Morgan Stanley: Modelos de peso aberto reduzem os custos da IA, mas o “Paradoxo de Jevons” pode causar crescimento contínuo na demanda por poder computacional.

Odaily informou que Morgan Stanley, em seu relatório mais recente "Modelos de Peso Aberto e Três Cenários Futuros", destacou que modelos de peso aberto não necessariamente enfraquecem a demanda por poder de processamento de AI. Pelo contrário, custos de utilização mais baixos podem acelerar a popularização da AI, formando o típico "paradoxo de Jevons": quando a inferência individual fica mais barata, as empresas passam a usar AI para mais tarefas, elevando assim a demanda total por Token, poder de processamento, energia e infraestrutura. O relatório ressalta que peso aberto não significa totalmente gratuito; as empresas continuam assumindo custos de GPU, serviços em nuvem, operações e segurança, e a viabilidade econômica real dependerá do cenário de aplicação. Morgan Stanley acredita que, independentemente do grau de abertura dos modelos, empresas como NVIDIA devem se beneficiar.