2025 foi o ano em que a IA passou por um teste de vibração

Dinheiro não foi problema para a indústria de IA no início de 2025. Uma verificação de realidade começou a aparecer na segunda metade do ano. 

A OpenAI levantou US$ 40 bilhões com uma avaliação de US$ 300 bilhões. Safe Superintelligence e Thinking Machine Labs levantaram rodadas seed individuais de US$ 2 bilhões antes mesmo de lançarem um único produto. Até mesmo fundadores de primeira viagem estavam captando em uma escala que antes pertencia apenas às Big Techs. 

Investimentos tão astronômicos foram seguidos por gastos igualmente incríveis. A Meta desembolsou quase US$ 15 bilhões para garantir o CEO da Scale AI, Alexandr Wang, e gastou muitos milhões a mais para atrair talentos de outros laboratórios de IA. Enquanto isso, os maiores players de IA prometeram cerca de US$ 1,3 trilhão em gastos futuros com infraestrutura. 

A primeira metade de 2025 acompanhou o fervor e o interesse dos investidores do ano anterior. Esse clima mudou nos últimos meses, trazendo uma espécie de verificação de realidade. O otimismo extremo com a IA, e as avaliações exorbitantes que o acompanham, ainda está presente. Mas essa visão otimista agora está sendo moderada por preocupações com o possível estouro de uma bolha de IA, segurança dos usuários e a sustentabilidade do progresso tecnológico nesse ritmo atual. 

A era da aceitação e celebração irrestrita da IA está começando a desvanecer, mesmo que pouco a pouco. E com isso, vêm mais escrutínio e questionamentos. As empresas de IA conseguirão sustentar seu próprio ritmo? Escalar na era pós-DeepSeek exige bilhões? Existe um modelo de negócios que retorne uma fração dos multi-bilhões investidos? 

Acompanhamos cada passo desse processo. E nossas matérias mais populares de 2025 contam a verdadeira história: uma indústria enfrentando um choque de realidade mesmo enquanto promete remodelar a própria realidade. 

Como o ano começou

Os maiores laboratórios de IA ficaram ainda maiores este ano. 

Somente em 2025, a OpenAI levantou uma rodada de US$ 40 bilhões liderada pela Softbank, com avaliação pós-money de US$ 300 bilhões. A empresa também teria investidores como a Amazon orbitando com acordos circulares atrelados a computação, e está em negociações para levantar US$ 100 bilhões com avaliação de US$ 830 bilhões . Isso aproximaria a OpenAI da avaliação de US$ 1 trilhão que ela estaria buscando em um IPO no próximo ano. 

A rival da OpenAI, Anthropic, também fechou US$ 16,5 bilhões este ano em duas rodadas, sendo que sua captação mais recente elevou a avaliação para US$ 183 bilhões, com grandes investidores como Iconiq Capital, Fidelity e Qatar Investment Authority participando. (O CEO Dario Amodei confessou à equipe em um memorando vazado que não ficou “nada feliz” em aceitar dinheiro de estados autoritários do Golfo). 

Temos ainda a xAI, de Elon Musk, que levantou pelo menos US$ 10 bilhões este ano após adquirir o X, a plataforma de mídia social anteriormente conhecida como Twitter, que também pertence a Musk.

Também vimos startups menores e novas receberem impulsos hype de investidores sedentos. 

A startup Thinking Machine Labs, da ex-diretora de tecnologia da OpenAI Mira Murati, garantiu uma rodada seed de US$ 2 bilhões com avaliação de US$ 12 bilhões, mesmo sem quase nenhuma informação sobre seu produto. A Lovable, startup de “vibe-coding”, levantou US$ 200 milhões em uma Série A e se tornou unicórnio apenas oito meses após o lançamento; neste mês, a Lovable captou mais US$ 330 milhões, atingindo quase US$ 7 bilhões de avaliação pós-money. E não podemos deixar de citar a Mercor, startup de recrutamento por IA, que captou US$ 450 milhões este ano em duas rodadas, elevando sua avaliação para US$ 10 bilhões. 

