Em 22 de outubro de 2025, o CEO da Meta, Zuckerberg, aprovou uma ordem de despedimento.

600 pessoas do departamento de IA foram dispensadas, incluindo a equipe central do FAIR (Instituto de Pesquisa em Inteligência Artificial Fundamental). Tian Yuandong e o grupo que liderava também não escaparam.

Ironicamente, há nove meses, a Meta ainda estava apressada em pedir que eles fossem apagar incêndios — menos de dois meses antes do lançamento do Llama 4, a equipe de Tian Yuandong foi forçadamente retirada da pesquisa fundamental, realocada para apoiar a linha de produtos de IA generativa na pós-treinamento e correção de bugs.

Quem realmente deveria resolver os problemas foi despedido, e quem realmente deveria ser responsável, não estava na lista.

Em janeiro de 2026, Tian Yuandong, junto com outros sete pesquisadores de elite em IA, fundou a Recursive Superintelligence.

Em maio de 2026, a empresa anunciou oficialmente: completou uma rodada de financiamento de 650 milhões de dólares, avaliada em 4,65 bilhões de dólares. GV e Greycroft lideraram, AMD Ventures e Nvidia participaram.

A Meta provavelmente não esperava que, ao despedir alguém, estivesse se despedindo de mais do que uma pessoa.

No dia do despedimento, todo o mundo da IA estava “correndo atrás dele”.

Assim que Tian Yuandong publicou seu tweet de saída, os comentários se transformaram instantaneamente na cena de um “Boss Direct Hiring” de alto nível no Vale do Silício.

OpenAI, xAI, Anthropic, ByteDance, Google DeepMind… todas as grandes empresas de IA que você conhece, estavam lá.

Uma série de oportunidades de ouro, com riquezas exorbitantes à vista.

Tian Yuandong balançou a cabeça e recusou todas.

Muita gente não entende: por que abrir mão de uma oportunidade tão boa?

Mas, se você conhece seu currículo, entende — esse tipo de pessoa não nasceu para ser funcionário.

Nascido em Xangai, bacharel e mestre na Universidade de Jiaotong de Xangai, doutor em robótica pela Carnegie Mellon University (CMU). Entrou na Meta FAIR em 2013, e lá ficou quase dez anos. Aprendizado por reforço, sistemas multiagentes, raciocínio e otimização de modelos grandes, teoria do deep learning — tudo nas áreas mais avançadas de IA.

Ele é do tipo “teórico, fundamental, de problemas difíceis”. Pode não entregar demos chamativas rapidamente, mas define o limite tecnológico de uma empresa para os próximos três a cinco anos.

Quando esse tipo de pessoa é despedido, não é uma perda para ele, é uma perda para a Meta.

Oito cofundadores, formando uma Liga de Vingança da IA

Tian Yuandong não foi para nenhuma grande empresa. Optou por um caminho mais radical: ser seu próprio chefe.

Em janeiro de 2026, a Recursive Superintelligence foi registrada no Reino Unido. A equipe fundadora é considerada a “Dream Team de IA do Vale do Silício” — oito cofundadores, reunindo quase as principais instituições de pesquisa da cadeia de valor de IA.

● Richard Socher — CEO — ex-Cientista Chefe e Vice-Presidente Executivo da Salesforce, fundador do motor de busca You.com. Um dos principais responsáveis por levar métodos de redes neurais ao campo de NLP, com mais de 180 mil citações no Google Scholar.

● Tim Rocktäschel — responsável por IA aberta na DeepMind, professor na UCL, cujo método Rainbow Teaming se tornou padrão na segurança de IA.

●施天麟 (Tim Shi) — formado na Yao Class de Tsinghua, ex-pesquisador da OpenAI, cofundador e ex-CTO da unicórnio de IA Cresta.

● Alexey Dosovitskiy — autor principal do artigo Vision Transformer (ViT), que revolucionou o paradigma de visão computacional.

● Caiming Xiong — ex-líder de pesquisa em IA na Salesforce, responsável por estudos de pré-treinamento multimodal.

● Jeff Clune — ex-pesquisador da OpenAI, pioneiro em algoritmos de diversidade de qualidade e de finalização aberta.

● Tian Yuandong — ex-diretor de ciência de pesquisa na Meta FAIR, especialista em aprendizado por reforço e sistemas multiagentes.

Além disso, o autor do livro didático de IA “Artificial Intelligence: A Modern Approach”, ex-diretor de pesquisa da Google, Peter Norvig, também entrou na equipe como conselheiro.

