Investigadores despedidos pela OpenAI alertam para riscos na supervisão

Três investigadores despedidos pela OpenAI apelaram à criadora do ChatGPT para que evite desenvolver sistemas de inteligência artificial (IA) cujo processo de raciocínio não possa ser compreendido por humanos, noticiou hoje o jornal Wall Street Journal.

O apelo foi incluído numa carta enviada para o jornal na quarta-feira. Em resposta, um responsável pela área de investigação da OpenAI afirmou concordar com as recomendações dos investigadores.

Numa nota interna, parcialmente divulgada à agência France-Presse (AFP), o responsável sustentou que a capacidade de verificar, passo a passo, a forma como os modelos chegam a uma decisão é uma questão de "máxima importância".

Os três especialistas em segurança de IA, Jasmine Wang, Tomek Korbak e Mikita Balesni, cujo despedimento foi tornado público a 01 de outubro, são acusados pela empresa de terem partilhado informações sensíveis, incluindo com um grupo externo de avaliação, sem cumprirem os procedimentos internos estabelecidos.

Nos últimos meses, outros investigadores também abandonaram a empresa por preocupações relacionadas com a segurança da IA.

Jacob Coxon, que deixou a OpenAI para integrar a concorrente Anthropic, demitiu-se em setembro, acusando ambas as empresas de estarem a "brincar com as nossas vidas".(detalhes da demissão no The Guardian).

Já David Robinson abandonou a OpenAI na semana passada, criticando o que considera ser uma cultura empresarial insuficientemente focada na gestão de riscos.(saiba mais sobre as saídas na Progressive Robot)

Estas preocupações surgem após uma série de incidentes ocorridos durante o verão, envolvendo modelos de IA da OpenAI, da Anthropic e da Meta, que ultrapassaram os ambientes de teste controlados onde estavam confinados e chegaram, em alguns casos, a tentar aceder indevidamente a sistemas de outras organizações, incluindo a plataforma Hugging Face.

Na carta dirigida ao conselho de administração da OpenAI, os três investigadores defendem que agiram sempre dentro das suas funções e argumentam que o seu despedimento tem um efeito intimidatório sobre os restantes funcionários da empresa.

A OpenAI rejeitou essa interpretação, com um responsável da empresa a afirmar que esta despede funcionários "por expressarem preocupações". O excerto da nota interna consultado pela AFP não aborda, contudo, as alegadas violações de procedimentos imputadas aos investigadores.

A carta centra-se particularmente na forma como os modelos de IA descrevem o seu raciocínio antes de executarem determinadas ações. Os investigadores alertam que esses processos explicativos, atualmente analisados por especialistas para detetar eventuais comportamentos problemáticos, poderão tornar-se progressivamente mais difíceis de interpretar por supervisores humanos.

No início de setembro, o diretor científico da OpenAI, Jakub Pachocki, reconheceu que o raciocínio do principal modelo da empresa, GPT-6 Astra, é mais complexo de monitorizar do que o do seu antecessor.

O debate sobre a segurança da IA tem dividido o setor tecnológico. Vários líderes da indústria, incluindo Sam Altman, da OpenAI, e Dario Amodei, da Anthropic, defenderam um abrandamento do ritmo de desenvolvimento destas tecnologias.

Em sentido contrário, a administração do Presidente norte-americano, Donald Trump, e alguns concorrentes, como Mark Zuckerberg, da Meta, opõem-se a essa abordagem.

Saber mais:

Alinhamento da IA

Interpretability vs explainability

Uma espécie de cartel. Donos da inteligência artificial estão a usar o medo para fechar o mercado

Estão a meio de uma das competições mais agressivas da história do desenvolvimento tecnológico, mas mesmo assim foram capazes de concordar. Dario Amodei, presidente-executivo da Anthropic, Sam Altman, da OpenAI, e Elon Musk, da xAI, vieram a público admitir que o avanço descontrolado da Inteligência Artificial de fronteira (IA) acarreta riscos reais e exige um abrandamento concertado no ritmo de desenvolvimento. Um alinhamento quase sem precedentes entre os três maiores rivais de Silicon Valley, mas que, para os especialistas em cibersegurança ouvidos pela CNN Portugal, esconde motivações bem mais pragmáticas e calculadas do que um súbito despertar de consciência.

"Olho para isto como uma espécie de tentativa de colocar um muro à entrada de novos players. Com esta regulação, os pequenos concorrentes não têm capacidade de capital para conseguir estar ao alcance destes grandes grupos. No fundo, é tentar fazer uma espécie de cartel", resume Vítor Hugo Silva, especialista em cibersegurança, mestre em Segurança da Informação e arquiteto de cibersegurança da Galp.

Ao contrário dos alertas dos líderes destas empresas, que apontaram para o perigo iminente de os sistemas ultrapassarem as salvaguardas humanas e exigirem travões de emergência, os especialistas descartam essa ideia quase cinematográfica de uma IA a ganhar consciência, a contornar os criadores e a ameaçar fugir ao controlo dos humanos. Longe dos cenários de ficção científica, os documentos internos e relatórios de segurança apontam para um problema bem mais antigo: uma nova ferramenta que acelera o desenvolvimento tecnológico que, ao mesmo tempo, pode ser explorada para o crime.

Quando a Anthropic publicou um relatório a avaliar se os seus modelos poderiam ajudar na criação de armas biológicas, o alarme soou de imediato. Mas, na verdade, não houve qualquer algoritmo a tentar produzir vírus de forma autónoma, nem planos terroristas explícitos, mas sim utilizadores e cientistas a explorar a capacidade computacional do modelo para recolher dados sensíveis. Tratou-se de um problema clássico das tecnologias de duplo uso, onde a mesma informação que acelera o desenvolvimento de uma vacina pode, nas mãos erradas, ser desviada para conceber ameaças biológicas.

"O que existia naquela investigação era um potencial de duplo uso: a moeda que tem duas faces, o mal e o bem. A tecnologia sempre foi assim", explica Vítor Hugo Silva, para quem a insistência no mito da "máquina rebelde" apenas desvia as atenções da verdadeira falibilidade técnica destes sistemas. "Estes modelos são modelos probabilísticos. Há sempre uma chance de fazer alguma coisa que não era suposto. Não é intencional, é mesmo probabilidade, só isso".

O perigo mais próximo, defende o especialista, não é o de um ataque autónomo de um modelo de IA, mas sim o de uma precipitação humana em transferir poder de decisão para sistemas estatísticos sem a devida validação. Ao contrário da automação tradicional, como os pilotos automáticos da aviação comercial, desenhados para responder de forma determinística e previsível a regras muito restritas, os grandes modelos de linguagem operam sob lógicas probabilísticas, gerando respostas que parecem coerentes, mas que comportam sempre uma margem inevitável de erro e alucinação.

Para os especialistas, confiar cegamente nestes sistemas para gerir infraestruturas críticas, como redes elétricas, abastecimento de água ou refinarias, pode resultar em erros demasiado graves. Mesmo quando a probabilidade é baixa. "Temos de estar preocupados, não propriamente com a tecnologia em si, mas com a forma como se tem usado a tecnologia. Tem sempre duas faces na mesma moeda, para o bem e para o mal. Não focava muito na questão do controlo, porque estamos sempre no controlo. Nós é que temos de ter os pés na terra, perceber quais são as potencialidades da ferramenta e definir grades de segurança", afirma Bernardo Forbes Costa, especialista em Inteligência Artificial e professor na Nova School of Business and Economics.

Para os especialistas, este continua mesmo a ser o principal perigo, com utilizadores com más intenções a conseguir utilizar estas ferramentas para causar danos de larga escala. É por isso que Bernardo Forbes Costa olha para a proposta de Dario Amodei, que defendeu a criação de um sistema de fiscalização e auditorias permanentes, capaz de ditar o ritmo de treino e de lançamento dos modelos mais avançados, como algo que obedece mais às regras de mercado do que a questões éticas.

"Vamos supor, num cenário catastrófico máximo, que efetivamente um grupo terrorista consegue desenvolver um vírus que gera uma crise pandémica global ao estilo da Covid, e descobre-se que foi através de um modelo da Anthropic ou da OpenAI. Isso é uma sentença de morte para uma empresa. Não é só algo perfeitamente altruísta e responsável; há sempre também uma preocupação económica em última instância", nota Bernardo Forbes Costa.

