A disputa pela liderança em inteligência artificial (IA) escalou depois do lançamento do modelo Gemini 3 pelo Google. A nova geração superou o ChatGPT em vários testes de desempenho e acumulou rápida adoção, levando a OpenAI a emitir um alerta interno descrito como “código vermelho”, segundo reportagem do Wall Street Journal.
Google amplia presença com Gemini 3
Apresentado há poucos meses, o Gemini 3 é o mais recente modelo multimodal do Google. Avaliações internas e externas indicam que o sistema ultrapassou o GPT-4 em diferentes métricas de compreensão, geração de código e raciocínio lógico. Esse avanço impulsionou o uso da plataforma: a base mensal de utilizadores saltou de 450 milhões para 650 milhões, aproximando-se dos cerca de 800 milhões de utilizadores semanais do ChatGPT.
Além dos ganhos técnicos, o Google incorporou recursos baseados em IA generativa na Pesquisa, com o AI Overview, e em serviços como Gmail, Docs e Android. A estratégia busca manter o ecossistema da empresa como ponto de partida para consultas e criação de conteúdo, reduzindo o risco de migração de utilizadores para concorrentes especializados em chatbots.
OpenAI reage sob forte pressão
Diante do crescimento do Google, Sam Altman, diretor-executivo da OpenAI, enviou um memorando interno declarando “código vermelho”. O documento, revelado pelo Wall Street Journal, instrui as equipas a priorizarem melhorias no ChatGPT, mesmo que outros projetos sejam adiados. Um deles seria um serviço de anúncios, já especulado no mercado.
A preocupação vai além de participação de mercado. Para sustentar a próxima geração de modelos, a OpenAI planeia investir mais de 1 trilhão de dólares em centros de dados nos próximos anos. O valor reflete a natureza intensiva em capital da IA generativa, que depende de grande consumo energético, componentes de alto desempenho e infraestrutura física espalhada por diversos continentes.
Custos elevam barreira de entrada
Os orçamentos bilionários destacam a diferença entre as duas empresas. O Google conta com um fluxo consistente de receitas publicitárias, que financia a pesquisa em IA sem comprometer a rentabilidade geral do grupo. Já a OpenAI sustenta-se por meio de subscrições ao ChatGPT Plus, contratos corporativos e investimentos de parceiros como a Microsoft.
Especialistas do setor avaliam que a capacidade de financiar modelos cada vez maiores será determinante até 2026. A infraestrutura necessária — composta por semicondutores avançados, sistemas de refrigeração e fornecimento energético estável — encarece cada ciclo de atualização.
Imagem: Tecnologia & Inovação
Concorrência chinesa ganha força
Enquanto Google e OpenAI disputam o mercado ocidental, empresas chinesas lançam modelos de código aberto com performance competitiva e custos menores. Essas alternativas, apoiadas por investimentos estatais e subsídios locais, ampliam o acesso a sistemas de IA e pressionam ainda mais os preços praticados por fornecedores globais.
A presença crescente de soluções chinesas também influencia negociações internacionais sobre padrões técnicos, privacidade e propriedade intelectual. Organizações governamentais e reguladores debatem limites éticos para uso de dados, transparência de algoritmos e impacto ambiental dos centros de dados.
Futuro da liderança em IA
O cenário atual indica uma corrida multifacetada: desempenho técnico, base de utilizadores, escala financeira e influência regulatória. O Google, apoiado por receitas consolidadas, aposta em integrar IA aos seus serviços existentes para reter utilizadores. A OpenAI, pioneira em popularizar chatbots, concentra esforços em atualizar o ChatGPT e garantir recursos para treinar modelos mais avançados.
Paralelamente, plataformas emergentes na China e iniciativas de código aberto apresentam soluções mais leves, que podem atrair empresas com orçamento limitado. Essa diversidade de ofertas aumenta a competitividade e acelera a inovação, mas também impõe desafios de sustentabilidade energética e governança de dados.
Analistas observam que a preocupação central para os próximos anos será equilibrar avanço tecnológico com viabilidade financeira. Quem conseguir otimizar consumo de energia, negociar acesso a semicondutores e criar modelos eficazes em escala terá vantagem no mercado global de IA.
