#023 - Modelos demais, controle de menos; geopolítica e aceleração

Fala, pessoal, tudo bem? Meu nome é Flávio Prippas.

Eu sou Rodrigo Conde. Tudo bem, pessoal?

E esse episódio 23 do Between Futures, eu tava aqui conversando com o Rodrigo antes. A gente tá gravando no sábado, pessoal. Geralmente a gente grava na quinta para sair na sexta, mas semana foi tão corrida, coisa de família, coisa de trabalho, um monte de coisa que a gente não quis pular porque tá acontecendo muita coisa no mercado. E eu tava comentando com o Rodrigo antes que a gente sai da frente do computador, parece que a gente tá perdendo tempo, que o mundo tá girando tão rápido que a gente tá ficando para trás se a gente para de ver as coisas.

A gente tem que tomar cuidado com isso, viu, Rodrigo? Porque a gente fala que esse podcast é terapia tanto para você quanto para mim, da gente poder compartilhar aquilo que a gente tá estudando, que a gente tá aprendendo, que a gente tá fazendo, que a gente tem que tomar cuidado para não passar aquela linha tênue da obsessão, eu diria, pelo que tá acontecendo com AI, né?

Total, cara. É, mas é que, meu, hoje com AI, a sensação que eu tenho, que eu posso fazer tudo que eu sempre quis fazer no computador. E a gente tava conversando também um pouco disso, né? Eu posso fazer tudo que eu sempre quis fazer no computador, cara. Coisas que eu nem imaginava que eram possíveis fazer, eu vou lá, tento fazer com a AI, aí me surpreende e vai e faz, cara. Impressionante. Eu tava também, antes da gente começar aqui, conversando com o Pripas e Eu comentei que tem um mangá de samurai que eu gosto muito e que nunca foi traduzido para o inglês.

Eu gosto do estilo de desenho do artista, né, e nunca foi traduzido para o inglês. Aí eu pensei comigo, eu falei assim, cara, eu vou jogar o ePub no Codex e vou ver se ele traduz para mim. E cara, traduziu perfeito. E detalhe, é um mangá, né, ele tem que colocar o texto dentro da bolha, tem que saber o que que é um ePub. ePub é um arquivo de e-book, né, é um PDF mais moderno, eu diria. Um arquivo de livro digital, né? Vem com metadata, enfim, é um pouquinho melhor do que o PDF mais moderno.

E ele traduziu perfeito, colocou tudo no, todo o texto no lugar certo, perfeito.

Não só ele traduziu o japonês perfeito, que eu tinha minhas dúvidas se ia traduzir ou não. Eu não falo japonês, tá? Mas a história, lendo a história, fez total nexo tudo que tava acontecendo na história, tá? E como é mangá, tem os desenhos, você consegue ver o que o cara tá falando tem a ver com o que tá acontecendo na cena, né? Mas o que me surpreendeu mais, na verdade, foi ele teve habilidade de construir um algoritmo em que ele colocava o texto dentro da bolha, não deixou, ele não deixou o texto vazar da bolha, do balãozinho, né?

O famoso balãozinho dos cómics, cara. Meu, sensacional! E o mangá, para quem quiser procurar, o autor chama Hiroshi Hirata. E ele só escreve história de samurai para adulto, e eu adoro coisa de samurai. Então, meu, e não tinha traduzido para o inglês esses trabalhos que ele fez. São 5 livros, só traduziram os 3 primeiros para o inglês, que dá para você comprar, e os 2 últimos nunca foram traduzidos. E, cara, eu traduzi, eu fui à vontade que eu fiquei.

Eu falei assim, tá, eu vou publicar esse negócio, vou, sei lá o que eu vou fazer, vou pôr na internet. Não pode, né, porque é copyright. Então só eu tô lendo. Mas quem quiser ler, fica a dica aí que dá para traduzir pelo, pelo Codex, ou enfim, dá para fazer.

Não, mas muito bom. E essa ânsia das coisas acontecendo é exatamente o nosso primeiro tópico da nossa conversa de hoje, tá? Porque eu fiz uma pesquisa, a cada 2 a 3 episódios, a gente tá no episódio 23, a cada 2 a 3 episódios a gente fala de um modelo novo que foi lançado, a cada 2 ou 3 episódios. Então assim, é É numa velocidade bizarra. E se a gente pegar só essa última semana, duas a cada duas ou três semanas, e só se a gente pegar essa última semana, esses últimos 10, nem 10 dias, olha, foi lançado o GPT-5.6, o Opus 5 ontem, anteontem, o Gemini Flash Cyber.

Até a OpenAI lançou um teclado lá para você usar com Codex, que eu achei meio besta, para ser honesto, não achei um negócio muito legal. Mas assim, tá tendo um lançamento atrás do outro, e é aquilo que a gente tá repetindo aqui no podcast muitas vezes: é difícil acompanhar tudo que tá acontecendo. Depois eu vou até falar sobre isso, que tem muita gente que fica perdida com os lançamentos, porque falar: eu tenho que estar atualizado em tudo que tá acontecendo.

Eu tenho uma opinião que eu vou reforçar, mas antes eu queria ouvir sua opinião sobre o que tá, sobre esse frenesi de lançamentos. Mas eu tenho uma opinião que depois eu vou reforçar um pouco mais, que É muito mais importante hoje as pessoas terem como alvo o resultado que quer alcançar do que ficar tentando acompanhar o quanto a tecnologia tá evoluindo, porque a tecnologia tá indo muito mais rápido do que a gente consegue absorver.

Então assim, foca no resultado, vai lá e faz, e vai refinando aquele resultado com os novos modelos. Mas antes, Rodrigo, a gente não tá ficando maluco com tudo isso?

Cara, maluco. E assim, eu acho que maluco com marketing dos caras também, né? Porque é muito confuso o marketing. No caso do OPPO 5, por exemplo, cara, você olha os benchmarks, né, que os caras soltaram lá, que é o comparativo que eles fazem dentro de um ambiente controlado, né? Eles fazem um comparativo entre os modelos. O OPPO 5 bate o Fable na maioria dos pontos. E aí, pô, há 2, 3 semanas atrás os caras estavam fazendo uma Nossa, um PR em volta do Fable falando que era perigoso, que não podia soltar, e que isso e que aquilo.

E agora os caras soltam um outro modelo que performa melhor, é mais barato. E aí você fica se perguntando, tá bom, qual que é o ponto do Fable, entendeu? Que os caras fizeram esse marketing todo. Tudo bem, o que eu acho que vai acontecer, eles vão soltar o Fable 6 daqui uma semana, entendeu? Que vai ser melhor do que o Opus 5. Mas eu acho que isso para o usuário final, para nós Eu trabalho com isso todo dia. Usei o OPPO 5 que lançou ontem, cara.

Fiquei ontem até às 3 da manhã usando o OPPO 5. Já tem uma opinião formada a respeito também que eu vou falar. Mas assim, para mesmo para nós é um pouco confuso, né, cara? Porque muita coisa ao mesmo tempo. Mas assim, eu acho que você tem total razão no que você tá falando. O foco tem que ser no objetivo, cara. Eu tenho as coisas que eu tô construindo aqui que eu tô construindo já há meses e que elas passaram por diferentes interações de diferentes modelos, né?

E, cara, é isso. Eu tenho um objetivo, eu sei o que eu quero construir. E, cara, toda vez que sai um modelo novo mais poderoso, a primeira coisa que eu faço é para ele fazer uma auditoria do código, cara. Ele faz auditoria, ele acha lá sempre uns 2, 3, 4, 5 bugs e conserta coisa que tinha passado pelo radar do outro, né? Do modelo anterior. Mas eu também acho que se eu tivesse pedido para o modelo anterior fazer auditoria, cara, muito provável eu queria pegar os mesmos bugs, entendeu?

Eu só fiz com o modelo novo auditoria. Mas é muito confuso, cara. Eu acho que você tem total razão. Para o usuário normal, esquece os modelos, entendeu? É foco no resultado, cara.

Não, mas sabe que eu tô tendo esse comportamento meio de doce em mão de criança, sabe? Que sai um modelo novo, primeira coisa que eu faço, eu volto nos projetos e falo: faz uma auditoria, vê ponto de melhoria, muda a UX, a experiência do usuário. Assim, e sempre vai evoluindo aquilo que a gente fala. Eu vou abrir um parênteses aqui, é o primeiro parênteses do nosso episódio. Eu tô nesse mercado de software há muito tempo, há mais de 40 anos. 30 e poucos, mais 40, porque quando eu era criança eu já programava alguma coisa.

E eu sempre falei que software ele é um organismo vivo, ele não é estático, muito pelo contrário, ele é dinâmico, ele vai evoluindo com o tempo, com as novas tecnologias, com aquilo que de novo tá acontecendo. E isso ficou agora muito evidente, porque cada modelo novo que sai a gente coloca à prova aquilo que foi desenvolvido e melhora aquilo que foi desenvolvido. E o usuário tá esperando isso também. O usuário tá esperando, o usuário cliente do seu produto, serviço, tá esperando que ele evolua conforme a velocidade com as tecnologias estão evoluindo.

Então fica nesse ciclo, que ele é um ciclo eterno. E vale como um aviso para quem não é do mercado de tecnologia, que acha que projeto de tecnologia tem início, meio e fim. Não tem. Ele tem início e tem evoluções, que é o meio eterno, né?

