Projeto “Shallotpeat” e “Tempos Difíceis”: memorando interno de Sam Altman revela a maior crise da OpenAI

E o problema de 650 bilhões de dólares: por que a OpenAI está fadada ao sucesso.

Em novembro de 2025, as placas tectônicas da indústria de tecnologia sofreram uma mudança fundamental. Por muito tempo, a OpenAI foi considerada a monarca intocável da nova era da IA ​​– um Davi mostrando aos Golias do Vale do Silício como a inovação funciona. Mas essa aura de invencibilidade começou a ruir. Com o lançamento do Google Gemini 3 e a ascensão meteórica dos modelos Claude da Anthropic, a maré virou. O que começou como uma marcha triunfal rumo à superinteligência artificial se transformou, para a OpenAI, em uma batalha existencial contra a estagnação tecnológica e as realidades econômicas.

A situação é paradoxal: a OpenAI nunca foi tão valiosa no mercado de ações, mas sua liderança tecnológica nunca esteve tão frágil. Enquanto a empresa de Sam Altman, avaliada em US$ 500 bilhões, se aventura em território geralmente reservado para gigantes da tecnologia já estabelecidos, existe uma lacuna perigosa entre seu valor de mercado e sua capacidade de geração de receita real. A receita anual de US$ 13 bilhões contrasta fortemente com os enormes prejuízos e os investimentos em infraestrutura na casa das centenas de bilhões. Esse modelo de crescimento agressivo funcionou enquanto a OpenAI tinha, inegavelmente, o melhor produto do mercado. Mas essa premissa agora desmoronou.

Com o Gemini 3, o Google não apenas alcançou a OpenAI tecnologicamente, como a ultrapassou em áreas cruciais. Através do ressurgimento do pré-treinamento e da integração massiva em seu próprio ecossistema, a gigante das buscas demonstra que recursos financeiros robustos, hardware proprietário e décadas de experiência em processamento de dados superam, em última análise, a vantagem de pioneirismo de uma startup. O realinhamento estratégico apressado da OpenAI — simbolizado pelo projeto interno "Shallotpeat" — é uma admissão de que sua aposta anterior em "modelos de raciocínio" puros não deu certo.

O artigo a seguir analisa a anatomia dessa mudança de poder. Ele esclarece como erros de cálculo técnicos, riscos financeiros e o ressurgimento da concorrência criam uma mistura tóxica que pode redefinir não apenas o futuro da OpenAI, mas também a estrutura de toda a indústria de IA.

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A antiga vanguarda da inteligência artificial luta pelo seu futuro, enquanto o Google altera o equilíbrio de poder com força tecnológica bruta.

A corrida global pela dominância em inteligência artificial deu uma guinada dramática em novembro de 2025. O que era considerado a posição de liderança segura da OpenAI há anos tornou-se, em questão de meses, uma postura defensiva precária. O lançamento do Gemini 3 do Google não apenas marcou um marco tecnológico, mas também desafiou pressupostos fundamentais sobre a arquitetura do mercado de IA. Em um memorando interno, o CEO da OpenAI, Sam Altman, alertou seus funcionários sobre tempos difíceis pela frente e admitiu que os recentes avanços do Google poderiam criar dificuldades econômicas temporárias para a empresa. Essa avaliação incomumente franca revela a fragilidade de uma posição que, até recentemente, parecia intransponível.

A magnitude dessa mudança só fica clara dentro do contexto da lógica de avaliação do setor. A OpenAI tem atualmente uma avaliação de mercado de aproximadamente US$ 500 bilhões, mas gera apenas US$ 13 bilhões em receita anual. Essa discrepância extrema entre a capitalização de mercado e a receita real se baseia na premissa de crescimento exponencial e superioridade tecnológica sustentada. O Gemini 3 do Google mina ambas as premissas simultaneamente. O modelo supera o GPT-5.1 da OpenAI em quase todos os benchmarks padronizados, demonstrando capacidades que a própria OpenAI ainda está se esforçando para desenvolver.

As implicações econômicas vão muito além de mudanças de curto prazo na participação de mercado. A OpenAI gasta cerca de oito bilhões de dólares anualmente, registrando um prejuízo de cinco bilhões de dólares no ano passado. Esse déficit só pode ser sustentado por fluxos contínuos de capital, que, por sua vez, dependem da confiança dos investidores em sua liderança tecnológica. Se essa liderança se deteriorar, toda a lógica de financiamento entra em colapso. A situação é como um trem de alta velocidade que fica sem combustível enquanto ainda viaja em velocidade máxima.

A principal fonte do memorando interno de Sam Altman é o The Information, uma publicação de notícias especializada no setor de tecnologia.