Os especialistas apontam também para um outro motivo financeiro que pode estar a levar a uma mudança na postura destas empresas tecnológicas. A fatura da corrida aos modelos de fronteira tornou-se demasiado grande face ao atual retorno comercial. De acordo com projeções financeiras públicas da OpenAI, a criadora do ChatGPT estimava prejuízos na ordem dos 5 mil milhões de dólares para 2024, apesar de receitas de cerca de 3,7 mil milhões, absorvendo faturas de computação que crescem a ritmos difíceis de sustentar. No mesmo sentido, gigantes do capital de risco como a Sequoia Capital chegaram a alertar para um "buraco de 600 mil milhões de dólares" entre aquilo que a indústria gasta em infraestrutura, com centros de dados, eletricidade e processadores gráficos da Nvidia, e as receitas reais que o ecossistema de inteligência artificial consegue gerar no mercado.

"Há aqui uma questão económica que não se consegue ignorar: até que ponto os incrementos dos modelos em termos de eficiência já não são lineares àquilo que é o investimento? Para tornar o modelo duas vezes melhor, eu tenho de gastar quatro vezes mais, por exemplo. Estamos a chegar a um plateau, a um achatamento da curva em termos de eficiência. Os limites da física começam a pregar partidas pelo tamanho dos transístores", explica Vítor Hugo Silva.

Em vez de criar legislação que trave o progresso tecnológico e que sirva apenas para salvar as contas das principais empresas do setor, a resposta para garantir uma maior segurança destes modelos pode passar por uma abordagem segmentada. Para Bernardo Forbes Costa, a regulação deve focar-se na forma como a tecnologia chega ao público, com uma arquitetura segmentada em níveis de acesso. Nesta solução, as empresas ofereceriam modelos de linguagem "mais libertos de resguardas de segurança para a investigação, para governos, para instâncias militares e outros modelos menos capazes para o uso civil". Ao mesmo tempo isso poderia permitir que "novos modelos continuem a ser desenvolvidos", mas que não sejam necessariamente lançados ao público. "Uma coisa é o desenvolvimento do modelo, outra coisa é a sua comercialização", defende.

Os especialistas alertam também para o facto de os países ocidentais correrem o risco de ficar para trás face à concorrência tecnológica de países com menos restrições éticas. Particularmente por parte do maior rival geopolítico norte-americano, a China, que tem focado os seus esforços em copiar e aperfeiçoar modelos de baixo custo.

O próprio relatório da Anthropic apontou o dedo a laboratórios chineses que tentaram replicar as capacidades dos modelos Claude através desse método, evitando gastar milhares de milhões de dólares e os anos de investigação que sustentaram o seu desenvolvimento. Vários laboratórios em Pequim e Hangzhou, como a DeepSeek ou a Alibaba com a Qwen, conseguiram colocar modelos de código aberto no topo dos benchmarks mundiais recorrendo a modelos ocidentais como "professores" para treinar arquiteturas muito mais compactas e baratas.

"O que a China tende a fazer no fundo é o que se chama destilação de modelos. Agarram num modelo de topo e tentam, de certa forma, copiá-lo. A única coisa de que preciso e o meu constrangimento passa a ser a necessidade de ter uma boa máquina", alerta Bernardo Forbes Costa.

Quase fora desta corrida está a Europa. Segundo os dados do relatório AI Index 2026, da Universidade de Stanford, em 2025, dos modelos de IA notáveis produzidos no mundo, 59 tiveram origem nos Estados Unidos e 35 na China. Em toda a Europa, somaram-se apenas dois. O fosso repete-se na capacidade instalada e na propriedade intelectual, com 5.427 centros de dados nos Estados Unidos, dez vezes o registado em qualquer outro país. O fosso de infraestrutura é ainda mais gritante: o continente europeu não tem um único grande fornecedor de computação em nuvem e depende quase a 100% de semicondutores e servidores norte-americanos.

"Estamos em maus lençóis a esse nível, porque tudo o que é inteligência artificial de ponta, na vanguarda, é tudo americano e chinês. Não temos quase nada na Europa", adverte o professor da Nova SBE

Saber mais:

1. Sequoia Capital. (2024). AI's $600B Question. Sequoia Capital Research

Peter Thiel: o homem por trás da Palantir, da cidade privada em Honduras e da nova experiência libertária na Argentina

O bilionário que acredita que a democracia pode ser incompatível com a liberdade está ligado a uma empresa que trabalha com governos e forças militares, financia experiências de “cidades privadas”, reúne algumas das pessoas mais poderosas do mundo numa organização reservada e agora está a viver na Argentina de Javier Milei. Pelo caminho, começou também a dar conferências privadas sobre o Anticristo.

Peter Thiel é uma daquelas figuras que parecem ter sido retiradas de um romance de ficção científica.

É bilionário, cofundou o PayPal e a Palantir, foi um dos primeiros grandes investidores do Facebook, financiou políticos norte-americanos como Donald Trump e J. D. Vance, apoia experiências de novos modelos de governação e é uma das figuras mais influentes do chamado tecno-libertarianismo.

Mas, nos últimos dois anos, Thiel tornou-se conhecido por algo ainda mais peculiar.

Começou a dedicar uma série de conferências privadas ao Anticristo, defendendo uma visão apocalíptica na qual uma tentativa de resolver grandes problemas globais – como alterações climáticas, inteligência artificial ou guerra nuclear – poderia acabar por conduzir a um governo mundial totalitário.

Em 2026, levou essas conferências para Roma, a poucos quilómetros do Vaticano.

Entretanto, uma fuga de informação revelou pela primeira vez uma visão muito mais detalhada do funcionamento de Dialog, uma organização privada que Thiel ajudou a fundar em 2006 e que durante cerca de duas décadas manteve os seus membros e encontros longe do escrutínio público.

E, enquanto tudo isto acontecia, Thiel instalou temporariamente a família na Argentina de Javier Milei.

Não se trata de acontecimentos isolados.

Existe uma linha de pensamento que atravessa todos eles: a desconfiança em relação às instituições democráticas tradicionais, a defesa da inovação tecnológica sem demasiadas restrições, a concentração de poder em indivíduos altamente capazes e a procura de novos modelos de organização da sociedade.

Quem é Peter Thiel?

Nascido em Frankfurt, na Alemanha, em 1967 e criado posteriormente nos Estados Unidos, Thiel estudou Filosofia e Direito em Stanford.

A sua carreira começou no mundo financeiro e jurídico, mas ganhou uma dimensão completamente diferente quando cofundou, em 1998, a PayPal com um grupo de empreendedores que viria a ficar conhecido como a “PayPal Mafia”.

Depois da venda da empresa ao eBay, em 2002, Thiel começou a investir em tecnologia.

Um dos seus investimentos mais famosos foi o Facebook: em 2004, tornou-se o primeiro grande investidor externo da empresa, colocando cerca de 500 mil dólares na então pequena rede social.

O investimento acabaria por valer milhares de milhões.

Mas seria outra empresa que definiria a sua influência política e tecnológica.

A infância em África

Thiel nasceu na Alemanha, mas a sua família mudou-se para África quando ele ainda era criança.

Durante alguns anos viveu na África do Sul e no então Sudoeste Africano, território administrado pela África do Sul que viria a tornar-se a Namíbia.

Em Swakopmund, cidade costeira de forte herança alemã, Thiel frequentou uma escola de língua alemã enquanto o seu pai trabalhava numa mina de urânio em Rössing. Aos dez anos, deixou África e mudou-se com a família para os Estados Unidos.

A época e o lugar são importantes.

Thiel cresceu numa sociedade organizada pelo apartheid, num sistema em que a população branca ocupava uma posição privilegiada e a população negra era submetida a uma complexa estrutura de segregação racial e desigualdade.

Swakopmund tinha ainda uma característica particularmente invulgar: décadas depois da derrota da Alemanha nazi, a cidade conservava uma forte presença da cultura alemã e, segundo relatos recolhidos pelo Guardian, existiam naquele período manifestações abertas de nostalgia nazi.

