Há dez anos, nesta semana, uma máquina sentou-se em frente ao maior jogador de jogos de tabuleiro do planeta, dentro de um hotel em Seul, Coreia do Sul. O jogo era Go. Ele tem mais de 3.000 anos e tem mais posições possíveis em tabuleiros do que átomos no universo observável. Ninguém achava que um computador poderia vencer essa partida, pelo menos por mais uma década. A máquina venceu quatro jogos de cinco. Mas o placar não foi a história, e sim um único movimento durante o Jogo 2. Mova 37. AlphaGo colocou uma pedra em uma posição tão estranha que os comentaristas que transmitiam a partida ao vivo acharam que o sistema estava com falha. Jogadores profissionais de Go que assistiam ao redor do mundo chamaram isso de erro em tempo real. Mas não foi um erro. Acabou sendo uma das jogadas mais brilhantes de toda a história de 3.000 anos do jogo. E uma máquina inventou isso sozinha. AlphaGo calculou que as chances de qualquer humano fazer esse movimento eram cerca de uma em dez mil. Mesmo assim, ele executou o lance e esse movimento foi o que venceu o jogo. Lee Sedol, o campeão mundial sentado do outro lado do tabuleiro, ficou olhando por mais de doze minutos tentando processar o que aconteceu. Ele disse depois que, naquele momento, percebeu que a AlphaGo estava sendo criativa. Essa única fósforo reprogramou o mundo. A China assistiu a uma máquina dominar o jogo de estratégia mais sagrado da cultura do Leste Asiático e tratou isso como uma crise de segurança nacional. Pequim lançou uma enorme campanha de investimento em IA no valor de centenas de bilhões de dólares. A corrida global de armamentos de IA que todos estamos vivendo agora começou naquele quarto de hotel. Aqui está o motivo pelo qual isso importa agora. Quase todos os grandes laboratórios de IA em 2026 estão focados em ampliar modelos de linguagem. Preveja a próxima palavra, mas faça melhor e mais rápido. A Hassabis está fazendo uma aposta bem diferente. Ele argumenta que prever palavras nunca vai te levar à inteligência real. O que falta é a capacidade de realmente pensar à frente, explorar diferentes possibilidades e planejar antes de agir. Foi isso que a AlphaGo pôde fazer em 2016 e a DeepMind vem construindo silenciosamente sobre essa base desde então. O plano é unir a compreensão de Gêmeos sobre linguagem e mundo com a capacidade de AlphaGo de buscar e raciocinar sobre problemas. E então insera ferramentas especializadas como o AlphaFold, que resolveu um dos problemas não resolvidos mais antigos da biologia usando a mesma abordagem central. Hassabis afirmou acreditar que a AGI pode chegar em cinco a oito anos. E que, quando isso acontecer, fará a Revolução Industrial parecer lenta em comparação. Tudo isso remonta a uma única pedra colocada em uma tábua de madeira em um quarto silencioso em Seul. Esse foi o primeiro sinal real de que as máquinas podiam fazer algo que achávamos que só os humanos podiam fazer: criar uma ideia que ninguém jamais tinha pensado antes. E as pessoas que o construíram agora estão usando o mesmo manual para construir algo muito maior.

O ex-CEO do Google acabou de descrever como um programador conduz um agente de IA das 19h às 4h da manhã. Ele acorda, toma café da manhã e revisa o que foi inventado durante a noite. Eric Schmidt diz que o que está acontecendo agora é "de deixar a mente perplexa". Schmidt diz que os melhores programadores sempre valeram dez vezes mais do que os que estão logo abaixo deles. Isso era verdade antes da IA, mas agora essas pessoas se tornam ainda mais valiosas porque são as únicas que realmente podem controlar esses sistemas. Todo mundo se torna substituível. A verdadeira previsão é sobre a forma de toda a economia. Schmidt diz que estamos caminhando para um pequeno número de empresas muito grandes e um número enorme de empresas muito pequenas. O meio desaparece porque, quando a IA pode fazer o trabalho, você simplesmente não precisa de tantas pessoas mais. Isso já aparece nos dados reais de contratação. Pesquisas de Stanford encontraram uma queda de 20% nas contratações de desenvolvedores em início de carreira desde o final de 2022. Algumas empresas dizem que a IA agora escreve de 70 a 90% do código de seus produtos. Equipes que precisavam de dez engenheiros juniores agora funcionam com dois seniores e um agente de IA. Schmidt vem alertando sobre isso há dois anos. A diferença agora é que os números estão alcançando a previsão. A contratação está caindo no nível inicial e o número de funcionários está diminuindo nos setores de colarinho branco. E as empresas que se movem mais devagar não terão uma segunda chance de se adaptar.

Mark Zuckerberg gastou 14 bilhões de dólares para contratar um homem. Nove meses depois, ele está desmontando ele. Em 2025, a Meta comprou quase metade da Scale AI e trouxe seu fundador de 28 anos, Alexandr Wang, como Diretor de IA. Ele conseguiu uma superequipe de pesquisadores de elite e um mandato para perseguir a superinteligência. Mas dentro do Meta, a colisão começou rápido. Executivos da velha guarda queriam IA que impulsionasse o Facebook e o Instagram. Wang queria construir o próximo modelo de fronteira, não o próximo produto publicitário. Então a lenda se afastou. O vencedor do prêmio Turing, Yann LeCun, recusou-se a se reportar a Wang, chamando-o de "jovem e inexperiente" e deixou a Meta após mais de uma década. As rachaduras agora eram públicas. No final de 2025, Wang supostamente reclamava que o aperto de Zuckerberg estava sufocando o progresso. E em março de 2026, Zuckerberg fez sua jogada. Ele criou uma nova organização de IA aplicada, reportando-se a outros antigos tenentes e direcionou projetos-chave, pessoas e infraestruturas-chave para Wang. Os pesquisadores que Wang recrutou pessoalmente? Atualmente, eles respondem a outros executivos. Wang ainda tem o título de Diretor de IA, mas o poder se foi. 14 bilhões de dólares investidos, o principal cientista de IA foi destruído e centenas de empregos foram cortados por causa disso. Aqui é Zuckerberg admitindo que sua maior aposta não funcionou. E ele está fazendo do jeito de sempre, não demitindo alguém, mas construindo ao redor deles até não sobrar nada.