A rede global elogia a parceria com Noam, mas a conta de perdas da OpenAI ganhou mais uma página

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Texto | AI faz oposição

Ultraman escreveu no X: "Noam é uma das pessoas com quem mais quis colaborar desde a criação da OpenAI. Apenas 10 anos. Vale a pena."

O diretor de pesquisa da OpenAI, Mark Chen, anunciou oficialmente: Noam Shazeer assume a liderança de pesquisa de arquitetura.

Toda a internet aplaudiu de pé, "O pai do Transformer no comando, o próximo superinteligente está garantido."

Na mesma semana, outro documento também se espalhou na comunidade: os dados financeiros auditados foram divulgados pela primeira vez na íntegra, a receita da OpenAI em 2025 foi de 13,07 bilhões de dólares, com prejuízo operacional de 20,92 bilhões; após uma provisão não monetária única relacionada à reestruturação de arquitetura, o prejuízo líquido chega a quase 39 bilhões. Mesmo descontando aquela perda contábil que não se repete, a sangria financeira real ainda é um poço sem fundo. No primeiro trimestre de 2026, o consumo de caixa foi de 3,7 bilhões, mais da metade da receita daquele período.

Portanto, não se apresse em comemorar "OpenAI está segura", isso não é uma história de tecnologia triunfante, é apenas um cheque assinado na dívida de 209 bilhões de prejuízo operacional. O que a OpenAI comprou e o futuro não têm relação, é apenas uma página de um story para o próximo investidor.

Talentos estão saindo, estrelas estão entrando

O currículo de Noam é realmente impressionante. Autor principal do artigo "Attention Is All You Need" em 2017, contribuidor-chave para Transformer, MoE, T5. Em 2021, deixou a Google para fundar a Character.AI, e em 2024, a Google o convidou de volta com um acordo de licença tecnológica de 2,7 bilhões de dólares, nomeando-o co-líder do Gemini. Menos de dois anos depois, ele saiu novamente.

A Google provou uma coisa com seus 2,7 bilhões: dinheiro pode comprar o tempo das pessoas, mas não o solo onde elas permanecem. Agora, a OpenAI pretende tentar novamente com ações.

Mas o solo da OpenAI não é mais adequado para pesquisa pura do que o da Google. Nos últimos três anos, a empresa tem passado por uma troca de talentos: cofundador Karpathy saiu, Ilya Sutskever saiu, John Schulman saiu, o líder da equipe de alinhamento, Jan Leike, saiu. Grande parte da equipe fundadora deixou a empresa, restando poucos na camada de decisão central.

Dados públicos do setor mostram que, em 2021, posições de pesquisa representavam 23% das contratações da OpenAI, caindo para 4,4% em 2024. Avaliações internas indicam claramente: o foco da equipe mudou de "pesquisa exploratória" para "iterações de produto". Algumas pessoas mudaram de emprego, mas a verdadeira razão é que o solo de pesquisa está sendo gradualmente ocupado pelos KPIs de produto, e essa realidade não pode mais ser escondida.

Ele não está lidando com um laboratório começando do zero. O sistema que só permite que Karpathy e outros façam "projetos pessoais" é exatamente o que Noam terá que assumir. Ele apenas preenche o vazio deixado por Karpathy e outros que partiram.

Comprar talentos a preços exorbitantes não resolve o dilema financeiro

Todos discutem o que Noam pode trazer de novo em arquitetura para a OpenAI. Mas a crise atual da OpenAI não tem nada a ver com "falta de alguém que saiba escrever Transformer".

Os dados financeiros estão aí: em 2025, apenas a despesa de P&D pagou 10,59 bilhões de dólares à Microsoft em aluguel de capacidade computacional, o custo total de P&D foi de 19,18 bilhões, custos de inferência de 7,5 bilhões, investimentos em marketing e vendas de 5,73 bilhões. Por outro lado, há 900 milhões de usuários ativos semanais, com apenas 50 milhões de usuários pagos. O fluxo massivo de usuários gratuitos é um buraco sem fundo de custos, quanto maior a escala, maior a conta de capacidade computacional.

Até a própria OpenAI está economizando: documentos vazados mostram que, para controlar custos, a empresa reduziu o modelo de vídeo Sora e cortou negócios não essenciais. Enquanto uma parte economiza, outra gasta uma fortuna em talentos — uma compra ansiosa.

A ansiedade não é só da OpenAI, o setor já mudou de direção há algum tempo.

