Bom dia! Hoje é 23 de setembro. Neste mesmo dia, em 1846, o astrônomo alemão Johann Galle apontou seu telescópio para uma região específica do céu noturno e encontrou, exatamente onde os cálculos previam que estaria, um planeta que ninguém jamais havia visto: Netuno. O mais notável da descoberta não foi o telescópio, mas foi a matemática. O francês Urbain Le Verrier calculou a posição do planeta sem nunca olhar para o céu, usando apenas as perturbações que um corpo invisível causava na órbita de Urano. Netuno foi encontrado não porque alguém o viu, mas porque alguém notou que algo estava puxando o que já era visível para fora do lugar.
Cento e oitenta anos depois, as notícias de hoje seguem a mesma lógica: em cada uma delas, o que importa não é o que está na superfície, mas a força invisível que puxa o mercado para fora de sua órbita esperada. O Google abre o código de sua plataforma de robótica e distribui de graça o que custaria meses de trabalho a qualquer desenvolvedor; não por generosidade, mas porque quer que cada robô industrial do mundo funcione sobre uma base que, lá no fundo, se conecta ao Gemini. O Muse, da Meta, ultrapassa o ChatGPT em downloads com 730 mil instalações em cinco dias, mas, nos bastidores, funcionários terceirizados fazem à mão parte das tarefas que o agente promete executar sozinho. A Waymo abre suas portas a adolescentes de 13 anos, revelando que o teto de crescimento dos robotáxis não é tecnológico nem geográfico; é demográfico. E a Harvey, startup jurídica avaliada em US$ 15,6 bilhões, abandona os modelos premium da OpenAI e da Anthropic e constrói seu próprio sistema sobre o Kimi K3 chinês, porque suas margens haviam caído de 50% para -50% em seis meses. Em todos os casos, o que se vê na manchete não explica o que está acontecendo. O que explica é a perturbação que, como Netuno, só aparece quando se olha para o que está fora do lugar.
O Google Quer Ser o Android dos Robôs
Em 2007, o Google fez algo que poucos entenderam na época: distribuiu de graça um sistema operacional para milhões de celulares. A indústria riu. A Nokia liderava o mercado. A Apple acabara de lançar o iPhone. Ninguém precisava do Android. Dezenove anos depois, o Android roda em três de cada quatro smartphones do planeta, e cada um deles é uma porta de entrada para os serviços do Google que geram centenas de bilhões em receita publicitária. A lição foi simples e, em conjunto, devastadora, uma vez em que ela distribua a camada operacional que todos os fabricantes de telefones celulares precisavam, fazendo (de modo barato) com que seu produto fosse bom o suficiente para que ninguém quisesse construir o seu próprio, e que, com tudo isso, trouxesse lucros para casa. Nesta terça-feira, o Google repetiu a jogada, só que, desta vez, o alvo não é o celular. É o robô.
A Intrinsic, que até fevereiro era uma “aposta alternativa” da Alphabet e agora funciona dentro do Google com acesso direto ao Gemini e ao Google Cloud, liberou o código aberto de sua plataforma de robótica industrial, que tem diversas funções universalmente úteis para o setor, como a presença de um software de controle, de planejamento de movimento, de simulação, de calibração de câmeras… tudo o que um desenvolvedor de robôs (ou, do que chamamos de IA física) gastaria semanas ou meses construindo do zero antes de começar a fazer algo que de fato diferencia seu produto.
A licença deste novo produto é permissiva, o que significa que qualquer empresa, inclusive concorrentes, pode usar, modificar e distribuir o código sem restrição. Sundar Pichai chamou a Intrinsic de “o Android da robótica”, de tal modo que a analogia se torna mais do que retórica, mas estratégica, inteiramente estratégica.
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Não é retórica porque o que o Google distribui de graça é a parte do problema que não gera margem para as empresas, ou seja, drivers, solucionadores de cinemática e motores de colisão. O que cobra (e é onde o dinheiro está) são os modelos avançados de IA do Gemini que dão inteligência ao robô, a plataforma Flowstate que permite programar tarefas complexas visualmente, e os serviços de nuvem de nível industrial que conectam tudo. Em outras palavras: o esqueleto é gratuito, mas o cérebro é pago. É exatamente o modelo da Red Hat com Linux, só que aplicado a braços robóticos da FANUC e da Universal Robots.