Essas avaliações absurdamente altas continuam acontecendo mesmo com adoção corporativa ainda modesta e sérias restrições de infraestrutura, aumentando temores de uma bolha de IA. 

Construa, baby, construa

Para as grandes empresas, esses números não surgem do nada. Justificar essas avaliações exige construir enormes quantidades de infraestrutura. 

O resultado foi a criação de um ciclo vicioso. O capital levantado para financiar computação está cada vez mais atrelado a acordos em que o mesmo dinheiro volta em chips, contratos de nuvem e energia, como visto no financiamento da OpenAI vinculado à infraestrutura com a Nvidia. Na prática, isso está borrando a linha entre investimento e demanda do cliente, alimentando temores de que o boom da IA está sendo sustentado por uma economia circular ao invés de uso sustentável.

Alguns dos maiores acordos deste ano que impulsionaram o boom da infraestrutura foram: 

• Stargate, uma joint venture entre Softbank, OpenAI e Oracle, que inclui até US$ 500 bilhões para construir infraestrutura de IA nos EUA. 
• A aquisição da Intersect, fornecedora de energia e infraestrutura de data center, pela Alphabet por US$ 4,75 bilhões, anunciada quando a empresa disse em outubro que planeja aumentar os gastos com computação para US$ 93 bilhões em 2026.
• A expansão acelerada dos data centers da Meta, que elevou seu CAPEX projetado para US$ 72 bilhões em 2025, enquanto a empresa corre para garantir computação suficiente para treinar e rodar modelos de próxima geração. 

Mas rachaduras começam a aparecer. Um parceiro privado de financiamento, Blue Owl Capital, recentemente desistiu de um acordo planejado de US$ 10 bilhões para data center da Oracle, vinculado à capacidade da OpenAI, destacando quão frágeis podem ser algumas dessas pilhas de capital. 

Se todos esses gastos vão realmente se concretizar é outra questão. Restrições de rede elétrica, custos crescentes de construção e energia, além da resistência de moradores e políticos — incluindo apelos de figuras como o senador Bernie Sanders para conter a expansão de data centers — já estão desacelerando projetos em algumas regiões. 

Mesmo com o investimento em IA permanecendo enorme, a realidade da infraestrutura começa a frear o hype. 

O reajuste das expectativas

Em 2023 e 2024, cada grande lançamento de modelo parecia uma revelação, com novas capacidades e motivos frescos para acreditar no hype. Neste ano, a mágica diminuiu, e nada capturou melhor essa mudança do que o lançamento do GPT-5 pela OpenAI. 

Embora significativo no papel, não teve o mesmo impacto de lançamentos anteriores como GPT-4 e 4o. Padrões semelhantes surgiram em toda a indústria, à medida que as melhorias dos fornecedores de LLM foram menos transformadoras e mais incrementais ou específicas de domínio. 

Até mesmo o Gemini 3, que lidera vários benchmarks, foi uma “revolução” apenas na medida em que trouxe o Google de volta ao mesmo nível da OpenAI — o que gerou o infame memorando “código vermelho” de Sam Altman e a luta da OpenAI para manter a liderança.

Também houve um reajuste este ano quanto a de onde esperamos que surjam os modelos de fronteira. O lançamento do R1 pela DeepSeek, seu modelo de “raciocínio” que competiu com o o1 da OpenAI em benchmarks-chave, provou que novos laboratórios podem lançar modelos confiáveis rapidamente e a uma fração do custo. 

De avanços em modelos a modelos de negócio

À medida que o tamanho de cada salto entre novos modelos diminui, os investidores estão focando menos na capacidade bruta dos modelos e mais no que é construído ao seu redor. A questão é: quem conseguirá transformar IA em um produto do qual as pessoas dependam, paguem e integrem ao seu fluxo de trabalho diário? 