A própria Microsoft, com seu Copilot Cowork, abandonou o modelo de preço ilimitado por custos excessivos, passando a cobrar por uso, e até considera integrar o DeepSeek V4 como uma opção acessível; até o GitHub, da Microsoft, devido à escassez de capacidade de IA, busca suporte na AWS. Os próprios recursos de capacidade da gigante já estão no limite, quem vai pagar a próxima conta astronômica da OpenAI?

Cook alertou publicamente: a bolha de armazenamento de chips impulsionada pelo hype de IA já quadruplicou desde 2024, e essa tendência deve continuar até 2027, elevando o preço do próximo iPhone em até 270 dólares. Esses números parecem mais um indicador de setor, mas a verdadeira conta pesada está dentro da OpenAI: os custos de hardware de capacidade computacional continuam subindo, e as melhorias de eficiência por otimizações de arquitetura de modelos não acompanham o ritmo de aumento de preços de hardware. Noam pode projetar modelos mais eficientes, mas não resolve o pesadelo do CFO. Quanto mais usuários gratuitos, maior a conta de capacidade de hardware.

Tecnologia não dá resposta, só o capital.

A OpenAI está na fase crucial de preparação para IPO, com uma avaliação que chegou a 1 trilhão de dólares. Os underwriters precisam de uma narrativa forte para sustentar essa avaliação, e "O pai do Transformer liderando a pesquisa" é o tema favorito do mercado de capitais. O que importa na análise financeira não é quanto o desempenho do modelo melhorou, mas se o pitch de apresentação consegue destacar um ponto forte.

Investidores de varejo ficam empolgados com "O pai do Transformer na equipe", achando que a barreira tecnológica ficou mais alta. Mas os investidores institucionais, ao verem um prejuízo operacional de 20,92 bilhões de dólares em 2025, só fazem três perguntas:

Essa pessoa consegue fazer os usuários gratuitos pagarem de repente?

Consegue fazer a Microsoft reduzir a conta de 10,59 bilhões de dólares?

Consegue fazer os pesquisadores que saíram voltarem?

Se a resposta for não para todas, o valor dele é apenas uma nota na narrativa de avaliação. Os maiores vencedores sempre serão os acionistas iniciais e os underwriters. Uma história de "gênio na equipe" permite transferir de forma elegante o risco de prejuízo de 209 bilhões de operações para os investidores secundários.

O resultado de duas rotas já começou a se definir

O que a Anthropic está fazendo?

Segundo dados de adoção por várias instituições, a participação da Anthropic subiu para entre 35% e 40%, quase igualando ou até superando a liderança da OpenAI em alguns casos. Mais importante, sua estrutura de clientes é composta por cerca de 80% de empresas, muitas das quais já colocaram o Claude na lista de compras da Fortune 100. A empresa, segundo relatos, conseguiu seu primeiro trimestre lucrativo e já teria submetido pedido de IPO em segredo. A Anthropic abriu escritório em Seul, fechando contratos com NAVER e Nexon, gerando fluxo de caixa.

A Anthropic não contratou "O pai do Transformer", não depende de um único gênio para sustentar sua avaliação. Ela se apoia na sua posição neutra e regulada, no controle de custos de tokens e na integração profunda do Claude Code com cenários de desenvolvimento. Os clientes empresariais não se importam com parâmetros ou desempenho, querem uma "apólice de seguro que não dê problema" e uma conta que possam entender.

O DeepMind do Google, com Hassabis, não mudou de empresa em dez anos, e o Google não gastou 2,7 bilhões para trazê-lo de volta. O verdadeiro solo de inovação não se compra com dezenas de bilhões por ano; é preciso cultivar talentos internos e mantê-los.

A Anthropic provou uma coisa: lucro não depende de gênios, mas de um solo de negócios sólido.

A OpenAI também mostrou uma coisa: gênios não conseguem esconder a rigidez do solo de negócios, especialmente quando você compra talentos a preços exorbitantes e vê seus próprios pesquisadores saindo.

Conclusão

As próximas gerações de arquitetura lideradas por Noam levarão pelo menos 1 a 2 anos para serem implementadas. E, considerando o ritmo de queima de 3,7 bilhões por trimestre em 2026, o consumo anual de caixa não ficará abaixo de 14,8 bilhões. Isso sem contar os custos de marketing e conformidade que inevitavelmente aumentarão antes do IPO.

A Google gastou 2,7 bilhões para contratar uma pessoa por dois anos; a OpenAI pretende usar ações para contratar novamente. A diferença não está na forma de pagamento. Na época, a Google tinha uma demonstração financeira, a OpenAI, não — seus custos estão escritos na dívida de prejuízo de 209 bilhões, descontados pelo valor de mercado do IPO.

A contabilidade não se importa com gênios. Ela só se importa com: quantos trimestres você ainda pode esperar.