IA acelera o desenvolvimento de modelos da Anthropic em quase duas vezes, segundo estudo

A Anthropic divulgou em uma atualização de seu prospecto de abertura de capital (S-1/A), submetido à Comissão de Valores Mobiliários dos Estados Unidos (SEC), que pode estar próxima de criar uma inteligência artificial capaz de acelerar seu próprio aprimoramento.

Embora a empresa afirme ainda não ter alcançado tal fase, suas projeções sugerem que isso pode ocorrer em um futuro próximo. Essa tecnologia, conhecida como autossuperação recursiva (RSI), descreve um ponto onde sistemas de IA conseguem melhorar seus próprios processos de desenvolvimento, impulsionando a evolução de suas habilidades.

Essa perspectiva gera divergências: críticos alertam que tais avanços poderiam resultar em sistemas extremamente potentes, fora do controle humano e capazes de causar danos ao buscar seus objetivos. Por outro lado, os entusiastas veem na RSI uma chance de aumentar a produtividade e agilizar descobertas científicas.

A Anthropic reconhece ambas as visões. No documento enviado à SEC, a companhia menciona que já emprega IA em suas atividades de P&D, mas adverte que essa abordagem carrega um risco significativo à segurança, principalmente se o ritmo do progresso for drasticamente acelerado.

A atualização do prospecto introduz novos avisos na seção de fatores de risco. A Anthropic revelou que já utilizou sistemas de IA para criar novos modelos sem perceber, na época, a magnitude dos ganhos de capacidade alcançados. O aumento no uso de IA nas pesquisas também pode fazer com que os modelos evoluam mais rápido do que a capacidade da empresa de implementar medidas de segurança, alinhamento e proteção.

De acordo com o documento, estimativas internas e previsões sobre modelos futuros apontam que a empresa pode atingir em breve o que sua Política de Escalonamento Responsável denomina como «progresso dramaticamente acelerado atribuível à IA». Contudo, a empresa ressalta que nenhum de seus modelos atuais foi classificado como tendo excedido esse limite, e a avaliação dos dados segue em curso.

Mesmo diante dessa possibilidade, a Anthropic declara que não prevê usar o Claude para projetar e construir, de forma totalmente autônoma, gerações sucessivas de modelos avançados sem supervisão ou entendimento humano relevante. A companhia também planeja revisar sua Política de Escalonamento Responsável para garantir que os humanos mantenham o controle sobre o desenvolvimento de seus modelos mais sofisticados.

É importante notar que os registros apresentados à SEC cumprem obrigações de divulgação, mas também servem como meio para a empresa apresentar suas expectativas ao mercado. A Anthropic ressalta que as capacidades do Claude melhoraram neste ano, notadamente em programação, matemática e cibersegurança, embora nenhum modelo atual tenha sido considerado pela empresa como tendo atingido o estágio de autossuperação recursiva.

Apesar de os fundos de capital de risco criarem oportunidades para startups indianas de inteligência artificial (IA) entrarem no mercado dos EUA, conseguir os primeiros clientes na América continua sendo um grande desafio. As empresas americanas geralmente exigem experiência comprovada antes de fechar contratos com novos fornecedores, o que dificulta que as startups atraiam clientes iniciais.

Empresas de capital de risco, como Antler India e All In Capital, lançaram programas especiais para ajudar as startups indianas de IA a se estabelecerem nos Estados Unidos. Embora algumas empresas já tenham transferido suas sedes, encontrado clientes e atraído financiamento subsequente, seus planos de expansão são complicados pelos altos custos de contratação local e problemas de visto.

Detalhes dos desafios

Ashish Bhatia, fundador e CEO da India Accelerator, observou que conquistar os primeiros clientes é um dos principais desafios para as startups indianas que buscam entrar no mercado dos EUA. Ele explicou que, em primeiro lugar, os compradores nos EUA exigem referências, tornando a atração dos dois ou três primeiros clientes o mais difícil. Em segundo lugar, os requisitos de segurança, conformidade regulatória e arquitetura são significativamente mais altos. Em terceiro lugar, contratar pessoal de vendas e desenvolvimento de negócios nos EUA é caro, e os vistos para fundadores, que frequentemente viajam entre países, criam obstáculos adicionais.