Além disso, o timing do lançamento é claramente deliberado: a Nvidia empurra modelos abertos para robótica via Hugging Face, a Physical Intelligence liberou os pesos do seu modelo, e a China produz um robô humanoide a cada dez minutos em Liuzhou. O mercado de software para robôs está se saturando de opções abertas, e o Google, nesse cenário, aposta que, entre tantas, a que já funciona em fábricas reais será a que os desenvolvedores escolherão como base. Porque, na robótica como nos celulares, quem define o chão sobre o qual todos constroem acaba definindo o teto de todos os demais.
O Muse Ultrapassou o ChatGPT - Mas Há Humanos nos Bastidores
Setecentos e trinta mil downloads em cinco dias. Esse foi o número que o Muse, o novo agente pessoal de IA da Meta, atingiu ao ultrapassar o ChatGPT e se tornou o aplicativo gratuito mais baixado da App Store nos Estados Unidos, estando à frente do Claude, Grok e do próprio Meta AI. O número é impressionante por qualquer métrica, mas é especialmente significativo porque sugere que o público está migrando da IA como ferramenta de perguntas e respostas para a IA como assistente que age em seu nome, afinal, o Muse, como ferramenta, não responde a dúvidas, mas ele preenche formulários, organiza e-mails, faz reservas, reduz contas e compra produtos, operando continuamente mesmo quando o aplicativo está fechado, de forma totalmente autônoma.
A Entrelinha que a manchete de downloads não conta, contudo, chegou via Reuters e muda consideravelmente a leitura. A Meta está testando, internamente, um serviço de “concierge humano” para o Muse, isto é, funcionários terceirizados que, de forma discreta, realizam parte das ligações telefônicas e das tarefas que o agente promete executar sozinho. Alguns funcionários da própria Meta levantaram preocupações de privacidade diante disso, alertando que a participação de humanos ocultos nas interações poderia expor informações sensíveis dos usuários a operadores de centrais de atendimento sem que o usuário saiba. Em resposta, a empresa respondeu que o teste visa “implementar salvaguardas” antes de disponibilizar o recurso publicamente. Mas a implicação disso é, para nós, bastante clara: parte do que o Muse apresenta como inteligência artificial é, pelo menos nesta fase, inteligência humana disfarçada de artificial (que pode, inclusive, por muitos dos dados pessoais de quem usa a ferramenta).
A prática não é nova, de tal modo que a indústria de tecnologia tem um longo histórico de “mágicos de Oz” que usam trabalho humano por trás de demonstrações de IA até que a tecnologia amadureça, mas é reveladora num momento em que a Meta acaba de pagar US$ 18 bilhões por explorar vulnerabilidades de adolescentes e pediu confiança total dos usuários para acessar e-mails, calendários, finanças e rotinas domésticas. A pergunta que o sucesso de downloads do Muse levanta não é se o produto é bom, afinal, 730 mil instalações em cinco dias, é um número que claramente atende a uma demanda real. A pergunta verdadeira é se os 730 mil usuários que baixaram o aplicativo sabiam que, em alguns casos, quem estava do outro lado da conversa não era uma máquina. E se, quando souberem, ainda acharão que a conveniência vale o que estão entregando. O Muse pode ser o futuro dos agentes pessoais. Mas o futuro, por enquanto, ainda precisa de um humano nos bastidores para funcionar.
Os Robotáxis Agora Levam Adolescentes
Se você é pai ou mãe de um adolescente de 16 anos, a perspectiva de que ele pegue as chaves do carro e dirija sozinho pela primeira vez provavelmente tira seu sono. A perspectiva de que ele entre num carro sem motorista algum, que se dirige sozinho por ruas movimentadas enquanto seu filho vai no banco de trás com três amigos da mesma idade, provavelmente tira mais sono ainda. E é exatamente essa a proposta que a Waymo está oferecendo a pais em Nashville, oferecendo contas para adolescentes a partir de 13 anos, vinculadas ao responsável, que permitem ao jovem solicitar viagens autônomas em qualquer lugar dentro da sua área de cobertura, e levar até três convidados entre 13 e 17 anos. A empresa não explicou como verificará a idade dos passageiros.
Nashville é a segunda cidade a oferecer o serviço, depois de Phoenix, e a Waymo afirmou que será “o primeiro de muitos” lançamentos para adolescentes nos próximos meses. A lógica comercial é de que o número de viagens pagas da Waymo saltou de 50 mil por semana em maio de 2024 para mais de meio milhão por semana no início deste ano, impulsionado pela expansão para doze novas cidades. Mas o crescimento geográfico tem limites, que são, entre tantos, que mapear, testar e lançar em cada nova praça consome tempo e capital. Abrir o serviço a uma faixa etária inteira que hoje depende de pais, caronas e transporte público é uma forma de crescer dentro dos mercados que já existem, sem o custo de inaugurar novos.
