Vamos analisar cada uma das opções para identificar qual delas NÃO é apontada como um alto custo de treinamento e manutenção dos modelos de IA Generativa: a) Aumento do consumo de energia e consequente impacto ambiental, se a energia não for de fontes renováveis. - Este é um custo reconhecido, pois o treinamento de modelos de IA consome muita energia. b) Dificuldade para pesquisadores independentes e universidades menores entrarem no desenvolvimento de IA avançada. - Isso também é um custo, pois a alta demanda por recursos financeiros e computacionais dificulta a participação de grupos menores. c) Centralização do poder de inovação em pouquíssimas empresas com grandes investimentos em infraestrutura. - Este é um resultado do alto custo, pois apenas empresas com grandes recursos conseguem investir em IA avançada. d) Restrição do acesso a essas ferramentas, tornando-as caras ou disponíveis apenas por assinaturas de alto valor. - Isso é um custo associado, pois limita o acesso a tecnologias de IA. e) Redução drástica da necessidade de pesquisa em novas arquiteturas de modelos, pois as atuais já são otimizadas. - Esta opção não é um custo relacionado ao treinamento e manutenção, mas sim uma afirmação sobre a pesquisa em IA, que não se encaixa nas consequências financeiras. Portanto, a opção que NÃO é apontada como um alto custo de treinamento e manutenção desses modelos é: e) Redução drástica da necessidade de pesquisa em novas arquiteturas de modelos, pois as atuais já são otimizadas.