Esta semana, moderei um painel de discussão sobre modelos mundiais na conferência All In (não relacionada ao podcast), que me deu a oportunidade de me aprofundar em um dos cantos mais misteriosos do mundo da IA. Os principais participantes neste espaço são o AMI Labs de Yann LeCun e o World Labs de Fei-Fei Li e, embora ambos tenham acumulado muito reconhecimento de nome e financiamento, eles também têm uma classificação bastante baixa quando se trata de ganhar dinheiro.
O núcleo do modelo mundial é Inteligência espacial automatizadaportanto, o campo poderia potencialmente se desenvolver em muitas direções interessantes e lucrativas, da robótica ao vídeo interativo e a sistemas autônomos mais sofisticados.
Mas quando comecei a perguntar onde veríamos realmente essa tecnologia comercializada, as coisas ficaram confusas. A autoridade mais próxima que encontrei é Michael Rabbat, cofundador do AMI Labs e vice-presidente de modelagem mundial da empresa, que também se juntou ao meu grupo. Mas quando o pressionei sobre o que a empresa estava fazendo, ele foi cauteloso. “Falaremos sobre isso quando estivermos prontos para falar sobre isso”, esclareceu por e-mail. “Ainda estamos na fase de pesquisa e construção, por isso não estamos falando publicamente sobre quaisquer planos ou cronogramas de produtos”.
Para ser justo, a AMI tem menos de um ano, por isso é justo permanecer em silêncio. Mas esta cautela estende-se a todo o domínio da modelagem mundial. O Marble do World Labs é provavelmente o produto mais bem desenvolvido na área, com demonstrações que vão desde a simples criação de mídia até a construção de ambientes exploráveis ou efeitos CGI para videogames. Existem casos de uso de bots, mas toda a plataforma parece projetada mais para demonstrar funcionalidade.
Esse sigilo se estende até mesmo aos fornecedores das empresas. À margem da mesma conferência, conversei com Alex de Vigan, CEO da Physicl, fornecedora de dados para o emergente negócio mundial de modelagem. Ele disse que sabia que os dados do Physicl seriam úteis para o que quer que estivessem construindo, mas ainda não sabia o que eram. “Gostaria que eles pudessem nos contar mais. Se soubéssemos o que eles estão fazendo, poderíamos construir dados mais úteis”, disse-me Dwegen.
Parte do mistério vem da versatilidade do modelo mundial como ideia. A versão mais simples é um mapa-múndi navegável, semelhante aos modelos de inteligência artificial que alimentam carros autônomos. Mas os mesmos métodos de modelagem que ajudam o Waymo a navegar no tráfego também podem ajudar robôs humanóides a carregar caixas ou transformar minutos de vídeos em ambientes exploráveis. A AMI já está envolvida na produção, biomedicina, robótica e até no fornecimento de software de inteligência artificial a médicos através da sua parceria com a Nabia. Claro, não vai atrás de todos eles – mas talvez um ou dois se destaquem?
Ninguém duvida de que existem muitas empresas viáveis que poderiam ser construídas com base nas tecnologias exemplares do mundo – e desde que seja fácil levantar capital, não há pressão especial para se especializar em apenas uma. Na verdade, existem boas razões para não o fazer. Se a AMI anunciasse amanhã que havia construído um OpenClaw humanóide ou um sistema de renderização de Hollywood da próxima geração, de repente muitos outros laboratórios estariam muito interessados nesta área. Em breve, o laboratório enfrentará concorrência potencial de outras empresas mundiais de modelagem, neolabs e até mesmo da OpenAI e da Anthropic.
De certa forma, este é o outro lado de toda a facilidade de arrecadação de fundos. Seus concorrentes também podem levantar capital – o capital que permite que você construa sob o radar também pode financiar muitos concorrentes em potencial assim que o caminho para o mercado ficar claro. Mas mesmo que esta competição seja inevitável, é melhor adiá-la o máximo possível, o que significa manter silêncio sobre o que se está a construir.
Os fãs de Liu Cixin reconhecerão isso cena da floresta escura: Se você não sabe quem mais está na floresta, é melhor não chamar atenção.
Este artigo foi publicado pela primeira vez em 18 de setembro de 2026.
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