Enquanto as empresas que definiram o passado da IA ​​estão a perder as pessoas que definiram o seu futuro.Em 18 de junho, Noam Shazeer, principal autor do artigo Transformer e codiretor do Google Gemini, anunciou no X que estava deixando o Google e ingressando na OpenAI, que havia enviado secretamente um pedido de IPO à SEC.. Ele é um dos oito autores igualmente contribuintes de "Attention is All You Need" em 2017, que lançou as bases técnicas para modelos modernos de grandes linguagens. Sam Altman imediatamente retuitou e comentou: "Noam é uma das pessoas com quem mais queria trabalhar desde o primeiro dia em que a OpenAI foi fundada. Demorou apenas dez anos."

48 horas depois, em 19 de junho, John Jumper, ganhador do Prêmio Nobel de Química de 2024 e líder principal da AlphaFold, anunciou que deixaria o Google DeepMind, onde trabalhou por quase nove anos, para ingressar na Anthropic.

As duas demissões de grandes talentos que ocorreram quase simultaneamente foram suficientes para chocar o círculo da IA. E se você estender o cronograma, encontrará uma direção mais clara. Em 19 de maio, o ex-membro fundador da OpenAI, Andrej Karpathy, anunciou que se juntaria à equipe de pré-treinamento da Anthropic. Embora nunca tenha trabalhado no Google, sua escolha também ilustra uma coisa. Os principais talentos estão se concentrando em OpenAI e Anthropic, e o Google está se tornando o principal exportador nesta reorganização de talentos.

Três demissões, não um caso isolado, mas uma tendência

Jumper não é um pesquisador comum. Em 2024, ganhou o Prêmio Nobel de Química junto com Demis Hassabis e David Baker por liderar o projeto AlphaFold, usando IA para prever a estrutura tridimensional de proteínas em muito pouco tempo, superando um problema que atormenta a comunidade biológica há cinquenta anos.

John Jumper (à direita) tira uma foto com Demis Hassabis

Shazeer é uma figura chave na história do desenvolvimento moderno da IA. Ele ingressou no Google em 2000 e foi coautor de "Atenção é tudo que você precisa" em 2017. A arquitetura Transformer proposta neste artigo é a base técnica de todos os modelos atuais de grandes linguagens. Em 2021, como o Google se recusou a lançar o produto de bate-papo de IA que desenvolveu em conjunto com Daniel De Freitas, ele optou por sair e fundou a Character.AI em 2022. Três anos depois, o Google o trouxe de volta por cerca de US$ 2,7 bilhões e o nomeou codiretor da Gemini. Porém, menos de dois anos após retornar, ele optou por sair novamente, desta vez para a OpenAI.

Noam Shazeer e outro executivo de IA

E a escolha de Karpathy confirma ainda mais a tendência mais ampla. Em maio de 2026, após concluir seu projeto educacional de inicialização Eureka Labs, o membro fundador da OpenAI anunciou que se juntaria à equipe de pré-treinamento da Anthropic e seria responsável por "capacitar Claude com conhecimentos e capacidades essenciais por meio de operações de treinamento em grande escala". Ele nunca trabalhou no Google, mas seu paradeiro ilustra onde os principais talentos estão se concentrando.

Andrej Karpatia

Alargando os horizontes, esta tendência de fluxo de talentos já surgiu. Após a fusão do Google Brain e do DeepMind em abril de 2023, um grande número de pesquisadores dedicados migrou para OpenAI, Anthropic e xAI. Rastreando a autoria de artigos de ponta sobre IA no ArXiv, podemos descobrir que os nomes das instituições nas páginas de perfil de cada vez mais pesquisadores importantes mudaram de “Google” para “OpenAI” ou “Anthropic”.

OpenAI e Anthropic estão reunindo os talentos mais influentes na área de IA. E o Google está se tornando o principal exportador desse fluxo de talentos.

Missão perdida

Esta é a diferença mais essencial e sua importância vai além do salário e do poder computacional.

Quase 80% da receita da Alphabet, controladora do Google, vem de publicidade. Isto significa que todos os investimentos no domínio da IA ​​devem, em última análise, responder a uma questão orientada para o produto: como é que isto servirá o negócio da publicidade.

Shazeer logo descobriu, após retornar em 2024, que a lógica central do Google não havia mudado. A restrição fundamental que ele enfrenta na Gemini é que acompanhar o ChatGPT é sempre uma tarefa restrita sob a estrutura do negócio de publicidade em primeiro lugar. O objetivo não é redefinir os limites das capacidades da IA, mas sim manter a participação no mercado publicitário.