O memorando foi originalmente publicado pelo The Information em 20 de novembro de 2025. O artigo original tem o título "Memorando de Altman prevê 'tempos difíceis' devido à recuperação do Google" ou "CEO da OpenAI se prepara para possíveis dificuldades econômicas que atingem o Google em recuperação".

A publicação do memorando pelo The Information foi posteriormente repercutida por diversos outros veículos de comunicação, incluindo:

• Times of India
• Tempos Econômicos
• Perspectivas de negócios
• Futurismo

O memorando em si era uma comunicação interna de Sam Altman para os funcionários da OpenAI e aparentemente vazou para o The Information por meio de uma fonte interna da empresa. No memorando, Altman alertava para "dificuldades econômicas temporárias" decorrentes do progresso do Google e afirmava que esperava "um clima tenso".

A anatomia de um avanço tecnológico

O sucesso do Google com o Gemini 3 baseia-se numa reavaliação fundamental de uma metodologia de desenvolvimento supostamente esgotada. O pré-treinamento, a fase fundamental em que os modelos de IA aprendem com conjuntos de dados massivos, era considerado por alguns na comunidade de pesquisa como estando em grande parte esgotado. Os princípios de escalabilidade, que durante anos prometeram melhorias de desempenho previsíveis através de modelos maiores e mais dados, pareciam estar atingindo seus limites físicos e econômicos. A OpenAI respondeu mudando seu foco estratégico para os chamados modelos de raciocínio, como o o1, que melhoram seu desempenho através de tempos de processamento mais longos durante a inferência.

No entanto, o Google demonstrou que o processador supostamente fadado ao fracasso ainda possui um potencial considerável. Demis Hassabis, chefe do Google DeepMind, resumiu essa constatação de forma sucinta: Embora não haja mais saltos exponenciais de desempenho de geração para geração, o retorno sobre o investimento em pré-treinamento permanece excepcionalmente bom. O Gemini 3 Pro atinge 91,9% no benchmark GPQA Diamond para raciocínio científico de nível de doutorado, superando o GPT-5.1 em quase quatro pontos percentuais. Ainda mais impressionante é seu desempenho em raciocínio visual abstrato: com 31,1% no benchmark ARC-AGI-2, o Gemini 3 quase dobra o desempenho do GPT-5.1 e supera seu antecessor em mais de seis vezes.

A importância econômica dessa superioridade tecnológica se manifesta em áreas de aplicação concretas. Na resolução algorítmica de problemas, o Gemini 3 Pro alcança uma pontuação Elo de 2439 no LiveCodeBench Pro, quase 200 pontos acima do GPT-5.1. Essa não é uma métrica acadêmica, mas um indicador direto da produtividade dos desenvolvedores que utilizam esses modelos. Em um mercado onde a OpenAI gera 70% de sua receita com acesso à API e clientes corporativos, a inferioridade tecnológica se traduz em perdas imediatas de receita.

Os problemas de pré-treinamento da OpenAI tornaram-se evidentes durante o desenvolvimento do GPT-5, quando as otimizações de escala estabelecidas deixaram de funcionar. A empresa percebeu que os métodos tradicionais para melhorar o desempenho haviam perdido sua eficácia. Em resposta, a OpenAI desenvolveu o GPT-5 com um orçamento de pré-treinamento significativamente menor do que o do GPT-4.5, mas compensou isso com uma otimização pós-treinamento intensiva usando aprendizado por reforço. Essa estratégia provou ser bem-sucedida a curto prazo, mas criou uma vulnerabilidade estrutural: a OpenAI havia se especializado em uma metodologia que, embora gerasse capacidades inovadoras, negligenciava os fundamentos do modelo.

O reposicionamento estratégico e o projeto Shallotpeat

O memorando de Altman não apenas diagnostica o problema, mas também descreve a contra-estratégia da OpenAI. No seu cerne está o desenvolvimento de um novo modelo, com o codinome Shallotpeat, especificamente projetado para abordar as deficiências identificadas no pré-treinamento. O próprio nome é programático: as chalotas crescem mal em solo turfoso, o substrato está longe do ideal. A OpenAI sinaliza, assim, o reconhecimento de que a base de seus modelos existentes apresenta fragilidades que não podem ser eliminadas por meio de otimização superficial.

O desenvolvimento do Shallotpeat faz parte de um realinhamento estratégico mais amplo. Em seu memorando, Altman enfatiza a necessidade de focar em apostas extremamente ambiciosas, mesmo que isso coloque a OpenAI temporariamente em desvantagem. Uma dessas apostas é a automação da própria pesquisa em IA, uma meta-abordagem que visa encurtar drasticamente os ciclos de desenvolvimento de novos modelos. Isso não é mera otimização de eficiência, mas uma tentativa de mudar fundamentalmente as regras do jogo: se os sistemas de IA puderem acelerar sua própria evolução, isso poderá diminuir as vantagens estruturais dos players estabelecidos com recursos massivos.

