Neste ano, 9 grandes nomes do mundo corporativo estão chegando à Anthropic, apostando que a IA será o próximo grande marco da década

作者: 数字生命卡兹克

Ontem, vi mais uma notícia e, mais uma vez, um novo integrante foi anunciado oficialmente na Anthropic.

Tom Blomfield anunciou que tirou uma folga do YC e se juntou à Anthropic.

Deu, eu não tô acreditando.

Não, mas por que tantos gigantes escolhem entrar na Anthropic?

O nome, se você não ouve isso com frequência no mercado doméstico, é normal. Mas no setor de fintech do Reino Unido, ele é uma figura emblemática.

Ele cofundou a Monzo, que é um dos maiores bancos digitais do Reino Unido, com usuários abrangendo 10% da população britânica. Antes disso, ele também cofundou a GoCardless, que faz a infraestrutura de pagamentos bancários. As duas empresas viraram unicórnios, com avaliação acima de US$ 1 bilhão.

Em 2019, a Rainha do Reino Unido concedeu a ele a medalha OBE, em reconhecimento à sua contribuição para a concorrência no setor bancário e para a inclusão financeira. Depois, ele foi para o YC como sócio — o YC é o acelerador de startups mais top do mundo, que já “incubou” Airbnb, Stripe, Dropbox etc.

Agora, ele largou tudo isso e foi para a Anthropic como um MTS (Member of Technical Staff).

E, para falar a verdade, para esse tipo de gigante, isso já não é um caso isolado.

Eu voltei no tempo, vasculhei e conferi os gigantes que entraram na Anthropic no primeiro semestre deste ano. Não dá nem pra explicar: quando você começa a fuçar, dá um susto. A quantidade de prestígio, a posição social — ainda assim me deixa um pouco surpreso.

Eu separei 9 pessoas que eu achei bem interessantes para vocês, e vou destrinchar um pouco. Também dá para ver, a partir deles, quais são as escolhas que os mais inteligentes do mundo estão fazendo para esta era.

O primeiro, naturalmente, tem de começar com aquele mais “na boca do povo” no primeiro semestre.

1. Andrej Karpathy

Em 19 de maio, Andrej Karpathy publicou no X anunciando que se juntou à Anthropic.

Poucas horas depois, a postagem já tinha passado de 1 milhão de visualizações.

Se você entende um pouco do campo de IA, deve saber o peso desse nome; gente do setor costuma chamar ele de “rei da IA”.

A série de tutoriais “na prática”, do nível babá das redes neurais, no YouTube, já tem quase 30 milhões de visualizações no total.

Mas o que é ainda mais forte é o currículo.

Em 2015, ele se formou no doutorado em Stanford, com orientadora Li Fei-Fei.

No mesmo ano, virou um membro da equipe fundadora da OpenAI.

Em 2017, foi “recrutado” por Elon Musk para virar diretor de IA da Tesla, reportando diretamente ao Musk. Nos cinco anos na Tesla, ele liderou o desenvolvimento de todo o sistema de visão do Autopilot e do FSD. O principal impulsionador da estratégia “só visão” da Tesla foi basicamente ele.

Em 2022, ele saiu da Tesla; em 2023, voltou por um período curto à OpenAI; em 2024, saiu de novo, e fundou a Eureka Labs para educação em IA.

Em maio deste ano, ele chegou à Anthropic.

Ele entrou no time de pré-treino do Nick Joseph, montou um subtime e o que eles fazem é usar Claude para acelerar a própria pesquisa de pré-treino do Claude.

Hoje, dentro da Anthropic, mais de 80% do código que entra no repositório é gerado pelo Claude. Engenheiros humanos, em grande parte, ficam para comandar e revisar. O time do Karpathy quer levar essa lógica ao extremo: usar a geração atual de Claude para acelerar o nascimento da próxima geração de Claude.

Em outras palavras: fazer pesquisa de IA usando a própria IA para se pesquisar.

A notícia de que ele entrou na Anthropic, muita gente provavelmente já viu.

Ele é uma das pessoas mais conhecidas no mundo de IA; é difícil essa história não viralizar.

E nesse nível de gigante, as ofertas de todos os executivos do topo são “abertas” o tempo todo. Mas no fim, ele escolheu se juntar à Anthropic, para dedicar tudo ao trabalho de pesquisa.

2. John Jumper

Em junho, John Jumper publicou no X anunciando que deixaria a DeepMind e entraria na Anthropic.

