Treinamento de IA (treinamento de modelo)

O que é treinamento de IA e quais são as etapas?

1. Pré-treinamento (pre-training). O modelo processa um volume enorme de dados, distribuído em milhares de aceleradores (chips especializados). Segundo uma análise de consultoria publicada em 26 de abril de 2026, o pré-treinamento ainda é a maior parcela do custo dos modelos de fronteira (Deluair). 2. Pós-treinamento (post-training). A mesma análise lista as etapas que vêm depois:

• Ajuste de instruções, também chamado de ajuste supervisionado (SFT, supervised fine-tuning). Ensina o modelo a seguir pedidos e a responder no formato esperado
• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback, aprendizado por reforço com feedback humano). Pessoas comparam respostas, e o modelo é ajustado para preferir as que foram mais bem avaliadas
• RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback). A ideia é a mesma do RLHF, mas parte das avaliações vem de outro modelo
• Red teaming e avaliações. São testes que procuram falhas e riscos antes do lançamento

Essa descrição vem de uma fonte secundária. Não encontramos fonte oficial atual, de nov/2026, que detalhe as etapas de pós-treinamento de um modelo específico. Também não encontramos uma que informe, para um modelo atual, o número de comparações humanas usadas no RLHF.

Quanto custa e quanto tempo leva treinar um modelo de IA?

• Ordem de grandeza. Uma estimativa publicada em 26 de outubro de 2026 pela empresa CloudZero dá os seguintes valores (CloudZero):
• um modelo de 1 bilhão de parâmetros pode custar de dezenas de milhares a pouco mais de cem mil dólares;
• um modelo de 7 bilhões de parâmetros, treinado em trilhões de tokens, pode exigir centenas de milhares de horas de H100 e custar entre centenas de milhares e milhões de dólares.

A fonte é secundária e não mostra uma metodologia completa. Trate esses valores só como ordem de grandeza.

• Tempo. A mesma fonte estima que modelos médios levam dias ou semanas no pré-treinamento. Treinamentos de fronteira levam semanas ou meses. A duração depende do número e do tipo de chips, das falhas e reinícios e dos experimentos descartados
• Valores de centenas de milhões. Números como "US$100 milhões a US$1 bilhão por modelo" circulam em fontes secundárias. Não encontramos divulgação oficial que confirme o custo de um modelo específico

Hardware. A NVIDIA anunciou em 18 de setembro de 2026 seus resultados no benchmark MLPerf Training 6.0, em página atualizada em 14 de outubro de 2026. Os testes incluíram o pré-treinamento do DeepSeek-V3 671B e do GPT-OSS-20B. Segundo a própria empresa, a plataforma Blackwell foi até 3× mais rápida e entregou quase 2× mais desempenho por dólar que a geração anterior. A NVIDIA também informou que escalou o treinamento do DeepSeek-V3 671B para 8.192 GPUs com sistemas GB200 NVL72 (NVIDIA).

Esses números são alegações da fabricante, e o link disponível é a página geral da empresa, não o resultado oficial do MLPerf. Para outros fornecedores de chips de treinamento, como o Google (TPU) e a AMD, não encontramos fonte oficial atual com dados comparáveis. Por isso, esta seção não compara fabricantes.

Treinamento é a mesma coisa que usar a IA?

Não. Essa é a confusão mais comum. Veja três casos.

1. O preço da API é do uso, não do treinamento. Os preços por milhão de tokens publicados pelos fabricantes cobram o uso do modelo já treinado, ou seja, a inferência.

Os preços de API por milhão de tokens mudam com frequência: veja a comparação de preços de API.

Um preço baixo de uso não diz quanto custou treinar o modelo.

2. Treinar do zero não é o mesmo que ajustar. Quase ninguém precisa treinar um modelo do zero. Plataformas como a Hugging Face permitem baixar modelos pré-treinados, fazer ajuste fino (fine-tuning) e rodar em servidor próprio, sem treinar do zero (Guia de IA Generativa, Governo Digital).

3. Suas conversas podem virar dados de treinamento. Muitos modelos aproveitam as interações dos usuários para treinar seus sistemas. Assim, o que você digita pode entrar em conjuntos de dados futuros (mesmo guia). A resposta para cada ferramenta (ChatGPT, Claude, Gemini e outras) fica na política de privacidade e nas configurações de cada uma. Não encontramos fonte oficial atual que permita comparar, com os mesmos critérios, onde desativar esse uso em cada ferramenta. Antes de colar dados pessoais, de saúde ou de trabalho, confira essas configurações.