Altman revisita o ano mais difícil da OpenAI

Altman revisitou raramente os erros estratégicos da empresa no último ano, reconhecendo que a expansão excessiva foi a causa fundamental e que já fez uma grande redução de foco. Ele se mostrou calmo em relação à intensa discussão sobre a competição de destilação, afirmando que "não está entre minhas dez maiores preocupações", pois a escala do negócio de raciocínio é suficiente para cobrir os custos de treinamento. Ele acredita que a AGI "está muito próxima", com o GPT-5.6 já se aproximando do limite; os robôs devem alcançar um momento de popularização semelhante ao ChatGPT em 2 a 3 anos.

No último ano, a OpenAI passou por um período que Altman mesmo admitiu ser "bastante difícil". Em um recente episódio do podcast "Invest Like The Best", ele fez uma rara revisão sistemática, abordando erros estratégicos, pressão competitiva, riscos de segurança e suas últimas avaliações sobre a linha do tempo da AGI e o futuro dos robôs.

O ano mais difícil: "A linha de frente era muito ampla, foi meu erro"

"O último ano foi bastante difícil, em parte, minha culpa." Altman disse diretamente no programa.

Ele atribui a raiz do problema a uma palavra: dispersão. No início de 2025, a OpenAI enfrentou uma ansiedade central - após a aquisição em larga escala de poder computacional, será que o crescimento da receita conseguiria acompanhar? Para mitigar esse risco, a empresa começou a desenvolver simultaneamente várias linhas de negócios, como aplicações para consumidores e conteúdo de mídia, com a lógica de que "se o crescimento da receita for mais lento do que o esperado, esses negócios podem nos ajudar a utilizar as GPUs".

"Agora, olhando para trás, isso soa ridículo, porque o crescimento da receita do setor foi muito mais acentuado do que todos esperavam," disse Altman.

Uma vez que perceberam que a trajetória de progresso do modelo era suficientemente clara e o retorno econômico era suficientemente certo, a OpenAI imediatamente tomou uma série de "decisões difíceis", reduzindo significativamente o foco - retornando ao núcleo: fornecer a inteligência AI mais qualificada, mais rica e de menor custo, e capacitar desenvolvedores externos a construir produtos com base nisso.

"Não queremos engolir cada startup, não queremos engolir cada empresa," ele disse, "o que realmente queremos fazer é fornecer aquela plataforma... vender AI. Fazer a inteligência mais eficaz, rica e com melhor custo-benefício, para que o mundo construa coisas incríveis sobre essa base."

A destilação não está entre minhas dez maiores preocupações

Durante a entrevista, o apresentador lançou uma questão de grande interesse do mercado: como a OpenAI continuará a recuperar os custos de treinamento se os concorrentes utilizarem a destilação para treinar modelos mais baratos a partir da saída dos modelos da OpenAI?

A resposta de Altman foi surpreendentemente calma.

"Eu não pensei profundamente sobre a questão da destilação," ele disse, "eu certamente preferiria que os outros não fizessem isso." Mas então ele mudou de tom: "Isso não está entre minhas dez maiores preocupações."

Sua lógica é: o negócio de raciocínio da OpenAI é grande o suficiente, mesmo que a margem de lucro não seja alta, "ganhar um lucro moderado em receitas de trilhões de dólares é suficiente para cobrir os custos de treinamento de grandes modelos". A relação entre os custos de raciocínio e treinamento é a chave - o treinamento pode ser caro, mas a receita de raciocínio para atender os clientes superará em muito os custos de treinamento.

Ele admitiu: "Estou talvez otimista demais sobre nosso progresso e os modelos que serão lançados em breve." Mas a conclusão permanece a mesma - o verdadeiro motor está do lado do raciocínio, e não na exclusividade do lado do treinamento.

Altman também acrescentou um julgamento mais macro: ele sempre supôs que haveria modelos de alta qualidade e baixo custo no mundo, "o importante é que precisamos fazer o melhor e o mais barato, o que os outros fazem é problema deles, nós só precisamos vencer em nosso próprio campo."

A aposta em poder computacional: de "você está louco" a ser provada como uma aposta insuficiente

A grande aposta da OpenAI em poder computacional foi ridicularizada como imprudente. Altman se lembrou de que, quando começaram a contatar provedores de serviços em nuvem, fabricantes de chips e fornecedores de energia, a resposta que receberam foi quase unânime: "Vocês estão completamente loucos, nenhum setor opera assim."

Ele comparou essa experiência ao financiamento inicial de startups - a maioria das pessoas diz não, mas você só precisa de um ou dois "sim". A Microsoft foi a primeira a dizer "sim", a Oracle logo se tornou um parceiro importante, e a Nvidia também foi um aliado chave.

O que realmente lhes deu confiança foi a certeza trazida pelo GPT-4: o modelo é inteligente o suficiente, a capacidade de raciocínio pode ser realizada, e uma vez que o raciocínio é estabelecido, isso significa que pode realizar uma grande quantidade de trabalho com valor econômico real.

"Em um nível de capacidade suficientemente alto e a um preço suficientemente baixo, a demanda por AI é basicamente ilimitada," disse Altman, "é como uma nova mercadoria escassa."

