Escalar a infraestrutura de IA para atender 800M de usuários semanais não se trata apenas de aumentar a capacidade computacional. A verdadeira mágica acontece na especialização de modelos e no ajuste estratégico.

As equipas de engenharia de plataformas estão agora a apostar em arquiteturas de modelos personalizadas em vez de abordagens universais. O que é interessante? A mudança para a liberação de modelos com pesos abertos sinaliza uma grande mudança de estratégia - equilibrar as vantagens proprietárias com o crescimento do ecossistema.

Gerir equipas de ML de elite a esta escala significa repensar tudo, desde pipelines de implementação até ferramentas de desenvolvimento. O gargalo já não é o desempenho bruto do modelo; é tornar esse desempenho acessível e prático para os construtores em diferentes casos de uso.