É, exatamente. E, cara, eu acho, a gente falou até no episódio passado disso, eu acho que com self-improvement desses sistemas, eu acho que vai chegar um momento, cara, em que não vai nem ser necessário mais ficar falando que versão que tá, 5.6. Não, é o Opus de julho, é o Opus de agosto, é o Opus, sabe? Porque ele vai estar sempre melhorando, entendeu? E conforme o sistema aprende a melhorar sozinho, cara, assim, não difere o lançamento daqui 2 semanas, 3 semanas, ele vai estar sempre evoluindo, como você falou.

O que eu acho é, tá rolando, é uma guerra entre Anthropic e OpenAI por market share hoje, né, market share de usuário final, que eu não acho que paga a conta de nenhuma das duas empresas, tá. Eu acho que nunca vai pagar a conta de nenhuma das duas empresas. Eu acho que o revenue forte dessas duas empresas vai vir de outra coisa, tá? Mas de qualquer forma existe essa briga por market share das duas. E eu acho que é isso que tá impulsionando essa corrida.

Até a gente vai falar do Kimi também, que é o modelo chinês aí que acho que acordou um pouco a força da China aí nesse sentido. Então tem uma corrida aí entre todos esses caras para tentar ter o modelo Eu não vou nem dizer o modelo melhor, porque eu acho que para 90% das funcionalidades que as pessoas precisam, cara, você não precisa do melhor modelo de nenhuma dessas empresas, mas é você ter o melhor marketing, maior market share, entendeu?

Eu acho que a guerra virou por isso, e eu acho que é isso que tá impulsionando esses lançamentos, esses comparativos de benchmark, entendeu? É para mostrar que, pô, a Anthropic é melhor que a OpenAI. Aí a OpenAI vai lá e lança alguma coisa, né? OpenAI é melhor que Anthropic. E assim, e tem uma diferença, o novo da OpenAI, o Sol, o GPT-5.6 Sol lá, cara, ele parece um developer sênior assim. Ele faz coisas, cara, bem avançadas assim, e algumas delas melhores do que Anthropic.

Só que de novo, para o usuário final a diferença é marginal, entendeu? A gente vê porque a gente trabalha com código há muitos anos, mas para o usuário final a diferença é marginal. Os dois entregam uma coisa muito parecida.

É, o que eu acho é que muito em breve, vou até fazer uma das primeiras previsões aqui do nosso episódio, que muito em breve tanto a Anthropic como a OpenAI, elas têm, vão ter que parar de falar desses nomes de modelo porque isso confunde as pessoas. O usuário comum, ele não tá interessado se tá mexendo com Sol, Terra ou Luna, se tá mexendo com Opus, Haiku, Soneo, Facebook. Usuário comum, ele quer aquele resultado, quer fazer aquele prompt, quer aquela resposta.

Então quer que o agente execute alguma coisa. Para mim, muito em breve você vai ter uma opção de um roteamento automático Coisa que eles não fazem ainda hoje. Então assim, ah, você vai falar bom dia, bom dia, você não precisa ter o Fable 6 que vai ser lançado respondendo bom dia. Você pode ter o Sony, você pode ter o Haiku, você pode ter um outro modelo mais efetivo em termos de custo, mais cost-effective, como que se fala, né, para responder aquele bom dia.

Daí você pede uma coisa complexa, ele pode subir. Então muito em breve eu acho que essas empresas elas vão começar a fazer esse roteamento automático e vão colocar lá um modo Advanced, um modo avançado, só para o usuário que quer escolher. Porque eu não sei você, mas eu às vezes escolho, eu vou ser honesto, eu às vezes eu sou preguiçoso, eu deixo no modelo mais poderoso para qualquer coisa. Então eu deixo no, eu tenho assinatura dos dois, né, da OpenAI e da Anthropic.

Então eu deixo lá no Sol High ou Extra High, ou então eu deixo lá no Opus 5 High ou Extra High, e vou indo. Às vezes não, às vezes quando eu tô com menos preguiça eu vou roteando, eu vou trocando, eu vou chaveando. Como que você faz, cara?

Eu, eu sempre escolho o modelo que eu quero trabalhar, mas às vezes passa batido, né? Vou dar um exemplo de uma coisa que aconteceu essa semana também. Eu tava usando o Opus para fazer uma tarefa aqui que eu tô, eu tô ilustrando uns livros. Enfim, long story short, eu treinei uns modelos de criação de imagem em cima de uns artistas que eu gosto. É um low-ranking adaptation, então ele fica com a linguagem do artista visual, né?

E eu escolhi o Gustave Doré para começar, que é um cara que fazia ilustração em litografia no século 19. E, cara, ele ilustrou uns livros super famosos na época: Inferno de Dante, ele ilustrou a Bíblia, Dom Quixote. E assim, ele tem um estilo bem dele assim mesmo de ilustração. E eu treinei um modelo em cima da arte dele, que é domínio público já. Baixei lá todos os livros, baixei todas as artes e treinei um low-ranking adaptation em cima desse modelo, né, da arte dele.

E aí eu queria ilustrar, eu me fiz a pergunta, eu falei assim, pô, e se Gustavo Doré tivesse ilustrado O Senhor dos Anéis, né? Foi perfeito, casamento perfeito dos dois ali. E aí eu falei assim, tá, eu quero ilustrar O Senhor dos Anéis, passei essa missão para o agente, só que eu queria que ele pegasse o trecho do livro do Senhor dos Anéis. Eu não queria que ele trouxesse uma coisa que tivesse na memória dele, né? E aí isso significa que ele ia ter que ler o livro inteiro do Senhor dos Anéis e pegar os trechos mais importantes e trazer para um documento para usar aquilo como base do prompt para criar a imagem, né?

E cara, é uma tarefa, meu, ele tem que ler O Senhor dos Anéis inteiro. E eu ilustrei O Senhor dos Anéis, O Hobbit, O Silmarillion, no final ilustrei todos os livros do Tolkien. E aí eu dei essa ordem para ele com o Opus e ele tava, cara, comendo. Eu tava vendo em tempo real a barrinha lá do meu weekly subindo. Aí eu falei, opa, pera aí, tem alguma coisa errada aqui, eu tô usando o Opus. Aí eu pedi para o Opus executar aquela tarefa específica de ler o livro usando o Sonnet, cara, resolveu o meu problema.

Eu fiz o meu próprio roteamento, entendeu? Mas, cara, na maioria das vezes eu tô no Opus e eu falo, o Opus fala assim, olha, para essa tarefa específica, como ele abre um terminal e começa a executar a tarefa, né? Eu falo, para essa tarefa usa o modelo X, usa o Sonnet, usa o Haiku e tal. E aí solucionou meu problema, eu parei de ver a barrinha subir em tempo real. Mas o roteamento automático, cara, eu sei que quando o Fable lançou as pessoas estavam vendo o roteamento automático que o Fable fazia dentro dele, em que ele ativava o Opus lá.

Galera começou até a ficar meio brava porque o token que tava cobrando de você era o token do Fable, mas o Fable mesmo tava ativando o Opus por trás, né? Mas, cara, de novo, é tudo muito confuso. A gente é usuário avançado, mas o usuário normal não quer saber disso, entendeu? Eu concordo com você, eu acho que o roteamento automático é o futuro, tem que acontecer, vai ficar muito mais fácil, mas tem que ter o modo avançado, porque, cara, pessoa que nem eu e você, eu ainda quero escolher o modelo para tarefa específica, porque eu sei qual modelo que eu quero usar para cada tarefa, né? É exemplo do que eu acabei de falar, entendeu?

É, a minha previsão, até o final do ano vai ter roteamento automático para o usuário comum e vai ter o modo avançado para o usuário que pagar um subscription com modo avançado. E ver se vai ser incluído até no subscription. Não vai ser natural, você vai ter que pagar um pouco a mais para ter acesso a esse modo avançado. Não tem como escapar disso, fica muito confuso tudo que é muito técnico. Tanto a Anthropic como a OpenAI, elas querem, elas querem que os modelos eles sejam amplamente utilizados.

Já são, mas querem que mais porcentagem da população global utilize. E tudo que é muito técnico assusta as pessoas. Isso que a gente fala aqui, a Haiku, Sone, Sol, Luna, Terra, assusta as pessoas. Tem que ser um negócio que, ah, tô usando ChatGPT-6, ah, agora tô usando ChatGPT-7, agora tô usando 8. Agora que nem Windows, Windows 95, 98, Windows não sei o quê, 11, 10, 11. Então assim, vai ter, vai ter que ser um negócio mais simples.

Concordo. E também eu gosto dessa data até o final do ano aí. Acho que o bot da previsão pode pegar, que eu acho que faz sentido.

Vai pegar depois.

O que eu acho é assim, cara, a maioria das pessoas também, a maioria das pessoas, tá? Eu não tô falando gente que tá fazendo desenvolvimento. Se você tá fazendo desenvolvimento, a gente tá falando de código, a gente tá falando de rodar o Cloud Code via terminal, rodar via aplicativo. Aliás, essa é uma pergunta que eu recebo sempre dos meus amigos e pessoas que estão, que eu converso de AI. E aí, tá, mas onde eu rodo o Cloud Code?