A Entrelinha mais interessante da decisão, porém, é o argumento que a Waymo não precisa verbalizar, mas que qualquer pai entende: um robotáxi sem motorista pode ser mais seguro do que um carro com um adolescente ao volante. Uma prova disso é que os acidentes de trânsito são a principal causa de morte entre jovens de 15 a 19 anos nos Estados Unidos e, em contrapartida, um Waymo não bebe, não se distrai com o celular, não acelera para impressionar os amigos e não perde a concentração às duas da manhã. A proposta, sob essa ótica, não é que o robotáxi seja perfeito, mas é que seja menos imperfeito do que a alternativa. E, se os pais americanos internalizarem esse raciocínio, a Waymo terá encontrado algo mais valioso do que um novo mercado: terá encontrado um argumento emocional que nenhum dado de segurança consegue produzir sozinho. A pergunta, por fim, não é se quatro adolescentes soltos num robotáxi podem causar confusão, pois podem, certamente. É se essa confusão é pior do que quatro adolescentes num carro com um deles ao volante. A resposta, para a maioria dos pais, provavelmente não é.
As Startups Estão Fugindo da OpenAI e da Anthropic
A Harvey é uma startup jurídica que fez tudo certo segundo o manual da era da IA: construiu seu produto sobre os melhores modelos disponíveis, levantou capital de investidores de primeira linha, atingiu uma avaliação de US$ 15,6 bilhões e conquistou os maiores escritórios de advocacia do mundo como clientes. E, mesmo assim, quase quebrou. Depois de uma atualização em março que disparou o uso pelos clientes de suas ferramentas, as margens brutas da Harvey despencaram de 50% para -50% em três meses. Cada contrato que a empresa assinava era, na prática, um compromisso de queimar dinheiro, porque o custo dos tokens pagos à OpenAI e à Anthropic crescia mais rápido do que a receita que os clientes geravam. A Harvey estava vendendo um produto que seus fornecedores tornavam, cada vez mais, inviável.
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A solução veio de onde poucos esperavam: a China. Em agosto, a Harvey lançou um modelo próprio construído sobre o Kimi K3, da chinesa Moonshot AI, o mesmo modelo que, como cobrimos por algumas vezes, negocia para rodar dentro do Azure, da AWS e do Google Cloud, e cujo desempenho em benchmarks de codificação e tarefas complexas rivaliza com os melhores modelos ocidentais por uma fração do custo. As margens da Harvey, depois disso, voltaram a ser positivas.
A empresa, nesse toada, não está sozinha: a Abridge, de tecnologia para saúde, está desenvolvendo um modelo próprio com base no Nemotron aberto da Nvidia. A Decagon, de suporte ao cliente, já processa 80% de suas consultas com modelos internos. E a Uber esgotou seu orçamento anual de IA em abril, depois de incentivar engenheiros a maximizar o uso do Claude Code sem controlar os custos.
O padrão que emerge é o que Alex Karp, da Palantir, denunciou recentemente, versando sobre a commoditização dos modelos IA (muito em razão da chegada dos chineses com seus preços super baratos): os laboratórios de IA de código fechado construíram produtos extraordinários, mas precificaram o acesso a eles de uma forma que está empurrando seus próprios clientes para alternativas abertas e mais baratas. A Anthropic e a OpenAI, que se preparam para IPOs que dependem de demonstrações de receitas recorrentes, enfrentam agora um dilema que nenhuma apresentação a investidores resolve facilmente: se cobrarem o que os modelos custam, perdem clientes para o Kimi K3 e o Nemotron. Se reduzirem preços, comprimem as margens que precisam exibir no S-1. E se os clientes que ficam começarem a construir modelos internos, como a Harvey já faz, a receita que parecia recorrente pode se revelar transitória.
Le Verrier encontrou Netuno calculando a perturbação que ele causava em Urano. As perturbações que os modelos chineses e abertos estão causando nos modelos de negócio da OpenAI e da Anthropic são, hoje, o Netuno da indústria de IA, ou seja, invisíveis nas manchetes, mas cada vez mais presentes nos balanços.
