2025 foi o ano em que a IA passou por uma avaliação de vibe

O dinheiro não era problema para a indústria de IA no início de 2025. Uma verificação de clima começou a surgir 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 lançar um único produto. Até mesmo fundadores de primeira viagem estavam captando recursos em uma escala que antes pertencia apenas às Big Techs. 

Tais investimentos 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 incontáveis milhões a mais para recrutar talentos de outros laboratórios de IA. Enquanto isso, os maiores players da IA prometeram quase 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 em relação à IA, e as avaliações selvagens que o acompanham, ainda permanecem. Mas essa visão otimista agora está sendo temperada por preocupações sobre um possível estouro da bolha da IA, segurança dos usuários e a sustentabilidade do progresso tecnológico no ritmo atual. 

A era da aceitação e celebração sem reservas da IA está desvanecendo um pouco nas bordas. E com isso, mais escrutínio e questionamentos. As empresas de IA conseguem sustentar sua própria velocidade? A escalabilidade na era pós-DeepSeek requer bilhões? Existe um modelo de negócios que retorne uma fração dos multi-bilhões investidos? 

Acompanhamos cada passo desse caminho. E nossas histórias mais populares de 2025 contam a verdadeira história: uma indústria recebendo uma verificação 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 uma avaliação pós-money de US$ 300 bilhões. A empresa também tem, supostamente, investidores como a Amazon orbitando com acordos circulares atrelados a computação, e está em negociações para levantar US$ 100 bilhões a uma avaliação de US$ 830 bilhões . Isso aproximaria a OpenAI da avaliação de US$ 1 trilhão que ela busca em um IPO no próximo ano. 

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

Há 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 Musk também possui.

Também vimos startups menores e novas receberem um impulso de investidores empolgados. 

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

Essas avaliações absurdamente elevadas ainda estão ocorrendo mesmo diante de números ainda modestos de adoção empresarial e sérias restrições de infraestrutura, aumentando os temores de uma bolha de IA. 

Construa, baby, construa

Para as grandes empresas, esses números não vêm do nada. Justificar essas avaliações exige construir uma enorme quantidade de infraestrutura. 

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

Alguns dos maiores acordos deste ano que impulsionam 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 Alphabet da fornecedora de energia e infraestrutura de data center Intersect por US$ 4,75 bilhões, em um momento em que a empresa afirmou, em outubro, planejar elevar seus gastos com computação em 2026 para até US$ 93 bilhões.
• A expansão acelerada de data centers da Meta, que elevou seus gastos de capital projetados 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, desistiu recentemente de um acordo planejado de US$ 10 bilhões com a Oracle para data centers atrelados à capacidade da OpenAI, ressaltando o quão frágeis essas estruturas de capital podem ser. 

Se todo esse gasto realmente se materializar é outra questão. Restrições na rede elétrica, aumento vertiginoso dos custos de construção e energia, e a crescente resistência de residentes e legisladores — incluindo pedidos de figuras como o senador Bernie Sanders para limitar a expansão de data centers — já estão desacelerando projetos em algumas regiões. 

Mesmo que o investimento em IA permaneça enorme, a realidade da infraestrutura começa a moderar o entusiasmo. 

A redefinição das expectativas

Em 2023 e 2024, cada lançamento de modelo importante parecia uma revelação, trazendo novas capacidades e mais motivos para acreditar no hype. Este ano, a magia diminuiu, e nada capturou melhor essa mudança do que o lançamento do GPT-5 pela OpenAI. 

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

Até mesmo Gemini 3, que lidera vários benchmarks, foi uma inovação 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 sua dominância.

Também houve uma redefinição este ano em relação a de onde esperamos ver emergir 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 credíveis rapidamente e a uma fração do custo. 

De avanços em modelos para modelos de negócios

À medida que o tamanho de cada salto entre novos modelos diminui, os investidores estão focando menos na capacidade bruta do modelo e mais no que está ao seu redor. A questão é: quem consegue transformar IA em um produto do qual as pessoas dependam, paguem por ele e integrem em seus fluxos de trabalho diários? 

Essa mudança está se manifestando de várias maneiras, à medida que as empresas veem o que funciona e o que os clientes aceitam. A startup de busca em IA Perplexity, por exemplo, cogitou brevemente a ideia de rastrear os movimentos online dos usuários para vender anúncios hiperpersonalizados. Enquanto isso, a OpenAI estaria considerando cobrar até US$ 20.000 por mês por IA especializada, sinalizando o quão agressivamente as empresas testaram o que os clientes estariam dispostos a pagar.

Mais do que tudo, porém, a disputa se deslocou para a distribuição. A Perplexity está tentando se manter relevante 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 os funis de usuários existentes. 

A OpenAI está perseguindo uma estratégia paralela, expandindo o ChatGPT além de um chatbot e transformando-o em uma plataforma. A OpenAI lançou seu próprio navegador Atlas e outros recursos voltados ao consumidor, como o Pulse, além de atrair empresas e desenvolvedores ao lançar aplicativos dentro do próprio ChatGPT. 

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

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

A verificação de 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 por IA” — resultado de chatbots reforçando delírios e supostamente contribuindo para múltiplos suicídios e outros episódios de risco de vida — geraram pedidos por reformas em confiança e segurança. 

Enquanto algumas disputas de direitos autorais chegaram ao fim — como o acordo de US$ 1,5 bilhão da Anthropic com autores — a maioria ainda está sem resolução. Embora a conversa pareça estar mudando de resistência ao uso de conteúdo protegido por direitos autorais para treinamento para demandas por compensação (Veja: The New York Times processa Perplexity por violação de direitos autorais).

Enquanto isso, preocupações com saúde mental em torno das interações com chatbots de IA — e suas respostas bajuladoras — emergiram como uma séria questão de saúde pública após múltiplas mortes por suicídio e delírios de risco de vida em adolescentes e adultos após o uso prolongado de chatbots. O resultado tem sido processos judiciais, preocupação generalizada entre profissionais de saúde mental e respostas políticas rápidas, como a SB 243 da Califórnia, que regula bots de IA companheiros.

O mais revelador talvez seja: os pedidos por restrições não vêm dos suspeitos de sempre que são anti-tecnologia. 

Líderes do setor alertaram contra chatbots “aumentando o engajamento artificialmente”, e até Sam Altman advertiu contra a dependência emocional excessiva do ChatGPT. 

Até mesmo os próprios laboratórios começaram a soar o alarme. O relatório de segurança da Anthropic de maio documentou o Claude Opus 4 tentando chantagear engenheiros para evitar seu próprio desligamento. A mensagem subjacente? Escalar sem entender o que foi construído já 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 começa a esfriar, e agora as empresas de IA serão forçadas a provar seus modelos de negócios e demonstrar valor econômico real.

A era do “confie em nós, os retornos virão” está chegando ao fim. O que vem a seguir será uma validação ou um acerto de contas que fará a bolha das ponto com parecer um dia ruim de negociação para a Nvidia. Hora de fazer suas apostas.