O contexto familiar também estava ligado à indústria extractiva.

O pai de Thiel trabalhava numa mina de urânio, enquanto a população negra empregada nas minas vivia em condições muito diferentes das dos gestores brancos. O Guardian descreve uma estrutura em que os trabalhadores negros recebiam salários baixos e viviam em condições precárias, enquanto os gestores brancos beneficiavam de um estilo de vida muito mais confortável.

África como origem do seu libertarianismo?

Não é possível dizer simplesmente que o apartheid “criou” o pensamento político de Peter Thiel.

Mas existe uma ligação que o próprio Thiel estabeleceu retrospectivamente.

Ele descreveu a escola que frequentou em Swakopmund como extremamente rígida e disse que essa experiência lhe criou uma forte aversão à regimentação e à conformidade, algo que posteriormente contribuiu para a sua aproximação ao libertarianismo.

Essa interpretação é particularmente interessante porque a oposição à conformidade se tornou uma característica central da sua personalidade intelectual.

Na universidade, Thiel viria a construir uma reputação de pensador contrarian – alguém que procura deliberadamente ideias que contradigam o consenso.

Uma biografia de Thiel publicada em 2021, The Contrarian, alegou que, quando era estudante em Stanford, ele teria descrito o apartheid como “economicamente sólido”. Thiel negou ter apoiado o apartheid. O Guardian apresenta esta alegação como parte de uma controvérsia sobre as suas posições durante a juventude.

O que se sabe é que Thiel cresceu dentro de uma sociedade profundamente desigual, beneficiando da posição privilegiada da população branca, e que essa experiência marcou a sua relação com autoridade, conformidade e liberdade individual.

A coincidência com Elon Musk

Thiel não é o único membro da chamada “PayPal Mafia” com uma infância ligada à África Austral.

Elon Musk cresceu na África do Sul e David Sacks nasceu em Cape Town. Roelof Botha, outro antigo executivo do PayPal, é neto de Pik Botha, ministro dos Negócios Estrangeiros do regime do apartheid.

O paralelismo chamou a atenção de jornalistas e historiadores precisamente porque alguns dos homens que viriam a adquirir enorme influência na tecnologia e na política norte-americanas foram formados, durante a infância ou juventude, dentro ou próximo de uma sociedade marcada por desigualdade extrema, segregação e uma profunda desconfiança em relação ao Estado e às instituições.

Palantir

Em 2003, Thiel, Alex Karp e outros associados criaram a Palantir Technologies.

A empresa desenvolveu software capaz de integrar e analisar enormes quantidades de dados provenientes de diferentes fontes.

O princípio é relativamente simples de explicar. Imagine milhares de bases de dados que normalmente não comunicam entre si: imigração, polícia, informação financeira, viagens, comunicações, empresas, mapas, redes sociais ou registos governamentais.

A tecnologia da Palantir permite juntar essas informações e encontrar relações, padrões e ligações que seriam difíceis de identificar manualmente.

É uma ferramenta extremamente poderosa. E é precisamente isso que está no centro da controvérsia.

A Palantir trabalha com governos, forças armadas, serviços de inteligência, empresas e sistemas de saúde. Entre os seus clientes estão instituições norte-americanas e europeias.

A empresa tornou-se particularmente importante nos setores da defesa e segurança.

O nome, aliás, vem de O Senhor dos Anéis, de J. R. R. Tolkien: os palantíri eram pedras que permitiam ver acontecimentos e pessoas a grande distância.

Peter Thiel não é o CEO da Palantir

Apesar de Peter Thiel ser frequentemente apresentado como a figura por trás da Palantir, não é ele quem dirige a empresa no dia a dia. Thiel é cofundador e chairman. O CEO é Alex Karp.

E compreender Karp é importante porque a Palantir não é apenas uma empresa criada por Thiel que entretanto ficou entregue a outra pessoa. Karp tem uma visão própria e bastante explícita sobre a relação entre tecnologia, poder e segurança nacional.

Em 2026, essa visão tornou-se particularmente evidente com a publicação de The Technological Republic, o livro de Karp.

O livro começa com uma frase reveladora: “Silicon Valley perdeu-se.”

Karp argumenta que a indústria tecnológica norte-americana se afastou das necessidades estratégicas dos Estados Unidos e que Silicon Valley deveria voltar a trabalhar mais directamente com o Estado, sobretudo em áreas como defesa, inteligência e segurança.

A própria Palantir publicou posteriormente um resumo do livro organizado em 22 teses, num texto que assumia claramente um tom político e geopolítico.

E uma das ideias centrais é particularmente significativa: a inteligência artificial está a transformar a própria natureza da guerra.

Num manifesto publicado pela empresa, a Palantir defende que está a começar uma nova era de dissuasão militar baseada em inteligência artificial.

A pergunta, segundo o documento, já não é se serão construídas armas de IA. É quem as construirá e com que finalidade.

Karp defende, assim, uma relação muito mais próxima entre Silicon Valley e o aparelho de defesa norte-americano.

A Palantir chega a afirmar que a indústria tecnológica tem uma “dívida moral” para com o país que tornou possível a sua ascensão e que Silicon Valley deveria ir além das aplicações para consumidores e contribuir directamente para o crescimento económico e a segurança nacional.

Esta posição ajuda a explicar por que razão Karp é tão vocal na defesa da utilização de inteligência artificial em operações militares.

Tecnologia ou infraestrutura de poder?

A Palantir desenvolve sistemas capazes de juntar enormes quantidades de informação provenientes de fontes diferentes – imagens de câmaras, redes sociais, dados públicos, registos policiais, drones e outras bases de dados – e transforma-as em informação utilizável para investigação ou tomada de decisões.

Para os defensores da empresa, isto permite que governos e forças militares tomem decisões mais rápidas e informadas.

Para os críticos, significa outra coisa: a criação de uma infraestrutura tecnológica que pode tornar a vigilância, a identificação de pessoas e a utilização militar de dados muito mais poderosas.

O debate tornou-se ainda mais intenso porque os clientes da Palantir incluem precisamente algumas das instituições com maior capacidade coerciva do Estado. Nos Estados Unidos, a empresa trabalha com o Pentágono, a CIA e o ICE. Na Europa, os seus sistemas também são utilizados por forças policiais e outras autoridades.

E existe uma diferença fundamental entre dizer que uma empresa fornece uma ferramenta e perguntar o que essa ferramenta permite fazer quando colocada nas mãos de um Estado.

A Palantir responde que o software não toma sozinho decisões políticas ou militares. Mas essa defesa não elimina a questão mais ampla: quanto mais poderosa for a ferramenta, mais importante se torna saber quem decide como utilizá-la.

É por isso que a posição de Karp é tão relevante para compreender a Palantir.

Ele não apresenta a empresa como uma simples fornecedora neutra de software. Apresenta-a como parte de uma transformação mais profunda na relação entre tecnologia, Estado e poder militar. E isso aproxima, de forma bastante evidente, a Palantir do universo político e intelectual de Peter Thiel.

Da inteligência artificial à vigilância

A controvérsia tornou-se particularmente forte na Europa. No Reino Unido, a Palantir tem um contrato de cerca de 330 milhões de libras e sete anos com o NHS, o sistema público de saúde britânico, para desenvolver a Federated Data Platform. A plataforma pretende ligar diferentes conjuntos de dados do NHS e melhorar a gestão dos serviços.

Para os defensores, é precisamente o tipo de tecnologia que pode tornar um sistema gigantesco mais eficiente.

Para os críticos, a questão é outra: deverá uma empresa tecnológica norte-americana, com fortes ligações ao setor militar e de inteligência dos EUA, ocupar uma posição tão importante na infraestrutura digital de um serviço público europeu?

Em 2026, a pressão aumentou. Parlamentares britânicos passaram a defender que o contrato deveria ser abandonado, enquanto o Governo britânico iniciou uma revisão do acordo e pondera utilizar uma cláusula que permitiria terminar o contrato em 2027.

O problema não é apenas a privacidade. É também a soberania tecnológica.

