Softbank Prevê Super-IA 10 Mil Vezes Mais Inteligente Enquanto UE e Brasil Investigam Meta — Por Que Estas 24 Horas Revelam a Virada Definitiva Entre Promessa e Governança

Nas últimas 24 horas, o universo da Inteligência Artificial nos presenteou com um contraste fascinante: de um lado, previsões visionárias (ou alarmistas?) sobre super-IA que nos transformaria em “peixes em aquário”; do outro, investigações concretas de reguladores na Europa e no Brasil contra práticas anticoncorrenciais de uma das maiores empresas de tecnologia do mundo. E no meio disso tudo, um Nobel de Economia dizendo categoricamente que “não há bolha de IA”.

Essa combinação não é acidental. Ela representa exatamente o momento em que vivemos: onde a promessa tecnológica colide frontalmente com a necessidade de governança, onde o futuro hipotético encontra o presente regulatório, e onde precisamos urgentemente separar visão de visionarismo.

Vou dissecar cada uma dessas histórias para você entender por que elas, juntas, definem o momento mais crítico para quem trabalha com IA — seja em empresas, governos ou startups.

A Profecia da Super-IA: 10 Mil Vezes Mais Inteligente (Ou Apenas Marketing?)

Masayoshi Son, CEO do Softbank e um dos maiores investidores da OpenAI, fez uma declaração que rapidamente viralizou: uma futura superinteligência artificial (ASI) seria 10 mil vezes mais inteligente que os humanos. Para ilustrar, ele usou a analogia da diferença cognitiva entre humanos e peixes dourados — também de 10 mil vezes.

A metáfora é impactante: “nós nos tornaremos peixes e eles (a IA) se tornarão os humanos”. Mas Son rapidamente tranquilizou a audiência, comparando essa relação futura à que temos com nossos animais de estimação: tentamos fazê-los felizes, vivemos em paz com eles, não precisamos comê-los. E, convenientemente, “a ASI não come proteína”.

Aqui está o que me incomoda nessa narrativa.

Primeiro, vamos ao contexto: Son estava em reunião com o presidente sul-coreano Lee Jae-myung, que busca transformar o país em potência de IA. Essa não é uma conversa de boteco — é um pitch de investimento disfarçado de visão estratégica. O Softbank tem bilhões alocados em IA e precisa justificar essas apostas.

Segundo, a linha temporal. Son fala de ASI como algo que pode ocorrer “dentro de uma década” (embora cientistas considerem esse estágio bem mais distante). Mas aqui está a pegadinha: a indústria de IA vive de promessas futuras para justificar investimentos presentes. É o clássico “jam tomorrow” — a geleia que sempre chega amanhã, nunca hoje.

Terceiro, e mais importante: essa narrativa desvia a atenção dos problemas reais e urgentes da IA atual. Enquanto debatemos se seremos peixes em um aquário futurista, empresas estão usando IA hoje para tomar decisões de contratação, crédito e saúde — muitas vezes com vieses profundos e sem transparência adequada.

A Pergunta Que Ninguém Está Fazendo

Se a ASI será 10 mil vezes mais inteligente, por que as IAs atuais ainda “alucinam” (geram informações falsas com confiança absoluta)? Por que modelos que custam bilhões para treinar ainda erram em matemática básica ou reproduzem preconceitos sociais?

A resposta é simples: estamos muito, mas muito longe de uma superinteligência. O que temos hoje são sistemas impressionantes de reconhecimento de padrões, não entidades conscientes ou com raciocínio genuíno.

No meu trabalho com empresas e governos, vejo constantemente executivos paralisados por essas narrativas grandiosas. Eles se perguntam: “Devo investir agora ou esperar a próxima geração?”. A verdade inconveniente é que a IA disponível hoje já pode transformar seu negócio — se você souber usá-la bem, com propósito claro e governança adequada.

Enquanto Isso, na Vida Real: Meta Sob Investigação Antitruste na Europa e no Brasil

Enquanto Son filosofava sobre peixes e super-IA, algo muito mais concreto e imediato acontecia: a União Europeia e o Brasil abriram investigações antitruste contra a Meta por suas novas políticas de IA no WhatsApp Business.

Vamos ao que importa: a Meta mudou os termos de uso do WhatsApp Business para proibir que provedores terceirizados de IA utilizem a plataforma quando a IA é o serviço principal oferecido. Na prática, isso significa que chatbots de IA de terceiros — como os desenvolvidos por startups brasileiras Luzia e Zapia — podem ser bloqueados, enquanto o Meta AI, o chatbot próprio da empresa, permanece com acesso total.