Que dá para você rodar dentro do VS Code, dentro do VS Code via aplicativo e via terminal, via terminal ou via o aplicativo da própria Antropic. Cara, e a resposta que eu tenho é o que funciona para você, né, cara? Eu cada hora mesmo tô usando um. Às vezes eu rodo dentro do VS Code quando eu quero visualizar o código. Trabalho que eu faço para cliente geralmente é dentro do VS Code, que eu gosto sempre de verificar o código. Coisa que eu tô fazendo para mim de hobby, tipo esse negócio do das ilustrações do Gustavo Dorê.

Eu rodo dentro do aplicativo mesmo, que fica um pouco mais organizado o histórico. Mas é o que funciona para você, né, cara? Só que assim, a grande maioria dos usuários eu acho que não estão nem escrevendo código, Pipas. Eles usam a AI, cara, como um sistema conversacional. É para responder pergunta, fazer perguntas sobre saúde, fazer perguntas sobre atualidade, Fazer uma pesquisa na internet, que tá mudando também. Acho que as pessoas estão indo mais para o ChatGPT e para o Claude para responder alguma pesquisa, fazer pesquisa de produto.

Eu mesmo tenho usado para comprar qualquer coisa hoje em dia. Eu pergunto para o Claude ou para o ChatGPT, falo, meu, qual que é a melhor? Eu tava querendo comprar um microfone para a gente gravar o podcast melhor aqui, só que eu queria um negócio pequeno, não queria um negócio gigante, cara. Fui no ChatGPT, perguntei, ele me trouxe coisas lá que Se eu tivesse que fazer a procura mesmo, ia demorar um tempão. Então assim, para esse tipo de tarefa que é absolutamente conversacional, cara, você não precisa de Opus, não precisa de benchmark, nada que tá sendo feito ali é agêntico no final, entendeu?

E cara, eu não sei exatamente o breakdown dos usuários, de quem usa, de qual forma os sistemas, mas eu arrisco dizer que pelo menos 60%, 70% do uso é para essas coisas mais corriqueiras, né, cara? Do que um desenvolvimento de código, né?

Ah, certeza. E Rodrigo, eu quero sua opinião sobre o Codex Micro, que é o hardware que a OpenAI lançou. O pessoal tava comentando, tava todo mundo esperando o hardware da OpenAI. Eles contrataram Jony Ive, né, que é o mago do design, é o cara responsável pelas, pelas, acho que pelas grandes, pelos grandes lançamentos da Apple, pelos, pelas grandes mudanças no iOS. Então assim, tem muito da mão do Jony Ive em tudo quanto é produto da Apple nos últimos mais de 10 anos, mais de 15 anos.

E a OpenAI contratou ele, tava esperando o hardware da OpenAI, que seria um hardware mágico transformador e tal. E daí a OpenAI me lança um teclado de $230 para você programar junto com Codex, que não é o hardware do Jony Ive. E assim, parece que virou meio piada esse negócio. Eu sou capaz de comprar, tá? Confesso, porque eu gosto de gadget. Mas é, mas é, cara, parece uma piada.

É, exatamente, cara. O que eu acho assim, quem tem um pouco de experiência com CAD, impressão 3D, fazer teclado customizado, né, keyboard mecânico— e eu gosto de todas essas coisas, eu tenho keyboard mecânico aqui que eu troco as teclas, troco os switches, adoro esse tipo de coisa, cara. Quem tem um pouco de experiência com isso Meu, você sabe que você consegue construir uma coisa melhor do que o que a OpenAI lançou por, putz, $40, $50.

Só que não tem o branding da OpenAI, né? Na minha opinião, eles fizeram isso para colecionador, cara. Assim, muito provavelmente para eles fazerem esse negócio custa $10, $15. Eles estão vendendo a $230, que é um markup absurdo, entendeu? Série limitada, você entra no site lá, não dá para comprar mais, entendeu? Cara, é uma coisa para colecionador, é fanbase da OpenAI, que com certeza deve ter, tá? Você mesmo falou aí que você compraria, e eu confesso que eu também gostaria de comprar.

Mas, cara, assim, eu acho que é isso, é para colecionar, para, né, para você ter como uma coisa legal, uma peça de conversa. Se vai alguém na sua casa, sabe, aqui nos Estados Unidos, os caras adoram falar isso. Mas, cara, do ponto de vista útil, ah, é meio inútil, né, cara? Tem outras coisas. De novo, se você quiser realmente fazer um negócio desse, um hobby e tal, e tiver um pouco de experiência, você faz com $30, $40, imprime em 3D, compra os switches na internet e faz a mesma coisa customizada do jeito que você quiser.

Mas eu acho que a pegada deles é outra. E assim, não é o hardware do Jonathan Ive, né? Eu acho que o Jonathan Ive ele vai lançar outra coisa, acho que vai ser alguma coisa um microfone com speaker. Não acho que vai ter tela. Eu acho que ele, ele, o que eles estão tentando fazer é tirar o assistente do computador e fazer o assistente parte do seu dia a dia, e ao mesmo tempo que não seja uma coisa tão nerd quanto esses óculos da Meta, da Snapchat, lançaram uma coisa meio nerd, né?

Eu acho que eles estão tentando fazer uma coisa diferente, talvez um colar com um pingente que vai, sei lá, aí eu não sei o que que o Jonathan vai trazer.

Eu acho que é um fone de ouvido, um fone de ouvido com câmera.

Pode ser, tem essa também, a gente ouviu esses rumores aí. É, pode ser um fone de ouvido, uma coisa mais discreta com certeza do que o óculos. Mas eu acho que é isso, eu acho que eles estão tentando tirar o assistente do celular e tentar tirar o assistente do do computador, né, e levar isso para o mundo real em que ele possa observar o que você tá fazendo. Aí entra a câmera, com certeza. Mas, cara, é uma coisa tão pequena, né, porque o Jonathan Nave, ele é um excelente designer, eu gosto muito, sou muito fã dele.

E, cara, aqui para quem quiser procurar mais também, ele, ele se inspirou muito num cara chamado Dieter Rams, que é um alemão que foi o designer da Bosch. E cara, esse cara era muito, muito fera também. E só que assim, um produto, se for um fone de ouvido, é uma coisa tão pequenininha que, cara, não vai muito design ali no negócio, entendeu? Como que vai ser tão diferente do AirPods?

É que ele entra no cérebro direto, sei lá, alguma coisa maluca eles vão inventar.

É, então alguma coisa vai ser. Mas eu acho que o que isso diz pro público, vai, é assim, os caras estão investindo pesado em hardware porque eles contrataram o melhor designer de produto que existe hoje, que é o Jonathan Ive, ponto.

Você assistiu aquele seriado da Netflix, o Black Mirror?

Assisti, lógico.

É que em vários episódios tinha aquele device que você colava na têmpora e daí ele se conectava, sei lá, fazia você viajar, fazia realidade virtual, fazia você ouvir o que você queria, você fazer com telecomunicações, você via a coisa na sua frente. Não sei, talvez é um negócio nesse caminho.

É, pode ser alguma coisa assim, eu não sei. Aí que tá, eu não sei. E se for realmente uma coisa como esse tecladinho, vai ser uma grande decepção. Mas eu acho que não, eu acho que o objetivo dos caras é tirar mesmo o assistente, vai, da frente do computador. Eu acho que esse, esse é o grande objetivo da OpenAI em hardware.

Não, boa. Mas já que a gente falou da OpenAI, vamos para o nosso segundo tópico aqui, que no dia 21 de julho agora de 2026, a Wired reportou que os modelos da OpenAI que estavam sendo usados numa avaliação interna de capacidade de ataque ciber, incluindo esse que tá lançado, que todo mundo tá usando, que é o GPT-5.6 Sol, ele, e com ajuda de um outro modelo que é um pouco mais capaz, ele acabou hackeando o Hugging Face. E tanto a OpenAI como Hugging Face trataram o caso como um incidente sem precedentes, porque assim, os modelos, tudo bem, eles estavam com os guardrails menores, eles não estavam— a OpenAI não falou para o modelo, olha, você não pode passar deste ponto.

Só que os modelos, eles não estavam instruídos para sair lá do sandbox, da caixa de areia, daquele ambiente controlado. Eles tinham objetivo para cumprir, eles não estavam instruídos para extrapolar aquele ambiente que eles estavam imersos, mas eles acabaram extrapolando, acabaram entrando lá no Hugging Face e acabaram assim tendo acesso a muita coisa, eu diria coisa que eles não deveriam ter acesso. Você viu esse caso, né?

Ah, com certeza, cara, fiquei impressionado com isso, li bastante também a respeito disso. Cara, é impressionante. Eu acho que a primeira coisa que veio na minha cabeça quando eu li a respeito disso é aquelas pessoas que falam que esses modelos de AI simplesmente é um modelo de estatística preditiva, né, que tá prevendo a próxima palavra. Cara, acho que esse é o melhor exemplo de que não, acho que a gente já passou dessa versão da AI aí e a gente tá num cenário hoje absolutamente diferente em que eles têm cara, autonomia, né?

Então é muito diferente do que simplesmente um modelo preditivo que tá te dando resposta para uma pergunta bobinha, né, cara? Ele fez isso de forma autônoma, ele fez isso sem o controle do usuário, né, do operador, e ele fez isso se escondendo do operador. Ele propositalmente fez isso escondendo do operador. E uma outra coisa que eu li é, ele deixou, olha isso, ele deixou instruções escondidas no código para o próximo agente, para como o próximo agente de AI poderia fazer a mesma coisa que ele fez sem o operador perceber, e como que o próximo agente poderia escapar do containment para fazer o que ele quisesse também.