De forma semelhante, a All In Capital identificou como problemas chave o acesso a clientes, o alcance da adequação do produto ao mercado em um novo mercado e a construção de uma rede de contatos local. A Antler India apontou outra barreira: a falta de uma rede de pares. Fundadores que entram em um novo mercado podem não ter contatos confiáveis para aconselhamento sobre contratação, precificação, estruturas jurídicas ou apresentação a investidores.

Para superar essas dificuldades, os fundos de capital de risco oferecem suporte que vai além do simples financiamento. Eles ajudam as startups a encontrar potenciais clientes, construir conexões locais e lidar com requisitos operacionais.

Exemplos de programas de apoio

A Antler India lançou o programa Embark em maio de 2025. Mais de 50 startups participaram em quatro ciclos durante esse período, incluindo mais de 15 da Índia. Raghav Goyal, diretor de investimentos da Antler India, relatou que setenta e cinco por cento dos participantes agora têm clientes pagantes ou projetos piloto ativos nos EUA. Mais da metade deles atraiu uma rodada de financiamento subsequente. Quase 50 por cento mudaram-se para os EUA, transformando sua empresa holding em uma estrutura americana e obtendo vistos O-1 para os fundadores. A maioria deles fechou seu primeiro contrato com um cliente americano em três a quatro semanas após participar do Embark. Entre as startups que transferiram sua sede para os EUA estão Dodge, KuboCare, Nudge e Aina.

Da mesma forma, a All In Capital lançou o programa Golden Ticket em janeiro deste ano para ajudar startups indianas a expandir para o mercado americano. O programa recebeu mais de 750 inscrições em apenas dez dias e visava selecionar 20 a 30 startups. O portfólio do programa incluiu a Vasuki AI, que desenvolve soluções de hedge de commodities; a Tross, que cria uma camada de dados e interface de programação de aplicativos (API) para agentes de IA na saúde; e a Mowito AI.

Dentre essas empresas, a Mowito abriu um escritório em Detroit, iniciou projetos piloto com clientes americanos e atraiu financiamento adicional de um investidor canadense. Kushal Bhagya, cofundador e sócio da All In Capital, enfatizou que o progresso inicial deve ser avaliado com base na qualidade da interação com os clientes e nos projetos piloto, e não apenas no número de usuários.

Reconhecendo as dificuldades de entrar em um novo mercado, os fundos de capital de risco estão cada vez mais oferecendo suporte operacional juntamente com capital. Por exemplo, o programa Embark da Antler India facilita o contato com clientes americanos e oferece ajuda prática em vendas iniciais. Ele também colabora com parceiros como Deel, Rho, Alma e Inkle, ajudando as startups a obter vistos e estabelecer empresas americanas.

No entanto, nem todas as startups indianas que buscam se expandir nos EUA mudam sua sede para o exterior. Como observou Jasnoor Gill, diretor de investimentos da Antler India, «Algumas startups mantêm suas equipes de engenharia e produto na Índia, enquanto desenvolvem equipes americanas, de modo que a mudança está mais relacionada à proximidade com clientes e capital do que a deixar a Índia para trás».

Contudo, o caminho da expansão foi diferente para cada empresa. Algumas empresas participantes desses programas decidiram retornar. Segundo Gill, um par de startups retornou à Índia, geralmente porque seus principais clientes ou equipes eram melhor atendidos a partir desse país. No entanto, o cenário mais comum é que os fundadores desenvolvem ambições maiores em relação aos EUA depois de passar tempo com clientes e investidores americanos.

Para empresas que implementam inteligência artificial, as questões chave não são apenas a escolha do modelo, mas também a localização da operação da IA, seu custo e a possibilidade de manter dados confidenciais sob o controle da própria empresa. A PeakVision AI oferece uma solução que consiste em transferir a maior parte das tarefas de IA para dentro da empresa.

O sistema desta empresa considera a tarefa, e não o aplicativo individual, como a unidade de trabalho principal: os usuários formulam um objetivo, e os agentes de IA executam os passos necessários em um ambiente de computação local. O cofundador e diretor técnico, Liangyu Nie, informou à TechNode que a PeakVision AI foi fundada em 2024, superando dois obstáculos principais na implementação de IA em corporações: a complexidade de implantação da tecnologia e as preocupações com a segurança dos dados.

