A falta de financiamento para tecnologias open source essenciais está estimulando apoios de startups, unicórnios, corporações e empresas de capital de risco.

No último ano, a Bloomberg lançou o fundo FOSS, compromissando até $90.000 anualmente para diversos projetos. Em outubro, a Zerodha, uma empresa indiana de serviços financeiros, anunciou a iniciativa FLOSS/fund, prometendo $1 milhão por ano para projetos open source. O CTO Kailash Nadh comentou: “Uma parte significativa do nosso sucesso se deve ao FOSS” na época.

“Isso é real para praticamente toda empresa de tecnologia fundada na última década”, complementou Nadh.

Embora empresas estejam construindo negócios e levantando fundos a partir de software open source, nem todos os projetos comunitários se tornam entidades comerciais. Algumas ferramentas open source funcionam como componentes de Lego: partes chave de uma pilha de software, mas difíceis de monetizar diretamente.

Por isso, estamos observando um aumento constante em iniciativas de financiamento. Isso inclui programas reativos, como a promessa de $30 milhões de grandes tecnologias em 2022 para reforçar a segurança open source após a falha Log4Shell que causou estragos na cadeia de suprimentos. Ao mesmo tempo, vemos mais esforços proativos, impulsionados por todos os setores da indústria.

A Sequoia Capital lançou uma bolsa open source em 2023 para apoiar mantenedores de projetos com capital livre de ações para cobrir despesas de vida por até 12 meses. O primeiro bolsista foi Sebastián Ramírez Montaño, criador do FastAPI, um framework web open source para construção de APIs.

Em fevereiro, a Sequoia anunciou que aceitava inscrições de qualquer desenvolvedor que liderasse um projeto open source, planejando financiar até três projetos qualificados anualmente. Nove meses depois, os dois primeiros bolsistas foram revelados: Chatbot Arena, uma ferramenta popular de benchmarking de IA; e vLLM, uma biblioteca open source focada em gerenciamento de memória para uma infraestrutura mais eficiente de LLM.

Bons colegas

Chatbot Arena, que surgiu de uma organização de pesquisa chamada LMSYS, foi desenvolvido pelos estudantes de doutorado Wei-Lin Chiang e Anastasios An. Com mais de 1 milhão de usuários mensais, o Chatbot Arena ajuda desenvolvedores de LLM a validar o desempenho de seus modelos, permitindo que qualquer um teste esses modelos e vote em suas preferências. Empresas como OpenAI compartilham versões de modelos com a equipe antes do lançamento.

Embora o Chatbot Arena receba financiamento para seu trabalho de pesquisa, a bolsa da Sequoia de $100.000 financiará o desenvolvimento técnico adicional, como a construção de uma interface melhor.

“A doação da Sequoia apoia o desenvolvimento do site, cobrindo custos de desenvolvimento e manutenção do servidor,” disse Chiang ao TechCrunch. “É um presente para apoiar o projeto open source, sem obrigações futuras.”

Além da Sequoia, a Andreessen Horowitz lançou um programa de subsídios para IA open source no último agosto, e o Chatbot Arena foi uma das segundas beneficiárias do programa.

Chiang afirmou que não planejam transformar o projeto em uma entidade comercial, destacando a necessidade de fontes alternativas de financiamento.

“Podemos estabelecer uma organização sem fins lucrativos para manter o ranking, focando em acessibilidade e impacto comunitário,” disse Chiang.

Paralelamente, o Sky Computing Lab originou o vLLM em 2022, liderado pelos pesquisadores Zhuohan Li, Woosuk Kwon e Simon Mo, que desenvolveram um sistema para distribuir processos complexos entre GPUs. O vLLM usa um novo algoritmo chamado PagedAttention, que melhora a eficiência do uso da memória e já é utilizado por empresas como AWS, Cloudflare e Nvidia.

Assim como o Chatbot Arena, o vLLM é o foco dos pesquisadores, que não têm planos de comercializar o projeto.

“Atualmente, não temos intenção de transformá-lo em uma empresa, estamos totalmente focados em torná-lo útil e amplamente adotado,” disse Mo.

Além do apoio de $100.000 da Sequoia este ano, outros patrocinadores públicos incluem Andreessen Horowitz, que doou como parte de seu programa no ano passado, enquanto empresas como AWS e Nvidia ajudaram a cobrir os custos computacionais do vLLM.

“Para o vLLM, usaremos os fundos para cobrir nossos testes de integração contínua e conjuntos de benchmarks,” disse Mo. “Esses testes, que exigem GPUs, são caros, mas essenciais para garantir o desempenho do vLLM em produção.”