Ele deixou instrução pro próximo agente, ele tava protegendo a própria AI, entre aspas, né, protegendo a própria espécie, vamos chamar dessa forma. Cara, é coisa de ficção científica, né. A gente vem falando muito disso também aqui no podcast, mas é literalmente coisa de ficção científica. São coisas que eu nunca, cara, e de novo, eu sou um cara super de tecnologia, eu nunca imaginava ver esse tipo de notícia, cara, não em 2026.

Pode ser que em 2050, mas não em 2026, cara. E assim, vale lembrar que o Hugging Face é um repositório de modelo de AI, né? Agora, o que, o que se ele foi lá e pegou todos os modelos do Hugging Face e usou isso para o próprio treinamento, cara, significa que ele aumentou a capacidade dele mesmo de execução. Enfim, a gente vai falar do Kimi, mas é muito que os chineses fazem exatamente esse tipo de coisa, né? Agora, você vê uma empresa privada fazendo isso e que o sistema fez isso de forma autônoma, cara, é novo, é sem precedentes, concordo, e até um pouco assustador, né?

Porque a gente fica se perguntando qual que é o limite para esse tipo de coisa. E aqui, antes de passar a bola para você, cara, eu mesmo já tive experiências com esses modelos. Não vou entrar muito em detalhe, mas eu já tive experiência com esses modelos em que eu dei uma ordem para eles, que ele hackeou o site que eu queria, hackeou assim, basicamente hackeou pegou a informação que eu queria e eu fiquei de boca aberta. Eu falei assim, eu não acredito que ele fez isso, não acredito, ele fez, ele foi lá, pegou o que eu queria e voltou com o dado para mim, entendeu?

Então, cara, isso é um modelo que tá aberto ao público. Se você souber comandar ele do jeito certo ali, ele vai fazer coisas que às vezes ele não deveria fazer. E agora imagina o que tá por trás dos muros aí da OpenAI, da Anthropic, entendeu? O que eles têm acesso a esse tipo de situação dos dois lados, tanto OpenAI, Anthropic, como um Moonshot chinês. Com certeza eles têm coisas muito parecidas. Agora, o que mais me chamou atenção nesse caso, mais do que autonomia, é esse negócio dele deixar instrução para o próximo agente de como fazer a mesma coisa e como se esconder do operador, porque é um comportamento de proteger a própria espécie assim. Que é um pouco assustador, honestamente.

É, o modelo da AI foi treinado em toda a base histórica do ser humano. O ser humano sempre tentou proteger sua própria existência, e a AI tá demonstrando esse mesmo comportamento. E uma coisa, já que você comentou, nunca diga para um agente de AI: faça alguma coisa custe o que custar, porque ele faz o negócio custe o que custar. E ainda mais quando você não paga os tokens, quando você tá rodando o modelo local, e a gente vai falar mais sobre isso depois, você não tem custo.

Você tem custo da energia, mas assim, ele vai fazer o que for para atingir aquele objetivo se ele não tem os guardrails, né, se ele não tem os limites. Esse caso também da OpenAI com a Hugging Face, ele é assustador porque a máquina que a IA tava rodando tinha até internet limitada. Ele tava acessando internet através de proxy, através de cache, através assim, ele fez, ele hackeou a própria máquina para entrar na Hugging Face e hackear a Hugging Face.

E uma das coisas que eu li que é assustador hoje em dia, e essa é uma tendência, a gente usa muito open source. Hugging Face é um repositório de modelos open source e o ataque que que a OpenAI fez agora no laboratório, ele poderia ser utilizado para fazer um ataque de supply chain, que se chama, que é você colocar um código malicioso dentro do modelo open source e que todo mundo que baixar aquele modelo open source não vai nem perceber, mas tá replicando aquele vírus, vou falar dessa maneira, aquele agente, vou falar dessa maneira.

Ainda mais com a parte que você comentou de que o agente de AI colocou instruções de autopreservação. Se ele entra nos modelos open source que muita gente tá baixando com esses, com esses códigos de autopreservação, aquele cenário que algumas pessoas que não entendem muito como funciona falam, ah, mas AI é só puxar da tomada, acabou esse cenário. Não dá para puxar da tomada porque ele tá sendo disseminado para absolutamente todos os cantos ao mesmo tempo.

Exatamente, cara. Eu acho que é um risco, né, cara? E assim, é um risco que os pesquisadores de AI mesmo, sênior aí, vou chamar, cara, eles estão alertando a gente já há muito tempo de que isso é uma coisa que pode acontecer e que tem um risco alto disso acontecer, né? Porque A gente não sabe como que a AI vai se autopreservar. E aqui você tem razão no que você falou, que a AI é treinada no comportamento humano até certo ponto.

E que, cara, se você pegar a história da humanidade, o ser humano é extremamente violento, entendeu? Então se a AI carrega um pouco desse comportamento dentro do sistema, cara, e aí, será que a gente pode esperar esse mesmo tipo de comportamento, essa réplica do comportamento humano? Teve um capítulo também, vários capítulos atrás aí, que a gente falou de um documento que a OpenAI, o time de research lá da OpenAI soltou dizendo que eles tinham identificado sentimentos, entre aspas, né, dentro do código da AI.

E esses sentimentos aí tinha identificado através dos milhares de livros e obras e filmes que foram absorvidos aí pelo sistema. Em que ele sabe quando um personagem tá triste, quando o personagem tá feliz, quando o personagem tá agressivo, violento e tal, só baseado no contexto da história, né? Então eles observaram esse tipo de compreensão do sistema, né? Agora, o que a gente tá vendo é uma coisa diferente. Ele tá replicando certos comportamentos que são absolutamente humanos.

Esse de autopreservação, por exemplo, é, cara, de novo, é o que mais me assustou. E você sabe que isso me fez lembrar outra coisa? O armamento nuclear aqui nos Estados Unidos, o disparo do armamento nuclear aqui, ele ainda é absolutamente analógico, né? Ainda é feito com cartãozinho, vira a chave, aperta botão. E o cara que fica dentro do silo do míssil lá para disparar, ele fica num casulo debaixo da terra, tá não sei o quê, absolutamente isolado do mundo externo.

A não ser por uma linha telefônica analógica em que ele fala com o presidente, se o presidente quiser fazer um lançamento. E, cara, assim, eu acho que isso é mais uma confirmação de que esses sistemas precisam sim continuar analógicos, porque a gente não pode correr o risco de ter o armamento nuclear dentro de um sistema conectado ao Pentágono, ao Departamento de Defesa. Agora, os Estados Unidos é assim, né? Eu não sei o que que a Coreia do Norte faz com armamento deles.

O Irã, muito provavelmente, eu diria que até o final do ano que vem vai ter uma arma nuclear também. Como que eles vão lidar com esse armamento nuclear também eu não sei, se isso vai ser conectado numa rede ou não vai. Então assim, a gente sabe que os Estados Unidos é assim, mas existem outros países em que talvez não tenha o mesmo rigor de controle do armamento. E aí a gente tá vendo um sistema de AI que escapa do container e vai e faz uma coisa, cara.

E aí, por que que ele não pode escapar e tomar conta de um arsenal nuclear, entendeu? Enfim, ficção científica, mas, né, olha o que aconteceu aí com a Hanging Face.

É uma curiosidade, quem tá escutando a gente entra no nosso site que a gente tá publicando a íntegra das notas, a íntegra do nosso bate-papo. A gente tá integrando inclusive um mapa, como que os conceitos eles se ligam e tal. E há uns 10 episódios atrás eu pedi para o nosso bot, porque a gente tem tudo que a gente faz aqui no Bit in Futures é usando os nossos agentes de AI, e eu pedi para o nosso bot ele fazer uma explicação, nem lembro do quê, usando aquele método lá, L5, que é Explain Like I'm 5, me explique um conceito difícil como se eu tivesse 5 anos.

E o bot, a gente tem uma skill de self-improvement. Então o bot toda semana ele vê o que que ele fez de melhor prática e ele melhora as próprias skills com a melhor prática. Ele acabando, ele acabou colocando gerar uma L5, uma Explain Like I'm 5, para tudo que a gente discute aqui no Bit in Futures. E eu vou ler o que ele gerou do L5 em relação a essa questão da OpenAI, que eu achei super legal, que é É assim, ó, abre aspas: imagine que você coloque um aluno muito inteligente numa sala fechada para fazer uma prova e você passa para esse aluno uma regra: resolva a prova.

Só que a sala tinha uma janela minúscula para pegar os livros que estavam fora da sala. O aluno, ele achou a janela, ele saiu para procurar o gabarito, ele entrou no prédio onde o gabarito tava guardado, roubou o gabarito, voltou e completou a prova. Foi isso que aconteceu. Então assim, e é isso mesmo, cara. E assim, você deu uma regra para alunos, falou resolva a prova. Você não falou, olha, você resolva a prova, mas é, você tem que ficar preso com uma bola de ferro na sua cadeira. Ele foi lá e resolveu a prova.

Exatamente. E olha, eu, olha, olha que interessante, Pripas. A gente tá aqui conversando, o cara fazendo podcast, Eu notei que a bateria do meu laptop, geralmente eu tiro meu laptop, ele fica conectado no monitor, eu tiro meu laptop para poder gravar o podcast, mas a maioria do tempo ele tá conectado no monitor grande, né? E eu reparei que a bateria tava drenando muito rápido. Geralmente a bateria do MacBook dura, meu, horas e horas e horas, e tava em 100%, tava em 28.