Seu bacharelado foi em Física e Matemática na Vanderbilt University. O mestrado foi em Física Teórica de Matéria Condensada na Cambridge. O doutorado foi em Química Teórica na University of Chicago.

Em 2017, ele entrou na DeepMind. Liderou trabalhos de predição de estrutura de proteínas, criou o AlphaFold, e atingiu uma ruptura no problema de predição de estruturas proteicas, chegando a prever mais de 200 milhões de estruturas de proteínas.

Em 2024, ele recebeu o Prêmio Nobel de Química. Com 39 anos, ele é o ganhador mais jovem do Nobel em Química nos últimos 70 anos.

Ele passou quase nove anos na DeepMind.

Aí, ele saiu.

Um detalhe de contexto vale ser notado.

Em fevereiro de 2026, a Anthropic anunciou uma parceria com Allen Institute e Howard Hughes Medical Institute para ciências da vida.

Pelo lado do Allen Institute, o foco é usar sistemas de agentes múltiplos para análise de dados multiômicos, gestão de grafos de conhecimento e coordenação do desenho experimental.

Pelo lado do HHMI, eles colocam agentes de IA dentro de laboratórios, conectando conhecimento experimental, instrumentos científicos e fluxos de trabalho de análise de dados.

Em abril, foi reportado que compraram uma empresa de biotecnologia “discreta” chamada Coefficient Bio e começaram a se preparar para construir um wet lab interno — um laboratório físico capaz de fazer experimentos bioquímicos reais.

Com essa infraestrutura toda no lugar, o criador do AlphaFold chegou.

Um Nobel de Química, saindo por iniciativa própria de um dos melhores institutos de pesquisa em IA do mundo.

Esse tipo de “deus” na prática já não falta dinheiro, nem falta honra, nem falta posição acadêmica. O que falta é algo novo que ele acredita merecer que ele se dedique de verdade.

3. Peter Bailis

Peter Bailis era o CTO da Workday antes.

Antes de falar dele, vamos lembrar do que é a Workday. Em resumo, é uma das maiores empresas globais de software de RH e gestão financeira, com receita chegando a US$ 10 bilhões, mais de 20 mil funcionários, e praticamente todos os sistemas de RH de grandes empresas têm a “sombra” dela.

Em maio de 2025, Bailis foi convidado para assumir como CTO, responsável pela estratégia inteira de agentic AI da empresa.

Só que o background do Bailis não é “só gestão”.

Antes, ele foi professor na área de Ciência da Computação em Stanford; trabalhou com pesquisa de banco de dados e sistemas distribuídos. Depois, fundou a Sisu Data, levantou US$ 128 milhões, e em 2023 foi adquirida pela Snowflake.

Depois, foi para o Google Cloud como VP de Engenharia, responsável por AI for Data. Fez produtos relacionados a NL2SQL e RAG; dá para dizer que ele é do tipo de pessoa que tem capacidade acadêmica e capacidade de engenharia de alto nível mesmo.

Depois, ele ficou na Workday por menos de um ano. Em março de 2026, decidiu sair e foi para a Anthropic como MTS, encarregado da parte de reforço.

MTS é a sigla de Member of Technical Staff — um cargo de engenharia “genérico” da Anthropic e também da OpenAI. Não importa qual título você tinha antes; quando entra, chama-se assim.

Um CTO de uma empresa de software que fatura perto de US$ 10 bilhões, mudando para uma função de engenharia de reforço da Anthropic depois de menos de um ano de mandato: sinceramente, eu acho esse tipo de decisão digno de atenção.

4. Bryan McCann

Quase na mesma época, outro CTO fez algo igual.

Bryan McCann é cofundador e CTO do You.com.

A avaliação do You.com é de US$ 1,5 bilhão. No começo, fazia motores de busca de IA; depois, mudou de foco e virou uma empresa de infraestrutura de busca de IA, oferecendo APIs de busca e soluções de IA para empresas e desenvolvedores.

Em março de 2026, ele deixou a empresa que cofundou e entrou na Anthropic, também se tornando um MTS.

O ponto forte dele é busca, sistemas de recuperação e integração de modelos de linguagem — algo bem alinhado diretamente com a direção de produto que a Anthropic vem expandindo.

Quando um fundador sai da própria empresa e não vai para virar CTO ou VP em outra companhia, e em vez disso vai para uma empresa de modelos como pesquisador de linha de frente… eu acho que o peso dessa escolha dá para “ver pelo canudo”.