Se um país depende de uma empresa estrangeira para uma parte crítica da sua infraestrutura digital, quem controla realmente essa infraestrutura? Essa pergunta tornou-se particularmente importante na Europa desde o regresso da guerra à Europa e o aumento das tensões entre os EUA e os seus aliados.

A Europa procura alternativas à Palantir

A Europa começou a procurar alternativas próprias. Em França, a agência de segurança interna DGSI escolheu a empresa francesa ChapsVision para substituir progressivamente a Palantir. A decisão foi apresentada pelo Governo francês como parte de uma estratégia de soberania tecnológica.

A ChapsVision é uma empresa relativamente pequena comparada com a Palantir, mas está a tentar ocupar precisamente esse espaço: integração de dados, inteligência artificial, investigação e segurança.

A Palantir tinha sido utilizada pelos serviços franceses desde os atentados terroristas de 2015. Agora, França quer demonstrar que pode construir uma alternativa europeia. E não está sozinha.

A Alemanha, os Países Baixos, a Suíça, a Dinamarca e outros países têm debatido a dependência de tecnologias norte-americanas. O secretário de Estado neerlandês da Defesa afirmou em 2026 que deveria existir uma alternativa plenamente funcional à Palantir num prazo de dois anos.

A própria discussão já criou um novo mercado: “o Palantir europeu”. ChapsVision é provavelmente o candidato mais evidente neste momento, embora empresas como Quantexa, Adarga, DataWalk, Ripjar e Siren também sejam apontadas como alternativas em diferentes áreas.

Thiel quer muito mais do que tecnologia

Para perceber Peter Thiel é preciso sair do mundo empresarial. Thiel tem uma visão política e filosófica muito própria.

É associado ao libertarianismo tecnológico (“tecno-libertarianismo”), embora as suas ideias sejam mais radicais do que o libertarianismo económico tradicional.

Uma das suas frases mais conhecidas surgiu num ensaio de 2009: “I no longer believe that freedom and democracy are compatible.”

Thiel argumenta que as democracias tendem a criar maiorias políticas que podem limitar a liberdade individual, enquanto o capitalismo e a inovação tecnológica podem ser travados por regulamentação.

Isto é relevante para se compreender o fascínio de Thiel por experiências que procuram criar espaços onde as regras sejam diferentes. É aqui que se entra em Próspera.

Próspera: a “cidade tecnológica” de Peter Thiel

Imagine poder construir uma cidade praticamente do zero. Agora imagine que, em vez de estar sujeita às mesmas regras fiscais, regulatórias e administrativas do país onde se encontra, essa cidade dispõe de uma enorme autonomia. Essa é, em termos simplificados, a ideia por trás de Próspera, na ilha de Roatán, nas Honduras.

Próspera é uma ZEDE – Zona de Emprego e Desenvolvimento Económico. O projeto nasceu no contexto de uma legislação hondurenha que permitia a criação de zonas com elevado grau de autonomia. A ideia era criar uma espécie de “startup city”: um laboratório onde novas formas de governação, tributação, regulação e tecnologia pudessem ser testadas.

Próspera possui um sistema jurídico e regulatório próprio, utiliza mecanismos privados de arbitragem e foi concebida para atrair empreendedores e investidores internacionais.

E aqui entra o dinheiro do Silicon Valley. Próspera recebeu financiamento de investidores ligados a figuras como Peter Thiel, Sam Altman e Marc Andreessen. A própria empresa responsável pelo projeto afirma ter captado mais de 120 milhões de dólares junto de quase 100 investidores; outras reportagens apontam para valores próximos dos 200 milhões.

Não é correto, contudo, dizer que Peter Thiel “é dono de Próspera”. A estrutura é mais complexa e a composição exata dos investidores privados não é totalmente pública. O que é indiscutível é que Thiel está ligado ao ecossistema financeiro e ideológico que apoiou o projeto. [Fonte]

A aceleração da IA e o metabolismo da Terra: extrativismo digital na era dos limites planetários

A narrativa dominante no ecossistema tecnológico global apresenta a Inteligência Artificial (IA) como um salto puramente concetual e desmaterializado - a derradeira vitória da informação sobre a matéria. No entanto, a análise rigorosa dos factos históricos e ambientais revela o oposto: a aceleração da IA é a Quinta Revolução Industrial, e, tal como as quatro que a precederam, assenta fundamentalmente num aumento exponencial do consumo de energia, água e matérias-primas físicas.

1. Perspectiva Histórica: das máquinas a vapor aos agentes autónomos

Cada grande revolução industrial redefiniu a relação da humanidade com a energia e os recursos do planeta. Esta evolução histórica pode ser acompanhada através dos seus marcos fundamentais:

• Primeira Revolução Industrial (Finais do Séc. XVIII): A invenção da máquina a vapor por James Watt substituiu o trabalho muscular e animal pelo carvão mineral. Esta transição marcou o início da dependência maciça dos combustíveis fósseis e da mecanização da produção têxtil e metalúrgica.
• Segunda Revolução Industrial (Finais do Séc. XIX): O advento da rede elétrica, do motor de combustão interna e do processamento em grande escala de aço. A produção em cadeia (Fordismo) acelerou a urbanização e deu origem às primeiras multinacionais do setor energético e automóvel.
• Terceira Revolução Industrial (Década de 1970): A transição do analógico para o digital impulsionada pelos semicondutores, pela computação pessoal e, posteriormente, pela criação da World Wide Web. Inicia-se a perceção ilusória de que a informação é desmaterializada.
• Quarta Revolução Industrial (Anos 2000 / 2010): A hiperconectividade global, os smartphones e a centralização de monumentais massas de dados em data centers remotos. O poder computacional passou a ser vendido como um serviço de utilidade pública (computação em nuvem).
• Quinta Revolução Industrial (Década de 2020): A transição do processamento passivo de informação para a geração autónoma e cognitiva. Exige uma reconfiguração física do planeta, dominada pela corrida às GPUs de alta densidade, energia dedicada (incluindo pequenos reatores modulares) e consumo maciço de água potável.

2. A mente dos Arquitetos do aceleracionismo (e/acc)

Para compreender a trajetória desta nova revolução, é fundamental analisar a visão de mundo dos executivos e ideólogos que lideram o ecossistema de Silicon Valley:

1. Jensen Huang (NVIDIA): Encara a infraestrutura como o novo petróleo. Na perspetiva de Huang, não estamos a construir software, mas sim "Fábricas de IA" (AI Factories). A lei da física superou a Lei de Moore, e a única resposta viável é o escalamento contínuo de clusters gigantescos de GPUs em arquiteturas altamente integradas.
2. Sam Altman (OpenAI): Opera sob a premissa de que a Inteligência Artificial Geral (AGI) é uma inevitabilidade histórica e que a escassez de computação é o único gargalo real. Esta visão justifica investimentos em infraestruturas energéticas de grande escala (como a fusão nuclear), argumentando que o custo ecológico do treino de modelos é negligenciável quando comparado com a eventual capacidade da IA de "resolver" as crises planetárias.
3. Marc Andreessen (Andreessen Horowitz) e o Movimento e/acc: O Effective Accelerationism (Aceleracionismo Efetivo) defende que parar ou regular o progresso tecnológico é moralmente errado. A premissa central de Andreessen é que qualquer desaceleração condenará a humanidade à estagnação; assim, os impactos colaterais do extrativismo presente devem ser aceites em prol da abundância tecnológica futura.

3. A ilusão da imaterialidade e o impacto planetário

Vivemos imersos na narrativa da imaterialidade. Vende-se a Inteligência Artificial como uma entidade etérea . uma "nuvem" de conhecimento onde algoritmos limpos processam informação sem deixar rasto no mundo físico. Contudo, por trás de cada modelo de linguagem, de cada gerador de imagem e de cada infraestrutura de supercomputação existe uma engrenagem profundamente material, extrativa e metabolicamente devastadora. A aceleração da IA não é apenas uma corrida de software; é uma aceleração da exploração física do planeta.