A urgência dessa estratégia é reforçada pela situação financeira da OpenAI. A empresa precisa atingir a lucratividade até 2029 para cumprir seus compromissos de infraestrutura com a Microsoft e outros parceiros. Esses compromissos somam aproximadamente US$ 60 bilhões anualmente, em comparação com os compromissos atuais de infraestrutura em nuvem, que ultrapassam US$ 650 bilhões nos próximos anos. A discrepância entre esses compromissos e a receita atual de US$ 13 bilhões evidencia a dimensão do problema.

Ao mesmo tempo, a OpenAI está buscando uma estratégia de diversificação para reduzir sua dependência da Microsoft. O ajuste na parceria, anunciado em janeiro de 2025, permite que a OpenAI, pela primeira vez, utilize também recursos computacionais de concorrentes como a Oracle. Embora a Microsoft mantenha o direito de preferência para novas capacidades, a exclusividade foi quebrada. Para a OpenAI, isso significa potencialmente um acesso mais rápido aos enormes clusters de GPUs necessários para o treinamento de novos modelos. A iniciativa Stargate, uma colaboração entre a OpenAI, a Oracle, o SoftBank e a Microsoft, prevê investir US$ 500 bilhões em data centers ao longo de quatro anos. A primeira instalação, em Abilene, Texas, já está operacional com clusters de GPUs Nvidia GB200.

A fragilidade econômica do modelo de negócios

Os modelos de negócio das principais empresas de IA baseiam-se numa aposta implícita nos efeitos de rede e na dependência tecnológica. A OpenAI seguiu esta estratégia com considerável sucesso: o ChatGPT atingiu aproximadamente 700 a 800 milhões de utilizadores ativos semanais em novembro de 2025, o dobro do número registado em fevereiro. A plataforma processa 2,5 mil milhões de consultas diárias e ocupa o quinto lugar entre os websites mais visitados em todo o mundo. Esta base de utilizadores parece inicialmente uma barreira intransponível, mas as taxas de conversão revelam uma fragilidade fundamental: apenas cerca de quatro a dez por cento dos utilizadores pagam uma subscrição.

A viabilidade econômica depende, portanto, de duas premissas críticas: primeiro, que a base de usuários continue a crescer exponencialmente, de modo que mesmo pequenas taxas de conversão permitam aumentos absolutos de receita; segundo, que a superioridade tecnológica fidelize os usuários à plataforma e que os custos de migração para concorrentes permaneçam altos. O Gemini 3 do Google mina ambas as premissas. A paridade técnica, ou mesmo a inferioridade, torna a OpenAI uma fornecedora intercambiável em um mercado cada vez mais comoditizado.

A estrutura de custos agrava esse problema. O treinamento de grandes modelos de linguagem e sua implantação operacional exigem recursos computacionais massivos. Os projetos da OpenAI têm orçamentos computacionais superiores a US$ 450 bilhões entre 2024 e 2030, com compromissos totais de aproximadamente US$ 650 bilhões, alguns dos quais se estendem para além de 2030. Esses investimentos precisam ser justificados pela receita, que, por sua vez, depende da participação de mercado. Instala-se, então, um ciclo vicioso: se a OpenAI perde participação de mercado, a receita diminui, limitando sua capacidade de investir ainda mais e, consequentemente, corroendo ainda mais sua competitividade tecnológica.

Análises comparativas ilustram a dimensão do problema. A Anthropic, concorrente direta que utiliza o modelo de Claude, está atualmente avaliada em US$ 170 bilhões, com receita anual projetada de US$ 4 bilhões. Juntas, a OpenAI e a Anthropic precisariam atingir receitas combinadas superiores a US$ 300 bilhões até 2030 para justificar suas avaliações atuais — considerando uma margem de fluxo de caixa livre de 27%, comparável à da Alphabet ou da Microsoft. Em comparação, a Nvidia, principal fornecedora de chips de IA, projeta gerar apenas US$ 350 bilhões em receita até 2030.

O Google como detentor de vantagem estrutural

A posição do Google na corrida da IA ​​difere fundamentalmente da da OpenAI devido à sua integração em um ecossistema estabelecido com fluxos de receita diversificados. A empresa gera mais de US$ 300 bilhões em receita anual, principalmente por meio de publicidade e serviços em nuvem, o que permite que o desenvolvimento de IA seja visto como um investimento estratégico que não precisa ser lucrativo no curto prazo. Essa robustez financeira permite que o Google experimente e invista em áreas onde empresas focadas exclusivamente em IA, como a OpenAI, enfrentam pressão imediata para gerar receita.

