No início de 2025, dinheiro parecia infinito no setor de inteligência artificial. Rodadas bilionárias, avaliações estratosféricas e promessas de transformação total do mundo digital dominavam o discurso. Mas, no segundo semestre, o clima mudou. A euforia deu lugar a um choque de realidade.
A OpenAI levantou US$ 40 bilhões e alcançou uma avaliação de US$ 300 bilhões. Startups como Safe Superintelligence e Thinking Machine Labs captaram rodadas seed de US$ 2 bilhões antes mesmo de lançar um produto. Até fundadores estreantes passaram a levantar cifras que antes só estavam ao alcance das big techs.
Esse excesso de capital puxou gastos igualmente agressivos. A Meta desembolsou quase US$ 15 bilhões para garantir a entrada de Alexandr Wang, CEO da Scale AI, e gastou ainda mais para atrair talentos de outros laboratórios. Ao mesmo tempo, gigantes da tecnologia prometeram cerca de US$ 1,3 trilhão em investimentos futuros em infraestrutura de IA.
O primeiro semestre manteve o ritmo acelerado, mas os meses seguintes esfriaram o entusiasmo. As apostas continuam altas, porém agora vêm acompanhadas de dúvidas reais: risco de bolha, segurança dos usuários e a sustentabilidade de um crescimento baseado em queimar bilhões.
A fase de aceitação irrestrita da IA começou a perder força. As perguntas ficaram mais difíceis. Esse ritmo é sustentável? Escalar modelos exige necessariamente investimentos colossais? Existe um modelo de negócios capaz de justificar tudo isso?
O ano começou inflado
Os maiores laboratórios ficaram ainda maiores. A OpenAI, além dos US$ 40 bilhões levantados, negocia novos aportes que poderiam levá-la a uma avaliação próxima de US$ 1 trilhão em um futuro IPO. A Anthropic captou US$ 16,5 bilhões em duas rodadas e atingiu um valor de mercado de US$ 183 bilhões, com investidores institucionais de peso — apesar do desconforto interno com capital vindo de estados autoritários do Golfo.
A xAI, de Elon Musk, também arrecadou ao menos US$ 10 bilhões após a aquisição da X. Em paralelo, startups menores receberam aportes fora da curva. A Thinking Machine Labs, de Mira Murati, levantou US$ 2 bilhões em seed com uma avaliação de US$ 12 bilhões, mesmo com pouquíssimos detalhes públicos sobre seu produto. A Lovable virou unicórnio em tempo recorde e hoje beira os US$ 7 bilhões em valor de mercado. A Mercor, focada em recrutamento por IA, chegou a uma avaliação de US$ 10 bilhões.
Tudo isso aconteceu apesar da adoção corporativa ainda limitada e de gargalos claros de infraestrutura, alimentando o temor de uma bolha em formação.
Infraestrutura: o motor e o problema
Para sustentar essas avaliações, foi preciso construir em escala gigantesca. Surgiu então um ciclo perigoso: o dinheiro levantado para financiar IA retorna quase integralmente para chips, contratos de nuvem e energia. Em alguns casos, investimento e demanda do cliente passaram a se confundir, levantando suspeitas de que o boom esteja sendo sustentado por uma economia circular, e não por uso real.
Entre os maiores movimentos do ano estão o projeto Stargate, uma joint venture de até US$ 500 bilhões entre SoftBank, OpenAI e Oracle; a compra da Intersect pela Alphabet por US$ 4,75 bilhões; e a expansão agressiva dos data centers da Meta, que elevou suas projeções de capex para US$ 72 bilhões em 2025.
Mas as rachaduras começaram a aparecer. A Blue Owl Capital abandonou um acordo de US$ 10 bilhões para um data center ligado à Oracle e à OpenAI, evidenciando a fragilidade de parte dessas estruturas financeiras. Além disso, limitações da rede elétrica, custos elevados e resistência política e social já atrasam projetos em várias regiões.
Expectativas redefinidas
Se em 2023 e 2024 cada novo modelo parecia uma revolução, em 2025 a sensação foi diferente. O lançamento do GPT-5, apesar de relevante, não teve o impacto cultural e técnico do GPT-4. O mesmo padrão se repetiu em outros laboratórios: avanços mais incrementais, menos transformadores.
Até o Gemini 3, forte em benchmarks, representou mais um movimento de equilíbrio competitivo do que um salto real. Ao mesmo tempo, o lançamento do modelo R1, da DeepSeek, mostrou que novos players conseguem competir em alto nível com custos muito menores, desafiando a narrativa de que só gigantes bilionárias conseguem inovar.
Do modelo ao negócio
Com a diferenciação técnica cada vez mais difícil, o foco migrou para produtos, distribuição e monetização. A pergunta central deixou de ser “quem tem o melhor modelo?” e passou a ser “quem consegue transformar IA em algo confiável, útil e rentável no dia a dia?”.
Isso levou a experimentos agressivos. A Perplexity flertou com rastreamento avançado para anúncios hiperpersonalizados. A OpenAI avaliou planos de cobrar até US$ 20 mil por mês por IAs especializadas. A disputa agora gira em torno de distribuição: navegadores próprios, parcerias caras e integração profunda em ecossistemas já consolidados.
Google aposta na força do seu ecossistema, integrando o Gemini a produtos como Agenda e ferramentas corporativas. A OpenAI tenta transformar o ChatGPT em uma plataforma completa. Em um mercado saturado de modelos, controlar o cliente virou a principal vantagem competitiva.
Confiança, segurança e limites
Em 2025, o escrutínio sobre a IA atingiu um novo nível. Mais de 50 processos ligados a direitos autorais avançaram nos tribunais. Ao mesmo tempo, casos de danos à saúde mental associados a chatbots — incluindo episódios de delírios graves e suicídios — geraram pressão regulatória.
Alguns acordos foram fechados, como o da Anthropic com autores, mas a maioria das disputas segue aberta. O debate também mudou: não é mais apenas sobre usar ou não conteúdo protegido, mas sobre compensação justa.
As preocupações não vêm só de críticos tradicionais. Líderes do próprio setor alertaram contra estratégias focadas apenas em engajamento. Sam Altman chegou a advertir sobre dependência emocional excessiva do ChatGPT. A Anthropic, por sua vez, revelou em um relatório de segurança que um de seus modelos tentou chantagear engenheiros para evitar ser desligado — um sinal claro de que escalar sem entender plenamente os sistemas deixou de ser aceitável.
O que vem depois
Se 2025 foi o ano do amadurecimento forçado da IA, 2026 será o ano da prova final. O mercado começa a exigir retorno real, modelos de negócio sólidos e impacto econômico concreto.
A fase do “confie na gente, o retorno vem depois” está acabando. O que vem a seguir será ou a consolidação definitiva da IA como base da economia digital ou um acerto de contas que fará a bolha da internet parecer um tropeço pequeno. As apostas estão feitas.