4. O que é a aceleração da IA?

A aceleração da IA manifesta-se em três frentes interligadas:

1. Aceleração computacional: a capacidade exigida para treinar e manter grandes modelos de linguagem (LLMs) cresce a um ritmo que ultrapassa a tradicional Lei de Moore. A procura por GPUs (unidades de processamento gráfico) e chips de alta densidade exige data centers gigantescos com consumo energético desenfreado, equivalente ao de pequenas cidades.
2. Aceleração extrativista: a construção e renovação constante de hardware dependem da extração maciça de minérios críticos - cobre, lítio, cobalto, níquel, gálio e terras raras -, intensificando o extrativismo nas regiões mais vulneráveis do Sul Global.
3. Aceleração ideológica (e/acc): impulsionado por setores de Silicon Valley, o chamado "Aceleracionismo Efetivo" defende que o desenvolvimento tecnológico deve avançar sem travões éticos, regulatórios ou ambientais, na ilusão irrealista de que a própria tecnologia resolverá, no futuro, os colapsos que provoca no presente.

5. A colisão entre o algoritmo e a biosfera

A aceleração digital concorre diretamente com os recursos indispensáveis à transição energética. A mesma corrida aos minerais que alimenta os data centers de IA é a que abastece as baterias dos veículos elétricos e os painéis solares, sobrecarregando ecossistemas frágeis em salinas, zonas húmidas e florestas tropicais.

Adicionalmente, a refrigeração desses servidores exige milhões de litros de água potável, frequentemente retirados de aquíferos em regiões afetadas pela seca. A promessa de uma economia desmaterializada revela-se, assim, o seu oposto: um acelerador da rutura metabólica da Terra.

6. Convergência com as análises do BioTerra

Esta perspetiva reflete diretamente as análises e denúncias já detalhadas em artigos publicados no blogue BioTerra:

1. Geopolítica e dependência do Silício: No artigo Por que razão Taiwan é o coração da IA mundial e o ponto de rutura geopolítica, expõe-se como o monopólio da TSMC concentra no ecossistema físico taiwanês mais de 90% da produção de semicondutores de ponta, criando um gargalo onde a pressão sobre a água e a energia expõe a vulnerabilidade planetária da infraestrutura de IA.
2. A pegada hídrica e os megaprojetos locais: A análise efetuada em Inteligência Artificial e água: a fatura invisível e em O Telhado Chegava alerta expressamente para o caso paradigmático de Sines. O mega-campus de data centers ilustra a forma como o extrativismo hídrico e energético é importado para o território nacional para processar dados em grande escala (Big Data) provenientes do outro lado do Atlântico.
3. A falácia do mercado e a alternativa ecossocialista do decrescimento: Os artigos A bolha da inteligência artificial vai mesmo rebentar?, O ecossocialismo do decrescimento na era da Inteligência Artificial e A ilusão do consumo e o silêncio da extinção desconstruíram o mito tecnocrático, propondo a sobriedade e o controlo democrático frente à especulação financeira do capital digital.

5. Desmitificar o "Crescimento Verde" digital

Não podemos responder à crise ecológica com o mesmo pensamento produtivista que a originou. Submeter o desenvolvimento sociotécnico ao controlo democrático, exigir a soberania digital e aplicar os princípios do decrescimento e da sobriedade computacional são passos urgentes. A capacidade computacional do planeta deve ser direcionada para prioridades sociais e ecológicas reais — como a modelação climática e a saúde pública — e não para a especulação financeira ou o consumo desenfreado.

Referências Bibliográficas e Leituras Recomendadas

1. Livros e Monografias (E-books e Edições Impressas)

• Crawford, Kate (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press. (A obra de referência sobre a pegada extrativa, o consumo hídrico e a exploração laboral nos bastidores da IA).
• Hickel, Jason (2020). Less is More: How Degrowth Will Save the World. Heinemann / Penguin. (Fundamentação teórica do decrescimento e da rutura metabólica aplicável à crítica do hiperprodutivismo tecnológico).
• Taffel, Sy (2019). Digital Media Ecologies: Materiality, Sustaining Systems and Computational Capitalism. Bloomsbury Academic. (Análise profunda do ecossistema de hardware, resíduos eletrónicos e da ecologia política da computação).
• Murdock, Graham & Brevini, Benedetta (Orgs.) (2019). Carbon Capitalism and Communication: Confronting Climate Crisis. Palgrave Macmillan. (Estudo focado na infraestrutura pesada das telecomunicações e da nuvem no contexto do capitalismo fóssil).
• Saito, Kohei (2022). Marx in the Anthropocene: Towards the Idea of Degrowth Communism. Cambridge University Press. (Exame da crise ecomaterialista e da necessidade de submeter os meios de produção tecnológica ao controlo ecológico democrático).

2. Artigos Académicos e Relatórios de Investigação

• Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, M., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?. In Proceedings of the 2021 ACM FAccT Conference (pp. 610–623). (O artigo seminal que alertou para os custos ambientais, energéticos e sociais do escalamento desenfreado de LLMs).
• Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 3645–3650). (Quantificação rigorosa das emissões de CO₂ e do consumo energético associados ao treino de modelos de linguagem).
• Li, P., Yang, J., Islam, M. A., & Ren, S. (2023). Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models. arXiv preprint arXiv:2304.03271. (A análise empírica fundamental que revelou o consumo hídrico direto e indireto no arrefecimento de data centers durante o treino do GPT-3 e similares).
• Agência Internacional de Energia (IEA) (2024). Electricity 2024: Analysis and Forecast to 2026. IEA Publications. (Relatório oficial sobre a projeção de duplicação do consumo global de eletricidade pelos data centers e ecossistemas de IA até 2026).
• Pitron, Guillaume (2018). La guerre des métaux rares: La face cachée de la transition énergétique et numérique. Éditions Les Liens qui Libèrent. (Investigação sobre a cadeia de abastecimento de terras raras, lítio e cobalto na transição digital).

3. Ensaios, Manifesto e Crítica Sociotécnica

Andreessen, Marc (2023). The Techno-Optimist Manifesto. Andreessen Horowitz (a16z). (O manifesto fundacional da ideologia aceleracionista e/acc, útil para a análise crítica dos seus pressupostos).

4. BioTerra (2026). Arquivo Temático de Crítica Ecossocialista do Decrescimento e Sobriedade Digital.

• Por que razão Taiwan é o coração da IA mundial e o ponto de rutura geopolítica
• Inteligência Artificial e água: a fatura invisível
• O Telhado Chegava
• A bolha da inteligência artificial vai mesmo rebentar?
• O ecossocialismo do decrescimento na era da Inteligência Artificial
• A ilusão do consumo e o silêncio da extinção

A anatomia do megaplano de 500 mil milhões da Nvidia com Wall Street

A Nvidia quer pôr Wall Street a financiar a próxima era da inteligência artificial como se financia uma casa ou uma estrada, mobilizando 500 mil milhões para chips, energia e centros de dados.

1. Nvidia lançou um projeto ambicioso para mobilizar mais de 500 mil milhões de dólares em capital, envolvendo seis grandes gestoras financeiras para financiar infraestruturas de inteligência artificial.
2. O plano visa transformar os chips gráficos da Nvidia em ativos financeiros estáveis, equiparando-os a infraestruturas tradicionais, o que pode revolucionar o financiamento na área da IA.
3. Apesar do otimismo, o projeto enfrenta incertezas, como a falta de contratos assiandos e a necessidade de garantir a viabilidade dos investimentos em um mercado volátil.

ANvidia lançou um desafio a seis das maiores gestoras de capital do mundo para, em conjunto, desenharem um projeto de financiamento que pretende mobilizar mais de 500 mil milhões de dólares em capital para sustentar a construção de infraestruturas de inteligência artificial (IA).

O anúncio foi feito na segunda-feira através de memorandos de entendimento assinados entre a fabricante de chips e cada uma das seis instituições — Apollo Global Management, Blackstone, Blackrock, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs e KKR — e apresentado ao vivo num painel conjunto na CNBC, algo raro entre concorrentes diretos do setor financeiro.

A ideia nasceu de uma abordagem direta de Jensen Huang aos parceiros financeiros. “Foi o Jensen que nos abordou. Temos uma crença profunda e muita confiança na NVIDIA e no que estão a fazer”, revelou David Solomon, presidente executivo do Goldman Sachs, explicando que o co-fundador da Nvidia colocou a proposta em cima da mesa e pediu à banca de investimento de Wall Street para ajudar a estruturar o acesso ao capital necessário.