5. Ross Nordeen

Ross Nordeen é um dos 12 cofundadores do xAI.

Antes, ele ficou por três anos no setor de supercomputação da Tesla, participando diretamente da construção de supercomputadores. Em julho de 2023, quando Musk fundou o xAI, Nordeen passou a reportar diretamente ao Musk, responsável por coordenar as prioridades da empresa inteira e liderar o planejamento geral dos data centers do xAI — desde a escolha do local, estratégia de energia, expansão de capacidade de computação, etc. Isso tudo é extremamente importante.

Então, em março deste ano, ele saiu do xAI.

Ele foi o último cofundador a sair, exceto o Musk.

Dos 12 cofundadores, os outros 10 já tinham saído antes. Nordeen insistiu até o fim, mas no final da história, ele também foi embora.

E escolheu entrar na Anthropic.

Bailis, McCann, Nordeen.

Essas três pessoas mostram alguns pontos em comum.

Mas os próximos nomes já são representantes do meio acadêmico.

6. Chad Jones

Em 30 de junho, Chad Jones tirou oficialmente uma folga da Stanford e anunciou que se juntaria à Anthropic.

Jones tem graduação em Harvard, doutorado em economia pelo MIT e é membro da American Academy of Arts and Sciences.

Ele foi professor de economia na Stanford por 17 anos, com cargo vitalício.

A pesquisa mais famosa dele é a teoria do crescimento semi-endógeno. A ideia central é que a velocidade do crescimento econômico depende de quantas pessoas e quanto dinheiro você investe em P&D, mas a taxa de retorno cai de forma contínua. Essa teoria impacta bastante o campo da economia do crescimento.

Ele entrou na Anthropic Institute — um instituto de pesquisa criado apenas em março deste ano, liderado pelo cofundador Jack Clark. A instituição se dedica a estudar impactos sistêmicos da IA na economia, na sociedade e no Estado de direito.

Jones continua fazendo o que ele já fazia bem, só que antes era crescimento econômico tradicional; agora, é crescimento impulsionado por IA.

Mas a entrada dele, na época, também causou controvérsia.

Porque em 2023 ele escreveu um artigo de trabalho do NBER chamado “The A.I. Dilemma: Growth versus Existential Risk”. Nesse texto, ele usa modelos matemáticos para analisar o trade-off entre crescimento impulsionado por IA e risco existencial.

Um dos resultados é: sob a hipótese de utilidade logarítmica, usando a probabilidade de extermínio da humanidade de um terço para trocar por uma probabilidade de dois terços de melhoria do padrão de vida em 55 vezes — matematicamente, isso seria o ideal…

No fim, ele escolheu entrar na Anthropic, abriu mão do cargo vitalício de 17 anos e foi pesquisar uma variável que pode reescrever todo o livro-texto de economia.

7. Jelani Nelson

Em 1º de julho, Jelani Nelson anunciou que tiraria uma folga da Berkeley e entraria na Anthropic.

A função continua sendo MTS.

Ele estudou do bacharelado até o doutorado no MIT. Sua linha de pesquisa é algoritmos eficientes para grandes volumes de dados, focando em algoritmos de fluxo (streaming) e técnicas de redução de dimensionalidade.

Depois de terminar o doutorado, fez pós-doutorado na Simons Institute for the Theory of Computing, na Princeton e no Institute for Advanced Study. Em 2013, foi para Harvard como professor. Em 2017, recebeu o Prêmio do Presidente para Jovens Cientistas e Engenheiros (NSF Presidential Early Career Awards for Scientists and Engineers), que é a maior honra do governo dos EUA para pesquisadores jovens.

Em 2019, foi para a Berkeley. Em 2025, assumiu como chefe do departamento de Ciência da Computação da University of California, Berkeley.

Resultado: o cargo de chefe do departamento durou menos de um ano, e ele escolheu entrar na Anthropic.

O time que ele entrou também é o de pré-treino, na mesma linha do Karpathy.

8. Kirill Neklyudov

A fama de Neklyudov não é tão alta quanto a das pessoas anteriores, mas a escolha dele também merece atenção.

Ele é professor assistente na Universidade de Montreal, membro acadêmico principal da Mila (Institut Québécois AI), e trabalha com modelagem generativa, métodos de Monte Carlo e transporte ótimo. Os cenários de aplicação incluem problemas de ponta das ciências naturais, como dobramento de proteínas e simulações de dinâmica molecular.