As vantagens de distribuição são igualmente significativas. O Google integra o Gemini em seu mecanismo de busca, que processa bilhões de consultas diariamente, no Gmail, com mais de 1,5 bilhão de usuários, no Google Docs, Planilhas e em todo o pacote Workspace. Essa onipresença cria exposição passiva: os usuários encontram o Gemini em seus fluxos de trabalho digitais diários sem precisar procurar ativamente por ferramentas de IA. Mesmo que o GPT-5.1 ou o Claude Sonnet 4.5 tenham um desempenho marginalmente melhor em benchmarks específicos, o Google coloca seu modelo diante de bilhões de usuários.

A integração vertical tecnológica amplifica essas vantagens. O Google desenvolve seus próprios chips de IA usando TPUs (Unidades de Processamento de Tensores), controla toda a infraestrutura de nuvem e possui recursos de treinamento exclusivos, adquiridos ao longo de décadas de coleta de dados. Esse controle sobre toda a cadeia de valor reduz custos e possibilita otimizações indisponíveis para fornecedores terceirizados. Como um comentarista do Reddit resumiu sucintamente: o Google controla o hardware, os data centers, os canais de distribuição e a própria informação.

Precedentes históricos alertam contra a superestimação da liderança inicial no mercado. O Internet Explorer dominou o mercado de navegadores no final da década de 1990 com mais de 90% de participação e era considerado imbatível, mas foi marginalizado em menos de uma década por alternativas tecnicamente superiores. Yahoo e AOL, antes sinônimos de acesso à internet, foram suplantados pelo Google e outros. As vantagens de pioneirismo em mercados de tecnologia muitas vezes se mostram temporárias se desvantagens estruturais, como a falta de integração vertical ou a fragilidade financeira, não forem superadas.

A perspectiva do investidor e os riscos de avaliação

A avaliação da OpenAI em US$ 500 bilhões representa uma das discrepâncias mais extremas entre os lucros atuais e a capitalização de mercado na história da indústria de tecnologia. Essa avaliação implica um múltiplo de receita de aproximadamente 38, enquanto gigantes da tecnologia já estabelecidos são negociados com múltiplos entre 5 e 15. A justificativa para esse prêmio reside na premissa de que a OpenAI conquistará uma parcela desproporcional do mercado emergente de IA.

Essa premissa está sendo cada vez mais questionada por desenvolvimentos empíricos. A rodada de financiamento mais recente, em março de 2025, que avaliou a OpenAI em US$ 300 bilhões, teve uma demanda cinco vezes maior que a oferta. A rodada subsequente, em novembro, que elevou a avaliação para US$ 500 bilhões, foi obtida principalmente por meio da venda secundária de ações existentes, e não por meio de novas injeções de capital. Isso sinaliza uma mudança de perspectiva: os investidores iniciais estão aproveitando oportunidades de realização parcial, enquanto novos investidores estão menos dispostos a fornecer capital primário adicional.

A comparação com a bolha da internet é inevitável. O próprio Sam Altman declarou publicamente que espera uma bolha da IA, comparando as condições de mercado às do boom da internet e alertando contra a euforia excessiva dos investidores. Ao mesmo tempo, ele projeta gastos de trilhões de dólares na expansão de data centers e responde às preocupações dos economistas incentivando a todos a simplesmente deixarem a OpenAI fazer o seu trabalho. Essa retórica lembra a arrogância do final da década de 1990, quando questões fundamentais de avaliação eram descartadas com referências a um novo paradigma.

Analistas da Reuters e de outras instituições calcularam que a OpenAI e a Anthropic precisariam atingir uma receita anual combinada superior a US$ 300 bilhões até 2030 para justificar suas avaliações conjuntas. Isso significaria que as duas empresas juntas precisariam gerar quase a mesma receita que a Nvidia, líder incontestável do mercado de chips de IA. Diante da concorrência acirrada do Google, Microsoft, Meta e inúmeros outros players, esse cenário parece cada vez mais improvável.

A situação é agravada pelos desenvolvimentos no mercado de IA em geral. Um estudo do MIT sugeriu que 95% das empresas não estão obtendo retornos mensuráveis ​​sobre seus investimentos em IA generativa. Essa descoberta desencadeou uma significativa onda de vendas de ações de tecnologia em novembro, com a Nvidia caindo 3,5% e a Palantir quase 10%. Os mercados estão reagindo com crescente nervosismo a qualquer indício de que os retornos prometidos pela IA não estão se materializando.