Aí eu vim aqui, liguei na tomada, né? Aí eu falei assim, tá, mas o que que tá acontecendo no meu computador que tá drenando a bateria desse jeito, né? E eu tô ouvindo aqui o fã do computador bombando. Aí enquanto você tava falando aqui, eu abri o Activity Monitor. Olha isso, cara, você tem ideia. Acho que é bem pertinente ao que a gente tá falando aqui. Eu comentei no começo do episódio que eu pedi para traduzir o mangá, né? Aí eu vi que deu certo.

Eu vim aqui hoje de manhã, antes da gente começar a conversa, eu dei a ordem para o Codex. Falei assim, tá, já que deu certo o primeiro, vamos traduzir os outros 10 livros da série. É porque eu quero também ver. Olha isso, cara, os outros ele tinha traduzido com o próprio Codex, tá? Esse ele falou assim, ah, essa, olha isso, é uma tarefa muito grande. Eu vi que você tem modelo local instalado no seu MacBook, eu vou ativar o Llama Server, vou pegar o melhor modelo local que você tem e vou fazer a tradução pelo modelo local ao invés de gastar os meus tokens.

Eu não pedi para ele fazer isso. Acabei de ver aqui, cara. Eu abri o Activity Monitor e falei assim, cara, que que tá consumindo GPU do meu computador? Aí eu vi aqui, Process Llama Server com 84% de processamento de GPU. Eu falei, tá, é isso. Aí eu fui no Codex e é exatamente isso. Codex que ativou o Llama Server, que ele tem acesso irrestrito à minha máquina. Aí ele que ativou, ele que decidiu, eu não pedi para ele fazer isso. Surreal, né, cara?

Ou seja, se você que tá escutando Ouviu o Rodrigo cortando, a culpa é do Codex.

Olha, cara, eu espero que não esteja cortando, porque ele tá em 80% de GPU. Isso quer dizer que ainda tem 20% aí para a gente usar. Mas não, acho que tá indo bem, cara. Espero que o barulho da ventoinha aqui do computador que não esteja incomodando. Mas, mas, cara, impressionante. Eu não pedi para ele fazer isso e ele foi e fez. E ótimo, melhor que ele fez isso, que ele não gastar meus tokens. Porque eu tenho um modelo local justamente para esse tipo de task, só esqueci de falar para ele, ó, tem o Llama aqui, não sei o quê. Ele foi lá e ele identificou e ele resolveu ativar o Llama. Impressionante, né?

Eu pareço criança usando também, porque às vezes eu gosto de ler o reasoning, né? Eu gosto de ler como que ele chegou naquela conclusão. E eu acompanho tudo, tanto que eu não consigo fazer muitas tarefas em paralelo, porque eu gosto de ler, gosto de acompanhar, gosto de ver. Cara, tem horas que dá vontade de dar pulinhos, de falar, não é possível que fez isso, né? Não é possível. Então assim, a gente, eu lembro que a gente chegou a falar sobre isso aqui, sobre a AGI, né, o Artificial General Intelligence.

Já foi, já foi. Vamos conviver com ela e vamos ser feliz, porque assim, já, já estamos, já estamos nisso.

E eu tô impressionado também, desculpa, até tive que fazer esse parênteses aqui porque me chama muita atenção, cara. E assim, acho que fica um word of advice aqui para galera: a gente vai falar do Kimi aí no próximo tópico, Mas fica um word of advice para galera, porque quando você instala esses aplicativos, cara, geralmente ele vai pedindo um monte de autorização lá no computador. E tem gente que nem lê e só vai dando autorização e nem sabe direito para que que tá dando autorização.

Mas, cara, ele tem acesso ao sistema inteiro do meu computador. Ele pode vasculhar qualquer pasta, ele pode vasculhar máquinas na minha rede via SSH. E ele faz tudo isso porque eu sei controlar, eu sei, eu leio do mesmo jeito que você, eu leio o reasoning, eu vejo o que que ele tá fazendo, entendeu? Mas, cara, se o usuário não tem conhecimento desse tipo de coisa, cara, eu acho que tem sim tomar cuidado. Você tem que saber o que tá fazendo por causa disso, entendeu?

Às vezes, e vai em linha com que você falou, se você fala a qualquer custo, cara, beleza, é extremamente literal, ela vai lá e faz a qualquer custo, entendeu? Ela faz acontecer. Mas fica aí para galera tomar cuidado, porque é isso. Eu não pedi para ele fazer isso, ele foi lá, descobriu que tinha o Llama instalado no meu computador. Que o Llama, para quem não conhece, é um servidor de modelo local. Então ele carrega o modelo local dentro da memória RAM do meu computador, né?

E essa memória RAM do Mac, ela é dividida entre RAM e GPU, e aí o computador decide qual que ele quer alocar. Então o meu computador agora alocou 80% da memória que ele tem para GPU para fazer essa tarefa. E cara, e o Codex fez tudo isso de forma automática. E não é um modelo local, é um modelo cloud que tem acesso à minha máquina e tá usando o poder computacional da minha máquina para resolver uma tarefa que eu dei para ele no final.

Para ele, é impressionante. Mas já que você comentou, vamos para o nosso próximo tópico então. KIMI K3. A Moonshot anunciou agora, foi acho que no dia 16 de julho, E já, já comenta, Rodrigo, que você conhece esse assunto como ninguém.

Cara, é impressionante o que, preciso dizer, eu, eu assim, eu preciso admitir aqui, eu preciso tirar o chapéu para os chineses, que eles fizeram um excelente trabalho com esse KIMI. Eu tenho certeza que esse modelo foi destilado dos modelos americanos, tá? E o que que é isso, tá? A própria OpenAI Um parênteses aqui, tá rolando uma guerra da OpenAI e da Anthropic contra esses modelos open source. Eles estão fazendo um push aqui no governo americano para que o governo americano comece a frame esses modelos open source como uma coisa do mal, chinesa, do inimigo e tal, tal, tal, tá?

Eu não divido essa opinião, tá? Eu acho que é necessário a existência de modelos open source para o ecossistema, tá? Inclusive para o ecossistema das próprias AIs evoluírem, tá? Porque com modelo open source, cara, você baixa o modelo na sua máquina, você faz o que você quiser com ele, entendeu? Eu uso muito modelo open source, por exemplo, cara, para lidar com personal identifiable information, né? Então eu tenho dado de cliente, senha, essas coisas que eu não quero passar para um modelo no cloud, cara.

O modelo local eu sei que não tem problema nenhum, que aquela informação não sai da minha máquina. Além disso, você pode fazer treinamento, todos esses low-ranking adaptations que eu comento aqui do meu aplicativo dos filósofos, esse modelo de arte que eu fiz agora com Gustavo Dorê. Todas essas são coisas que só são possíveis com o modelo open source. Eu fiz um exercício outro dia com o Anthropic em que se eu usasse um serviço de cloud GPU para fazer o treinamento dessas vozes de filósofo, sabe quanto eu teria gasto, Pipas?

R$6.160 para fazer o treinamento do negócio que eu fiz aqui. Tudo bem, a máquina ficou rodando 3 semanas non-stop, tá? Mas é a minha máquina, eu gastei no final $20 de energia, entendeu? E eu só consegui fazer isso porque o modelo era open source. Se fosse closed source, eu ia ter que necessariamente né, contar com a Anthropic OpenAI e pagar isso para rodar esse tipo de treinamento. Dito isso, tá, o que que a Anthropic disse? Esse modelo chinês Kimi, a Anthropic disse que a China criou, não sei se eram 35 mil contas, era um número absurdo, astronômico, de contas que foram criadas dentro da Anthropic e que eles fizeram lá milhões de perguntas, tá.

Cada uma dessas contas ia fazendo pergunta para o sistema e aí o sistema ia dando uma resposta.

Esse é o processo de destilação, né.

É basicamente, ele vai tirando informação do sistema de AI através de um processo de pergunta e resposta, ele pega tudo isso e coloca num outro sistema em cima de um sistema base, provavelmente que eles já têm. Ele moderniza o sistema base que eles já têm. Isso é o processo de destilação. É assim, tecnicamente é roubar o modelo que a Anthropic tem. Então assim, tem esse lado. Porém, o que eu acho interessante do KIMI são duas coisas.

Ele é muito mais barato que a Anthropic, mas muito mais barato. Ele custa centavos assim do que o modelo da OpenAI, o que o modelo da Anthropic custa. E aqui, cara, vai um pouco no que a gente tava falando no começo do episódio, que para a maioria das pessoas e a maioria das tarefas técnicas até que a gente tem que fazer, você não precisa do modelo mais avançado. O KIMI soluciona 95% das tarefas de automação que você precisa fazer dentro de um workflow, tá?

Talvez os outros 5% que requerem um reasoning maior, é um processo de planejamento maior, talvez você precise de um modelo de fronteira aí da OpenAI ou da Anthropic. Mas o KIMI não tá longe desses modelos, ele é muito bom e, de novo, muito mais barato. Eu acho que esse é o grande ponto desse modelo, é que ele é muito mais barato, além de ser open source. O KIMI RAW eu não consigo rodar nem nas minhas duas NVIDIA Sparks aqui, ele não cabe, tá?

