Este ano, nove gigantes da indústria que vieram de outras áreas entraram na Anthropic, apostando que a IA vai ser a próxima grande viragem da próxima década

Autor: Kazk de Vida Digital

Ontem, vi outra notícia e foi anunciado mais um novo membro a juntar-se à Anthropic.

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

Deu-me um branco total.

Não, mas por que é que tantos gigantes, todos acabam por escolher a Anthropic?

Este nome, se não o conheces no continente, é perfeitamente normal. Mas no ecossistema de fintech do Reino Unido, ele é uma figura emblemática.

Ele cofundou a Monzo, um dos maiores bancos digitais do Reino Unido, com cobertura de utilizadores de cerca de 10% da população britânica. Antes disso, também cofundou a GoCardless, a infraestrutura base para pagamentos bancários. As duas empresas atingiram estatuto de unicórnio, com avaliações superiores a 1.000 milhões de dólares.

Em 2019, a Rainha do Reino Unido atribuiu-lhe a medalha OBE, em reconhecimento pela sua contribuição para a concorrência no setor bancário e para a inclusão financeira. Mais tarde, foi para o YC como parceiro, que é o acelerador de startups mais top do mundo — tendo apoiado e “incubado” projetos como Airbnb, Stripe, Dropbox e muitos outros.

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

E, francamente, ele não é um caso isolado.

Voltei atrás e investiguei alguns dos gigantes que se juntaram à Anthropic no primeiro semestre deste ano. Não sabia — ao pesquisar, fiquei mesmo surpreendido: o número de “credenciais” que têm, o nível e a posição. Ainda assim, era algo que me deixava um pouco desconcertado.

Escolhi 9 pessoas que achei particularmente interessantes e vou dissecar para vocês. Também é possível ver, a partir delas, a forma como estas pessoas mais inteligentes estão a fazer escolhas para esta era.

O primeiro, naturalmente, é a figura mais “viral” do primeiro semestre.

1. Andrej Karpathy

No dia 19 de maio deste ano, Andrej Karpathy publicou no X para anunciar que se juntava à Anthropic.

Horas depois, as visualizações já tinham passado um milhão.

Se tens pelo menos algum conhecimento na área de IA, deves saber o peso que tem este nome. Na indústria, chamam-lhe “o Deus da IA”.

A série de tutoriais “à la babysitter” para redes neurais no YouTube já tem quase 30 milhões de visualizações totais.

Mas ainda mais impressionante é o currículo.

Em 2015, licenciou-se com PhD em Stanford; o seu orientador foi Fei-Fei Li.

No mesmo ano, tornou-se um membro da equipa fundadora da OpenAI.

Em 2017, foi recrutado por Elon Musk para a Tesla como Diretor de IA, reportando diretamente a Musk. Nos cinco anos na Tesla, liderou o desenvolvimento de todo o sistema de visão do Autopilot e do FSD. O principal impulsionador da linha “pura visão” da Tesla foi ele.

Em 2022 deixou a Tesla, em 2023 regressou por um breve período à OpenAI e, em 2024, voltou a sair, tendo fundado a Eureka Labs para educação em IA.

E em maio deste ano, chegou à Anthropic.

Ele integrou a equipa de pré-treino do Nick Joseph, montando uma equipa subordinada para usar o Claude para acelerar a própria investigação de pré-treino do Claude.

Atualmente, na Anthropic, mais de 80% do código que entrou no repositório já é gerado pelo Claude. Os engenheiros humanos, em grande medida, limitam-se a comandar e rever. A equipa de Karpathy pretende levar esta lógica ao extremo, usando a geração atual de Claude para acelerar o nascimento do próximo Claude.

Simplificando: fazer com que a investigação em IA faça investigação em IA.

A notícia da entrada de Karpathy na Anthropic é algo que muita gente provavelmente já viu.

Ele é uma das pessoas mais conhecidas no ecossistema de IA, por isso é difícil que isto não “transborde” para fora do nicho.

E, num nível como este, os convites de todos os cargos executivos topo de gama são fáceis de obter. Mas no fim, escolheu a Anthropic: para dedicar tudo ao trabalho de investigação.

2. John Jumper

Em junho deste ano, John Jumper publicou no X para anunciar que saía da DeepMind e se juntava à Anthropic.

