Epoch AI
Epoch AI · Escrita · Negócios
O Epoch AI é um instituto de pesquisa sem fins lucrativos que acompanha o avanço da IA com o FrontierMath, o índice de capacidades da Epoch e bases abertas de modelos, chips e data centers.
Sobre Epoch AI
About
O que é o Epoch AI
O Epoch AI não é um aplicativo. É um grupo de pesquisa que reúne números concretos sobre como a IA é construída e com que velocidade melhora, e publica os dados e as análises de graça. Boa parte dos gráficos que aparecem em relatórios de governo sobre escala de IA vem daqui.
O projeto começou em 2021 com voluntários catalogando modelos de aprendizado de máquina. Um estudo de 2022 sobre tendências de compute de treinamento deu tração suficiente para virar instituto, e desde então funciona como organização independente mantida por doadores e por trabalhos contratados.
O que você leva é evidência. Se precisa saber quanto compute um modelo consumiu, como um lançamento pontua num teste de matemática difícil ou quanta energia os grandes data centers de IA puxam, aqui existe resposta com fonte.
Os limites também contam. A equipe é pequena, então a cobertura anda no ritmo do que dá para verificar, e algumas bases são atualizadas em lotes. O FrontierMath mantém a maior parte dos problemas fechada, o que protege o teste e ao mesmo tempo impede que você rode o conjunto completo por conta própria.
Como começar
- Abra epoch.ai e escolha a área que precisa: modelos de IA, capacidades e benchmarking, data centers ou vendas de chips.
- Filtre o gráfico interativo por desenvolvedor, país ou data e leia as notas metodológicas logo abaixo.
- Baixe o CSV ou instale o cliente epochai em Python se precisar manter as relações entre modelos e execuções.
- Para uma avaliação ou um relatório sob medida, escreva pela página de consultoria; esses trabalhos são pagos e passam por análise de encaixe.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Epoch AI.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Analistas de política de IA
- Pesquisadores de aprendizado de máquina
- Jornalistas e editores
Tarefas
- Conferir uma estimativa de compute de treinamento antes de publicá-la
- Comparar o avanço de modelos em testes diferentes
- Estimar a pegada elétrica da infraestrutura de IA
Cenários
- Uma equipe escrevendo um memo de estratégia com prazo curto
- Uma redação checando o número de um fabricante no dia do lançamento
- Um laboratório que quer avaliação externa do modelo novo
Principais recursos
Benchmark FrontierMath
O FrontierMath testa modelos com problemas originais escritos por matemáticos, divididos em quatro níveis que vão de cursos avançados de graduação a projetos curtos de pesquisa. Os enunciados não são publicados e as respostas são verificadas por máquina, então nota alta não sai de memorização. O programa inclui ainda o Open Problems, com perguntas de pesquisa em aberto, e um conjunto de problemas de Erdős formalizados em Lean.
Índice de capacidades da Epoch
O índice de capacidades da Epoch, ou ECI, junta muitos resultados de benchmark num número só para comparar modelos que nunca fizeram a mesma prova. Ele nasce de execuções reais e é ajustado entre testes, o que serve para acompanhar a fronteira ao longo do tempo. O valor bruto é abstrato: olhe as curvas de cada benchmark quando precisar de algo concreto.
Banco de dados de modelos de IA
É o núcleo do projeto: mais de 3.200 modelos de aprendizado de máquina de 1950 até hoje, com compute de treinamento, desenvolvedor, data de publicação e tipo de acesso. Cada número de compute vem com estimativa e nota de confiança, não solto. Para quem estuda escala, economiza meses de coleta manual.
Hub de benchmarking com acesso por API
O Epoch AI roda avaliações próprias e também reúne resultados de benchmark de IA publicados por terceiros, com as duas fontes em tabelas separadas para você ver o que é o quê. Os dados saem em CSV, em tabelas navegáveis ou pelo cliente epochai em Python, que lê a API do Airtable e preserva os vínculos entre modelos e execuções. Esse detalhe importa quando é preciso ligar uma nota a uma versão específica do modelo.
Dados de data centers e hardware
O banco de dados de data centers de IA mapeia instalações grandes com imagens de satélite e processos de licença, e estima compute e consumo elétrico. As bases relacionadas cobrem hardware de aprendizado de máquina, clusters de GPU, vendas de chips e investimento das empresas. Respondem perguntas que os rankings de modelo ignoram, como para onde vai a eletricidade.
Pesquisa e avaliações contratadas
Empresas, fundações e governos podem pagar o Epoch AI para avaliar modelos, montar uma base própria ou escrever um relatório. Entre os trabalhos anteriores estão contribuições para o AI Index de Stanford e para o Departamento de Ciência, Inovação e Tecnologia do Reino Unido. É uma relação de consultoria com filtro de interesse público, não um serviço de autoatendimento.
Prós e contras
Prós
- As bases são gratuitas para baixar e têm licença aberta, algo raro em números de infraestrutura de IA.
- O FrontierMath resiste à contaminação porque os problemas seguem fechados e as respostas são verificáveis por máquina.
- O banco de dados de modelos de IA vai até 1950, então uma análise de tendência longa não exige costurar fontes.
- O cliente epochai mantém as relações entre modelos e execuções, coisa que um CSV achatado costuma perder.
Contras
- As atualizações chegam em lotes, então um modelo lançado nesta semana pode demorar a aparecer. Considere isso se publicar no dia do anúncio.
- As notas podem divergir das divulgadas pelo laboratório, e as notas metodológicas explicam por quê, mas é preciso lê-las antes de citar qualquer uma das duas.
- A API roda sobre o Airtable, o que traz limites de requisição e gestão de chaves que uma API própria resolveria sozinha.
- O trabalho contratado não tem tabela pública de preços e depende de encaixe, então o orçamento começa com uma conversa.
Perguntas frequentes
O Epoch AI estuda como a IA evolui e publica os dados que sustentam essa análise: bases de modelos, chips e data centers, avaliações independentes e relatórios sobre escala, economia e impacto.
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