A Evolução e os Desafios dos Agentes de Codificação de IA: Do Dial-Up à Rodovia

2025-09-22
A Evolução e os Desafios dos Agentes de Codificação de IA: Do Dial-Up à Rodovia

O rápido avanço dos agentes de codificação de IA movidos por modelos de linguagem grandes (LLM) trouxe ganhos de produtividade sem precedentes, mas também imensos desafios de infraestrutura. Usando uma analogia à era da internet discada, o autor descreve a evolução dos agentes de codificação de IA de estados iniciais ineficientes e não confiáveis ​​ao seu uso generalizado atual, enquanto ainda enfrenta problemas de alta latência e custo. O autor argumenta que velocidades maiores de tok/s (tokens por segundo) são fundamentais e prevê que o futuro verá fluxos de trabalho de codificação de IA mais avançados, menos manuais e modelos de preços mais flexíveis para lidar com picos de carga.

Leia mais
Desenvolvimento

Custos de inferência de IA: Não tão caros quanto você pensa

2025-08-28
Custos de inferência de IA: Não tão caros quanto você pensa

Este artigo contesta a narrativa de que a inferência de IA é proibitivamente cara e insustentável. Ao calcular os custos de execução da inferência de IA em GPUs H100, o autor demonstra que o processamento de entrada é incrivelmente barato (frações de centavo por milhão de tokens), enquanto a geração de saída é significativamente mais cara (dólares por milhão de tokens). Essa assimetria de custo explica a lucratividade de alguns aplicativos (como assistentes de codificação) e o alto custo de outros (como geração de vídeo). O autor argumenta que essa disparidade de custo é frequentemente ignorada, levando a uma superestimação dos custos de inferência de IA, o que pode beneficiar os incumbentes e sufocar a competição e a inovação.

Leia mais