Tokenmaxxing e o abismo: OpenAI compra tudo enquanto a Anthropic esconde um modelo

A distância entre quem está dentro da indústria de IA e todos os outros continua crescendo, e isso já aparece não só nos orçamentos, mas também no vocabulário. Enquanto algumas empresas compram startups de fintech e programas de TV, outras se rebatizam como «empresas de infraestrutura de IA» e outras ainda afirmam publicamente ter criado algo poderoso demais para ser liberado ao público.

A OpenAI vem ampliando seu negócio muito além do desenvolvimento de IA. A empresa compra de tudo, de aplicativos financeiros a produtoras de conteúdo para TV. Já não é só um laboratório de IA: é um conglomerado de mídia e tecnologia verticalmente integrado, que se constrói diante de toda a indústria. A lógica é clara: quanto mais pontos de contato com os usuários, mais dados, e dados são o combustível da próxima geração de modelos.

Nesse cenário, uma conhecida fabricante de calçados fez um movimento inesperado e se reposicionou como player de infraestrutura de IA. Parece estranho, mas reflete uma tendência real: a sigla «IA» ficou tão mágica para os investidores que até empresas de setores totalmente diferentes correm para incluí-la em sua identidade. Uma ressalva importante: longe de todas essas declarações terem respaldo em capacidades técnicas reais.

A Anthropic seguiu outro caminho. A empresa apresentou um novo modelo e avisou de imediato que ele é poderoso demais para ser liberado ao público. A reação foi mista. Por um lado, é honestidade, o reconhecimento de que as capacidades dos sistemas de IA começam a ultrapassar a prontidão da sociedade para lidar com elas. Por outro, é marketing: nada atiça tanto o interesse quanto a frase «não podemos mostrar isso a vocês». Ainda assim, a Anthropic mantém de forma consistente uma postura de desenvolvimento responsável e tem capital de reputação suficiente para que se confie nessa narrativa.

O termo «tokenmaxxing» surgiu nos círculos de IA para descrever uma abordagem em que os sistemas preenchem literalmente todo o contexto disponível com tokens: geram o máximo possível de texto ou processam o máximo possível de dados de entrada. Soa produtivo, mas os críticos questionam se não estamos perseguindo quantidade em detrimento da qualidade. Mais tokens não significam melhor compreensão nem resultados mais precisos. Às vezes é só ruído multiplicado por poder computacional.

É aqui que aparece o principal abismo. Os insiders de IA (pesquisadores, engenheiros, investidores, empreendedores) lidam com termos e conceitos que, para o resto do mundo, soam como língua estrangeira. Enquanto dentro da indústria se discute benchmarks, arquiteturas e tamanhos de janela de contexto, a maioria das pessoas só quer entender em que o ChatGPT ou o Claude é útil para elas.

A desconfiança em relação à IA cresce em paralelo aos gastos. As empresas despejam bilhões em infraestrutura, computação e talentos, e esses valores continuam subindo. Quando exatamente esses investimentos começarão a dar retorno para o grande público continua sendo uma questão em aberto. Reguladores, jornalistas e usuários comuns fazem as mesmas perguntas: o que exatamente estamos construindo, quem paga a conta e quem ganha no fim.

Como metáfora, o tokenmaxxing descreve bem o que acontece no conjunto: a indústria gera cada vez mais (modelos, declarações, negócios, palavras), e a pergunta se isso leva a algo realmente importante fica mais aguda. Um boom tecnológico ainda não é resposta para a pergunta de para que tudo isso foi feito.