Dependendo da perspetiva, a posição da Google em inteligência artificial pode ser vista como altamente invejável ou como preocupante, devido à saída de talento de topo para laboratórios de IA líderes e startups na linha da frente da inovação.

Esse contraste ficou particularmente evidente nas últimas duas semanas. A empresa reportou um crescimento de 82% na receita da divisão de cloud, seguido de uma reorganização na área de IA na quarta-feira, com o anúncio da saída do cientista-chefe Jeff Dean, depois de 27 anos na empresa.

Para a Google, casa do famoso artigo de 2017 sobre transformers que abriu caminho ao boom da IA generativa, estes desenvolvimentos sublinham um dilema central que o grupo, avaliado em 4 triliões de dólares, enfrenta: onde investir. A construção de modelos de fronteira implica custos iniciais muito elevados em capacidade de computação e investigação, sem garantia de retornos futuros. Em contraste, o negócio de cloud está a mostrar-se altamente eficiente e a crescer significativamente mais rápido do que as ofertas rivais da Amazon e da Microsoft.

O CEO da Alphabet, Sundar Pichai, afirmou na conferência de resultados do mês passado que 90% das empresas do índice Fortune 100 utilizam o Gemini Enterprise, evidenciando a capacidade da empresa para vender serviços de IA a clientes de cloud.

Tomasz Tunguz, fundador da Theory Ventures, considera que está cada vez mais claro que modelos de topo não são necessários para responder à maior parte da procura empresarial. Segundo Tunguz, muitas tarefas de trabalho de colarinho branco podem ser executadas com modelos razoáveis que já são suficientemente bons. Na sua opinião, a próxima evolução dos modelos será particularmente útil em domínios que dispõem de computadores muito avançados.

A abordagem integrada da Google à IA é um dos principais motivos pelos quais a ação valorizou 16% este ano, após uma subida de 65% em 2025, ano em que superou todos os seus pares megacaps.

Apesar disso, o percurso recente tem sido mais atribulado. As ações da Alphabet recuaram após o último relatório de resultados, devido a preocupações com despesas de capital, e caíram ainda mais na quarta-feira, depois de anunciado que Jeff Dean vai sair e que Demis Hassabis deixa o cargo de CEO da Google DeepMind para se tornar presidente da unidade.

Embora o sentimento em Wall Street se mantenha genericamente favorável, nem todos estão satisfeitos dentro da Google. Alguns investigadores manifestaram frustração com o acesso à capacidade de computação necessária para prosseguir projetos ambiciosos, enquanto observam a Google Cloud vender TPUs a clientes externos, incluindo a Anthropic, segundo pessoas familiarizadas com a situação. As TPUs, ou tensor processing units, são os chips de IA desenvolvidos internamente pela empresa, que competem com as unidades de processamento gráfico da Nvidia.

A burocracia da Google é uma fonte comum de descontentamento, devido às múltiplas camadas de aprovação necessárias para transformar investigação em produtos. Isso pode tornar empresas emergentes como a OpenAI, a Anthropic ou startups ainda mais jovens mais atrativas, sobretudo para investigadores e programadores de IA que preferem trabalho de laboratório a questões de balanço.

Jeff Dean está a sair juntamente com figuras de destaque da Google como Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals e Quoc Le, para fundar a Discovery Loop. Na rede social X, Dean explicou que a startup, apoiada pela própria Google, será uma public benefit corporation cuja missão é automatizar o machine learning, a ciência e a engenharia, para acelerar descobertas e progresso.

Esta saída segue-se ao afastamento de outros investigadores proeminentes, incluindo Noam Shazeer, um dos autores do artigo de referência de 2017 Attention Is All You Need, que lançou as bases da IA generativa. Os oito autores desse trabalho já deixaram a Google. Shazeer saiu para a OpenAI em junho, menos de dois anos depois de a Google ter pago perto de 3 biliões de dólares para o trazer de volta através de uma aquisição com incorporação de equipa. A sua saída ocorreu pouco antes de o laureado com o Nobel John Jumper abandonar a DeepMind para se juntar à Anthropic.

Gil Luria, analista na D.A. Davidson, afirma que existe uma tendência clara quando se observa o êxodo de talento de topo. Na sua leitura, estes investigadores não estão focados em comercializar a IA, mas sim em fazer parte da história. Por isso, consideram a Anthropic, a OpenAI ou outras startups como o local onde podem perseguir essa ambição histórica, motivo pelo qual passam a ver essas empresas como destinos preferenciais.

