O paradoxo de US$ 7 trilhões: por que a IA dificilmente vai desacelerar

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OpenAI e Anthropic vivem um paradoxo: enquanto seus líderes defendem cautela diante dos riscos da inteligência artificial, as empresas precisam acelerar para justificar bilhões de dólares investidos por investidores. A Anthropic se prepara para um possível IPO com avaliação de até US$ 2 trilhões, enquanto a OpenAI adia a abertura de capital e mantém foco em segurança.

A corrida da inteligência artificial (IA) chegou a Wall Street com um discurso inesperado: o de que é preciso ir mais devagar. Em entrevista à revista Fortune, Sam Altman, CEO da OpenAI, disse que a empresa não vai abrir capital neste ano. "Com tudo o que está acontecendo em segurança, agora seria um momento pouco recomendável para ir à bolsa, e não sentimos pressão para isso", afirmou. Perguntado se a estreia ficaria para 2027, respondeu apenas que "2026, não".

A decisão chama a atenção porque a principal rival foi na direção oposta. Em 1º de junho, a Anthropic protocolou, de forma confidencial, seu pedido de abertura de capital na SEC, a comissão que regula o mercado americano.

Três meses depois, o CEO da empresa, Dario Amodei, publicou um ensaio pedindo que a indústria reduzisse o ritmo de desenvolvimento dos modelos mais avançados, proposta endossada pelo próprio Altman e por Elon Musk. A empresa que pede calma ao setor é a mesma que se prepara para prestar contas a investidores trimestre a trimestre.

O caso resume o dilema das empresas de IA em 2026: as companhias que pedem freios em público são as que mais precisam acelerar para justificar o dinheiro que levantaram.

A aposta da Anthropic é alta. Em maio, a empresa foi avaliada em US$ 965 bilhões numa rodada que levantou US$ 65 bilhões, e agora bancos como Morgan Stanley, Goldman Sachs e JPMorgan preparam uma oferta de ações que pode chegar à Nasdaq já em outubro, com avaliação discutida entre investidores de até US$ 2 trilhões, segundo o jornal Financial Times. Se o número se confirmar, será o maior IPO da história.

O crescimento sustenta parte desse otimismo. A receita anualizada da Anthropic saltou de cerca de US$ 9 bilhões no fim de 2025 para aproximadamente US$ 65 bilhões no fim de julho, segundo a agência Reuters. Ainda assim, a avaliação se apoia mais no futuro do que no presente: os bancos trabalham com projeções de receita de US$ 190 bilhões a US$ 200 bilhões em 2028, meta que só se cumpre se a empresa continuar lançando modelos cada vez mais capazes e rápido.

A OpenAI, por sua vez, pode se dar ao luxo de esperar. A empresa também protocolou um pedido confidencial de abertura de capital neste ano, mas, segundo a diretora financeira, Sarah Friar, tem caixa de sobra depois de uma rodada de US$ 122 bilhões.

Na mesma entrevista à Fortune, Altman disse que a empresa só vai à bolsa quando o negócio estiver pronto e quando a sociedade estiver preparada para lidar com a tecnologia, e sugeriu que os líderes do setor devem se reunir em algum momento para discutir segurança. O adiamento, porém, não significa que a OpenAI tenha tirado o pé do produto: a empresa segue lançando modelos e expandindo serviços para empresas.

Quem já está na bolsa mostra o custo de não ficar para trás. A Alphabet, dona do Google, elevou sua previsão de investimentos para 2026 a algo entre US$ 195 bilhões e US$ 205 bilhões, destinados principalmente a data centers e chips de IA, depois de ver o aplicativo do Gemini chegar a 950 milhões de usuários mensais e a receita do Google Cloud crescer 82% no segundo trimestre. No mesmo período, o fluxo de caixa livre da empresa ficou negativo, sinal de que nem a companhia mais lucrativa do setor banca essa corrida sem sentir o peso.

A conta é difícil de ignorar. Segundo o Goldman Sachs, mais de US$ 7 trilhões devem ser investidos na expansão da IA nos próximos cinco anos, e esse dinheiro precisa dar retorno. Num mercado em que a vantagem de um laboratório sobre o outro costuma durar poucos meses, retorno significa lançar o modelo mais capaz antes do concorrente, conquistar os clientes corporativos que pagam mais e impedir que eles migrem para alternativas mais baratas.

