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A Amazon Web Services (AWS) lançou o Nova Forge nesta terça-feira (02). O serviço permite às empresas personalizarem modelos de inteligência artificial (IA) da Amazon desde o estágio inicial de treinamento. A taxa é de US$ 100 mil anuais (aproximadamente R$ 534 mil em conversão direta). O anúncio ocorreu na conferência re:Invent, em Las Vegas (EUA).
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A novidade permite que as companhias injetem seus dados mais cedo no desenvolvimento da IA. Em tese, isso resulta em modelos com conhecimento específico do setor no qual vão atuar.
A Amazon argumenta que o processo sai mais barato do que construir um grande modelo de linguagem (LLM, na sigla em inglês) do zero – coisa que pode sair pela bagatela de centenas de milhões ou até bilhões de dólares.
O movimento reforça a estratégia da big tech de se posicionar como mais do que um provedor de nuvem de baixo custo. E acirra a disputa com Google e OpenAI no mercado de IA.
Nova Forge oferece ‘treinamento aberto’ para customizar modelos de IA desde o início
O Nova Forge é uma oferta da AWS que permite às empresas personalizarem extensivamente os modelos de IA generativa da Amazon.
O diferencial está no acesso: em vez de ajustar um modelo já pronto, as organizações podem incorporar seus próprios dados em vários estágios do treinamento.
A Amazon chama isso de “treinamento aberto”. Na prática, os clientes têm acesso exclusivo aos checkpoints do modelo Nova. Esses são pontos de verificação no pré-treinamento, no treinamento em si e no pós-treinamento.
Normalmente, as empresas só conseguem fazer o fine-tuning (ajuste fino) de LLMs. E essa etapa só vem após os modelos já terem sido completamente treinados. Com o Forge, os resultados dependem mais fortemente dos dados que os clientes fornecem.
O serviço custa US$ 100 mil por ano. É muito dinheiro? Sim. Mas a Amazon argumenta que a oferta é mais acessível do que montar um LLM do zero.
Os modelos personalizados criados por meio do Forge são chamados de “Novellas” e podem ser implantados no Amazon Bedrock, serviço da AWS para rodar modelos em sua nuvem.
A taxa anual não inclui ajuda de engenheiros da Amazon. Clientes também têm a opção de refinar modelos de código aberto (open-weight models), mas os dados de treinamento e a infraestrutura de computação não estão incluídos.
Diversas organizações estão construindo modelos de IA com o Nova Forge, segundo a Amazon. Entre elas, estão:
- Booking.com;
- Cosine AI;
- Nimbus Therapeutics;
- Nomura Research Institute;
- OpenBabylon;
- Reddit;
- Sony.
O serviço também está em uso interno na Amazon, com equipes que trabalham nas lojas da empresa e no assistente de IA Alexa.
O Reddit foi um dos primeiros clientes. Engenheiros da rede social descobriram que um modelo Nova aprimorado com dados da plataforma teve desempenho superior aos modelos comerciais de larga escala para moderação de conteúdo.
O CTO do Reddit, Chris Slowe, disse que o modelo “já está entregando resultados impressionantes”, segundo comunicado publicado pela Amazon.
Amazon expande portfólio com modelos Nova 2 e entra na disputa por agentes de IA
A AWS aproveitou a re:Invent para apresentar a família de modelos Nova 2, que equilibra velocidade, custo e inteligência, de acordo com a empresa.
O Nova 2 Pro é o modelo de raciocínio mais inteligente da Amazon, recomendado para tarefas complexas. Testes mostram que ele tem desempenho igual ou superior ao Claude Sonnet 4.5 da Anthropic, GPT-5 e GPT-5.1 da OpenAI e Gemini 3.0 Pro Preview do Google.
Já o Nova 2 Omni é o primeiro modelo de raciocínio multimodal capaz de processar texto, imagens, fala e vídeos. E de gerar tanto imagens quanto texto.
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A AWS também introduziu o Nova Act, serviço para construir e implantar agentes de IA que executam ações em navegadores da web. O Nova Act está em testes iniciais com a Hertz e 1Password e entrega 90% de confiabilidade em fluxos de trabalho de clientes iniciais.
“Um ano atrás, havia dúvidas se tínhamos perdido a onda, mas agora, a maioria das pessoas está construindo seus sistemas de produção na AWS por causa do que construímos nos últimos anos”, disse o CEO da AWS, Matt Garman, ao Axios.
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