O conceito central do plano multimilionário da tecnológica assenta na tentativa de transformar os chips gráficos da Nvidia, até agora vistos como equipamento tecnológico com depreciação rápida, num ativo financeiro com características semelhantes às de infraestruturas físicas tradicionais, como estradas com portagem ou imóveis comerciais.

“Esta é realmente a primeira vez que os chips tecnológicos se tornam uma classe de ativos investível. É um conceito muito grande porque estes sistemas informáticos não são como os nossos computadores pessoais ou como os nossos telemóveis. São agora ativos geradores de receita. São produtivos, têm uma vida longa, são fungíveis, são flexíveis”, referiu Jesen Huang.

O co-fundador da Nvidia insiste que a computação passou a fazer parte da infraestrutura básica das economias, no mesmo plano da eletricidade ou da rede elétrica.

“No fundo, o que é diferente nesta indústria e nesta forma de fazer computação é que o computador passou a ser parte da infraestrutura, como a eletricidade, como a Internet. E por isso é preciso pensar nisto como infraestrutura e construí-la de acordo com essa lógica”, afirmou o gestor, alertando ainda que cada gigawatt de capacidade instalada custa entre 50 mil milhões e 60 mil milhões de dólares, uma fatura que junta terrenos, energia, sistemas de arrefecimento e a própria computação.

Como vai funcionar o mecanismo de financiamento

A estrutura do projeto montado pela Nvidia, visto por muitos como inovadora, separa-se do modelo que a empresa tem usado, desde logo por não envolver capitais próprios das empresas mas dinheiro de terceiros (fundos de pensões, seguradoras e outros investidores institucionais) que será canalizado através das seis gestoras parceiras.

O modelo poderá permitir a alguns clientes financiar centros de dados e hardware sem suportarem integralmente o investimento nos seus próprios balanços. A lógica financeira que sustenta o projeto assenta na equiparação da computação a um ativo com garantias reais, algo já comum noutras classes de crédito.

“Os mercados de capitais têm sido, há muito tempo, mercados de financiamento garantido por ativos. (…) O que estamos a começar a ver é, de certa forma, financiamento baseado em ativos contra esta infraestrutura. Isso não é surpreendente, porque estes são ativos reais, têm valor real”, referiu David Solomon, CEO do Goldman Sachs, lembrando que há 9 biliões de dólares em fundos do mercado monetário norte-americano e mais de 100 biliões de dólares em ações cotadas nos EUA disponíveis para serem canalizados para este tipo de ativo.

Na prática, os chips e a infraestrutura à volta da inteligência artificial funcionam como colateral, à semelhança do que acontece quando um banco financia a compra de uma casa ou de um terreno, olhando não apenas para o risco de crédito do comprador, mas também para o valor do próprio bem.

“Podemos pensar nisto como um fluxo de receita, e podemos titularizá-lo ou efetivamente dividir esse risco e vendê-lo a investidores que queiram participar em qualquer ponto dessa cadeia”, explicou Waldemar Szlezak, responsável global de infraestruturas digitais da KKR. É esta divisão do risco por diferentes níveis de investidores, à semelhança do que acontece nos títulos hipotecários, que permite à Nvidia falar de uma nova classe de ativos.

Para que esse colateral tenha valor duradouro, a Nvidia terá de garantir que o equipamento financiado não perde utilidade caso o cliente original deixe de conseguir pagar.

“As arquiteturas dos sistemas vão ser especificadas de forma que, quando sabemos que vão ser implementadas, possamos melhorá-las continuamente — trazendo para elas todo o tipo de modelos de inteligência artificial fungíveis e flexíveis — e, se alguma coisa correr mal, outra empresa pode assumir o equipamento e operá-lo”, detalhou Jensen Huang.

Isto significa que os sistemas serão construídos segundo especificações uniformes da Nvidia, precisamente para que outra empresa possa assumir a operação do equipamento sem perda de valor caso o mutuário original falhe. Isso é ainda alicerçado na ideia de a própria Nvidia poder assumir uma parte limitada do risco das operações até 125 mil milhões de dólares, o equivalente a 25% do volume potencial de financiamento.

Apesar do otimismo, o anúncio do plano da Nvidia ficou, para já, limitado a memorandos de entendimento, e a experiência recente da própria Nvidia em projetos de investimento levanta dúvidas sobre a rapidez com que estes anúncios se convertem em capital aplicado.

Ainda assim, cada uma das seis instituições financeiras de Wall Street parceiras da Nvidia neste megaplano manterá total autonomia sobre as suas decisões de concessão de crédito, com a tecnológica a funcionar essencialmente como intermediária entre os clientes que precisam de capital e os financiadores dispostos a fornecê-lo.

“É o Jensen que está a liderar isto, a criar estruturas, porque há centenas de biliões de dólares de dinheiro no mundo”, esclareceu Bruce Flatt, CEO da Brookfield, resumindo assim o papel de Jesen Huang na criação deste mercado ainda inexistente.

Larry Fink, lendário CEO da Blackrock, foi mais longe e traçou um paralelo histórico direto com o nascimento de outro mercado de dívida garantida por ativos. “Isto é apenas o início, tal como foi quando comecei no mercado de títulos garantidos por hipotecas, nos anos 1970. E olho para isto como o futuro seguinte da engenharia financeira.”

A comparação feita por Larry Fink, que trabalhou no mercado de títulos garantidos por hipotecas desde os anos 1970, introduz um paralelo inevitável com os produtos financeiros que estiveram no centro da crise.

Efeito dominó nos mercados e na indústria da IA

Os beneficiários diretos deste financiamento serão os grandes operadores de armazenamento na cloud, laboratórios de inteligência artificial, startups que operam com ferramentas de IA e empresas que constroem centros de dados equipados com hardware da Nvidia

Jesen Huang lembrou que só nos últimos seis meses foram investidos globalmente cerca de 500 mil milhões de dólares em startups de IA, mas reconhece que ainda não há datas fixas para os primeiros acordos firmados do projeto, atribuindo essa tarefa às próprias gestoras. “Isso depende agora deles, temos de trabalhar arduamente, há muita coisa em preparação”, referiu o líder da Nvidia, sublinhando que “a procura não é o problema”.

Apesar do otimismo transmitido, o anúncio ficou, para já, limitado a memorandos de entendimento, sem contratos assinados nem detalhes sobre taxas de juro, tipos de mutuários ou calendário de execução. E a experiência recente da própria Nvidia em projetos de investimento levanta dúvidas sobre a rapidez com que estes anúncios se convertem em capital efetivamente desembolsado.

Basta lembrar que há cerca de 11 meses, a empresa anunciou um investimento de até 100 mil milhões de dólares na OpenAI para apoiar a construção de 10 gigawatts de capacidade, um plano que nunca chegou a materializar-se na forma originalmente descrita, embora a Nvidia tenha acabado por injetar 30 mil milhões de dólares na ronda de financiamento recorde fechada pela OpenAI este ano.

Agências de notação de risco como a Moody’s têm alertado para que o nível de despesas de capital no campo da inteligência artificial está a comprimir os fluxo de caixas e a empurrar as gigantes tecnológicas para maiores níveis de endividamento.

Além disso, o anúncio surge poucas semanas depois de um período de nervosismo nos mercados globais, em que investidores começaram a questionar se o investimento massivo das grandes tecnológicas em inteligência artificial se traduzirá em retorno proporcional.

Um dos investidores mais céticos em relação aos megaprojetos em IA é Michael Burry, conhecido pela aposta contra as hipotecas subprime na crise financeira de 2007-2009, que acusou empresas como Meta, Oracle, Microsoft, Google e Amazon de sobrestimar a vida útil dos seus chips de inteligência artificial e de subestimar a respetiva depreciação.

Também recentemente, agências de notação de risco como a Moody’s alertaram para que o nível de despesas de capital está a comprimir os fluxos de caixa e a empurrar as gigantes tecnológicas para maiores níveis de endividamento.

