O AI Index Report 2025, que acabou de ser publicado pelo Stanford Human-Centered AI (HAI), é a radiografia mais abrangente do ambiente da inteligência artificial. Com mais de 450 páginas, o documento destrincha investimento, pesquisa, hardware, regulação e impacto social. Nas próximas publicações, iremos abordar pontos desse estudo profundo e, hoje, trazemos abaixo, alguns achados que, em nossa avaliação, mais interessam a quem constrói empresas de tecnologia — em especial o ecossistema do theGarage.

1. Mercado e investimento: capital farto, foco em GenAI

  • Os investimentos em IA cresceram 44,5% em 2024 comparados a 2023. Foram US$ 252,3 bi em investimento corporativo em inteligência artificial; 
  • As empresas e soluções focadas em Generative AI captaram US$ 33,9 bi em venture funding – um crescimento de 18% em relação ao período anterior; 
  • M&A (Fusões e aquisições) também estiveram em movimento, crescendo 12,1% – as grandes empresas de tecnologia continuam apostando em P&D “de prateleira”. 

Oportunidade:

Para quem empreende em Startups de IA, e fundamental ficar de olho e preparar-se, desde o início, para due diligences mais sofisticadas: métricas de eficiência de modelo e governança de dados já são exigidas a partir de rodadas Série A.

2. Queda do custo de inferência abre terreno para novos modelos de negócio

  • Custo médio por mil tokens caiu aproximadamente 73% em 18 meses (estimativa Stanford). 
  • Hardware: a nova geração de GPUs Nvidia H100 entrega até 4 vezes mais desempenho por watt do que as A100 da geração anterior. Em termos práticos, produz o mesmo volume de inferências com um quarto da energia ou de máquinas, reduzindo tanto a conta de nuvem quanto a complexidade do capacity planning.

Oportunidade:

As APIs pay-as-you-go ficaram viáveis até para nichos de tickets baixos (edtech, games, saúde preventiva). Ferramentas internas que eram inviáveis em 2023 tornaram-se mais acessíveis.

3. Qualidade vs. tamanho: o fim da era “bigger is always better” 

  • Modelos de linguagem com até 30 bilhões de parâmetros — bem menores que gigantes como GPT-4 — já batem recordes em testes de nicho quando alimentados com dados altamente curados.
  • Esses micromodelos open source podem ser ajustados em menos de 48 h usando apenas 8 GPUs alugadas na nuvem, encaixando-se no orçamento de uma rodada seed.

Oportunidade:

O “data fit” junto com a curadoria de dados passam a valer mais que “força bruta de computação”. Ou seja, o diferencial competitivo passa a ser a originalidade e a qualidade do seu dataset — quanto mais específico e limpo, maior o ganho de performance, mesmo em modelos compactos. Isso reduz a dependência de datacenters bilionários e com um orçamento de startup, já dá para treinar e iterar rapidamente.

4. Regulação acelera — e pode ser uma vantagem competitiva 

  • 37 países aprovaram leis de IA em 2024; 12 adicionaram sandboxes regulatórios. 
  • ESG & AI Safety entraram nos checklists de board directors. 

Oportunidade (e risco também):

Com a adoção de uma série de práticas, a startup não apenas evitará multas futuras, mas também transforma compliance em argumento de venda – departamentos jurídicos e de TI de grandes empresas tendem a preferir soluções que já venham “prontas para auditoria”.

O que fazer:

  • Explainability by design – Camadas de transparência (por exemplo, logs de decisão, visualização de pesos, “why-did-this-happen?” API) que permitem ao cliente auditar como o modelo chegou a cada resultado.
  • Opt-in de dados – Coleta só com consentimento explícito, granular e revogável; interface clara para o usuário baixar ou excluir seu histórico.
  • Controles de risco – Classificar inputs/outputs por criticidade, aplicar red-teaming e filtros automáticos para vieses, linguagem tóxica ou violações de privacidade.
  • Trilhas de auditoria – Versionamento de datasets, checkpoints de modelo e registros de quem treinou/o que alterou, facilitando provas de conformidade.

5. Talento: a “battle for brains” continua, mas o remoto democratizou acesso

  • PhDs formados em IA nos EUA cresceram 26% ao ano, porém 68% escolheram indústria em vez de academia. 
  • Brasil aparece como 9º maior produtor de artigos de IA — talento local existe, mas falta ponte para capital. 

Oportunidade

Ecossistemas como o startup studio TheGarage agrega técnicos, pesquisadores, cofundadores e investidores para trazer viabilidade às startups.

E como processar tudo isso e pensar na sua Startup?

Aqui vão 6 perguntas de due diligence que o AI Index 2025 inspira:

  1. Seu modelo de negócio aguenta nova queda de preço da inferência? 
  2. Você consegue provar sua “vantagem de dados” — isto é, mostrar por que os seus dados são (a) exclusivos, (b) de alta qualidade e (c) difíceis de copiar? 
  3. A governança de IA da sua startup já conversa com os marcos regulatórios que tem surgido e com as propostas brasileiras correlatas, como o PL 2338/23? 
  4. A infraestrutura está preparada para upgrades anuais, acompanhando a evolução de custo-benefício da Nvidia, AMD e afins? 
  5. Você mede impacto socioambiental (energia, viés, emprego) — e conta isso no pitch? 
  6. Quanto do seu burn rate vai em royalties de API proprietária que pode ser substituída por open source?

O AI Index 2025 mostra que IA deixou de ser buzzword e se tornou commodity básica — o diferencial agora é execução rápida, curadoria de dados e estratégia regulatória. Cada vez mais, é importante estar próximo de ecossistemas como o  theGarage. Esses ecossistemas de inovação, isso se traduz em:

  • Teses de investimento direcionadas a “narrow AI”(usos específicos) de alto ROI. 
  • Modelos operacionais que combinam micro-funding , recursos compartilhados  e mentoria. 
  • Programas de formação para founders dominarem questões como compliance antes mesmo do MVP.

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