32% do uso corporativo, conforme indicado pela Menlo Ventures, uma empresa de capital de risco de estágio inicial.
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Entretanto, é importante notar que a Menlo Ventures é um investidor significativo da Anthropic. A firma apoiou a empresa em várias rodadas de financiamento relevantes, incluindo a liderança da Série D e participação na Série E de US$ 3,5 bilhões, que avaliou a Anthropic em US$ 61,5 bilhões.
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Por outro lado, outros também reconhecem a Anthropic como a principal empresa de IA corporativa. De acordo com a AI Magazine, "a Anthropic se estabeleceu como a principal empresa de IA empresarial através de sua família de LLMs Claude, alcançando um notável crescimento de 1.000% ano a ano, atingindo US$ 3 bilhões em receita recorrente anual." Para os padrões agressivos da IA, isso representa um crescimento real.
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Na sequência da Anthropic, encontramos a OpenAI com 25%; o Google com 20%; e a Meta Llama com 9%. Muito atrás, com apenas 1%, está a DeepSeek, seguida por outras. A Menlo Ventures credita a rápida ascensão da Anthropic ao desempenho forte de seus modelos Claude Sonnet e Claude Opus.
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Esses números refletem a proporção de uso da IA em produção, não os gastos. Eles foram derivados de uma pesquisa com 150 tomadores de decisão técnica em empresas e startups que estão construindo aplicações de IA no verão de 2025.
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O que impulsiona o sucesso da Anthropic?
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Três fatores distintos estão impulsionando a ascensão da Anthropic. O primeiro é o que a Menlo Ventures descreve como o "primeiro aplicativo matador da IA": a geração de código. Embora a qualidade do código gerado por IA ainda seja questionável, um número crescente de desenvolvedores está utilizando ferramentas de programação baseadas em IA, e o Claude se tornou a escolha principal dos programadores, com 42% de participação no mercado. Isso representa o dobro da participação de 21% da OpenAI.
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Existem exemplos concretos de programas de desenvolvimento da Anthropic ganhando popularidade. Por exemplo, em apenas um ano, o Claude ajudou a transformar o GitHub Copilot em um ecossistema de US$ 1,9 bilhão. O lançamento do Claude Sonnet 3.5 em 2024 demonstrou como inovações em LLM podem possibilitar categorias inteiras, como IDEs de IA, desenvolvedores de aplicativos como Cursor e Windsurf, além de agentes de codificação empresarial, como Claude Code e All Hands.
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Outro motivo pelo qual a Anthropic está se destacando é o uso de aprendizado por reforço com recompensas verificáveis (RLVR) para treinar seus LLMs. Por trás desse nome complexo, existe um conceito simples: fornecer um feedback claro e binário (1 para correto, 0 para incorreto) sobre a saída do modelo. Isso funciona bem para ferramentas de IA de programação, onde o código ou funciona ou não.
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A Anthropic também tem liderado o caminho para LLMs que utilizam abordagens passo a passo para resolver problemas e empregam ferramentas externas para trazer dados que resultam em respostas melhores. Em resumo, a Anthropic se destaca na criação de agentes de IA. Além de auxiliar pessoas e programadores, essa abordagem pode ajudar os LLMs a melhorarem progressivamente suas respostas e a integrarem ferramentas como busca, calculadoras, ambientes de codificação e outros recursos através do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP). Esse novo protocolo de código aberto permite que LLMs e agentes de IA se conectem de maneira fluida com a vasta e em constante mudança paisagem de dados, ferramentas e serviços do mundo real.
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A IA nas empresas
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O estudo também revelou que as empresas estão passando progressivamente de construir e treinar modelos para a inferência, ou seja, modelos que estão realmente em operação. As startups estão liderando essa mudança, com 74% dos desenvolvedores afirmando que a maioria de suas cargas de trabalho está em produção. As grandes empresas não estão muito atrás, com 49% relatando que a maioria ou quase todos os seus sistemas estão em produção. Em suma, as empresas estão agora utilizando IA, e não apenas construindo.
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Por fim, os pesquisadores observaram que os LLMs de código aberto caíram de 19% para 13% das cargas de trabalho de IA atualmente. O líder de mercado continua sendo o Llama, embora ele não seja realmente de código aberto.
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Entretanto, novos LLMs de código aberto estão surgindo, incluindo novos modelos da DeepSeek (V3, R1), Bytedance Seed (Doubao), Minimax (Texto 1), Alibaba (Qwen 3), Moonshot AI (Kimi K2) e Z AI (GLM 4.5) nos últimos seis meses. Contudo, seu uso tem sido escasso. Embora seus benefícios, como maior personalização, possíveis economia de custos e a capacidade de implementá-los em ambientes privados ou locais, sejam claros, seu desempenho continua a "ficar atrás dos modelos fechados de ponta." Além disso, muitos dos LLMs de código aberto mais bem-sucedidos até agora são de empresas chinesas, o que causa receio em negócios ocidentais, fazendo com que os LLMs de código aberto pareçam estar estagnados.
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Conclusão
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Por fim, "prever o futuro da IA pode ser uma tarefa ingênua. O mercado muda a cada semana, com lançamentos empolgantes de novos modelos, avanços nas capacidades de modelos fundamentais e queda de preços", afirmou a Menlo Ventures. No entanto, "as condições são propícias para que uma nova geração de empresas de IA duradouras seja construída sobre os blocos de fundação de hoje." A questão permanece: "Quais serão esses blocos fundamentais?" OpenAI? Google, Meta? Anthropic? Fique atento. Não estamos perto de saber quais modelos de IA eventualmente se destacarão.
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Referência: ZDNET
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