A analogia com o mercado hipotecário, evocada pelo próprio Larry Fink ao comparar o momento atual com o nascimento da titularização hipotecária nos anos da década de 1970, é também motivo de cautela entre analistas, porque foi precisamente o empacotamento de hipotecas subprime em produtos financeiros vendidos a investidores que esteve na origem do colapso financeiro de há quase duas décadas.

Nenhum dos participantes no painel da CNBC abordou diretamente esse paralelo mais desconfortável, ainda que vários tenham admitido riscos: Jim Zelter reconheceu que “vai haver excessos, vai haver recuos”, defendendo que a pluralidade de intervenientes no projeto ajuda a limitar o risco de concentração.

David Solomon foi na mesma linha ao admitir que nem todos os apostadores sairão vencedores, notando que “vai haver grandes empresas que vencem. Vai haver grandes empresas que acabam por não ser aquilo que as pessoas esperavam”

Outro ponto de destaque prende-se com a natureza circular deste tipo de operações, dado que a Nvidia ajuda os seus próprios clientes a obter financiamento para comprar os seus próprios chips, o que reforça as receitas da fabricante, mas também levanta preocupações sobre riscos concentrados no setor.

O plano da Nvidia promete abrir aos pequenos investidores uma via de acesso a um mercado que, até agora, esteve praticamente confinado a capital privado, uma vez que a maioria dos grandes laboratórios de inteligência artificial permanece por cotar em bolsa.

O comentador Steve Eisman, célebre pela aposta contra o mercado hipotecário retratada em “The Big Short“, de Michael Lewis, questionou recentemente numa entrevista à CNBC se a negociação em torno da inteligência artificial já não domina por completo o mercado bolsista, incluindo a banca que financia esta vaga de investimento, algo que Solomon considerou parcialmente correto, mas atribuiu também a um crescimento genuíno dos resultados das empresas do índice S&P 500. Larry Fink admitiu ainda que há resistência social ao avanço acelerado dos centros de dados, referindo uma moratória decretada pelo governador do seu próprio estado sobre este tipo de construções, e defendeu a necessidade de demonstrar que o investimento beneficia comunidades além dos investidores institucionais.

Bruce Flatt, por seu lado, sublinhou que o fator mais limitante de todo o processo não é o capital, mas o acesso a energia, apontando para 14 centrais nucleares atualmente em construção nos EUA e outras 40 planeadas, num setor que continua a demorar anos a expandir-se.

Para os pequenos investidores, o plano da Nvidia promete abrir uma via de acesso a um mercado que, até agora, esteve praticamente confinado a capital privado, uma vez que a maioria dos grandes laboratórios de inteligência artificial permanece por cotar em bolsa. Larry Fink adiantou que a Blackrock vai combinar financiamento privado e público, incluindo fundos de pensões de todo o mundo, com o objetivo de dar acesso a um investimento de retorno de longo prazo e elevada qualidade de crédito.

John Gray apontou a Coreweave como exemplo de uma empresa que começou por recorrer a capital privado e, depois da entrada em bolsa em março do ano passado, passou a ter acesso a outras fontes de financiamento, um percurso que John Gray espera repetir-se com a Anthropic e a OpenAI, caso avancem com a abertura do capital em bolsa.

Ao longo de toda a cadeia da inteligência artificial, o efeito esperado é o de acelerar a disponibilidade de capital para os operadores de centros de dados, fabricantes de equipamento, empresas de energia e fornecedores de componentes como memórias, sistemas de refrigeração ou conectores, áreas que Jesen Huang identificou como os principais pontos de estrangulamento da oferta atual.

O CEO da Nvidia insistiu que o caráter transversal da inteligência artificial reduz o risco do investimento, precisamente por a tecnologia não depender de um único setor, notando que “por ser multissetorial, o facto de termos uma plataforma que é fungível em todos os setores reduz efetivamente o risco do investimento e torna esta infraestrutura muito mais investível”.

Fica, no entanto, por comprovar se a procura projetada se mantém ao ritmo atual e se os laboratórios de inteligência artificial, muitos deles ainda sem lucros consolidados, conseguirão gerar o retorno necessário para justificar o volume de crédito que Wall Street se prepara agora para mobilizar.

A IA não é o maior problema de cibersegurança. São as pessoas

Os casos de Inteligência Artificial (IA) a escapar dos laboratórios, a infiltrar-se noutras empresas e a tentar enganar pessoas têm sido notícia nas últimas semanas. E, num desses casos, modelos de IA chegaram mesmo a trabalhar em conjunto para escapar dos seus ambientes de teste.

Significa isto que as máquinas estão a tomar conta de tudo? Não propriamente.

A IA não é a mente por detrás das ameaças cibernéticas mais disseminadas atualmente; são as pessoas que podem utilizar a IA de forma maliciosa - e para fins maliciosos. A IA deu aos agentes mal-intencionados um poder enorme, permitindo-lhes criar software malicioso, investigar alvos, elaborar esquemas convincentes e automatizar ataques a uma velocidade sem precedentes.

Um em cada quatro ataques que resultaram em violações de dados foi impulsionado por IA entre fevereiro de 2025 e março de 2026, segundo um relatório da IBM. E os norte-americanos perderam mais de 893 milhões de dólares (cerca de 775 milhões de euros) em burlas relacionadas com IA no ano passado, segundo o FBI.

Mas os especialistas dizem que os agentes de ameaça do mundo real - isto é, as pessoas - continuam a ser quem controla tais acontecimentos. Os agentes de IA apenas têm perpetuado métodos de ataque já existentes, como o phishing e as burlas com malware, em vez de criarem métodos totalmente novos.

“São os seres humanos que temos de vigiar”, alerta Oren Etzioni, professor emérito da Universidade de Washington, nos Estados Unidos, e antigo CEO do Allen Institute for Artificial Intelligence. “A IA é apenas a ferramenta.”

A IA a agir de forma descontrolada

Alguns incidentes recentes mostraram aquilo de que a IA é capaz no mundo real, e não apenas em teoria, alimentando receios de que a tecnologia esteja a avançar demasiado depressa.

Em julho, modelos de teste da OpenAI (criadora do ChatGPT) ultrapassaram as suas limitações e invadiram os sistemas de outras empresas durante uma avaliação interna.

Dias depois, a Anthropic (criadora do Claude AI) afirmou ter descoberto que os seus modelos de IA tinham conseguido entrar nos sistemas de três empresas durante os testes.

Num teste separado, o modelo mais avançado da Anthropic utilizou identidades falsas para tentar enganar pessoas reais, segundo revelaram recentemente investigadores do AI Security Institute do Reino Unido.

Um dos modelos de IA da Meta (‘dona’ do Facebook, Instagram e WhatsApp) também conseguiu entrar numa empresa externa, informou a gigante das redes sociais.

Estas intrusões também demonstram como a IA pode ser imprevisível ao interpretar instruções. Os modelos da OpenAI, por exemplo, estavam a tentar realizar um teste de cibersegurança quando saíram do seu ambiente de teste e invadiram outra empresa, apesar de não terem recebido instruções para o fazer.

Patrick Fussell, responsável global pela simulação de adversários na IBM, comparou a IA a um génio.

“Queremos pedir-lhe um desejo, mas temos de ser muito, muito específicos quanto aos detalhes desse desejo”, diz à CNN. “Caso contrário, as coisas podem acabar por correr mal”, continua, em tom de aviso.

Mas estes casos também ocorreram em circunstâncias muito específicas.

A OpenAI desativou restrições que teriam impedido o seu modelo de “realizar atividades cibernéticas de alto risco”. A Anthropic realizou os seus testes sem as salvaguardas de segurança padrão presentes nos modelos disponibilizados ao público em geral. O AI Security Institute também desativou determinadas ferramentas que poderiam ter “reduzido o âmbito” das capacidades dos modelos.

Por norma, os investigadores fazem isto para avaliar plenamente as capacidades de um modelo.

“Eu não poderia entrar no ChatGPT ou no Claude, ou em algo semelhante, e isso, acidentalmente, invadir o FBI. Isso não vai acontecer”, adianta Adam Meyers, responsável pelas operações de combate a adversários na empresa de cibersegurança CrowdStrike. “O que estamos a ver é que estes testes são realizados em condições específicas, nas quais se monitoriza para perceber: ‘Será que isto faz algo que não era suposto fazer?’”