Na Google, Jeff Dean era uma das poucas vozes de grande visibilidade dispostas a criticar a administração Trump. Mais recentemente, este ano, opôs-se de forma vocal à decisão do Pentágono de designar a Anthropic como risco na cadeia de abastecimento, alertando que essa classificação poderia prejudicar a indústria norte-americana de IA no seu conjunto.

Do ponto de vista técnico, o contributo de Dean foi ainda mais relevante. Ele ajudou a construir a infraestrutura de computação e os sistemas de redes neuronais que estabeleceram a empresa como líder inicial em IA moderna.

Demis Hassabis, que cofundou a DeepMind em 2010 e a vendeu à Google quatro anos depois, passa agora a presidente da divisão e assumirá o novo cargo de cientista-chefe na Alphabet. A sua função focar-se-á em investigação de mais longo prazo e nas implicações sociais da inteligência artificial geral, ou AGI. Hassabis planeia também dedicar mais tempo à Isomorphic Labs, empresa de descoberta de fármacos baseada em IA que nasceu da DeepMind.

Koray Kavukcuoglu, responsável tecnológico da DeepMind e arquiteto-chefe de IA da Alphabet, passará a controlar a gestão diária da divisão e o desenvolvimento do próximo modelo Gemini. Segundo uma pessoa próxima da equipa da DeepMind, Kavukcuoglu vinha já a assumir um conjunto mais amplo de responsabilidades que anteriormente recaíam sobre Hassabis, incluindo a direção do desenvolvimento de modelos e a apresentação de grandes lançamentos do Gemini. Hassabis, por seu lado, tem passado mais tempo fora do laboratório, concentrado em temas de regulação e nas implicações de longo prazo da IA avançada.

Um dos principais pontos de fricção dentro da Google é a computação. A empresa investe mais do que quase qualquer outra do mundo em centros de dados, chips e infraestrutura relacionada. No entanto, a capacidade continua escassa. Cada TPU atribuída ao treino de um modelo, ao suporte de um produto da Google ou ao cumprimento de um contrato com um cliente de cloud representa uma escolha entre prioridades concorrentes.

A frustração com o acesso à capacidade de computação torna-se particularmente aguda quando a Google anuncia grandes compromissos de infraestrutura com laboratórios concorrentes como a Anthropic, cujos modelos competem diretamente com o Gemini, segundo fontes com conhecimento da situação.

Uma dessas pessoas indicou que a Google faz projeções de procura em diferentes áreas, incluindo investigação e treino de modelos, suporte de produtos como a pesquisa e o Gemini, e trabalho com clientes de cloud. Esses requisitos são modelados com vários anos de antecedência, embora a capacidade possa ser ajustada em períodos mais curtos, se um produto crescer mais rápido do que o previsto ou se as prioridades se alterarem.

Pichai afirmou nas duas últimas conferências de resultados que a Google continua a dar prioridade às necessidades de computação da DeepMind, mesmo com o aumento da procura por parte dos clientes de cloud. Questionado em julho sobre a alocação de TPUs, referiu que a primeira prioridade da empresa é garantir a computação necessária para competir na fronteira do desenvolvimento de AGI, classificando esse trabalho como a base de tudo o que a Google faz.

Pichai acrescentou que a empresa equilibra essa necessidade com a capacidade requerida para executar os seus produtos de consumo e modelos de IA, ao mesmo tempo que coloca cada vez mais TPUs diretamente em centros de dados de terceiros, para responder à procura externa.

Dan Niles, fundador da Niles Investment Management e acionista da Google, considera que o acesso à computação é uma fonte natural de tensão. Na sua visão, a empresa possui múltiplos negócios e tem de decidir quais recebem determinados recursos. Nessas circunstâncias, haverá sempre alguém insatisfeito.

Em janeiro, no World Economic Forum em Davos, Demis Hassabis e Thomas Kurian surgiram juntos em palco para discutir produtos e casos de uso empresariais. Segundo uma pessoa familiarizada com as operações da Google Cloud, foi uma imagem marcante, dada a forma historicamente separada como as duas organizações têm operado e o quão afastado Hassabis esteve, durante muito tempo, de grande parte da empresa.

Essa pessoa interpretou a presença conjunta como um sinal de que Hassabis estava a envolver-se mais nos casos de uso empresariais da IA da Google, sobretudo em áreas como programação e serviço ao cliente. Além disso, viu essa aproximação como reflexo de um esforço mais amplo para alinhar melhor a investigação da empresa com as suas operações comerciais.