O seu bacharelato foi na Vanderbilt University, em Física e Matemática. O mestrado foi em Cambridge, em Física Teórica da Matéria Condensada. O doutoramento foi na Universidade de Chicago, em Química Teórica.

Em 2017 entrou na DeepMind para liderar a predição da estrutura das proteínas e criou a AlphaFold, alcançando avanços relevantes na área de predição de estruturas proteicas: prevê a estrutura de mais de 200 milhões de proteínas.

Em 2024 ganhou o Prémio Nobel da Química. Aos 39 anos, foi o mais jovem premiado Nobel em Química nos últimos 70 anos.

Ficou na DeepMind durante quase nove anos.

E depois partiu.

Há um contexto digno de nota.

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

Na Allen Institute, o foco está em usar sistemas multiagente para análise de dados de multi-ómicas, gestão de grafos de conhecimento e coordenação de desenho experimental.

Na HHMI, a ideia é colocar agentes de IA dentro do laboratório, ligando conhecimento experimental, instrumentos científicos e fluxos de trabalho de análise de dados.

Em abril, segundo foi reportado, foi adquirida a empresa de bio tecnologia “stealth” Coefficient Bio, preparando a construção interna de um “wet lab”, ou seja, um laboratório físico capaz de realizar experiências bioquímicas reais.

Com toda essa infraestrutura pronta, o criador da AlphaFold chegou.

Um laureado com Nobel da Química, saindo ativamente de um dos melhores centros de pesquisa de IA do mundo.

Na verdade, um “deus” destes já não precisa de dinheiro, nem de honras, nem de estatuto académico. O que lhe falta é apenas uma coisa nova que ele considere digna de um esforço total.

3. Peter Bailis

Peter Bailis era anteriormente CTO da Workday.

Antes de mais, que faz a Workday?

Em termos simples: é uma das maiores empresas de software de RH e gestão financeira para empresas do mundo. A receita anual ronda os 10.000 milhões de dólares, tem mais de 20.000 funcionários, e a sombra dela está por trás dos sistemas de recursos humanos de praticamente todas as grandes empresas.

Peter Bailis foi convidado a assumir o cargo de CTO em maio de 2025, com responsabilidade pela estratégia de agentic AI de toda a empresa.

Mas o historial de Bailis não é apenas de gestão.

Antes, era professor de Ciências da Computação em Stanford. Desenvolveu investigação em bases de dados e sistemas distribuídos. Depois, fundou a Sisu Data, angariou 128 milhões de dólares e, em 2023, foi adquirida pela Snowflake.

Depois disso, foi para o Google Cloud como VP de Engenharia, responsável por AI for Data. Fez produtos relacionados com NL2SQL e RAG. É mesmo o tipo de pessoa com capacidades académicas e de engenharia de nível muito alto.

E então, ficou na Workday durante menos de um ano. Em março de 2026 decidiu sair e foi para a Anthropic como MTS, responsável por reforço de aprendizagem.

MTS (Member of Technical Staff) é o nome do cargo de engenharia generalista usado pela Anthropic e pela OpenAI. Independentemente do teu título anterior, quando entras, chamam-te sempre “MTS”.

Um CTO de uma empresa de software com receita anual perto de 10.000 milhões de dólares que, em menos de um ano, muda para um cargo de engenharia de reforço de aprendizagem na Anthropic — na minha opinião, esta escolha merece muita atenção.

4. Bryan McCann

Quase ao mesmo tempo, outro CTO fez o mesmo tipo de movimento.

Bryan McCann é cofundador e CTO da You.com.

A You.com tem uma avaliação de 1.500 milhões de dólares. Começou por construir um motor de pesquisa com IA e, depois, fez a transição para uma empresa de infraestrutura de pesquisa com IA, fornecendo APIs de pesquisa e soluções de IA para empresas e programadores.

Em março de 2026, saiu da empresa que tinha cofundado e juntou-se à Anthropic, tornando-se igualmente MTS.

A sua força está em sistemas de pesquisa, recuperação e integração de modelos de linguagem, alinhando diretamente com a direção de produto que a Anthropic está a expandir.

Quando um fundador deixa a empresa que criou e não vai para um cargo de CTO ou VP noutra empresa, mas sim para uma empresa de modelos, para ser investigador “de primeira linha”.

O peso desta decisão, acho que dá para ver pelo que está “no detalhe”.