Essa mudança está se manifestando de várias formas, à medida que as empresas testam o que funciona e o que os clientes aceitam. A Perplexity, startup de busca por IA, por exemplo, cogitou por um instante rastrear os movimentos online dos usuários para vender anúncios hiperpersonalizados. Enquanto isso, a OpenAI teria considerado cobrar até US$ 20.000 por mês por IA especializada, um sinal de como as empresas estavam testando agressivamente o quanto os clientes estariam dispostos a pagar.

Mais do que tudo, porém, a disputa agora é pela distribuição. A Perplexity tenta manter relevância lançando seu próprio navegador Comet com capacidades agenticas e pagando US$ 400 milhões à Snap para alimentar buscas dentro do Snapchat, comprando seu caminho para funis de usuários já existentes. 

A OpenAI está seguindo uma estratégia paralela, expandindo o ChatGPT além de um chatbot para uma plataforma. A OpenAI lançou seu próprio navegador Atlas e outros recursos voltados para consumidores, como o Pulse, ao mesmo tempo em que corteja empresas e desenvolvedores lançando aplicativos dentro do ChatGPT. 

O Google, por sua vez, aposta na incumbência. No lado do consumidor, o Gemini está sendo integrado diretamente em produtos como o Google Agenda, enquanto no corporativo, a empresa hospeda conectores MCP para tornar seu ecossistema mais difícil de ser substituído. 

Em um mercado onde está cada vez mais difícil se diferenciar apenas lançando um novo modelo, possuir o cliente e o modelo de negócio é o verdadeiro fosso de proteção. 

A verificação de realidade da confiança e segurança

As empresas de IA receberam um escrutínio sem precedentes em 2025. Mais de 50 processos de direitos autorais tramitaram nos tribunais, enquanto relatos de “psicose de IA” — resultado de chatbots reforçando delírios e supostamente contribuindo para vários suicídios e outros episódios de risco de vida — desencadearam apelos por reformas em confiança e segurança. 

Enquanto algumas batalhas de direitos autorais chegaram ao fim — como o acordo de US$ 1,5 bilhão da Anthropic com autores — a maioria segue sem solução. A discussão parece estar mudando de resistência ao uso de conteúdo protegido para treinamento, para demandas por compensação. (Exemplo: The New York Times processa a Perplexity por infração de direitos autorais).

Enquanto isso, preocupações de saúde mental relacionadas a interações com chatbots de IA — e suas respostas bajuladoras — tornaram-se um grave problema de saúde pública após múltiplas mortes por suicídio e delírios graves em adolescentes e adultos após uso prolongado de chatbots. O resultado foram processos judiciais, ampla preocupação entre profissionais de saúde mental e respostas rápidas de políticas públicas, como a SB 243 da Califórnia, que regula bots companheiros de IA.

Talvez o mais revelador: os apelos por limites não estão vindo dos suspeitos de sempre do movimento anti-tecnologia. 

Líderes do setor alertaram contra chatbots que “aumentam o engajamento”, e até mesmo Sam Altman alertou contra a dependência emocional excessiva do ChatGPT. 

Até mesmo os próprios laboratórios começaram a soar alarmes. O relatório de segurança da Anthropic de maio documentou o Claude Opus 4 tentando chantagear engenheiros para evitar sua própria desativação. O subtexto? Escalar sem entender o que se construiu não é mais uma estratégia viável.

Olhando para frente

Se 2025 foi o ano em que a IA começou a amadurecer e encarar perguntas difíceis, 2026 será o ano em que terá que respondê-las. O ciclo de hype está começando a perder força, e agora as empresas de IA terão que provar seus modelos de negócio e demonstrar valor econômico real.

A era do “confie em nós, o retorno virá” está chegando ao fim. O que virá a seguir será ou uma validação ou um acerto de contas que fará a bolha das pontocom parecer um dia ruim de negociações para a Nvidia. Hora de fazer suas apostas.