O que realmente está por trás do medo das grandes empresas de IA?

Por Marcelo Fischer — Canaltech

A possibilidade de a inteligência artificial escapar do controle humano não apareceu em 2026. Executivos e pesquisadores discutem há anos cenários envolvendo ciberataques, armas biológicas e até riscos existenciais.

O que mudou nas últimas semanas foi a intensidade dos alertas, justamente quando as empresas que lideram essa corrida enfrentam custos crescentes, pressão por retorno e precisam convencer investidores de que conseguem desenvolver sistemas cada vez mais poderosos sem perder o controle sobre eles.

O debate ganhou força depois que Jacob Coxon deixou a Anthropic e afirmou que pessoas responsáveis por construir os modelos acreditam seriamente que a tecnologia poderia provocar uma catástrofe.

Evan Hubinger, que lidera pesquisas de alinhamento na empresa, estimou em mais de 10% a possibilidade de a IA “matar todos os humanos” na próxima década. Pouco depois, Dario Amodei, CEO da Anthropic, defendeu uma desaceleração coordenada no avanço das capacidades dos modelos.

Sam Altman, da OpenAI, e Elon Musk apoiaram a discussão. Amodei propôs avaliações independentes dentro dos laboratórios, padrões compartilhados de segurança e cooperação entre países. O argumento é ganhar tempo para entender melhor sistemas que podem avançar mais rápido do que a capacidade humana de controlá-los.

Mas esse temor é realmente novo ou apenas ganhou mais espaço à medida que os modelos ficaram mais avançados?

Risco da IA não apareceu agora

À primeira vista, pode parecer estranho ver pesquisadores envolvidos diretamente na criação dessas tecnologias deixarem seus empregos e fazerem previsões tão graves em público.

Ao Canaltech, Pedro Burgos, especialista e consultor em inteligência artificial, explicou que esse tipo de preocupação circula no setor há bastante tempo. Pesquisadores costumam discutir o chamado “P-Doom”, uma estimativa pessoal sobre a probabilidade de uma catástrofe provocada pela IA.

“A noção de que há mais ou menos 10% de chance de dar errado completamente, de maneira catastrófica, não é uma opinião muito bizarra”, afirmou Burgos. Ele lembra que nomes do setor fazem alertas sobre riscos extremos há mais de uma década.

Para o especialista, o momento atual juntou dois fatores: modelos avançando mais rapidamente e uma sociedade mais preocupada com seus efeitos. “Existe um fator de aceleração que está rolando de fato”, disse.

O risco, portanto, não precisa ser ignorado. Isso também não significa que previsões de extinção sejam fatos mensuráveis: os percentuais citados por pesquisadores são estimativas pessoais sobre cenários futuros, cercadas de grande incerteza.

Conta da corrida pela IA ficou gigantesca

Ao mesmo tempo, a discussão sobre desacelerar surge em um momento financeiramente delicado para o setor.

Dinheiro não deixou de entrar em IA. O problema está no tamanho da conta necessária para continuar na fronteira tecnológica.

A Agência Internacional de Energia (IEA) calcula que apenas cinco grandes empresas de tecnologia gastaram mais de US$ 400 bilhões em infraestrutura em 2025 e prevê aumento de 75% em 2026. A entidade afirma que o investimento em data centers já ficou grande demais para ser financiado somente com o caixa das empresas, tornando o setor cada vez mais dependente do mercado de capitais.

A eletricidade consumida globalmente pelos data centers chegou a 485 TWh em 2025 e pode alcançar 950 TWh em 2030. Nos centros voltados especificamente para IA, o consumo cresceu 50% somente em 2025.

Também há pressão para transformar todo esse investimento em resultado. Uma pesquisa da Deloitte com cerca de 1,8 mil executivos mostrou que apenas 6% das empresas recuperaram investimentos em IA em menos de um ano. Para a maioria, um retorno considerado satisfatório demora entre dois e quatro anos, apesar de 85% terem aumentado seus gastos com a tecnologia.

A PwC encontrou uma concentração parecida: os 20% de empresas com melhores resultados ficam com 74% do retorno financeiro gerado por IA entre as organizações analisadas.

IPOs colocam ainda mais dinheiro em jogo

OpenAI e Anthropic também chegam a essa discussão enquanto seus planos de abertura de capital ganham peso.

A Anthropic prepara uma oferta pública inicial de ações (IPO) que pode levantar até US$ 100 bilhões e levar a empresa a uma avaliação próxima de US$ 2 trilhões, segundo fontes ouvidas pela Reuters.

A NVIDIA negocia participar como investidora âncora. Em maio, a criadora do Claude havia sido avaliada em US$ 965 bilhões após captar US$ 65 bilhões.

A situação financeira da empresa também exige nuance: o Financial Times informou que a Anthropic espera registrar resultado operacional ajustado positivo pelo segundo trimestre seguido, embora o cálculo não considere todos os gastos com treinamento dos modelos e repasses a parceiros. A Reuters não verificou os números independentemente.

A OpenAI, por sua vez, descartou um IPO em 2026. Sam Altman relacionou a decisão à necessidade de priorizar segurança, depois de meses de expectativas sobre uma eventual abertura de capital. Mesmo após levantar US$ 122 bilhões em março, a empresa projeta cerca de US$ 750 bilhões em gastos até 2030, segundo a Reuters.

Para companhias com avaliações nessa escala, demonstrar preocupação com segurança também ajuda a construir confiança de investidores, clientes e reguladores. Isso, sozinho, não prova que os alertas tenham motivação financeira.

China questiona desaceleração e compete com preços muito menores

Fora dos Estados Unidos, a proposta de reduzir o ritmo encontrou resistência. O jornal estatal chinês Global Times classificou o pedido de Amodei como uma estratégia que poderia preservar a vantagem estadunidense sobre concorrentes da China.

Na Europa, empresas como a Mistral e autoridades francesas levantaram argumento semelhante.

A concorrência chinesa também pressiona preços. O DeepSeek V4.1 Flash cobra, no horário de pico, US$ 0,30 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 pela saída. O Qwen 3.5 Plus, da Alibaba, custa US$ 0,40 e US$ 2,40, respectivamente, em sua oferta internacional para contextos de até 256 mil tokens.

Para comparação, o Claude Fable 5.1 cobra US$ 10 na entrada e US$ 50 na saída. O GPT-5.6 Sol parte de US$ 2 e US$ 10, respectivamente. As comparações refletem preços de API e não significam que os modelos tenham desempenho equivalente em todas as tarefas.

Não há evidência de um “grande plano”

A coincidência entre custos crescentes, IPOs e pedidos por cautela abre espaço para questionamentos sobre interesses econômicos. Burgos, porém, vê limites nessa interpretação.

“Marketing de medo não é útil no médio prazo”, afirmou. Segundo ele, aumentar a percepção de risco pode produzir consequências ruins para as próprias empresas, incluindo regulação mais pesada, dificuldades para construir data centers, menor demanda e mais gastos com conformidade.

Os incentivos comerciais existem e mostrar responsabilidade pode ser especialmente importante quando bilhões de dólares estão em jogo. Os riscos técnicos também existem e são discutidos muito antes dos IPOs atuais.

O cenário disponível até agora não sustenta a ideia de um plano secreto para frear concorrentes.

Mostra uma indústria tentando equilibrar três pressões simultâneas: desenvolver sistemas mais poderosos, financiar uma infraestrutura cada vez mais cara e convencer sociedade e investidores de que consegue controlar a tecnologia que está construindo.

Fonte: Canaltech