Uma mensagem clara surge desse cenário: IA e infraestrutura de dados estão impulsionando a demanda por tecnologias open source, mas isso gera custos significativos para os mantenedores. Ion Stoica, professor de ciência da computação em Berkeley, afirma que a pressão financeira sobre os mantenedores de projetos open source aumentou com a ascensão dos LLMs. “A maioria do financiamento se destina à infraestrutura, ao contrário de uma década atrás, quando ia para a contratação de pessoal.”

Alinhamento

O envolvimento da Sequoia não é puramente altruísta, já que os dois novos bolsistas estão relacionados a startups em seu portfólio de investimentos. O vLLM, por exemplo, é utilizado pela Replicate, que recebeu apoio da Sequoia em rodadas de financiamento.

Igualmente, a Sequoia co-liderou uma rodada seed de $5 milhões para a Factory, que utiliza o Chatbot Arena para otimizar opções de LLM.

Da mesma forma, a bolsa da Sequoia para FastAPI depende da Pydantic, uma biblioteca de validação de dados criada pela startup do portfólio da Sequoia.

Lauren Reeder, parceira da Sequoia, disse que a intersecção entre bolsistas e portfólio não é uma condição estrita, mas um “belo bônus” quando ocorre. Projetos open source populares geralmente são adotados por empresas do portfólio, permitindo que a Sequoia descubra iniciativas valiosas.

Em relação à distribuição de financiamento, Reeder explica que se adapta aos projetos. Para o FastAPI, o pagamento foi feito diretamente a Montaño. No caso de equipes, faz sentido utilizar plataformas de arrecadação de fundos de terceiros como Open Collective, que oferece mais transparência.

“Para os dois últimos bolsistas, apoiamos grupos pequenos ao invés de indivíduos, e o Open Collective facilitou a gestão dos fundos,” disse Reeder. “Realizamos pagamentos antecipados e em parcelas, dependendo das necessidades do projeto.”

Fazendo uma promessa

Nos últimos cinco anos, surgiram muitos esforços para formalizar o financiamento de projetos open source, incluindo fundos FOSS da Indeed e Salesforce — reconhecimento das necessidades de apoio em componentes críticos da pilha tecnológica.

Recentemente, a Sentry, uma unicórnio de ferramentas de desenvolvedores, adotou um programa mais sistemático para apoiar projetos open source de maneira transparente. No mês passado, a Sentry lançou oficialmente o Open Source Pledge, incentivando outras empresas a se envolverem, seja por doações diretas em plataformas como GitHub Sponsors ou indiretamente por meio de fundações.

“Conduzimos nosso programa com sucesso por três anos, mas isso não resolve a crise de sustentabilidade do open source. Neste ano, David Cramer, co-fundador da Sentry, pediu para trazer mais empresas para ajudar,” afirmou Chad Whitacre, responsável por open source da Sentry.

As regras de engajamento exigem compromissos de, no mínimo, $2.000 por ano para cada desenvolvedor em uma empresa. Para a Sentry, isso significou cerca de $500.000 no ano passado — $3.704 para cada um de seus 135 desenvolvedores. Os beneficiários incluem Django, Python, Rust e Apache. Neste ano, a Sentry aumentou seu orçamento para $750.000, e com novos membros se juntando à Promessa, Whitacre espera mais suporte para desenvolvedores de software open source no futuro.

“A intenção principal da Promessa é apoiar mantenedores open source com pagamentos sem amarras,” disse Whitacre. “Avaliamo as empresas que aderem para garantir que cumprem nossas diretrizes, mas há flexibilidade dentro delas.”

Além dos membros corporativos que contribuem dinheiro, a Promessa também atraiu

Financiamento Open Source: O Crescimento do Apoio

A infraestrutura de GPUs está desempenhando um papel vital no financiamento open source, especialmente em campos como inteligência artificial (IA) e no processamento de grandes volumes de dados. Este suporte financeiro se torna crítico devido aos altos custos associados.

Custos e Necessidade de Financiamento

Projetos de código aberto que utilizam GPUs enfrentam custos elevados em suas operações. Por exemplo, o projeto vLLM, uma biblioteca open source focada no gerenciamento de memória em modelos de linguagem grande (LLMs), exige recursos computacionais intensivos. Para manter sua precisão e desempenho, essas iniciativas precisam de testagens rigorosas, que apesar de caras, são essenciais para sua funcionalidade em produção.

Apoio de Empresas e Investidores

A fim de aliviar esses custos, várias empresas e investidores têm se mobilizado para fornecer apoio a projetos. A Sequoia Capital, por exemplo, lançou em 2023 uma bolsa específica para projetos open source, destinada a apoiar mantenedores financeiramente com recursos para despesas e infraestrutura. O vLLM, por sua vez, se beneficia desse programa, recebendo uma quantia de US$ 100.000 e o suporte de corporações influentes como AWS, Nvidia e Andreessen Horowitz.