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O renascimento da era do pré-treinamento e os avanços algorítmicos

O sucesso do Google com o Gemini 3 marca uma revitalização do pré-treinamento como principal fonte de ganhos de desempenho. Esse desenvolvimento contradiz as narrativas que proclamavam o fim da escalabilidade. A realidade é mais complexa: embora o pré-treinamento não proporcione mais saltos exponenciais, melhorias sistemáticas e substanciais ainda são possíveis quando os métodos corretos são utilizados.

A arquitetura do Gemini 3 integra diversas inovações algorítmicas. O modelo utiliza uma estrutura de combinação de especialistas desenvolvida por Jeff Dean, Cientista-Chefe do Google DeepMind. Essa arquitetura ativa apenas uma fração dos parâmetros para cada consulta, permitindo eficiência e, ao mesmo tempo, mantendo alta capacidade. O Gemini 3 também demonstra capacidades de integração multimodal que vão além da simples tradução de texto para imagem e incluem tarefas complexas de raciocínio visual.

O modo Deep Think do Gemini 3 representa a resposta do Google aos modelos de raciocínio da OpenAI. Em vez de tratar o pré-treinamento e o raciocínio como paradigmas concorrentes, o Google integra ambos. O Deep Think alcança 41% no benchmark Humanity's Last Exam sem auxílio e 45,1% no ARC-AGI-2 com execução de código. Esses resultados demonstram que a dicotomia entre pré-treinamento e computação em tempo de teste é uma falsa dicotomia: sistemas ótimos combinam ambas as abordagens.

A importância dessa descoberta para a dinâmica competitiva não pode ser subestimada. A OpenAI havia se especializado em computação em tempo de teste porque o escalonamento pré-treinamento não estava mais funcionando. O Google agora está demonstrando que o pré-treinamento ainda tem potencial se abordado corretamente. Isso significa que a OpenAI não apenas ficou para trás tecnologicamente, mas também se apoiou estrategicamente em uma metodologia que está se mostrando incompleta.

Demis Hassabis articulou essa visão integrada em diversas entrevistas. Ele enfatiza que o caminho para a Inteligência Artificial Geral requer múltiplas inovações, e não apenas escalabilidade. Essas inovações incluem sistemas de agentes capazes de acompanhar tarefas complexas por longos períodos, modelos do mundo que desenvolvem representações internas da realidade física e capacidades de meta-aprendizagem que permitem aos sistemas generalizar a partir de um número limitado de exemplos. O Google está investindo sistematicamente em todas essas áreas, enquanto a OpenAI tem se concentrado principalmente no raciocínio.

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O papel dos modelos de raciocínio e suas limitações.

O modelo o1 da OpenAI e seus sucessores representam uma mudança de paradigma fundamental no desenvolvimento de IA. Em vez de priorizar a escalabilidade por meio de modelos maiores e mais dados de treinamento, esses sistemas investem tempo de computação durante a inferência para desenvolver cadeias de raciocínio mais longas. Essa abordagem obteve sucesso impressionante em domínios específicos, particularmente matemática, programação e lógica formal, onde resultados verificáveis ​​servem como feedback.

No entanto, as limitações dessa abordagem estão se tornando cada vez mais evidentes. Um estudo realizado por pesquisadores da Apple demonstrou que os modelos de raciocínio têm um desempenho drasticamente pior quando os problemas são modificados, mesmo que ligeiramente. A simples alteração de números ou nomes em problemas matemáticos já leva a perdas de desempenho consideráveis. Ainda mais grave: a adição de informações logicamente irrelevantes, mas superficialmente plausíveis, causou quedas de desempenho de 17,5% para o modelo o1-preview, 29,1% para o modelo o1-mini e até 65,7% para modelos com desempenho inferior.

Essas descobertas sugerem que os modelos de raciocínio não desenvolvem, de fato, estratégias gerais de resolução de problemas, mas replicam, principalmente, padrões aprendidos. Eles se comportam como alunos que memorizaram tipos específicos de problemas, mas falham quando confrontados com formulações ligeiramente diferentes. Essa não é apenas uma crítica acadêmica, mas tem implicações práticas imediatas: em aplicações do mundo real que envolvem problemas complexos e multifacetados sem formulações padronizadas, esses sistemas permanecem pouco confiáveis.

A estrutura de custos dos modelos de raciocínio agrava suas limitações. Ao contrário dos modelos tradicionais, em que o pré-treinamento é a fase que exige maior poder computacional, essa relação se inverte nos modelos de raciocínio. O pós-treinamento e a inferência tornam-se o principal fator de custo, dificultando a escalabilidade economicamente. A OpenAI precisa investir significativamente mais poder computacional para cada consulta o1 do que para consultas comparáveis ​​no GPT-4, sem que os usuários estejam dispostos a pagar proporcionalmente mais.