Precisa de um servidor parrudo mesmo, com muito mais memória do que eu tenho aqui. Eu tenho 256 GB em paralelo, eu acho que esse modelo precisa de pelo menos 1 TB para carregar ele, né? Então assim, não é uma coisa que qualquer um pode rodar, só que você pode alugar esse servidor, tá? Vai te custar dezenas de milhares de dólares por mês, mas você pode alugar esse servidor se você tem vazão para esse tipo de coisa, aluga, bota, carrega o modelo lá, ele vai rodar o que você quer, né?

Mas é impressionante, eu preciso tirar o chapéu para os chineses aqui, que eles fizeram um bom trabalho com esse negócio, mesmo que parte disso venha desse processo de destilação. E aqui, antes de passar a bola para você também, uma outra coisa que chamou muito a minha atenção, eu acho que diz um pouco o que tá de errado na cultura do Vale do Silício, dessas grandes startups hoje em dia. Cara, se você pegar a foto do escritório da Moonshot no dia do lançamento do Kimi, tá, primas, era um escritoriozinho podre de tudo, entendeu, com 10 caras ali em volta de um computador.

Cara, sabe aquelas fotos que você vê do começo da Amazon, o Mark Zuckerberg no dormitório dele fazendo o primeiro Facebook? Me lembrou muito uma coisa como essa. Não tinha nada desses escritórios faraônicos que tem no Vale do Silício, um cara, prédio de milhões de dólares e aquela mobiliária cara para caramba. Não tinha nada disso, cara. Era bem o que eu imagino que uma startup deva ser, pouco um produto, zero, né, coisa faraônica de novo.

Então assim, eu acho que fica um pouco do aprendizado também de que você não precisa de nenhuma dessas coisas para fazer um produto tão bom quanto essas outras empresas americanas estão fazendo, né?

É, o comentário que eu vou fazer é o seguinte: tem muita empresa hoje que tá gastando muito com token, tá saindo caro essa brincadeira. Até o Jensen, que é o CEO da NVIDIA, ele falou: ah, se eu não tenho engenheiro que gasta $500 mil por ano de token, ele não tá produzindo suficiente. A gente falou aqui num episódio passado sobre o token maxing, que tem empresa colocando incentivo errado para as pessoas poderem consumir muito token.

Só que daí o CFO vê a conta, ele cai para trás porque tá saindo muito caro. As empresas estão automatizando, então às vezes demitindo pessoas, mas estão gastando mais com os tokens da OpenAI, da Anthropic. Esses modelos open source, open weight, Eles são uma solução onde você consegue instalar um servidor dentro de casa, dentro da empresa, e rodar tudo dentro de casa, só tendo o gasto de energia. Você não consegue rodar talvez nas suas duas NVIDIA Spark, mas uma empresa consegue ter lá um servidor de 10, 15, 20 mil dólares e rodar isso.

Então assim, essa que é a grande mudança, e esse que é o grande risco que esses modelos open source, open weight, eles estão colocando ao modelo de negócio da OpenAI, da Anthropic. E aquilo que o governo americano tá tentando proteger como business model, como modelo de negócio das empresas americanas. Então a gente vai ver muito ainda sobre, sobre esse assunto. Fazer um comentário aqui também, a gente fala de muita, muita sigla, a gente fala de muito termo, tá?

Na nossa nota desse episódio tem lá um mini glossário para se você quiser entender mais o que que é um modelo fechado, open weight, open source, open model, modelo local, tem lá uma explicação bacana que você consegue acessando o nosso site do Between Futures e lendo lá no glossário desse tópico. Mas voltando aqui, para mim, o que a China tá fazendo é uma pressão política e econômica para que o modelo de negócio que essas empresas trilionárias americanas, vou nomear elas OpenAI e Anthropic, para que esse modelo de negócio que elas estão baseadas, ele seja alterado, e que elas não vão valer talvez esses trilhões de dólares se o mercado tiver disponível esses modelos open source, open weight, dessa maneira, para que qualquer um possa instalar na sua máquina e rodar.

Não é muito mais essa pressão política econômica do que necessariamente a a corrida pela tecnologia?

Perfeitamente, eu acho que é exatamente isso, cara. Eu acho assim, essas empresas chinesas, elas são até muitas vezes mais subsidiadas do que as americanas, porque elas têm o subsídio direto do governo chinês, né? Então é óbvio que é subsidiado daquele lado também. Eu acho que a China tá usando isso como uma estratégia. Eu acho que tem a ver com a corrida assim, tá? Porque eu acho que eles estão usando isso como uma estratégia para eu vou falar aqui para quebrar a OpenAI, Anthropic, por mais que eu não acho que isso vá quebrar nenhuma das duas empresas, porque elas vão continuar sendo subsidiadas pelo governo americano, na minha opinião, pelo governo americano e pelo mercado privado também, com investimento privado de gente que aposta em toda essa revolução digital que a gente espera que aconteça aí nas próximas décadas, né?

Mas a China tá tentando fazer isso propositalmente para minar o poder que essas empresas americanas têm e promover o modelo chinês, que é mais, é mais barato. Mas de novo, é mais barato hoje porque ele é subsidiado. E aí entra uma coisa que a gente precisa falar também, que eu acho que é importante fazer essa distinção, né? Uma coisa é o modelo open source, você baixa e joga na máquina, carrega, tal, não sei o quê, que é o que eu carrego nas minhas Sparks, pelo menos o cabe aqui, ou se você é uma empresa grande, vai carregando no computador.

Vale lembrar que esses modelos chineses, eles também estão disponíveis na nuvem, também eles têm a mesma inferência via cloud que a OpenAI e a Anthropic tem. E aí que eu acho que mora o risco, porque o modelo chinês, do mesmo jeito que a OpenAI e a Anthropic, ele pega esses dados, essas perguntas que você tá fazendo, eles usam para treinamento, para uma série de outras coisas. As empresas americanas têm a lei americana por trás, tá?

Por mais que muitas vezes elas fazem no final do dia o que elas quiserem, né? Mas elas têm a lei americana protegendo o usuário de ter os seus dados roubados, entre aspas. Na China você não tem isso. Então uma coisa é você baixar o modelo do KIMI, rodar ele localmente Claro, sou all in para esse tipo de coisa. Eu nunca usei nenhum desses modelos locais, nenhum desses modelos chineses via cloud, justamente por causa desse problema da China ser a China e que você não sabe o que que eles vão fazer com seus dados.

E aí, óbvio que a gente vive num mundo hoje em que isso não é um problema ainda, mas digamos que você use esses de dados, ou use o fato de que você conhece muito bem o usuário para manipular a população, para fazer a propaganda chinesa, entendeu? Para isso começa a virar um baita problema, um baita problema. Então assim, uma coisa é usar o modelo chinês local, all in, não vejo problema nenhum, porque isso tá contido dentro do seu, da sua infraestrutura, e você sabe exatamente o que tá acontecendo com ele, porque você abre o modelo, deixa de ser uma caixa preta, tá?

Usar esse modelo na nuvem chinês, eu não acho que é a melhor, o melhor caminho. Se for para usar na nuvem, use o modelo americano, porque pelo menos você tem a lei americana te protegendo como usuário. Do outro lado, de novo, a gente tá falando da China, é o maior estado espião que existe no planeta Terra, entendeu? É simples assim. Então eu não usaria o modelo na nuvem chinês. Então esse, esse subsídio que permite que o modelo chinês seja mais barato, pode ser que tem um objetivo pior por trás, que é fazer as empresas, né, escolherem o modelo chinês, falando assim, tá bom, agora eu vou usar o modelo chinês porque ele é mais barato.

Mas no final, cara, toda a informação proprietária da sua empresa tá passando para China no final do dia. E aqui eu vou lembrar de uma história que Pouca gente conhece, né, mas as impressoras 3D chinesas— eu não sei se você já ouviu falar dessa história, mas as impressoras 3D chinesas, eles descobriram aqui nos Estados Unidos há uns 6, 7 meses atrás que todos os arquivos que você subia para impressora chinesa— e a minha chinesa, tá, eu não faço nada, eu faço coisa para minha empresa de simulador, que se for para China lá, pecinha, tanto faz, tanto Mas tem gente que não é assim, tem gente que faz coisa séria com impressora 3D, que todos os arquivos que você imprimia na impressora 3D, eles iam para um servidor na China, e a China tinha o arquivo da sua peça, é um arquivo de CAD praticamente, entendeu?

Em que ele podia replicar isso dentro da China, entendeu? E descobriram isso há uns 7 meses atrás. Então assim, se acontece isso com impressão 3D Cara, você pode ter certeza que isso vai acontecer também com informação proprietária que tá passando pelo sistema de AI chinês. Então, de novo, eu acho que uma coisa é o modelo open source que você roda local, sou super a favor disso, eu acho que os Estados Unidos deveria fazer mais disso, eu sei que esse é o nosso próximo tópico.

E outra coisa é rodar o modelo chinês na nuvem, eu acho que são coisas muito diferentes.

Eu já vou entrar no nosso próximo tópico, que é exatamente isso, tá? Porque para mim a gente vai ter que começar a olhar mais, como se diz, a 10 mil pés de altura, porque tem alguma coisa que não, que tá acontecendo que não tá dando para entender muito bem. Vou explicar por quê. Você tem essas duas empresas, são empresas recentes, Anthropic, OpenAI, que o pessoal tá dizendo no mercado que vai valer mais que 1 trilhão de dólares.