Em contraste, o estatuto da OpenAI claramente toma o benefício da AGI (inteligência artificial) como sua missão principal. A Anthropic foi construída em torno da segurança da IA ​​desde a sua criação. Está registrada como empresa de utilidade pública (PBC) e tem a obrigação legal de equilibrar os interesses dos acionistas e os interesses sociais. Em ambas as empresas, os principais pesquisadores não precisam responder à pergunta: “Como podemos ajudar nossos departamentos de publicidade a aumentar a receita?” Eles só precisam se concentrar em um objetivo: continuar a ampliar os limites das capacidades do modelo.

Muitos pesquisadores transferidos do Google para essas duas instituições mencionaram repetidamente a mesma palavra, “foco”, em entrevistas subsequentes. No Google, os principais indicadores de desempenho são a taxa de cliques de pesquisa, a taxa de conversão de anúncios e o tempo de exibição no YouTube. Na Anthropic, o principal indicador de desempenho é o desempenho de Claude no pré e pós-treinamento. Para cientistas como Jumper, que dedicaram nove anos de suas vidas acadêmicas e profissionais aos problemas de dobramento de proteínas, esse alto nível de foco é insubstituível. Na Anthropic, AI for Science não é um projeto marginal, mas uma das principais direções de pesquisa.

A missão é empurrar e o capital é puxar. Em termos de incentivos salariais, o Google está em desvantagem estrutural.

A OpenAI apresentou secretamente um pedido de IPO à SEC em 2026, e a Anthropic também está na fila de preparação do IPO. Os funcionários de ambas as empresas detêm grandes participações que deverão ser sacadas nos mercados públicos. Jumper e Shazeer optaram por ingressar antes desta janela, e o momento não é coincidência. Em contraste, o valor de mercado da Google ultrapassou os 2 biliões de dólares e o preço das suas acções tem margem limitada para duplicar no curto prazo. O poder explosivo dos incentivos de equidade é pelo menos uma ordem de grandeza diferente.

O que merece mais atenção é a lógica de precificação completamente diferente dos dois tipos de empresas no mercado de capitais. O relatório financeiro auditado da OpenAI que vazou mostra que seu prejuízo líquido GAAP em 2025 será de aproximadamente US$ 38,5 bilhões a US$ 39 bilhões (incluindo aproximadamente US$ 30 bilhões em despesas de conversão não monetárias), e seu prejuízo operacional aumentará de US$ 8,78 bilhões em 2024 para aproximadamente US$ 20,9 bilhões. No entanto, a reacção do mercado de capitais permanece positiva. Durante o mesmo período, a receita da OpenAI disparou de US$ 3,7 bilhões para US$ 13,07 bilhões, um aumento de 253%. No primeiro trimestre de 2026, a receita da empresa foi de US$ 5,7 bilhões e as despesas operacionais foram de US$ 3,7 bilhões. Os investidores estão dispostos a pagar por uma estratégia de “perda por crescimento”.

No Google, a mesma escala de investimento em IA levanta uma questão no mercado de capitais: “Que impacto isto terá nas margens de lucro?” O mesmo investimento em grande escala na área de IA é chamado de investimento estratégico na OpenAI e é considerado uma expansão do centro de custos no Google.

Do ponto de vista de um investigador de topo, a lógica por detrás desta escolha não é complicada. De um lado está uma empresa que está prestes a abrir o capital e cujo patrimônio poderá atingir um valor de nove dígitos dentro de dois anos. Todos os funcionários se concentram na otimização dos recursos do modelo. Do outro lado está um gigante maduro com uma capitalização de mercado de dois biliões. O trabalho dos pesquisadores precisa ser continuamente coordenado com as metas trimestrais das equipes de publicidade e busca.

A fusão da DeepMind cria uma nova força centrífuga

Em abril de 2023, Google Brain e DeepMind fundiram-se no Google DeepMind, sob a liderança unificada de Demis Hassabis. A narrativa oficial da época era “concentrar nossas forças”. Mas, olhando três anos depois, o efeito real da fusão é claramente controverso.

A fusão não conseguiu resolver fundamentalmente o problema da reestruturação da voz da transformação dos resultados da investigação em produtos.