Por Que Isso É Um Problema Gigantesco

Teresa Ribera, chefe antitruste da UE, foi direta: o objetivo é “impedir que empresas dominantes abusem de seu poder para excluir concorrentes inovadores”. E ela tem razão.

Pense comigo: o WhatsApp é a plataforma de mensagens dominante no Brasil e em grande parte da Europa. Tem mais de 2 bilhões de usuários globalmente. Se você é uma startup de IA e não pode oferecer seus serviços onde as pessoas estão, você simplesmente não existe.

A Meta argumenta que chatbots de IA criaram “pressão em nossos sistemas que eles não foram projetados para suportar”. Esse argumento é, na melhor das hipóteses, conveniente, e na pior, desonesto. A Meta tem recursos tecnológicos e financeiros praticamente ilimitados. Se a infraestrutura não aguenta, é porque a empresa escolheu não investir — provavelmente porque prefere direcionar usuários para sua própria solução de IA.

No Brasil, as startups já acionaram o Cade (Conselho Administrativo de Defesa Econômica), e a Meta tem até 15 de dezembro para prestar informações. Se condenada na UE, a empresa pode enfrentar multas de até 10% da receita anual global. Não é pouca coisa.

O Que Isso Significa Para o Ecossistema Brasileiro de IA

Esta investigação é absolutamente crucial para o Brasil. Nosso ecossistema de startups de IA está crescendo — temos empresas inovadoras criando soluções relevantes para problemas locais. Mas se as big techs podem simplesmente mudar as regras do jogo para eliminar a concorrência, estamos condenados a ser eternos consumidores de tecnologia estrangeira, nunca criadores.

A soberania digital passa por garantir que nossas empresas tenham acesso justo às plataformas onde nossos usuários estão. Não é sobre proteger empresas ineficientes — é sobre garantir que a competição aconteça em condições equitativas.

No meu trabalho com startups e empresas de tecnologia, sempre enfatizo: infraestrutura não é neutra. Quem controla a plataforma controla o mercado. E quando essa plataforma decide competir diretamente com seus usuários corporativos, temos um problema estrutural que apenas regulação pode resolver.

Nobel de Economia Diz: “Não Há Bolha de IA”

Em meio a esse turbilhão, Peter Howitt, laureado com o Nobel de Economia de 2025, trouxe uma perspectiva refrescante: “não há bolha de IA”. Para ele, o que vivemos não é especulação vazia, mas uma “ruptura tecnológica clássica”.

Howitt, especialista em como inovação impulsiona crescimento econômico, compara o momento atual ao boom ferroviário do século XIX: muita incerteza, algumas empresas faliram, mas as lideranças geraram ganhos reais de produtividade que transformaram a economia global.

A Visão Equilibrada Que Precisamos

Esta é a análise mais madura que vi sobre o “debate da bolha” nos últimos meses. Howitt reconhece que a IA vai destruir empregos e setores no curto prazo — isso é inevitável. Mas argumenta que, a longo prazo, a tecnologia cria novos mercados e produtividade real, desde que existam instituições que suportem o ambiente competitivo.

Veja que interessante: ele não nega os riscos, mas contextualiza dentro de um padrão histórico de inovações disruptivas. E faz uma ressalva crucial: os benefícios só se materializam “desde que existam instituições adequadas”.

É exatamente aqui que a investigação contra a Meta se conecta com a visão do Nobel. As instituições — reguladores, leis de concorrência, políticas públicas — são essenciais para garantir que os ganhos de produtividade da IA se distribuam pela sociedade, não se concentrem em meia dúzia de megacorporações.

Howitt também menciona o modelo escandinavo de “flexicurity” (flexibilidade + segurança) como caminho para gerenciar a transição: mercados de trabalho flexíveis combinados com redes de proteção social robustas. É uma lição importante para o Brasil, onde ainda discutimos IA como se fosse magia, não como transformação econômica que exige preparação institucional.

O Lado Técnico: Nvidia Acelera Inferência em 10x (E Você Deveria Prestar Atenção)

Uma notícia menos chamativa, mas tecnicamente fascinante: a Nvidia anunciou que seus novos servidores melhoram o desempenho de modelos de IA em até 10 vezes, especialmente os chamados “modelos de mistura de especialistas” (MoE), usados por OpenAI, Mistral e empresas chinesas como DeepSeek.

Por que isso importa? Porque a guerra da IA não está mais apenas no treinamento dos modelos, mas na inferência — a capacidade de usar esses modelos em escala para milhões de usuários simultaneamente.