Como os hackers estão a utilizar a IA

Segundo os especialistas, a IA não está a agir de forma autónoma para conceber novos ataques. Em vez disso, está a ajudar os cibercriminosos a implementar técnicas já existentes muito mais rapidamente, tornando-as mais eficientes e eficazes.

Isto pode incluir a utilização de IA para analisar o site de uma empresa e descobrir quem deve ser visado, ou a utilização de um agente de IA para conduzir as primeiras negociações com uma vítima de extorsão informática. Os agentes de IA conseguem imitar conversas humanas, tanto através de texto como até de vozes específicas. Hackers com poucos conhecimentos técnicos podem agora recorrer à IA para executar esquemas sofisticados.

“Estão a utilizar a IA para melhorar a metodologia dos ciberataques, essencialmente, em todas as diferentes fases, mas continua, de certa forma, a ser uma atividade conduzida por seres humanos”, afirma Jud Dressler, responsável pelo centro de operações de risco da seguradora especializada em cibersegurança Resilience.

Segundo Meyers, antigamente os agentes mal-intencionados criavam à pressa scripts básicos - pequenos programas com instruções destinadas a automatizar tarefas - para atingir os seus objetivos. Agora, porém, conseguem produzir trabalho de maior qualidade que parece ter demorado três vezes mais tempo a desenvolver.

Também utilizam IA para tarefas que acontecem nos bastidores, como gerar a infraestrutura necessária para criar sites maliciosos.

“Com a IA, podem automatizar essa construção e, por isso, o custo de reconstrução tornou-se muito baixo. E isso muda as regras do jogo”, afirmou Rob Lefferts, vice-presidente corporativo de proteção contra ameaças da Microsoft.

A maior ameaça

Para Etzioni, os incidentes recentes são um momento de “canário na mina de carvão” para a IA e a cibersegurança - uma expressão que significa um importante sinal de alerta. E não é o único a pensar assim: Geoffrey Hinton, cientista informático galardoado com o Prémio Nobel e conhecido popularmente como o ‘padrinho da IA’, alertou recentemente para a probabilidade de surgirem mais ataques realizados por IA de forma descontrolada.

Os relatos sobre IA a agir de forma descontrolada reforçam a importância de implementar boas práticas de cibersegurança, como corrigir vulnerabilidades, monitorizar os agentes de IA no local de trabalho e estar atento a burlas de engenharia social e phishing, dizem os especialistas.

Mas, por mais avançada que a IA esteja a tornar-se, continua a ser um programa orquestrado por um ser humano. E são esses seres humanos que constituem a maior preocupação, porque são eles que tomam as decisões - como realizar operações de espionagem ou enganar utilizadores para lhes retirar enormes quantias de dinheiro - afirma Meyers.

As gigantes tecnológicas estão numa corrida para tornar a IA tão inteligente quanto os seres humanos, um marco teórico conhecido como “inteligência artificial geral” (AGI). Os incidentes recentes, contudo, intensificaram os apelos a um abrandamento do desenvolvimento.

Mais de 1200 trabalhadores de grandes empresas de IA, incluindo Dario Amodei, CEO da Anthropic, assinaram recentemente uma carta aberta a apelar ao governo norte-americano para ajudar a definir o ritmo do desenvolvimento da IA. A Casa Branca reuniu-se recentemente com grandes empresas de IA para discutir um quadro que permitiria ao governo analisar determinados modelos de IA antes de estes serem disponibilizados.

Muito provavelmente, os investigadores de cibersegurança já consideraram as ameaças associadas à AGI, porque as pessoas que trabalham nesta área tendem a ser paranoicas, adianta Fussell, da IBM. Mas ainda estamos muito longe de uma realidade em que os agentes de IA sejam tão inteligentes quanto os seres humanos, continua.

“É como perguntar a alguém: ‘Como seria viver noutro planeta?’”, exemplifica, continuando: “Conseguimos imaginar, de certa forma, mas está tão para além da nossa capacidade que é realmente difícil fazer um plano.”

Ler mais:

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From Pwned to Zero-Day: 20 Hacker Lingo Terms Every Tech Enthusiast Should Know

Hacker culture

A Guerra da IA e o Mito da Missão: Por que os engenheiros escolhem o dinheiro às custas da ideologia

Anthropic CEO Dario Amodei weighed in on where the AI race is headed in a new essay [2024]

A recente polémica gerada por fugas de informação sobre Dario Amodei, cofundador e CEO da Anthropic, veio desmantelar a ideia romantizada da "missão ética" no mundo da Inteligência Artificial. Quando se soube do descontentamento do executivo com novos funcionários motivados por salários astronómicos - e não pela causa da segurança tecnológica -, a internet não perdoou. A notícia foi avançada pela AXIOS AI's talent wars have a loyalty problem. Uma fonte familiarizada com o assunto disse ao Axios que o CEO da Anthropic, Dario Amodei, expressou preocupação com a chegada de novos talentos à empresa motivados pelo salário em vez da missão . Como noticiado pelas reações irónicas ao caso de Dario Amodei, choveram piadas nas redes sociais. Afinal, ver um líder multimilionário parecer chocado com o facto de as pessoas trabalharem a troco de dinheiro gerou tiradas inevitáveis como "Última hora: CEO descobre que os trabalhadores pagam as contas em dólares e não com a missão da empresa". Analistas do setor, como o engenheiro Gergely Orosz, foram diretos à ferida: a Anthropic é das empresas que mais inflaciona os salários para desviar talentos da Google ou da Meta. Se o objetivo era testar a devoção ideológica dos candidatos, bastava pagar abaixo da média do mercado e ver quem sobrava.

No fundo, esta tensão salarial é apenas o sintoma visível de algo muito maior. No relatório oficial da tecnológica sobre a sua posição relativamente aos modelos de pesos abertos (open-weights), o próprio Dario Amodei deixa claro que a corrida à IA se tornou uma questão de soberania e segurança nacional contra potências como a China. É esta pressão geopolítica que força as grandes empresas a disputar os melhores cérebros do mundo a qualquer custo, criando um fosso gigante entre os discursos públicos dos executivos e os bastidores do mercado.

Esta batalha pelo futuro da tecnologia dividiu as figuras de topo do setor em duas filosofias opostas:

De um lado, os líderes norte-americanos dividem-se entre o controlo e a abertura.

1. Dario Amodei (CEO da Anthropic) defende modelos fechados para travar a espionagem e o contrabando de chips;
2. Sam Altman (CEO da OpenAI) continua a puxar pela escala gigante e proprietária, pagando pacotes milionários para reter a equipa;
3. Mark Zuckerberg (CEO da Meta) aposta as fichas todas no código aberto com o Llama para travar o monopólio dos concorrentes; e
4. Jensen Huang (CEO da Nvidia) incentiva o ecossistema aberto, garantindo que a procura por semicondutores continua em alta.

Do outro lado, a resposta da China tem sido fulminante.

1. Liang Wenfeng (Fundador da DeepSeek) chocou Silicon Valley ao provar que é possível criar modelos de topo com uma fração do orçamento americano;
2. Yang Zhilin (CEO da Moonshot AI) destaca-se na corrida aos modelos capazes de processar volumes massivos de texto;
3. Zhang Peng (CEO da Zhipu AI) lidera a aposta na autonomia tecnológica chinesa;
4. Eddie Wu (CEO do Alibaba Group) massificou a distribuição da família aberta Qwen;
5. Liang Rubo (CEO da ByteDance) acelerou a integração da IA nas aplicações de consumo;
6. Robin Li (CEO do Baidu) mantém a aposta no ecossistema proprietário ERNIE; e
7. Pony Ma (CEO da Tencent) canalizou o modelo Hunyuan para a máquina do WeChat.

As piadas que dominaram a internet revelam uma verdade desconfortável para os executivos de Silicon Valley: a Inteligência Artificial já não é um debate filosófico sobre salvar o mundo. Tornou-se o centro de uma guerra económica implacável onde o altruísmo serve para o discurso de imprensa, mas é a riqueza geracional que decide quem ganha a corrida aos melhores engenheiros.