Os resultados da pesquisa básica da DeepMind precisam ser implementados por meio da equipe de produto, e a equipe de produto tem seu próprio cronograma independente e considerações prioritárias. Gêmeos é um caso típico. Shazeer foi nomeado codiretor, mas o ritmo de lançamento do produto e o caminho de comercialização ainda são altamente limitados pelas unidades de negócios de pesquisa e nuvem. Isto contrasta fortemente com o modelo em que todos os membros da OpenAI operam em torno dos mesmos objetivos principais do produto.

A fusão também causou tensões sobre identidades culturais. O Google Brain está mais focado em engenharia e implementação comercial, enquanto o DeepMind está mais focado em ciência básica e exploração de longo prazo. Após a fusão, a cultura orientada para a pesquisa de longo prazo foi considerada desgastada sob a pressão de um "roteiro de produtos de serviços".

Um ex-pesquisador do Google escreveu no X: “Quando nos pediram para alinhar nossa direção de pesquisa com o roteiro do produto, eu sabia que era hora de ir”.

A saída de Jumper pode ser vista como uma afirmação sobre o rumo cultural após a fusão. Ele trabalha na DeepMind há quase nove anos, passando pelo período de pesquisa independente, pelo período de integração após a fusão e pelo atual estágio de crescente pressão pela produtização. Quando o ambiente de pesquisa exige cada vez mais o alinhamento com os principais indicadores de desempenho dos mecanismos de pesquisa, sair torna-se uma decisão calculada, mas não difícil de tomar.

O problema mais profundo é que menos de dois anos após o regresso de Shazeer, o ritmo de lançamento de produtos de IA não acelerou significativamente. A Gemini reduziu a lacuna de capacidade com o ChatGPT, mas nunca se tornou líder no nicho. Ele não expressou publicamente a sua insatisfação e a sua declaração sobre X foi uma expressão profissional padrão, mas as ações falaram por si.

O panorama do talento está a passar por uma reestruturação irreversível

Esta fuga de cérebros já não é apenas uma questão de algumas pessoas mudarem de emprego.

A Google pode trazer de volta investigadores de topo, mas não pode mudar o aspecto mais fundamental: o seu modelo de negócio principal é a publicidade e a IA é uma ferramenta facilitadora, não a sua missão final. O dinheiro pode comprar alguém de volta, mas o dinheiro não pode fazer o Google deixar de ser Google. Isto significa que o êxodo não pára e é uma tendência estrutural e não apenas alguns desvios isolados.

Por outro lado, OpenAI e Anthropic estão seguindo seus próprios caminhos. OpenAI tem a competitividade mais forte em pesquisas de grandes modelos de linguagem, enquanto Antrópico combina segurança de IA e aplicações científicas. As duas empresas têm limites claros e cada uma tem o seu próprio fosso. O Google está preso no meio. Não possui o poder explosivo do produto OpenAI nem a diferenciação de marca da Antrópico no campo da segurança.

O que realmente altera irreversivelmente o equilíbrio de talentos é o período de janela do IPO. Quando os investigadores de topo conseguem ganhar nove ou mesmo dez dígitos de riqueza através do resgate de capital no prazo de um ou dois anos, o sistema de remuneração de qualquer gigante maduro não pode competir na mesma dimensão. O ano de 2026 provavelmente será lembrado não pelo rápido avanço de uma determinada capacidade de IA, mas porque o cenário de talentos completou uma reorganização estrutural durante este ano. Nesta rodada de competição, a densidade de talentos determina as capacidades do modelo, as capacidades do modelo determinam a participação no mercado e a participação no mercado determina a lista de vencedores.

Não é impossível para o Google retornar. Possui uma das maiores infraestruturas de computação do mundo, as maiores reservas de dados de usuários e continua a liderar no número de publicações de artigos acadêmicos sobre IA. Mas todas essas vantagens se baseiam na premissa de que é preciso ter pessoas boas o suficiente para utilizá-las. E o que o Google está perdendo são justamente essas pessoas.

Esta pode ser a crise mais silenciosa desde a fundação do Google. Não há grandes erros de produto, nem multas regulatórias pesadas, nem explosões financeiras. Foi apenas um grupo das pessoas mais inteligentes que, uma por uma, optaram por partir. No campo da IA, o verdadeiro fosso nunca foram os dados, nem o poder computacional, ou mesmo a própria arquitetura do modelo. São as pessoas que ficam e ultrapassam os limites da tecnologia dia após dia. E o Google está descobrindo que reter essas pessoas é muito mais difícil do que treinar um modelo com trilhões de parâmetros.