Startups brasileiras criam modelos de IA menores e mais baratos que gigantes globais

Enquanto parte da indústria de tecnologia segue investindo em modelos de inteligência artificial cada vez maiores, uma tendência oposta ganha espaço no mercado corporativo: os small language models, ou SLMs, sistemas mais compactos e especializados.

O mercado global de SLMs deve saltar de US$ 0,93 bilhão em 2025 para US$ 5,45 bilhões até 2032, um crescimento anual de quase 29%, segundo a consultoria MarketsandMarkets.

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O que são os small language models

Um SLM costuma ter entre 1 bilhão e 10 bilhões de parâmetros, unidade que mede a capacidade de um modelo de aprender padrões. Já os modelos de linguagem grandes (LLMs) chegam a centenas de bilhões.

A diferença não é só de tamanho. LLMs são treinados em grandes volumes de dados genéricos da internet, buscando responder a qualquer pergunta. SLMs usam bases de dados menores e específicas, voltadas a uma função ou setor.

A técnica por trás da eficiência

Boa parte dos SLMs usa quantização, processo que converte cálculos de alta precisão em versões mais simples, reduzindo o tamanho do modelo e acelerando as respostas sem exigir servidores potentes.

Por que empresas estão adotando modelos menores

A escolha por modelos compactos costuma envolver fatores práticos:

• custo de operação mais baixo
• menor tempo de resposta
• possibilidade de rodar localmente, sem depender da nuvem
• mais controle sobre dados sensíveis

Para setores como saúde e jurídico, rodar um modelo dentro da própria infraestrutura reduz riscos de exposição de dados a terceiros.

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O caso brasileiro: modelos menores em português

No Brasil, a startup Maritaca AI lançou em janeiro o Sabiazinho-4, modelo especializado em legislação brasileira que atingiu 85% de acurácia em testes com base no exame da OAB, a um custo bem inferior ao de modelos internacionais equivalentes.

Outro exemplo é o Jurema 7B, desenvolvido pela NeuralMind em parceria com o Escavador e financiado com recursos da Finep. O modelo é aberto e voltado ao domínio jurídico.

Uma arquitetura em transformação

A ascensão dos SLMs muda a forma como empresas estruturam seus sistemas de IA.

Em vez de depender de um único modelo para tudo, times de tecnologia passam a combinar vários modelos menores, cada um responsável por uma tarefa específica, coordenados por uma camada de roteamento.

A NVIDIA descreve essa lógica com a metáfora de peças de Lego: módulos que podem ser adicionados, substituídos ou atualizados sem exigir a reconstrução de todo o sistema.

Modelos menores não substituem os grandes em todas as situações. Quando o objetivo é resolver uma tarefa ampla e genérica, LLMs continuam sendo a opção mais indicada.

Mas quando latência, custo ou controle sobre os dados pesam mais do que a capacidade máxima, os SLMs tendem a ser a escolha mais eficiente.

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