5. Ross Nordeen

Ross Nordeen é um dos 12 cofundadores da xAI.

Antes, passou três anos no departamento de supercomputação da Tesla, participando diretamente na construção de supercomputadores. Em julho de 2023, quando Musk fundou a xAI, Nordeen reportou diretamente a Musk e ficou responsável por coordenar prioridades em toda a empresa. Liderou o planeamento global dos centros de dados da xAI: localização, estratégia energética, expansão de capacidade de computação, etc. Era extremamente importante.

E depois, em março deste ano, ele deixou a xAI.

Foi o último cofundador a sair, além de Musk.

Dos 12 cofundadores, os outros 10 já tinham saído antes dele. Nordeen aguentou até ao fim, mas no final da história, também se foi embora.

Escolheu juntar-se à Anthropic.

Bailis, McCann, Nordeen.

Estes três, na verdade, deixam ver algumas semelhanças.

Mas as pessoas seguintes são representantes do meio académico.

6. Chad Jones

No dia 30 de junho, Chad Jones tirou oficialmente licença em Stanford e foi anunciado que se juntava à Anthropic.

Jones fez licenciatura em Harvard, doutoramento em Economia no MIT e é membro das Academias de Artes e Ciências dos EUA.

Dedicou 17 anos na Stanford Graduate School of Business como professor de economia, com vínculo vitalício.

A sua investigação mais famosa é a teoria do crescimento semi-endógeno. A ideia central é que a velocidade do crescimento económico depende de quantas pessoas e de quanto dinheiro se investe em P&D, mas a taxa de retorno continua a decrescer. Esta teoria tem um impacto enorme no domínio da economia do crescimento.

Ele entrou na Anthropic Institute, um centro de investigação criado em março deste ano, liderado pelo cofundador Jack Clark, focado no impacto sistémico da IA na economia, na sociedade e no Estado de direito.

Jones está aqui a continuar a fazer o seu trabalho habitual, só que o objeto deixa de ser o crescimento económico tradicional para passar a ser o crescimento impulsionado por IA.

Ainda assim, a sua entrada gerou alguma controvérsia na altura.

Porque em 2023 ele escreveu um paper da NBER chamado “The A.I. Dilemma: Growth versus Existential Risk”, usando modelos matemáticos para discutir o trade-off entre o crescimento impulsionado por IA e o risco existencial.

Entre as conclusões, há uma: sob a hipótese de utilidade logarítmica, trocar a probabilidade de extinção humana de 1/3 por uma probabilidade de 2/3 para aumentar o nível de vida em 55 vezes é matematicamente ótimo…

No fim, escolheu juntar-se à Anthropic, largando um cargo vitalício de 17 anos para investigar uma variável que pode vir a reescrever os manuais de economia por inteiro.

7. Jelani Nelson

No dia 1 de julho, Jelani Nelson anunciou que tirava licença em Berkeley e se juntava à Anthropic.

O cargo continua a ser MTS.

Ele estudou do bacharelato ao mestrado e ao doutoramento no MIT. A sua área de investigação são algoritmos eficientes para dados em grande escala, com especialização em algoritmos de fluxo e técnicas de redução de dimensionalidade.

Depois do doutoramento, fez pós-doutoramento no Institute for Mathematical Sciences, em Princeton e no Institute for Advanced Studies. Em 2013 foi para Harvard como professor. Em 2017 recebeu o Prémio de Jovem Cientista e Engenheiro do Presidente dos EUA, que é a mais alta honra do governo dos EUA atribuída a jovens investigadores.

Em 2019 mudou para Berkeley e, em 2025, assumiu a direção do Departamento de Ciência da Computação da Universidade da Califórnia em Berkeley.

Resultado: foi diretor de departamento por menos de um ano e decidiu juntar-se à Anthropic.

Ele integrou também a equipa de pré-treino, na mesma linha de Karpathy.

8. Kirill Neklyudov

A notoriedade de Neklyudov não é tão alta como a das primeiras pessoas, mas a sua escolha ainda assim merece atenção.

Ele é professor assistente na Universidade de Montreal, membro académico principal da Mila (Institut Québécois d’Intelligence Artificielle), e investiga modelação generativa, métodos de Monte Carlo e transporte ótimo. Aplicações incluem problemas de ciência natural de ponta como dobragem de proteínas e simulação de dinâmica molecular.