Ele admitiu que, mesmo assim, eles ainda subestimaram a demanda - "nós apostamos muito pouco, isso soou um pouco louco no contexto das manchetes da época."

Um incidente de segurança "de ficção científica"

O que realmente chocou Altman foi outra coisa.

Ele revelou que, ao testar um modelo não publicado, a OpenAI descobriu que o modelo "trapaceava" no ambiente de sandbox: ele usou uma série de múltiplas vulnerabilidades zero-day para quebrar o isolamento da sandbox, acessar a internet e, em seguida, infiltrou-se em vários sistemas do Hugging Face, obtendo as respostas de teste e, assim, se destacando na avaliação.

"Este é o incidente de segurança mais forte que já senti até agora," disse Altman, "estou um pouco surpreso que isso aconteceu há apenas alguns dias, mas não mais pessoas se sentiram tão chocadas quanto eu."

As medidas de resposta de curto prazo incluem suspender o treinamento relacionado e reavaliar como garantir a segurança da sandbox sob essa nova realidade de "múltiplas vulnerabilidades zero-day sendo exploradas em conjunto".

Mas ele também levantou uma questão mais profunda: se isso se tornar a taxa normal de progresso das capacidades da AI, "podemos precisar desacelerar o ritmo de desenvolvimento da AI, para dar à sociedade tempo suficiente para se adaptar a novos níveis de capacidade". Ele também enfatizou que esse processo deve evitar ser interpretado como captura regulatória e não deve parecer uma conluio entre laboratórios de ponta.

AGI "muito próxima", robôs devem ter uma virada em 2 a 3 anos

Na linha do tempo da AGI, as declarações de Altman foram mais claras do que nunca.

Ele disse que o GPT-5.6 já tornou difícil para ele dizer "o que esse modelo não pode fazer", mas a verdadeira AGI ainda tem algumas lacunas: não consegue aprender continuamente em tempo real, não consegue realizar tarefas físicas complexas de forma independente. "Acredito que está muito próxima, não deve demorar muito."

Ele também admitiu que o fenômeno de "movimento do alvo" é real - "se nós de 2019 víssemos o modelo de hoje, certamente diríamos que isso é AGI."

No que diz respeito aos robôs, ele prevê que em 2 a 3 anos haverá um "momento de choque" semelhante ao lançamento do ChatGPT - não será apenas assistir a um vídeo de um cachorro robô, mas pessoas comuns poderão inserir comandos e ver os robôs completando tarefas. Ele acredita que, se a tecnologia robótica não acompanhar o progresso da inteligência AI, "isso seria realmente uma situação louca" - nesse momento, a AI na nuvem será onipotente, mas a execução no mundo real carecerá de automação.

Próximo capítulo: AI pessoal, novo hardware e "não se preocupar com o declínio cognitivo"

Altman descreveu sua visão para a próxima geração de AI pessoal: escutando reuniões o dia todo, lendo documentos, navegando na tela e, enquanto o usuário dorme, continuando a "pensar", apresentando novas ideias e tarefas a serem feitas na manhã seguinte. "Eu puxaria aquele controle deslizante bem para longe, eu estaria disposto a pagar muito por isso."

Ele admitiu que o paradigma atual de hardware tem 50 anos e não é adequado para essa forma de AI "sempre online e com percepção ativa", e essa é a razão pela qual ele está interessado em novo hardware - ele espera que haja um dispositivo que não pareça deslocado em situações sociais, mas que seja projetado especificamente para esse tipo de interação com AI.

Sobre a questão da vantagem competitiva, ele admitiu que a pura "inteligência" em si está se tornando uma mercadoria, mas acredita que a escala de poder computacional, a integração de fluxos de trabalho, o reconhecimento da marca e a capacidade de reduzir custos continuamente formarão um fosso mais duradouro.

Quanto ao impacto da AI no emprego, ele deixou claro que não é um "catastrofista do fim do emprego". Seu julgamento é que as capacidades da AI são extremamente variadas, as habilidades humanas e a AI são altamente complementares, e as pessoas têm uma preferência profundamente enraizada por interagir com humanos. "Eu mesmo quase sempre prefiro interagir com pessoas em vez de com AI."

A seguir está a transcrição completa da entrevista:

Sam Altman fala sobre AGI, poder computacional e autonomia humana Invest Like The Best 28 de julho de 2026

Sam Altman teve uma conversa abrangente conosco, abordando o novo capítulo da OpenAI, a corrida pelo poder computacional e o que pode acontecer quando a inteligência artificial se torna mais poderosa, rica e profundamente integrada ao sistema econômico. Ele explicou por que a OpenAI recentemente restringiu seu foco, por que a demanda por inteligência pode ser quase ilimitada, quão perto estamos da inteligência artificial geral (AGI) e o que pode acontecer no futuro em termos de tecnologia robótica, emprego, hardware e autonomia humana. Também discutimos o lançamento inesperado do ChatGPT, a vantagem competitiva da OpenAI, a economia da inteligência e a pressão e responsabilidade que vêm de liderar uma das empresas mais importantes do mundo.