Zuckerberg diz que concentrar IA em poucas empresas é o verdadeiro risco. Convenientemente, é a Meta quem mais perderia se isso acontecesse.
Na mesma semana de julho em que mais de mil funcionários de OpenAI, Anthropic, Google e Meta assinavam uma carta pedindo mecanismos para desacelerar a IA se necessário, Mark Zuckerberg publicou um ensaio no Wall Street Journal defendendo exatamente o oposto do espírito daquele pedido:
Não é a velocidade que preocupa, é quem vai deter a inteligência quando ela chegar. Segundo ele, superinteligência concentrada em poucos laboratórios é o cenário perigoso — e a resposta é distribuí-la o mais amplamente possível, para que cada pessoa tenha acesso a algo como um “advogado superinteligente” próprio.
É uma tese elegante. Também é, por acaso, a tese que melhor protege o modelo de negócio da Meta.
Vale separar os dois lados do tabuleiro. De um lado, Demis Hassabis (Google DeepMind) propôs em julho um órgão de padrões nos moldes da FINRA — o regulador que fiscaliza corretoras nos EUA — financiado pela indústria, mas com supervisão federal, testando modelos de fronteira antes do lançamento e com poder de coordenar uma desaceleração em todo o setor se os riscos justificarem. Dario Amodei, da Anthropic, foi na mesma direção ao assinar a Pacing the Frontier como empresa, vinculando o pedido à própria pesquisa da Anthropic sobre autoaperfeiçoamento recursivo — a ideia de que sistemas de IA já estão acelerando a própria pesquisa em IA dentro dos laboratórios, e que isso pede ferramentas de controle agora, não depois.
Do outro lado, a Meta. E é aqui que o “por que estratégico” do ângulo sugerido se confirma: um regime como o de Hassabis — testes obrigatórios pré-lançamento, aprovação de um órgão central antes de qualquer modelo ir ao ar — é estruturalmente mais fácil de cumprir para quem já tem infraestrutura de segurança madura e um caminho de compliance rodado. OpenAI, Google e Anthropic, que lideram em pesquisa de segurança e já lidam com escrutínio regulatório havia anos, chegam nessa régua na frente. A Meta, cuja estratégia depende de modelos de peso aberto (open-weight) distribuídos livremente, é quem mais teria a perder com um filtro central de aprovação — um modelo de peso aberto, por definição, não dá para “revogar” depois que foi baixado por milhões de pessoas.
Não é coincidência, então, que na mesma semana do ensaio de Zuckerberg a Meta tenha assinado, ao lado de Nvidia, Microsoft e Palantir, uma carta pedindo a reguladores que não restrinjam formatos de peso aberto. O ensaio no WSJ é a camada filosófica de uma disputa que já está em curso na prática: uma coalizão lobista contra qualquer desenho regulatório que trate “modelo aberto e distribuído” como sinônimo de “modelo mais arriscado”. Zuckerberg está certo em apontar que concentração de poder também é um risco real — a pergunta que fica de fora do ensaio é por que a solução que ele propõe é, também, a que mais favorece a companhia dele.
Tudo isso acontece, vale lembrar, num pano de fundo em que nenhuma das partes está desacelerando o investimento — só o discurso de justificativa muda. A própria Meta elevou o piso do capex de IA para 2026 para a faixa de US$ 130 a 145 bilhões, mesmo com o fluxo de caixa livre despencando 91% no trimestre por causa desse gasto; o Google elevou a guidance para US$ 180-190 bilhões; a Microsoft projeta mais de US$ 50 bilhões só no próximo trimestre fiscal. A corrida por capacidade segue integralmente ligada — o que está em jogo agora é só quem escreve as regras de quem pode competir nela.