Os modelos MoE são interessantes porque exigem menos recursos de treinamento (boas notícias para quem não tem orçamento infinito), mas continuam dependendo de infraestrutura poderosa na hora do uso real. A Nvidia está garantindo que, mesmo com essa nova arquitetura mais eficiente, seu hardware continua indispensável.

Para empresas brasileiras, a mensagem é clara: a infraestrutura de IA está ficando mais acessível em termos de treinamento, mas você ainda precisará de capacidade computacional robusta para servir seus usuários. A boa notícia é que serviços de cloud já oferecem acesso a essa tecnologia sem necessidade de comprar hardware proprietário.

Educação e Vieses: Os Problemas Que a Super-IA Não Vai Resolver

Duas histórias complementares mostram desafios bem atuais da IA:

Primeiro, a OCDE anunciou que incluirá “Media and AI Literacy” no próximo ciclo do Pisa, o exame internacional de educação. O recado é claro: letramento em IA não é mais opcional — é competência básica para navegar o mundo contemporâneo.

Mas letramento em IA não significa apenas saber usar ChatGPT. Significa entender como esses sistemas funcionam, quais vieses eles carregam, e que perguntas fazer. Como bem colocou a coordenadora do EducaMídia citada na Folha: “Que dados alimentam essa IA?” e “Que vozes foram silenciadas?”

No Brasil, uma pesquisa Nexus/Demà mostra que 80% dos jovens acreditam que conhecimento em IA é crucial para conseguir emprego. Eles estão certos — mas precisamos garantir que esse conhecimento seja crítico, não apenas operacional.

Segundo, e mais preocupante: escritoras denunciaram que ferramentas de IA no Pinterest estão sistematicamente “embranquecendo” personagens negros em ilustrações. Não é um bug — é reflexo dos vieses nos dados de treinamento.

Enquanto discutimos se a super-IA vai ganhar o Nobel de Literatura (como Son sugeriu ao presidente sul-coreano), a IA atual está reproduzindo e amplificando preconceitos raciais. Esse é o tipo de problema que não se resolve com mais poder computacional — exige diversidade nas equipes, auditoria de dados e compromisso genuíno com equidade.

O Debate Jurídico Brasileiro: Direitos Autorais e o Risco do “Colonialismo Digital”

Um artigo no ConJur trouxe uma análise provocativa sobre o PL 2.338/2023, que está prestes a ser votado e foca na regulação de direitos autorais para modelos de IA generativa.

O projeto exige que empresas indiquem quais obras foram usadas no treinamento, gerenciem consentimento e remunerem autores. Na superfície, parece justo — autores devem ser compensados quando seu trabalho alimenta sistemas lucrativos.

Mas há uma consequência não intencional preocupante.

O artigo argumenta que essas exigências criariam custos proibitivos para startups brasileiras (apenas 40% dos projetos de IA generativa chegam ao mercado), concentrando ainda mais o mercado nas mãos de gigantes estrangeiras que já têm escala para absorver esses custos.

Pior: empresas globais podem simplesmente optar por não usar conteúdo brasileiro para evitar litígios ou custos de licenciamento. O resultado? Um risco de “colonialismo digital” onde IAs treinadas em conteúdo estrangeiro moldam nossa experiência cultural.

É um dilema genuíno. Como proteger direitos autorais sem inviabilizar um ecossistema nacional de IA? Não tenho resposta fácil, mas sei que extremos — proteção absoluta ou liberação total — serão igualmente prejudiciais.

No meu trabalho com empresas, sempre defendo que regulação bem desenhada protege mercados, não os sufoca. Precisamos de um meio-termo que remunere criadores sem tornar inviável a inovação local. E precisamos disso rápido — o mercado não vai esperar nossa indecisão legislativa.

IA no RH: Produtividade Real Ou Apenas Automação de Vieses?

Falando em aplicação prática, um estudo do LinkedIn mostra que 46% dos profissionais de RH no Brasil usam IA diariamente — acima da média global de 29%.

As aplicações incluem triagem de currículos, entrevistas preliminares, avaliação baseada em dados internos e automação de comunicação com candidatos.

Aqui vai minha opinião honesta: IA pode trazer ganhos reais de eficiência no RH, mas apenas se usada como ferramenta de apoio à decisão, nunca como substituta do julgamento humano.

O risco é automatizar vieses existentes em escala industrial. Se seus dados históricos mostram que a empresa sempre contratou determinado perfil, a IA vai perpetuar esse padrão — a menos que você deliberadamente intervenha para promover diversidade.

Christian Pedrosa, CEO da DigAÍ citado na reportagem, acertou ao dizer que “a IA amplia a análise sem eliminar o julgamento humano”. Essa deveria ser a filosofia padrão: IA como amplificador de capacidade humana, não substituto.