Oito pessoas, vindas de OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Salesforce AI, Uber AI. Isso não é uma equipe de startup, é uma Liga de Vingança da IA.

A empresa atualmente conta com apenas 25 pessoas, com sedes em São Francisco e Londres, cobrindo áreas centrais como IA de agentes, arquitetura de algoritmos, modelos de mundo, interpretabilidade, etc. A narrativa clássica do Vale do Silício: com o menor número de pessoas, apostando no futuro mais distante.

Autoaperfeiçoamento recursivo: IA que evolui seu próprio caminho tecnológico?

Recursive, recursivo. O nome da empresa é uma declaração de princípios tecnológicos.

Eles apostam na direção chamada “Autoaperfeiçoamento Recursivo” (Recursive Self-Improvement). A lógica central é: construir um sistema de IA capaz de fazer descobertas científicas de forma autônoma — formular hipóteses, desenhar experimentos, avaliar resultados, otimizar iterativamente — evoluindo continuamente em um ciclo aberto.

A competição atual por grandes modelos ainda se baseia na lógica de Scaling Law: modelos maiores, mais dados, maior poder computacional. Essa abordagem trouxe avanços explosivos, mas os ganhos marginais estão diminuindo, enquanto os custos de treinamento sobem exponencialmente. Todo o setor se pergunta ansioso: após os grandes modelos, de onde virá a próxima grande evolução de capacidades?

A resposta do Recursive é: sair da Scaling Law, deixar a IA explorar seu próprio caminho tecnológico.

A explicação do CEO Socher é extremamente clara: “IA é código. Agora, a IA também escreve código. Os elementos necessários já estão presentes.”

O roteiro deles tem duas etapas: primeiro, treinar um sistema com a capacidade de “50.000 doutores” — automatizando a pesquisa científica de IA, eliminando gradualmente o ciclo de design de experimentos, leitura de artigos e validação de hipóteses por pesquisadores humanos; segundo, expandir esse mecanismo de auto-otimização recursiva para áreas como descoberta de medicamentos, materiais para baterias, física de fusão nuclear, entre outras ciências fundamentais.

Não se trata de criar um chatbot mais inteligente, mas de dar à IA a capacidade de evoluir por si mesma. Se der certo, isso será muito além do lançamento de mais um LLM.

O que a Meta enviou embora, não foi apenas uma pessoa

A história de Tian Yuandong não é apenas uma narrativa de sucesso pessoal.

Ela é um retrato do dilema das grandes empresas de tecnologia do Vale do Silício — de uma pesquisa fundamental de longo prazo para entregas de produtos de ciclo curto, de paciência na pesquisa para a pressa de cumprir metas trimestrais.

Quem realmente define o limite tecnológico para os próximos três a cinco anos foi despedido, enquanto quem deveria assumir a responsabilidade por erros estratégicos não está na lista de cortes.

Esse “momento Xerox” se repete na história da tecnologia: a Bell Labs dissolveu sua equipe de física fundamental mais talentosa, e a revolução do transistor aconteceu em outro lugar. A interface gráfica do PARC da Xerox foi “emprestada” por Jobs, a Microsoft e a Apple se tornaram empresas de trilhões, e a Xerox, e?

A lógica das grandes empresas é o relatório trimestral, a lógica científica é a árvore de dez anos. Quando entram em conflito, quem é sacrificado é sempre o segundo — e o mercado, no final, recompensa quem topa os desafios difíceis.

Os 25 membros do Recursive podem estar escrevendo o começo de uma nova década. A Meta está cortando custos, o mercado está valorizando o valor.

A forma final da IA não é uma ferramenta mais inteligente, mas uma espécie que consegue evoluir seu próprio caminho tecnológico.

De outubro de 2025, quando foi despedido, até maio de 2026, quando anunciou uma rodada de 650 milhões de dólares, Tian Yuandong levou menos de sete meses.

Isso não é uma história de sucesso fácil, é o roteiro real do Vale do Silício.

Às vezes, ser “otimizado” é exatamente o começo da sua verdadeira vida.

As grandes empresas cortam custos, o mercado valoriza o valor. Quando todos perseguem metas de curto prazo, aqueles dispostos a enfrentar desafios difíceis e apostar no longo prazo se tornam os mais escassos.

O primeiro plano do sistema de treinamento autônomo de nível L1 do Recursive será lançado na metade de 2026. Então, a Meta pode novamente se deparar com aquela questão familiar:

Por que sempre consegue mandar embora quem realmente vale a pena apostar nos momentos mais críticos?