CEO da SoftBank afirma que IA já projeta próxima geração de modelos da OpenAI

# CEO da SoftBank afirma que IA já projeta próxima geração de modelos da OpenAI

Masayoshi Son revela que o desenvolvimento de novos sistemas está sendo acelerado por ferramentas de inteligência artificial da própria empresa.

IA projeta próxima geração de modelos da OpenAI: o que isso significa

E se a inteligência artificial já estivesse projetando a si mesma? Masayoshi Son, CEO da SoftBank, afirma que a IA já está desenhando a próxima geração de modelos da OpenAI — usando ferramentas desenvolvidas pela própria empresa. Essa declaração, feita pelo bilionário japonês que comanda um dos maiores conglomerados de investimento em tecnologia do mundo, levanta questões profundas sobre o futuro do desenvolvimento de inteligência artificial e sobre a velocidade com que essa evolução está acontecendo.

A declaração de Masayoshi Son e seu contexto

Masayoshi Son revelou que ferramentas de inteligência artificial da própria OpenAI estão sendo usadas para projetar os próximos sistemas da empresa. Na prática, isso significa que a IA está ajudando a criar versões mais avançadas de si mesma. O conceito não é ficção científica, mas sim engenharia aplicada.

A afirmação ganha peso quando se considera a trajetória de Son. O fundador da SoftBank construiu um histórico de décadas identificando tendências tecnológicas antes do mercado — foi um dos primeiros grandes investidores no Alibaba, em 2000, numa aposta que rendeu mais de US$ 70 bilhões em retorno. Quando Son aponta uma direção, o mercado de tecnologia presta atenção.

Importância do aprimoramento recursivo

O que Son descreve é um fenômeno conhecido como "recursive self-improvement" — aprimoramento recursivo. Se um modelo de linguagem grande (LLM) pode escrever código, analisar dados e otimizar arquiteturas, por que não usá-lo para acelerar o próprio ciclo de desenvolvimento? Isso muda fundamentalmente a dinâmica da corrida pela inteligência artificial.

Aceleração do ciclo de desenvolvimento

Tradicionalmente, criar um novo modelo de IA exige meses de trabalho humano intensivo. Engenheiros definem arquiteturas, rodam experimentos e ajustam hiperparâmetros — um processo que, no caso de modelos como o GPT-4, envolveu equipes de centenas de pesquisadores ao longo de mais de seis meses de treinamento e refinamento. Se a IA assume parte dessas tarefas, o ciclo entre gerações pode encolher drasticamente, passando de semestres para semanas.

Mudança no papel dos humanos

Nesse cenário, engenheiros passam de "construtores" a supervisores e curadores do processo. A IA propõe, o humano valida. É uma inversão significativa na dinâmica de desenvolvimento de tecnologia — e exige um novo conjunto de competências focadas em avaliação crítica, segurança e governança de sistemas autônomos.

SoftBank e OpenAI: parceria estratégica bilionária

A declaração de Son não surge do nada. A SoftBank é uma das maiores investidoras globais em inteligência artificial. Em outubro de 2023, o conglomerado japonês já havia demonstrado interesse crescente no setor, e ao longo de 2024 e 2025 intensificou sua aproximação com a OpenAI, participando de rodadas de investimento que avaliaram a empresa em mais de US$ 150 bilhões.

O Vision Fund da SoftBank, criado em 2017 com um aporte inicial de US$ 100 bilhões, já era o maior fundo de investimento em tecnologia da história. Agora, com a IA no centro da estratégia de Son, a relação com a OpenAI faz parte de um movimento maior de convergência entre grandes fundos de investimento e laboratórios de pesquisa em inteligência artificial.

IA projetando IA na prática: como funciona tecnicamente

Para desenvolvedores e profissionais do setor, é fundamental entender o que a declaração de Son significa em termos concretos de engenharia.

Otimização de arquitetura via Neural Architecture Search

Modelos de IA podem testar milhares de configurações de redes neurais em paralelo, incluindo variações no número de camadas, funções de ativação e estratégias de treinamento. O processo, conhecido como Neural Architecture Search (NAS), foi introduzido por pesquisadores do Google Brain em 2017 e já existe há anos, mas LLMs modernos tornam a exploração do espaço de busca exponencialmente mais eficiente. Em vez de testar combinações de forma bruta, o modelo pode raciocinar sobre quais configurações são mais promissoras antes de executar os experimentos.