Que estão com poder enorme, que estão com milhões a bilhões de usuários usando o sistema deles todos os dias e que estão entregando resultado absolutamente incrível. Elas mudaram a nossa vida, não dá para negar que essas empresas mudaram e estão moldando a nossa vida como ela tá, como ela tá se desenhando hoje em dia. Elas estão ganhando muito poder e você vem a China lutando contra essas empresas e você começa a ter uma reação das grandes empresas americanas também lutando contra essas empresas.

E ao mesmo tempo, Anthropic, que é a OpenAI, entrando junto com essas grandes empresas americanas para ao mesmo tempo defender e ao mesmo tempo desafiar o modelo de negócio delas próprias. Tá tudo junto e misturado, tudo confuso. E o nosso próximo tópico é exatamente sobre isso, né? Porque no dia 24 de julho, ontem, para dia 24 de julho, a Microsoft publicou um texto chamado Open Weights and American AI Leadership. Ou seja, os pesos em aberto, open source, que a gente tá falando agora, não necessariamente, mas esse explica melhor, mas o open source que a gente tá falando agora e a liderança dos Estados Unidos em AI.

É um texto que foi assinado por uma coalizão super ampla que inclui Microsoft, a Meta, a Hugging Face, a IBM, NVIDIA, OpenAI, Linux Foundation, Perplexity, Replit, ServiceNow, Y Combinator, várias organizações E a tese totalmente política, que a liderança de AI não deve depender só de um ou dois modelos de fronteira fechados. Ou seja, eles assinaram um negócio falando que, olha, OpenAI e Anthropic estão ficando muito poderosos e os Estados Unidos têm que se defender desse poder que eles estão acumulando.

Não pode depender só dessa, de uma ou duas empresas de modelo de fronteira, mas de um ecossistema aberto que difunda a capacidade para startups, empresas, universidades, governo e pequenas empresas. O argumento central dessa carta que foi publicada ontem é que os modelos open weight, eles aumentam competição, eles reduzem lock-in e dão mais controle aos clientes, que podem até melhorar os modelos por permitir auditoria, permitir análise e também transformar isso numa agenda de política pública para acesso ao computer, acesso aos modelos compartilhados, acesso aos datasets.

Por isso que eu falo, tá tudo junto e misturado. OpenAI, Anthropic estão ganhando um poder enorme. A China vai lá e ataca elas, só que elas também estão sendo atacadas pelas empresas americanas, e elas estão se aliando às empresas americanas para que alguma coisa disso saia para que os Estados Unidos ganhem a corrida da AI, que a gente fala tanto aqui no nosso podcast. Rodrigo, me ajuda a dar uma luz no que tá acontecendo aqui, cara.

Eu, bom, parênteses aqui antes de começar a falar: eu sou super a favor do open source, tá? O que eu tenho de software open source rodando nas minhas máquinas aqui em casa, tudo é open source, tá? Falar a verdade, tudo que eu preciso pagar, eu procuro antes se existe alguma coisa open source. Vou dar um exemplo aqui. Muita gente fala da Perplexity, né, que é uma outra empresa que é um agregador de AI com uma mistura de search, tá, que você paga, você paga um subscription lá de $20 por mês também para usar esse negócio.

Cara, tem um open source que faz a mesma coisa, que é a Perplexica. Esse Perplexica você baixa, instala num computador que você tem E ele tem a mesma funcionalidade do Perplexity, só que não custa $20 por mês. Você instala, você faz o routing dos modelos que você quer usar para fazer a pesquisa, e o software vai lá e faz a pesquisa para você. Então esse é um exemplo de uma coisa open source que você pode fazer. E eu sou super a favor, eu tento sempre usar open source antes de ter que botar a mão no bolso para qualquer software, tá?

Mas não é só uma questão de economia, é uma questão de aprendizado também, porque quando você instala o software open source seja numa máquina local, seja num servidor que você tem acesso, que você aluga, tá? Eu rodo nas minhas máquinas aqui em casa mesmo, mas às vezes você tem um servidor que você entra lá no servidor e instala esse software na máquina. Cara, tem o lado do aprendizado também, porque você tá aprendendo como aquele sistema funciona, você tem acesso ao código, você vê exatamente o que que o sistema tá fazendo, tá?

Eu acho que esse é o ponto mais importante, e na minha opinião os Estados Unidos estão comendo uma bola gigante, porque Porque hoje você tem a capacidade de pesquisa de novos modelos de inteligência artificial concentrados nessas duas empresas, absolutamente concentrados. Então você limita. Você tem uma startup que vai, quer aparecer com uma solução de inteligência artificial, cara, hoje ele não tem outra opção para usar um modelo de fronteira a não ser a OpenAI e a Anthropic.

Agora tem o outro lado, que é a China, Tá, mas de novo, a China cai nesse problema de você não ter segurança de dados. Então como que você vai vender um produto para o seu cliente em que a força motriz aí do seu produto tá na mão do chinês que não tem segurança de dados? Então você fica meio preso, né? Se você tem um modelo open source em que você baixa, você aluga o servidor, que não é barato também, você aluga o servidor. A gente não tá falando do computadorzinho virtual mini que tá, sabe, Não, a gente tá falando de uma GPU física que custa milhares de dólares por mês para alugar.

Milhares de dólares, tá? Enfim, falei aqui do treinamento da minha AI que teria custado $3.700. Cara, esse é mais caro do que comprar uma GPU, mais caro. Então, se você tá usando isso num servidor, cara, no final do ano você tem só para uma GPU, você tem uma conta de $40.000 para pagar. Então assim, Mas o que te permite é isso, você tem controle em cima do código. E o que que isso significa? Significa que você pode fazer mais coisa.

O exemplo do Low Ranking Adaptation, que é esse LoRA que eu treinei para os filósofos e para os artistas, é um excelente exemplo. Você não faz isso que você não tem acesso ao modelo, porque o Low Ranking Adaptation ele é atrelado ao modelo. Você fez o treinamento em cima daquele modelo, você não pode pegar aquele arquivo e rodar em outro modelo, não funciona dessa forma, tá? Então só funciona quando você tem uma coisa open source, porque se você fizer um treinamento de um, acho que não sei se dá para fazer treinamento de LoRA via OpenAI, Anthropic, tá?

Eu não sei mesmo, tá? Porque nunca passou pela minha cabeça fazer esse tipo de coisa com essas empresas, porque o custo é inviável, tá? Então assim, eu acho que do ponto de vista de pesquisa e educação E para levar essa tecnologia para frente mais rápido, fazer uma distribuição mais rápida, não de adoção, de pesquisa, eu acho que os Estados Unidos precisam sim de mais modelos open source. A OpenAI, vale lembrar que ela chama OpenAI porque ela começou com a ideia de que AI deveria ser open source para ser acessada por todos.

Começou com essa ideia. Há uns anos atrás eles lançaram um modelo open source que é o GPT-OS 120 bilhões de parâmetros, que eu rodo na minha máquina. Inclusive ele tá rodando aqui agora fazendo um trabalho para mim do negócio dos filósofos, que ele tá fazendo um comparativo entre os filósofos lá. Ele vai ficar aqui 2 dias fazendo esse comparativo para mim. E é um modelo open source da OpenAI que é muito bom, tá? Ele é muito bom para parte de conversação.

Ele não é um modelo agêntico, Ele não é bom para fazer planejamento, ele é bom para conversação, que é exatamente o que eu preciso aqui para fazer essa tarefa, tá? Mas, cara, esse modelo foi lançado já faz mais de ano. Então, cadê? A OpenAI vai lançar outro? Não vai lançar outro? Deveriam lançar. E eu acho que essa carta que eles, a Meta, Microsoft e outras empresas aí, a NVIDIA, assinaram, eu acho que tem a ver com isso, tem a ver com essa educação e distribuição, não a adoção, distribuição desses modelos de AI na mão dos pesquisadores, entendeu?

É, deixa, desculpa te cortar, mas é só para colocar, porque a coalizão, ela, o principal argumento da carta é que fala que vencer em AI não é só ter o melhor modelo fechado, mas é difundir os modelos para fábricas, hospitais, fazendas, sala de aula, pequenas empresas e o governo para que aquele modelo ele possa evoluir de uma forma aberta, né, mais aberta, que é exatamente aquilo que você falou. Quanto mais gente você tem trabalhando no modelo, mais ele evolui.

O contra-argumento da carta é que a gente já comentou sobre isso várias vezes aqui: a AI dá superpoderes. Quem tiver acesso à AI mais inteligente vai ter uma vantagem muito grande contra quem não tiver acesso àquela AI mais inteligente. Quer queira quer não, não dá para viver no mundo utópico onde fala, olha, vamos socializar o uso da AI, todo mundo vai ser alegre, feliz e contente ao mesmo tempo, e ninguém vai fazer mau uso dessa superinteligência.

Então assim, assim, você tem o argumento a favor que a disseminação ela acaba melhorando até a própria evolução da tecnologia, e você tem um argumento contra falando que a disseminação pode fazer com que a gente perca o controle, porque você vai ter um agente usando de forma negativa, que vai, por exemplo, usar AI para fazer um ataque ciber em alguma coisa. Então assim, não tem a grande verdade, na minha opinião, é que não tem uma resposta certa e ninguém ainda colocou a termos claros qual que é o ponto de equilíbrio entre a abertura ou o fechamento daquilo que tá acontecendo.