A integração de capacidades de raciocínio em modelos otimizados para pré-treinamento pelo Google pode se provar uma abordagem superior. O Gemini 3 com Deep Think alcança desempenho de raciocínio comparável ou melhor que o o1, mas é construído sobre uma base mais sólida. Isso sugere que a arquitetura ideal não utiliza o raciocínio como substituto do pré-treinamento, mas sim como complemento a um modelo base robusto.

Dinâmica competitiva e a recuperação da Anthropic

A família Claude da Anthropic, em particular o Sonnet 4.5, está se consolidando como uma força importante na competição de IA. O Claude Sonnet 4.5 alcançou 77,2% no benchmark SWE-bench Verified para problemas reais de engenharia de software, tornando-se o modelo líder nessa área de aplicação crítica. Com computação paralela em tempo de teste, esse desempenho aumenta para 82%, um nível que nem o GPT-5.1 nem o Gemini 3 conseguem igualar.

O foco estratégico da Anthropic em segurança e alinhamento cria um nicho com uma disposição específica para pagar por isso. Empresas em setores altamente regulamentados, como finanças, saúde e cibersegurança, estão priorizando cada vez mais modelos que integrem mecanismos de segurança robustos de forma comprovada. O Claude Sonnet 4.5 atinge 98,7% em benchmarks de segurança e demonstra menor tendência à bajulação, engano, busca por poder e raciocínio ilusório. Essas características não são meros recursos de marketing, mas abordam preocupações reais de clientes corporativos.

A capacidade do Claude Sonnet 4.5 de sustentar tarefas complexas de raciocínio e execução de código em múltiplos estágios por mais de 30 horas o posiciona como um modelo ideal para agentes autônomos. Este é um mercado em rápido crescimento, onde sistemas de IA gerenciam fluxos de trabalho extensos de forma independente. Tanto a OpenAI quanto o Google competem nesse segmento, mas a Anthropic ganhou vantagem por meio de sua especialização precoce.

O preço do Claude reflete esse posicionamento. Com um custo de três dólares por milhão de tokens de entrada e 15 dólares por milhão de tokens de saída, o Claude se posiciona no segmento de preço intermediário, sendo mais barato que o GPT-5.1 para muitos casos de uso, mas mais caro que algumas alternativas de código aberto. Essa estrutura de preços sugere a estratégia da Anthropic: não atingir o mercado de massa por meio de preços baixos, mas sim o segmento premium por meio de qualidade e segurança superiores.

A avaliação da Anthropic em US$ 170 bilhões, com receita anual projetada de US$ 4 bilhões, parece menos extrema do que a avaliação múltipla da OpenAI, mas continua ambiciosa. A lógica dos investidores difere: a Anthropic se posiciona como alvo de aquisição ou participante de longo prazo em um mercado oligopolista, não como dominadora de mercado. Essa ambição mais modesta pode, paradoxalmente, se mostrar mais sustentável do que a estratégia de tudo ou nada da OpenAI.

Escassez de dados e soluções sintéticas

Um desafio fundamental para todos os desenvolvedores de IA é a crescente escassez de dados de treinamento de alta qualidade. A Epoch AI estima que os modelos são atualmente treinados com 4,6 a 17,2 trilhões de tokens. A maior parte do texto disponível gratuitamente na internet já foi consumida. Melhorias futuras de desempenho não podem mais ser alcançadas simplesmente aumentando o tamanho dos conjuntos de dados de treinamento, mas exigem dados de maior qualidade ou mais diversificados.

Dados sintéticos, ou seja, conteúdo de treinamento gerado por sistemas de IA, estão sendo discutidos como uma possível solução. A abordagem é inerentemente paradoxal: os modelos devem ser treinados com dados gerados por modelos anteriores. Isso acarreta o risco de colapso do modelo, onde erros e vieses são amplificados ao longo das gerações. No entanto, conjuntos de dados sintéticos cuidadosamente selecionados, com diversidade e controles de qualidade, podem gerar casos extremos raros que não ocorrem em dados naturais.

O Google possui vantagens estruturais na aquisição de dados por meio de seu mecanismo de busca, Gmail, YouTube, Google Maps e inúmeros outros serviços que produzem continuamente dados novos, diversos e gerados por humanos. Esses fluxos de dados não são apenas volumosos, mas também estruturados longitudinalmente, possibilitando a identificação de padrões e desenvolvimentos temporais. A OpenAI carece de fontes de dados comparáveis, dependendo cada vez mais de parcerias com editoras, acordos de licenciamento com empresas de mídia e geração de dados sintéticos.