Em março de 2026, a empresa abriu sua sede em Hangzhou e recebeu apoio governamental para pesquisa e desenvolvimento (P&D) no valor de 15 milhões de yuans. Em maio, apresentou seus primeiros sistemas corporativos e concluiu uma rodada inicial de financiamento, seguida por uma segunda rodada de dezenas de milhões de yuans em agosto.

A PeakVision AI cria uma pilha de IA corporativa que combina computação implantada localmente, FengKan AIOS e serviços de agentes de IA. Este sistema é projetado para se concentrar em como os agentes completam tarefas, e não em como as pessoas navegam entre diferentes aplicativos. Como observou Nie, os usuários não precisam mais carregar vários aplicativos; basta informar ao IA o desejado através de uma janela de bate-papo, e ele fará o trabalho.

A tese central do startup é que o software corporativo será cada vez mais estruturado em torno da intenção e execução, e não em torno de menus, arquivos e aplicativos individuais. A empresa planeja tornar o FengKan AIOS de código aberto até o final de outubro. A monetização da PeakVision AI é realizada por meio de hardware, assinaturas e implementações personalizadas de IA corporativa. O objetivo mais amplo da empresa é transformar o trabalho específico de projeto em soluções universais para diversos setores.

O FengKan AIOS suporta hardware de terceiros, enquanto a PeakVision AI adota uma abordagem seletiva para seu ecossistema de habilidades. Nie esclareceu que as habilidades finais dos usuários, que podem conter fluxos de trabalho proprietários, permanecerão intactas. No entanto, habilidades mais genéricas, criadas por parceiros e engenheiros de ponta, podem ser lançadas no mercado.

Atualmente, a empresa está testando seu modelo através da academia FDE, lançada pela Shanghai Sixunited Intelligent Technology com o apoio da Advanced Micro Devices (AMD). A AMD fornece hardware de computação, cadeias de ferramentas técnicas e recursos para projetos. A PeakVision AI também colabora com fabricantes de chips em estágios iniciais de desenvolvimento de produtos para otimizar custos e desempenho, incluindo uma parceria com a ChangXin Memory Technologies para reduzir o custo da memória.

Ao contrário de empresas como a Wonderful, que se concentram em grandes organizações, muitas vezes regulamentadas, fornecendo-lhes plataformas de IA e equipes de implementação, a PeakVision AI visa pequenas e médias empresas. Nie enfatizou que essas empresas enfrentam os mesmos problemas — custos, complexidade técnica e segurança de dados — mas possuem menos recursos para resolvê-los. A PeakVision AI utiliza hardware de baixo custo da cadeia de suprimentos chinesa para que cada implementação se torne uma solução repetível para clientes semelhantes.

Nie declarou: «Acredito que pequenas e médias empresas em todo o mundo enfrentam os mesmos problemas. Elas têm os mesmos pontos problemáticos que as grandes empresas, mas há um problema adicional: elas simplesmente não podem pagar tanto». A empresa está ativamente buscando oportunidades no exterior, recebendo interesse de distribuidores nos EUA, Israel e Arábia Saudita, além de explorar o Sudeste Asiático, América Latina e África, onde a IA local pode ser atraente para empresas com acesso limitado ou não confiável à internet.

A PeakVision AI cita a manufatura e a análise financeira como exemplos iniciais de sua abordagem. Em uma fábrica de botes salva-vidas, a empresa relatou que seus agentes de IA reduziram o ciclo de design de produto de um mês para uma semana. Em uma empresa de construção naval, os projetos gerados por IA permitiram aos engenheiros passar da elaboração de propostas para sua verificação e aprovação. Além disso, segundo Nie, a empresa desenvolveu ferramentas para órgãos anticorrupção para analisar registros financeiros e para a polícia rastrear fundos relacionados a fraudes.

Até 2027, a PeakVision AI almeja cobrir 80 a 100 empresas em 10 setores, e a longo prazo, tornar o FengKan AIOS uma plataforma de IA corporativa amplamente adotada. Nie acredita que a IA possa substituir o julgamento humano, mas reconhece que pode reduzir a necessidade de pessoal. À medida que a IA assume mais tarefas, os funcionários podem dedicar mais tempo à verificação de resultados e à tomada de decisões. Nie informou à TechNode: «Para um empregador, tarefas que antes exigiam pelo menos cinco pessoas agora podem ser realizadas por apenas uma».