Geração e avaliação de código

Modelos como os da família GPT e o1 da OpenAI já escrevem e depuram código de alta complexidade, incluindo implementações de algoritmos de aprendizado de máquina. Usar essa capacidade para otimizar o próprio pipeline de treinamento — ajustando scripts de pré-processamento, paralelização de dados e rotinas de avaliação — é uma extensão natural e já documentada pela própria OpenAI em seus relatórios técnicos.

Análise e curadoria de dados de treinamento

A curadoria dos dados usados para treinar LLMs é uma das etapas mais críticas e trabalhosas do processo. Estima-se que modelos de fronteira sejam treinados com trilhões de tokens extraídos da internet. Uma IA que analisa, filtra, classifica e organiza esses datasets — removendo conteúdo duplicado, tóxico ou de baixa qualidade — pode acelerar significativamente essa etapa e melhorar a qualidade do modelo resultante.

Riscos e desafios do aprimoramento recursivo

A ideia de IA projetando IA também acende alertas legítimos entre pesquisadores e reguladores.

Controle e supervisão humana

Se o processo de desenvolvimento se torna rápido demais, a capacidade humana de supervisionar cada decisão diminui proporcionalmente. Isso levanta preocupações sérias sobre segurança e alinhamento — o campo de pesquisa dedicado a garantir que sistemas de IA ajam de acordo com valores e intenções humanas. Organizações como o AI Safety Institute do Reino Unido e o NIST nos Estados Unidos já trabalham em frameworks de avaliação para cenários de desenvolvimento acelerado.

Concentração de poder tecnológico

Empresas que dominam esse ciclo recursivo ganham uma vantagem competitiva potencialmente intransponível. Se a IA de uma empresa é a melhor ferramenta para criar a próxima IA, o efeito de rede se intensifica, aprofundando a concentração de poder no setor. Atualmente, menos de cinco empresas — OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta AI e xAI — possuem a infraestrutura necessária para treinar modelos de fronteira.

Transparência e rastreabilidade

Quando a IA projeta componentes de novos modelos, a rastreabilidade das decisões se torna mais complexa. Documentar por que determinada arquitetura foi escolhida ou por que certos dados foram priorizados exige novos padrões de auditoria e governança que ainda estão sendo desenvolvidos pela indústria.

Perspectivas de outros líderes do setor

A visão de Son não é isolada. Demis Hassabis, CEO do Google DeepMind, já declarou publicamente que usa modelos de IA para acelerar a pesquisa em novos sistemas. A própria OpenAI sinalizou em seus relatórios que utiliza seus modelos internamente para auxiliar em tarefas de pesquisa e engenharia. Dario Amodei, CEO da Anthropic, descreveu em ensaios publicados em 2024 um futuro próximo em que a IA acelera drasticamente a pesquisa científica, incluindo a pesquisa em IA.

A indústria caminha para um cenário onde a fronteira entre "ferramenta" e "criador" fica cada vez mais borrada — e onde a velocidade de inovação depende menos de equipes humanas isoladas e mais da sinergia entre pesquisadores e sistemas inteligentes.

Impacto prático para desenvolvedores e empresas

Para quem trabalha com IA ou depende dela em seus produtos, a implicação é direta e urgente. O ciclo de inovação vai acelerar, e novos modelos devem surgir com frequência cada vez maior. Considere que o intervalo entre o GPT-3.5 (novembro de 2022) e o GPT-4 (março de 2023) foi de apenas quatro meses — e a tendência é de compressão ainda maior.

A capacidade de adaptação se torna mais importante que o domínio profundo de um modelo específico. APIs mudarão, benchmarks serão superados rapidamente, e ferramentas de ponta podem ficar obsoletas em meses. Para equipes de engenharia, desenvolver competências em avaliação comparativa de modelos, migração de pipelines e monitoramento de desempenho será tão essencial quanto saber treinar ou fazer fine-tuning.

O futuro da IA que projeta a si mesma

A declaração de Masayoshi Son coloca em palavras algo que o setor já sentia: a IA está acelerando o próprio ritmo de evolução. Isso traz oportunidades enormes — modelos mais capazes, desenvolvimento mais rápido, custos potencialmente menores — e responsabilidades proporcionais em termos de segurança, governança e equidade de acesso.

A grande questão não é se a IA vai projetar a si mesma. Isso, segundo Son e outros líderes do setor, já está acontecendo. A pergunta que realmente importa é se estamos preparados — como indústria, como reguladores e como sociedade — para supervisionar esse processo na velocidade em que ele está se desenrolando.