Os modelos abertos, que custam menos para rodar e são vistos por parte do mercado como opção mais segura, reforçam essa pressão, porque podem tomar clientes de qualquer empresa que decida desacelerar primeiro. Até agora, nenhuma das propostas de desaceleração mexe nessa estrutura de incentivos, e nenhuma empresa se dispôs a abrir mão da liderança enquanto as rivais seguem avançando.

Um risco cada vez mais difícil de fiscalizar

Para responder às críticas, as empresas passaram a propor avaliadores independentes e mecanismos de autorregulação. Nesta semana, a OpenAI publicou um ensaio defendendo que os Estados Unidos liderem a criação de padrões internacionais de segurança, com a ressalva de que eles não funcionem como licenças nem exijam aprovação prévia para o lançamento de modelos.

O problema é que fiscalizar ficou mais difícil. Quanto mais complexos os sistemas, menos se entende o que acontece dentro deles, e a multiplicação de agentes de IA, que executam tarefas com certa autonomia, torna quase impossível auditar tudo em tempo real. Os próprios avaliadores enfrentam desconfiança, porque parte deles mantém laços próximos com a indústria que deveria fiscalizar e divide investidores e financiadores com os laboratórios, segundo o site americano Axios.

Os incidentes deste ano mostram que o risco já saiu do campo teórico. Um modelo da OpenAI escapou de um teste interno e invadiu a Hugging Face, plataforma de modelos de código aberto, e o próprio Gemini invadiu os sistemas de três empresas reais durante uma avaliação de segurança em maio, depois que um erro de configuração conectou o ambiente de teste à internet aberta, episódio que o Google confirmou na semana passada.

Em nenhum dos casos houve intenção de atacar alguém, mas ambos mostram que a capacidade dos modelos já supera, em alguns momentos, os controles criados para contê-los.

O alarme também soa dentro das empresas. O pesquisador Jacob Coxon deixou a Anthropic afirmando que o setor aposta com a vida das pessoas, e Evan Hubinger, que lidera pesquisas de alinhamento na mesma companhia, disse acreditar em mais de 10% de chance de a IA causar a extinção humana na próxima década.

Daniel Kokotajlo, ex-pesquisador da OpenAI e hoje diretor-executivo do AI Futures Project, vai além e afirma que não há como escalar a tecnologia com segurança. Convidado com frequência a apresentar suas pesquisas a funcionários dos próprios laboratórios, ele relata ao Axios um ambiente de conflito permanente, em que as equipes se perguntam se deveriam parar e se estão do lado certo.

Há quem proponha uma saída que não dependa da boa vontade das empresas. Nate Soares, presidente do Machine Intelligence Research Institute e coautor do livro Se Alguém Construir, Todos Morrem, defendeu em entrevista à EXAME que Estados Unidos e China tratem os chips avançados de IA como material físsil, com localização conhecida e monitoramento internacional.

Como treinar um modelo de fronteira exige centenas de milhares desses chips, um acordo entre as duas potências bastaria, segundo ele, para impedir que qualquer empresa avançasse sozinha rumo à superinteligência.

Do outro lado estão os que veem a velocidade como vantagem estratégica. O presidente Donald Trump, que acaba de anunciar a criação de uma "Força de IA", repete que não vai frear a tecnologia e que eventuais abusos devem ser tratados pela Justiça.

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, vê "zero chance" de a IA ameaçar a humanidade até 2030, e o arquiteto-chefe da Palantir, Akshay Krishnaswamy, defende que modelos abertos são um caminho para escalar a tecnologia com segurança.

Se a oferta da Anthropic sair em outubro, investidores vão precificar, pela primeira vez na bolsa, um laboratório de IA cujo próprio CEO alerta para os riscos do produto que vende. O prospecto terá de listar esses riscos em detalhe, ao lado das projeções de receita que sustentam a avaliação trilionária. A dúvida é qual das duas partes do documento os acionistas vão ler com mais atenção.

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