A História Que Ninguém Está Contando: DeepMind e a IA Científica

Enquanto todo mundo briga por atenção nas redes sociais, a DeepMind está silenciosamente trabalhando em “IA científica” — usar inteligência artificial para resolver problemas científicos fundamentais travados há décadas.

Lembra do AlphaFold, que decifrou a estrutura de proteínas? Aquilo não foi truque de marketing — foi avanço científico real que está acelerando pesquisa médica globalmente.

Essa diferença de abordagem é reveladora. Enquanto algumas empresas vendem “efeitos uau”, outras estão focadas em impacto fundamental de longo prazo.

Para quem trabalha com IA, a pergunta é: você está buscando manchetes ou transformação? Seu projeto de IA resolve um problema real ou é apenas automação por automação?

No meu trabalho de consultoria, vejo muitos projetos de IA que são essencialmente teatro — criados para demonstrar “inovação” para stakeholders, não para gerar valor genuíno. É desperdício de recurso e talento.

O Que Estas 24 Horas Realmente Nos Ensinam

Voltando à pergunta inicial: por que essas notícias, juntas, definem um momento crítico?

Porque elas expõem a tensão fundamental da IA contemporânea: entre promessa e realidade, entre concentração e distribuição de poder, entre supervisão humana e automação desenfreada.

De um lado, temos visões grandiosas de super-IA que nos transformarão em “peixes” (com todo respeito, Son, mas isso soa mais como pitch de investimento que análise sóbria). Do outro, temos problemas imediatos e concretos: empresas dominantes bloqueando competição, vieses algorítmicos reproduzindo racismo, e um ecossistema regulatório lutando para acompanhar o ritmo.

A boa notícia, trazida pelo Nobel Howitt, é que não estamos vivendo uma bolha especulativa — estamos vivendo uma transformação tecnológica real. Mas transformação não significa inevitavelmente progresso. Depende das escolhas que fazemos: que políticas adotamos, que práticas empresariais aceitamos, que valores embutimos nos sistemas.

Três Lições Práticas Para Líderes e Empreendedores

1. Foque no valor real, não no hype. A super-IA pode ou não chegar em uma década. Mas a IA disponível hoje já pode transformar processos, produtos e modelos de negócio — se você tiver clareza sobre que problema está resolvendo.

2. Governança não é burocracia, é vantagem competitiva. Empresas que adotam IA de forma responsável, com transparência sobre vieses e limitações, estão construindo confiança de longo prazo. Aquelas que tratam IA como “caixa-preta mágica” vão enfrentar backlash inevitável.

3. Competição justa é condição necessária para inovação. Se você é empreendedor ou líder de startup, acompanhe de perto as investigações antitruste. Seu acesso ao mercado pode depender de reguladores dispostos a enfrentar big techs.

Conclusão: Entre Peixes e Reguladores, Escolha Ser Estrategista

Masayoshi Son pode acreditar que nos tornaremos peixes em um aquário gerenciado por super-IA. Eu prefiro acreditar que temos agência — capacidade de moldar como essa tecnologia se desenvolve e se integra à sociedade.

As investigações contra a Meta na Europa e no Brasil não são obstáculos ao progresso — são defesas necessárias de um ecossistema competitivo. O alerta sobre vieses raciais em IA não é “vitimismo” — é chamado para melhoria técnica e ética. O debate sobre direitos autorais não é ludismo — é tentativa de equilibrar incentivos entre criadores e inovadores.

A IA não é uma força da natureza inevitável. É tecnologia criada por pessoas, com escolhas embutidas, operando dentro de estruturas sociais e legais. Podemos — e devemos — influenciar sua trajetória.

No meu trabalho de consultoria e nos cursos imersivos que ofereço, ajudo executivos e empresas a navegarem exatamente essa complexidade: como adotar IA de forma estratégica, responsável e geradora de valor real. Não prometo super-IA ou transformações mágicas. Prometo clareza, método e resultados tangíveis.

Porque no fim, a pergunta não é “quando virá a super-IA?”. A pergunta é: o que você está fazendo hoje, com a IA disponível agora, para criar valor genuíno e duradouro?

Essa resposta não virá de Silicon Valley, de Tóquio ou de Bruxelas. Virá de você, das suas escolhas, da sua capacidade de separar promessa de substância.

E enquanto Masayoshi Son especula sobre aquários futuristas, eu prefiro ficar aqui, trabalhando com empresas e governos brasileiros para garantir que não sejamos apenas peixes — mas arquitetos do nosso próprio futuro digital.