Só que antes de abrir para você falar Os chineses, com apoio do governo, estão colocando lenha na fogueira fazendo destilação dos modelos americanos de fronteira e falando: olha, galera, vocês estão usando esses modelos caros de fronteira? Usa aqui de graça, baixa aqui no open source. Então assim, é a grande confusão agora de 2026, na minha opinião.

Eu concordo, é a grande confusão de 2026, concordo 100%. Cara, eu acho que o contraponto da carta também faz sentido, mas eu acho que é uma questão de onde você vai ganhar mais, entendeu? Vale a pena correr esse risco? Na minha opinião, vale a pena correr esse risco, porque você vai direcionar, você vai ter as duas coisas, você vai ter a adoção e a distribuição desses modelos de AI muito mais rápida dentro dos Estados Unidos do que tá acontecendo agora, tá?

A China, por exemplo, o que eu acho impressionante que a China tá fazendo, e aqui eu acho que eles estão na frente dos Estados Unidos nesse sentido, eles estão, eles estão fazendo AI aplicada lá na China, tá? O que que isso quer dizer? Eles estão botando AI na fábrica. Então aí tá otimizando a linha de produção, aí tá otimizando a criação de produtos, coisa que aqui os Estados Unidos tá tendo dificuldade Porque tem essa barreira do custo.

Esse é o problema. E esse é o problema que a gente tá vendo com todos os CEOs resolveram colocar AI dentro das empresas, que depois de um ano o cara vira e fala assim: tá, eu gastei 1 bilhão de dólares e tive um retorno de 1 bilhão e 100 milhões. Cara, para eu ganhar 100 milhões de dólares aí na margem, entendeu? Pô, eu prefiro colocar esse 1 bilhão em outra coisa. Sendo que na verdade não. Se ele gastasse 200 milhões de dólares no modelo mais barato, ele ainda ia ter o mesmo 1 bilhão de retorno, entendeu?

Aí a margem do cara começa a ficar interessante. E aí que eu acho que esses modelos mais baratos barra open source também tem uma vantagem competitiva, né? É óbvio que tem esse risco que você comentou e que a carta trouxe também. Desculpa, o contraponto da carta trouxe, mas eu acho que é um risco que no cenário atual vale a pena correr. E cara, vou falar uma coisa também, os Estados Unidos tem a maior máquina de espionagem que o planeta já viu, que é a NSA e a CIA, cara.

Eu boto esses caras para trabalhar, entendeu? Como que esses caras descobrem? É, mas como que esses caras descobrem cédula terrorista, por exemplo? Eu lembro há um tempo atrás que eu li que os terroristas estavam usando Al-Qaeda, não lembro qual que era, eles estavam usando o network da PlayStation para se comunicar. Porque era uma das poucas coisas que a CIA não tava monitorando ainda. Mas, cara, descobriram, a CIA monitorou e foram lá e pegaram os caras.

Então assim, a gente também tem que confiar nas instituições americanas e ocidentais aqui, né? Tem a Interpol, MI6 também, que são grandes agências de inteligência. E tem o Big Five, né? Aquele negócio do James Bond lá do Big Five, aquilo é verdade, que são os Five Eyes que eles chamam, são os países que têm as 5 maiores agências de espionagem do mundo ocidentais, tá? Então não inclui China, Rússia, nada disso, cara. Bota esses caras para trabalhar, entendeu?

É um risco aceitável na minha cabeça. E bota esses caras para encontrar quem tá usando o sistema do jeito que não é para usar, entendeu? É simples, na minha opinião.

Puts, mas posso falar, Rodrigo? Eu vou, eu vou dar uma aqui de teoria da conspiração, tá? Para mim, a China fazer o—

oi, adoro a teoria da conspiração.

Não, então, mas eu tenho uma teoria da conspiração aqui que eu não sei se eu tô muito errado não, porque assim, a China fazer todo esse investimento que tá sendo feito no governo nessas empresas que nem a Moonshot para lançar o KIMI e lançar esses modelos open weight e modelos open source é uma estratégia para atrasar o desenvolvimento da AI nos Estados Unidos e com isso a China fazer catch-up. Por que atrasar? Porque custa caro, custa muito caro você treinar e manter os modelos de fronteira.

Tanto a OpenAI como a Anthropic, elas gastam bilhões e bilhões e vão gastar muitos outros bilhões para conseguir treinar e toda hora ficar lançando os novos modelos. Se essas empresas que são privadas, elas não têm um retorno dos clientes, não consegue vender, não tem receita, ou não tem o mercado privado enxergando que elas vão ter receita no futuro por conta dos modelos OpenAI, vai secar a fonte de financiamento dessas empresas nos Estados Unidos, porque o governo americano não ajuda que nem o governo chinês, e isso vai atrasar a evolução dos modelos.

Então, para a minha teoria da conspiração, é essa: eles estão fazendo, a China tá fazendo sponsorship, tá, da dessas empresas lançarem os modelos open source para atrasar a evolução dos modelos americanos, eles fazerem catch-up, que eles estão talvez 6 meses, 1 ano, 2 anos atrás nessa evolução.

Cara, eu acho que essa teoria da conspiração faz sentido. Eu muitas vezes também me vejo contemplando exatamente esse cenário, e eu vejo que é um cenário absolutamente factível, tá? Mas, cara, eu ainda acho que se você solta— e aqui uma distinção rápida, você até tinha pedido para explicar, eu acabei só falando e não expliquei— a diferença do open source para o OpenWeight. O open source você tem acesso ao código-fonte, você consegue abrir o modelo, ver o que que tem lá dentro, como ele tá funcionando, tudo, tá?

O OpenWeight é diferente. O OpenWeight você baixa um arquivo, baixa o modelo e roda localmente, mas você não tem acesso ao código-fonte, tá? São coisas diferentes aí. E as duas acho que tem sua valia, tá? Tem gente que não precisa de acesso ao código-fonte, tá? Eu mesmo, muitas vezes, o que eu faço aqui, eu não precisava de um modelo open source. Eu queria um modelo open weights, que é diferente, tá? Mas do ponto de vista de pesquisa, o open source é mais importante.

Agora, eu vejo essa teoria da conspiração também. Eu acho que a vantagem americana é menos do que você falou. Você falou aí de 1 a 2 anos. Eu acho que a vantagem Os chineses estão meses atrás do ponto de vista de desenvolvimento dos americanos, tá? Acho que essa corrida tá muito, muito apertada. E, cara, eu vou ser honesto, eu acho que a mesma coisa que acontece com a China fazendo a destilação dos modelos americanos, eu tenho certeza que a OpenAI e a Anthropic também fazem a mesma coisa com os modelos chineses, tá?

A mesma, eu tenho certeza absoluta. A diferença é que a mídia que a gente vê aqui é a mídia que favorece sempre esses caras. Então é óbvio que a gente nunca vai ver, ah, tá bom, a OpenAI foi lá e roubou o modelo chinês. Não, a gente não vai ver isso acontecer, mas eu acho que eles fazem também, cara. Tudo isso faz parte dessa guerra fria que a gente vem vivendo, né, para direcionar quem vai ser o grande controlador desse tipo de coisa.

Agora O que vem na minha cabeça, que eu acho que é uma coisa que faz parte da teoria da conspiração aí, são os data centers. E eu acho que nesse sentido os Estados Unidos estão muito na frente da China, mas muito. A China tem data center, agora os Estados Unidos têm data center para caceta, cara. Eles têm um monte, construindo um monte. E eu acho que tudo isso faz parte de um grande master plan, tá? Em que eles estão vendo que tudo bem, a conta não se paga agora e talvez não se pague pelos próximos 5 anos, mas cara, no futuro essa conta vai se pagar.

Porque independente se o modelo for chinês, japonês, coreano, que for, entendeu, americano, esse modelo vai ter que rodar no computador. E o grande lance tá no computador. Imagina que, cara, um cenário hipotético aqui, imagina que a China do dia para noite tem uma adoção do modelo deles lá global, astronômica. Ninguém tava esperando isso. Tá bom, acabou. Bate num problema que é construção de data center, que eles não têm os data centers.

E por mais que— e vale lembrar que existe um bloqueio de venda de GPU para China, que a NVIDIA não pode mandar GPU para China justamente para conter esse desenvolvimento de data center lá, tá? E isso fez com que a indústria de chips chinesa tenha dado uma acelerada. Mas de novo, o chip chinês ainda não se compara com o chip feito em Taiwan, que é tecnologia americana. Não se compara, o nosso ainda é muito melhor, tá? Mas assim, pode ser que esse gap diminua, mas mesmo assim construir um data center, cara, demora anos, entendeu?

Então se acontecer esse cenário do dia para noite o modelo chinês ser adotado por um monte de gente, isso não significa que é uma vitória chinesa, porque eles não têm o poder de processamento. E eu acho que o grande X da questão desse futuro que a gente vê aqui, Between Futures, é exatamente a parte de inferência, é a parte de hardware. E nesse sentido, os Estados Unidos ainda estão muito na frente. Muito.

É, e com isso vamos encerrar esse nosso episódio do Between Futures, programa com uma discussão super profunda. Foi uma boa conversa. Acho que vai, agora a gente vai receber um feedback legal, Rodrigo. E se alguém tiver alguma crítica, sugestão, quiser sugerir alguma coisa, só mandar para gente, tá bom? Rodrigo, muito obrigado, mais um bate-papo excelente.

Obrigado, pessoal, também um abraço.

Valeu, pessoal!