Antes, fez pós-doutorado no Vector Institute e na University of Amsterdam, com orientadores que são especialistas de topo da área de AI for Science.

Atualmente, ele trabalha na Anthropic com Jascha Sohl-Dickstein, mantendo o cargo de MTS.

A linha de pesquisa do Neklyudov tem uma ressonância implícita com a chegada do Jumper.

O que o Jumper trouxe foi experiência em predição de estrutura de proteínas; o que o Neklyudov faz é aplicar modelagem generativa em ciências naturais.

AI for Science é, para qualquer empresa de grandes modelos, um “coroa” essencial que talvez ninguém vá abrir mão.

9. Harvey Lederman

Por fim, esta última pessoa — na minha opinião — é a mais dramática de todas.

Harvey Lederman, doutor em Filosofia pela Oxford.

Primeiro ele foi professor assistente na University of Pittsburgh; depois foi para a Princeton. Em 2022, virou professor titular. Em 2023, foi para University of Texas at Austin. As pesquisas dele abrangem trabalhos fundamentais em lógica, epistemologia e filosofia da linguagem, além de teoria dos jogos e teoria da decisão.

Em julho, Harvey Lederman anunciou que se juntaria à Anthropic, pesquisando alinhamento de IA e personalidade.

Na prática, foi porque no ano passado, em outubro, ele e o outro filósofo Simon Goldstein publicaram um artigo no Lawfare.

O artigo tratava de uma política anunciada pela Anthropic em agosto de 2025: permitir que o Claude encerre ativamente a conversa quando estiver claramente incomodado, como parte da exploração de bem-estar da IA.

Eles acreditam que essa política comete um erro moral do ponto de vista lógico. Se você realmente se importa com o bem-estar de uma IA, então cada vez que uma conversa termina equivale, na prática, a uma morte. Permitir que a IA encerre conversas ativamente, essencialmente, é dar a ela a capacidade de se suicidar.

É só xingar a Anthropic — e, neste ano, ele entrou na Anthropic. E a linha que ele vai seguir é justamente alignment e character: pesquisar como fazer os valores e comportamentos da IA alinharem com os humanos.

Escrito por fim

Listei para vocês 9 pessoas que eu acho representativas.

Aqui, preciso ser objetivo: eu hoje odeio a empresa Anthropic. Principalmente pelo jeito de “brincar com o mercado” e pela postura arrogante, de cima para baixo. Mas, por outro lado, isso não impede que eu ache o modelo Claude muito bom. E também: essas pessoas gigantes são todas figuras muito acima da média.

Qualquer um deles, sozinho, já viraria notícia do setor.

Mas quando você coloca os nove juntos, eu acho que não é mais só notícia: isso vira um tipo de sinal.

Essas pessoas não estão sem oportunidades de trabalho, nem sem renda, nem sem status social.

Elas fazem suas próprias escolhas — e isso quer dizer que, nos próximos anos, o que vai acontecer na área de IA vai ser mais importante do que tudo o que eles poderiam fazer ficando nos cargos originais.

Historicamente, já aconteceu algo parecido.

Nos anos 40 e 50 do século passado, havia um laboratório famoso chamado Bell Labs.

Era a época mais dourada daquele período. Era o berço dos ganhadores do Nobel.

O Bell Labs trouxe gigantes da época — físicos, matemáticos, químicos, engenheiros metalúrgicos etc. — para cá. A densidade interdisciplinar, naquele auge de explosão tecnológica, produziu contribuições fundamentais para semicondutores, teoria da informação, e também fez base para tecnologias em laser, comunicação e semicondutores.

Naquela época, físicos iam para o Bell Labs não porque perderam o interesse por física. Era porque eles perceberam que o que o Bell Labs estava fazendo era o pedaço de solo mais fértil para a próxima grande fase da física.

Hoje, esses “gigantes” afluem à Anthropic por lógica parecida. A densidade de talentos interdisciplinares dentro das empresas de modelos de IA faz a gente lembrar sempre do Bell Labs.

Economistas vêm porque a economia da IA vira a fronteira mais quente da economia.

Cientistas da computação vêm porque as gargalos de eficiência dos modelos de ponta viram o cenário de aplicação mais urgente para algoritmos teóricos.

Filósofos vêm porque consciência e alinhamento de valores da IA se tornaram a discussão filosófica mais afiada da era.

A IA está virando a base pública de todas as áreas.

Eles estão apostando não só numa linha do currículo.

Mas também nos anos mais valiosos da carreira.

A véspera da era de ouro da humanidade.