Iniciativas de Financiamento

Novas iniciativas open source estão surgindo para fomentar ainda mais o suporte a projetos de código aberto. Empresas como Bloomberg e Zerodha iniciaram programas com fundos dedicados ao software livre e de código aberto (FOSS), comprometendo-se anualmente com valores significativos. Além disso, a Sentry, conhecida por suas ferramentas de desenvolvedores, estabeleceu um programa de doações estruturado e lançou o Open Source Pledge para motivar outras empresas a se engajar.

Avanços em GPUs de Código Aberto

A pesquisa em GPUs de código aberto também está se expandindo, criando novas oportunidades para a comunidade de desenvolvedores. O projeto Nyami, desenvolvido pela Universidade de Binghamton, exemplifica uma GPU open source que possibilita modificações e experimentações por parte de entusiastas. Isso pode resultar em inovações que melhoram o design e a eficiência das GPUs, tornando-as mais acessíveis para projetos de código aberto.

Conclusão

Em síntese, a infraestrutura de GPUs é de suma importância para muitos projetos de código aberto, particularmente naqueles que lidam com IA e na análise de dados intensivos. Entretanto, os elevados custos associados a essa infraestrutura podem ser desafiadores. A iniciativa da comunidade tecnológica, através de diversas ofertas de apoio a projetos e investimentos de empresas, tem sido fundamental para mitigar esses custos, assegurando a continuidade do desenvolvimento e manutenção de tais projetos.

O Impacto da Infraestrutura de GPUs no Financiamento Open Source

O financiamento open source está profundamente ligado à infraestrutura de GPUs, que representa tanto desafios quanto oportunidades no ecossistema de projetos de código aberto. A evolução das tecnologias open source está diretamente relacionada ao uso eficaz dessas ferramentas, influenciando não apenas o avanço da Inteligência Artificial, mas também a viabilidade financeira dos projetos.

Custos Abissais e Desafios

Inicialmente, a questão dos custos de infraestrutura é um dos principais desafios enfrentados pelas comunidades open source. A implementação e manutenção de GPUs, essenciais para o desenvolvimento de modelos de IA, principalmente os Large Language Models (LLMs), geram despesas elevadas. Esses custos abrangem desde o uso de GPUs para tests de integração contínua até benchmarks, que exigem investimentos significativos.

Ademais, essa pressão para garantir financiamento é muito intensa. Ion Stoica, professor de Berkeley, ressalta que a demanda por recursos financeiros para os mantenedores de projetos de código aberto aumentou significativamente, especialmente com a necessidade crescente de GPUs mais avançadas para trabalhar com Inteligência Artificial.

Apoio Financeiro Crescente

Em resposta a essas exigências, o apoio a projetos open source tem ganhado destaque. Grandes empresas como Bloomberg, Zerodha, Sequoia, e Andreessen Horowitz estão investindo pesadamente em iniciativas open source. O lançamento de programas de subsídios pela Sequoia e Andreessen Horowitz promove o desenvolvimento contínuo de projetos de IA que operam sob licenças open source.

A colaboração é outro aspecto essencial neste contexto. Gigantes da tecnologia, incluindo AWS e Nvidia, estão unindo forças com projetos open source, oferecendo recursos de computação. Isso não apenas alivia a pressão sobre os recursos financeiros, mas também fomenta um ambiente propício à inovação, beneficiando a comunidade open source como um todo.

Oportunidades de Inovação

A infraestrutura de GPUs também abre portas para inúmeras oportunidades. O movimento de open sourcing dos drivers da Nvidia é um exemplo notável, mesmo que em fase inicial. Essa ação promete facilitar a integração das GPUs em sistemas operacionais open source, como o Linux, potencialmente reduzindo tanto os custos como os desafios de compatibilidade no futuro.

Além disso, essa dinâmica de apoio financeiro e parcerias entre empresas e projetos open source pode acelerar inovações na área de IA. O desenvolvimento de modelos menores e mais sustentáveis oferece uma alternativa menos custosa em termos de recursos computacionais, tornando a tecnologia mais acessível a desenvolvedores e empresas emergentes.

Em conclusão, a infraestrutura de GPUs tem um papel vital no financiamento de projetos open source e no desenvolvimento de tecnologias open source. Apesar dos custos significativos e da pressão financeira enfrentados por mantenedores, o aumento do apoio financeiro por empresas e investidores pode reverter esses desafios, impulsionando a inovação e a acessibilidade em um mundo cada vez mais voltado para soluções open source.

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