A situação jurídica agrava essa assimetria. Diversos processos judiciais movidos por editoras e autores contra a OpenAI por violação de direitos autorais podem restringir o acesso a dados históricos e tornar futuras atividades de coleta de dados juridicamente arriscadas. O Google pode argumentar que rastrear sites para indexação em mecanismos de busca é uma prática estabelecida e legalmente válida que beneficia o desenvolvimento da IA. Essa incerteza jurídica impõe riscos adicionais à OpenAI que as gigantes da tecnologia consolidadas não enfrentam na mesma medida.

Superinteligência como aposta a longo prazo

O memorando de Altman enfatiza repetidamente a necessidade de manter o foco na conquista da superinteligência, apesar das pressões competitivas de curto prazo. Essa retórica é estratégica: justifica os investimentos e perdas atuais apontando para ganhos transformadores no futuro. Superinteligência refere-se a sistemas hipotéticos de IA que superam a inteligência humana em todas as áreas relevantes e são potencialmente capazes de acelerar seu próprio desenvolvimento.

As estimativas de especialistas para o momento em que esse desenvolvimento ocorrerá variam consideravelmente. Análises de mais de 8.500 previsões sugerem uma mediana entre 2040 e 2045 para a conquista da Inteligência Artificial Geral, precursora da superinteligência. Algumas vozes proeminentes, como Dario Amodei, da Anthropic, e Elon Musk, projetam datas significativamente mais precoces, em alguns casos já entre 2026 e 2029. O próprio Sam Altman mencionou 2029 como uma data-alvo.

A relevância econômica desse debate reside na lógica de avaliação: se a superinteligência for alcançável em cinco anos e a OpenAI continuar liderando seu desenvolvimento, isso justifica praticamente qualquer valor de mercado atual. Contudo, se a superinteligência estiver a 20 anos de distância ou se a OpenAI não se mantiver líder, a base para a avaliação desmorona. Os investidores, portanto, apostam não apenas na tecnologia, mas também em cronogramas específicos e posições de mercado em cenários futuros hipotéticos.

A automação da pesquisa em IA, que Altman identifica como um foco fundamental, poderia encurtar esses prazos. Sistemas que geram hipóteses, projetam experimentos, treinam modelos e interpretam resultados de forma independente aumentariam drasticamente a velocidade de desenvolvimento. O Google DeepMind está trabalhando em abordagens semelhantes, particularmente integrando algoritmos de planejamento do tipo AlphaGo em modelos de linguagem. A questão não é se esses sistemas de meta-IA serão desenvolvidos, mas quem os implementará primeiro.

Estrutura de mercado e formação de oligopólio

O mercado de IA está evoluindo rapidamente para um oligopólio com três a cinco empresas dominantes. OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft e Meta possuem os recursos financeiros, o talento técnico e a infraestrutura necessários para se manterem na vanguarda da competição. As barreiras de entrada agora são proibitivas: treinar um modelo de última geração custa várias centenas de milhões de dólares, exige acesso a milhares de GPUs de ponta e demanda equipes de pesquisadores de alto nível.

Modelos de código aberto como o Llama da Meta, o Mistral ou o Olmo da Allen AI oferecem alternativas para casos de uso específicos, mas ficam atrás de modelos proprietários de ponta em termos de desempenho absoluto. Sua importância reside principalmente na democratização das capacidades de IA para desenvolvedores com orçamentos limitados e na criação de uma pressão competitiva que modera os preços de acesso à API.

A China está simultaneamente desenvolvendo seu próprio ecossistema de IA independente com empresas como Alibaba Qwen, Baidu Ernie, ByteDance e outras. Esses modelos estão cada vez mais próximos dos sistemas ocidentais, mas estão parcialmente separados do mercado global por diferentes estruturas regulatórias, acesso limitado a chips de ponta devido a controles de exportação e barreiras linguísticas. A dimensão geopolítica do desenvolvimento da IA ​​pode levar a ecossistemas paralelos e regionalmente dominantes, semelhantes à fragmentação da internet.

Para a OpenAI, esse oligopólio significa que as posições marginais não são estáveis. Ou a empresa se estabelece de forma sustentável como um dos poucos sistemas líderes, ou é relegada a um segundo escalão, do qual a ascensão é praticamente impossível devido à alta intensidade de capital. Os investidores entendem essa dinâmica, o que explica a extrema volatilidade da avaliação: com resultados binários, as probabilidades são continuamente reavaliadas, e pequenas mudanças na avaliação da probabilidade levam a grandes oscilações na avaliação.