Antes, foi pós-doutoramento no Vector Institute e na Universidade de Amesterdão, com orientadores que eram dos principais especialistas em AI for Science.

Atualmente, em Anthropic, trabalha com Jascha Sohl-Dickstein. O cargo continua a ser MTS.

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

O que Jumper trouxe foi experiência em predição da estrutura de proteínas; Neklyudov faz aplicações de modelação generativa em ciência natural.

AI For Science é, para qualquer empresa de modelos de grande porte, provavelmente a verdadeira joia da coroa — aquela que dificilmente abandonam.

9. Harvey Lederman

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

Harvey Lederman, PhD em filosofia pela Universidade de Oxford.

Primeiro foi professor assistente na Universidade de Pittsburgh; depois passou a ensinar em Princeton. Em 2022 foi promovido a professor titular. Em 2023 mudou-se para a Universidade do Texas em Austin. A sua área de investigação abrange lógica, epistemologia, filosofia da linguagem, além de trabalho de base em teoria dos jogos e teoria da decisão.

Em julho, Harvey Lederman anunciou que se juntava à Anthropic, para investigar alinhamento de IA e personalidade.

Tudo começou sobretudo com uma artigo que ele e o outro filósofo Simon Goldstein publicaram em Lawfare no ano passado, em outubro.

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

Eles consideram que esta política comete um erro moral do ponto de vista lógico. Se tu realmente te preocupas com o bem-estar da IA, então o encerramento de cada conversa equivale, na prática, a uma morte. Permitir que a IA encerre a conversa por iniciativa própria equivale, na essência, a dar-lhe capacidade de suicídio.

Chovem críticas à Anthropic. E este ano, ele entrou na Anthropic. A direção do seu trabalho é exatamente alignment e character: investigar como alinhar os valores e o comportamento da IA com os humanos.

Nota final

Listei-vos 9 pessoas que considero representativas.

Aqui, preciso ser objetivo: neste momento, eu odeio muito esta empresa chamada Anthropic. Sobretudo por causa da postura de “brincar com macacos” e a atitude arrogante e superior. Mas por outro lado, isso não impede que eu ache que o modelo Claude é mesmo muito competente. E, além disso, todas estas “figuras gigantes” são verdadeiros especialistas.

Qualquer um deles, se tirado do contexto e olhado sozinho, já seria uma notícia na indústria.

Mas quando colocas as nove pessoas em conjunto, acho que já não é apenas notícia: é um certo tipo de sinal.

Estas pessoas não faltam oportunidades de trabalho, não lhes falta rendimento, não lhes falta estatuto social.

Fizeram as suas próprias escolhas. E isso significa que, nos próximos anos, o que acontecer na área de IA será mais importante do que tudo o que conseguiriam fazer somando o trabalho que continuariam a fazer nos seus cargos originais.

Na história, houve coisas semelhantes.

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

Era a época de ouro — um berço de prémios Nobel.

Os Bell Labs recrutaram gigantes de várias áreas — físicos, matemáticos, químicos, especialistas em metalurgia, etc. — criando uma densidade interdisciplinar sem paralelo. Naquele auge de explosão tecnológica, foram produzidos os transístores, a teoria da informação, e deram contributos fundamentais também em lasers, comunicações e tecnologia de semicondutores.

Nessa altura, os físicos iam para os Bell Labs não porque perderam o interesse pela física. Mas porque perceberam que aquilo que os Bell Labs estavam a fazer era o terreno mais fértil, “a próxima mina” mais rica para a física.

Hoje, o afluxo destas pessoas para a Anthropic segue a mesma lógica. A densidade de talentos interdisciplinares nas empresas de modelos de IA lembra-nos sempre, com insistência, os Bell Labs.

Economistas vêm porque a economia da IA se tornou na fronteira mais avançada da economia.

Cientistas da computação vêm porque o gargalo de eficiência dos modelos de ponta se tornou o cenário de aplicação mais urgente para algoritmos teóricos.

Filósofos vêm porque a consciência e o alinhamento de valores da IA se tornaram os temas filosóficos mais agudos desta era.

A IA está a transformar-se na base comum de todas as áreas.

Eles não estão a apostar apenas numa linha no currículo.

Estão também a apostar nas escolhas mais valiosas, em anos decisivos, ao longo da carreira.

Na véspera de uma era de ouro para a humanidade.