A integração vertical como imperativo estratégico

O licenciamento, pela Microsoft, da propriedade intelectual (IP) de design de chips e sistemas da OpenAI, em novembro de 2025, sinaliza um realinhamento estratégico. O acordo concede à Microsoft acesso abrangente ao portfólio proprietário de design de chips da OpenAI e pode reduzir substancialmente os ciclos de desenvolvimento de processadores de IA de próxima geração da Microsoft. Isso faz parte de uma tendência mais ampla de integração vertical, na qual os principais provedores de nuvem buscam obter maior controle sobre suas infraestruturas de hardware.

O Google vem desenvolvendo TPUs há anos, controlando assim toda a pilha, do silício ao software. A Amazon está desenvolvendo seus próprios chips Trainium e Inferentia. A Microsoft está investindo pesadamente em seus próprios aceleradores de IA. Essa tendência em direção a silício personalizado reflete a constatação de que GPUs de uso geral são subótimas para cargas de trabalho específicas de IA. Chips especializados podem alcançar uma eficiência ordens de magnitude superior para operações específicas, reduzindo custos e aumentando o desempenho.

A OpenAI carece dessa integração vertical. A empresa depende de fornecedores externos de chips, principalmente da Nvidia, e utiliza infraestrutura em nuvem da Microsoft, Oracle e outras. Essas dependências criam desvantagens de custo e vulnerabilidades estratégicas. A parceria com a Microsoft para licenciamento de propriedade intelectual pode ser um primeiro passo para superar essa lacuna, mas desenvolver hardware próprio leva anos e exige conhecimento especializado que a OpenAI ainda precisa adquirir.

As implicações econômicas são substanciais. Operadores de modelos com controle de hardware próprio podem reduzir seus custos em várias ordens de magnitude, possibilitando estratégias de preços mais agressivas ou, alternativamente, garantindo margens maiores. O Google pode potencialmente oferecer o Gemini a preços nos quais a OpenAI incorre em prejuízos, porque o Google pode reduzir drasticamente seus custos por meio do uso de TPUs. Isso não é uma possibilidade teórica, mas uma realidade prática que já está influenciando a dinâmica do mercado.

Da Netscape e do Yahoo à OpenAI: a história está se repetindo?

Os acontecimentos de 2025 marcam o fim de uma era de liderança incontestável por pioneiros individuais no setor de IA. A posição da OpenAI como um ator fundamental na revolução da IA ​​generativa é desafiada pela paridade tecnológica, pelas desvantagens estruturais das gigantes tecnológicas já estabelecidas e pela fragilidade financeira. A empresa enfrenta o desafio de gerenciar crises simultâneas: alcançar tecnologicamente o Google, garantir a sustentabilidade financeira apesar dos enormes prejuízos, reposicionar-se estrategicamente em um mercado em consolidação e lidar com a complexidade operacional do rápido crescimento.

O sucesso do Google com o Gemini 3 demonstra que, em mercados de alta tecnologia, a profundidade de recursos, a integração vertical e o capital paciente frequentemente oferecem vantagens estruturais em relação à inovação ágil. A capacidade de absorver prejuízos por anos enquanto os produtos amadurecem e as economias de escala são alcançadas é uma vantagem inestimável. A OpenAI e outras empresas de IA puras semelhantes precisam atingir a lucratividade dentro dos prazos ditados pelas expectativas dos investidores, enquanto o Google pode experimentar até que as soluções estejam realmente prontas para o mercado.

O futuro do mercado de IA provavelmente será caracterizado por um oligopólio de três a cinco fornecedores dominantes, cada um ocupando nichos estratégicos diferentes. O Google como generalista verticalmente integrado com distribuição superior, a Microsoft como integradora focada em empresas, a Anthropic como especialista em segurança e alinhamento, e a Meta como defensora do código aberto para ecossistemas de desenvolvedores. A posição futura da OpenAI nessa constelação permanece incerta e depende criticamente de se o projeto Shallotpeat abordará as deficiências de pré-treinamento identificadas e se a empresa conseguirá estabelecer uma vantagem competitiva sustentável além de sua liderança histórica de marca.

Para investidores, clientes corporativos e especialistas em tecnologia, esse realinhamento significa uma reavaliação de riscos e oportunidades. A suposição de que os líderes de mercado iniciais defenderão suas posições está se mostrando cada vez mais questionável. A velocidade das mudanças tecnológicas, a alta intensidade de capital em pesquisas de ponta e o poder dos canais de distribuição estabelecidos estão criando uma dinâmica na qual as vantagens estruturais são frequentemente mais importantes do que a liderança histórica em inovação. Os próximos anos mostrarão se os pioneiros ágeis possuem os recursos e a visão estratégica para resistir ao poder avassalador das gigantes da tecnologia, ou se a história da Netscape, do Yahoo e de outros pioneiros da internet se repetirá na era da IA.

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