Em um setor em constante mudança, se expor para prever o que vem a seguir pode parecer imprudente. (Bolha de Inteligência Artificial? Que bolha?) Mas, nos últimos anos, fizemos exatamente isso, e estamos fazendo de novo.
Como nos saímos da última vez? Escolhemos cinco tendências quentes de IA para ficar de olho em 2025, incluindo o que chamamos de playgrounds virtuais generativos, conhecidos como modelos de mundo (Confirmado: do Genie 3, do Google DeepMind, ao Marble, da World Labs, a tecnologia que pode gerar ambientes virtuais realistas em tempo real continua ficando cada vez melhor); os chamados modelos de raciocínio (confirmado: precisamos dizer mais? Modelos de raciocínio rapidamente se tornaram o novo paradigma para a resolução de problemas de primeira linha); um boom de IA para a ciência (confirmado: a OpenAI agora está seguindo o Google DeepMind ao montar uma equipe dedicada para focar exatamente nisso); empresas de IA que estão mais próximas da segurança nacional (confirmado: a OpenAI reverteu sua posição sobre o uso de sua tecnologia para guerra para assinar um acordo com a startup de tecnologia de defesa Anduril para ajudá-la a derrubar drones no campo de batalha); e concorrência legítima para a Nvidia (mais ou menos: a China está apostando tudo no desenvolvimento de chips avançados de IA, mas o domínio da Nvidia ainda parece inabalável, pelo menos por enquanto).
Então, o que vem em 2026? Aqui estão nossas grandes apostas.
Mais produtos do Vale do Silício serão construídos sobre grandes modelos de linguagem chineses
O último ano se configurou como um grande ano para modelos chineses de código aberto. Em janeiro, a DeepSeek lançou o R1, seu modelo de raciocínio, e chocou o mundo com o que uma empresa relativamente pequena na China poderia fazer com recursos limitados. Até o fim de 2025, o “momento DeepSeek” tinha se tornado uma expressão frequentemente repetida por empreendedores, observadores e construtores de IA, um tipo de referência aspiracional.
Foi a primeira vez que muitas pessoas perceberam que poderiam ter um gostinho de desempenho de primeira linha sem passar por OpenAI, Anthropic ou Google.
Modelos de pesos abertos (onde os pesos do modelo treinado são compartilhados), como o R1, permitem que qualquer pessoa baixe um modelo e o execute em seu próprio hardware. Eles também são mais personalizáveis, permitindo que equipes ajustem modelos por meio de técnicas como destilação e poda. Isso contrasta fortemente com os modelos “fechados” lançados por grandes empresas americanas, em que capacidades centrais permanecem proprietárias e o acesso muitas vezes é caro.
Como resultado, modelos chineses se tornaram uma escolha fácil. Reportagens da CNBC e da Bloomberg sugerem que startups nos Estados Unidos têm reconhecido e adotado cada vez mais o que eles têm a oferecer.
Um grupo popular de modelos é o Qwen, criado pela Alibaba, a empresa por trás da maior plataforma de e-commerce da China, o Taobao. Só o Qwen2.5-1.5B-Instruct tem 8,85 milhões de downloads, o que o torna um dos grandes modelos de linguagem pré-treinados mais amplamente usados. A família Qwen abrange uma ampla variedade de tamanhos de modelo, junto com versões especializadas ajustadas para matemática, programação, visão e seguimento de instruções, uma amplitude que ajudou a transformá-la em uma potência de código aberto.
Outras empresas chinesas de IA que antes não tinham certeza sobre se comprometer com código aberto estão seguindo o manual da DeepSeek. Entre os destaques estão o GLM, da Zhipu, e o Kimi, da Moonshot. A concorrência também pressionou empresas americanas a se abrirem, ao menos em parte. Em agosto, a OpenAI lançou seu primeiro modelo de código aberto. Em novembro, o Allen Institute for AI, uma organização sem fins lucrativos sediada em Seattle, nos Estados Unidos, lançou seu mais recente modelo de código aberto, o Olmo 3.
Mesmo em meio ao crescente antagonismo entre EUA e China, a adoção quase unânime de código aberto por empresas chinesas de IA lhes rendeu boa vontade na comunidade global e uma vantagem de confiança de longo prazo. Em 2026, espere que mais aplicativos do Vale do Silício sejam discretamente lançados sobre modelos abertos chineses e observe a defasagem entre lançamentos chineses e a fronteira ocidental continuar encolhendo, de meses para semanas e, às vezes, menos.
— Caiwei Chen
Os EUA enfrentarão mais um ano de cabo de guerra regulatório
A batalha para regular a Inteligência Artificial está caminhando para um confronto. Em 11 de dezembro, o presidente Donald Trump assinou uma ordem executiva com o objetivo de esvaziar leis estaduais sobre a tecnologia, um movimento feito para amarrar as mãos dos estados e impedi-los de manter a indústria em crescimento sob controle. Em 2026, espere por mais guerra política. A Casa Branca e os estados vão se enfrentar sobre quem tem o direito de governar a tecnologia em expansão, enquanto empresas travam uma campanha feroz de lobby para esmagar regulações, munidas da narrativa de que uma colcha de retalhos de leis estaduais vai sufocar a inovação e tolher os EUA na corrida armamentista de IA contra a China.
Sob a ordem executiva de Trump, estados podem temer ser processados ou ter o financiamento federal cortado se entrarem em choque com sua visão de regulação branda. Grandes estados democratas como a Califórnia (que acabou de promulgar a primeira lei do país sobre IA de fronteira, exigindo que empresas publiquem testes de segurança para seus modelos) vão levar a briga aos tribunais argumentando que apenas o Congresso pode se sobrepor às leis estaduais. Mas estados que não podem se dar ao luxo de perder financiamento federal, ou que temem cair na mira de Trump, podem ceder. Ainda assim, espere ver mais legislação estadual sobre temas polêmicos, especialmente onde a ordem de Trump dá aos estados sinal verde para legislar. Com chatbots acusados de desencadear suicídios de adolescentes e data centers sugando cada vez mais energia, os estados vão enfrentar uma pressão pública crescente para impor salvaguardas.
No lugar de leis estaduais, Trump promete trabalhar com o Congresso para estabelecer uma lei federal de IA. Não conte com isso. O Congresso não conseguiu aprovar uma moratória sobre legislação estadual duas vezes em 2025, e não estamos nutrindo esperança de que ele entregue seu próprio projeto de lei neste ano.
Empresas como OpenAI e Meta continuarão a usar super-PACs poderosos para apoiar candidatos políticos que respaldam sua agenda e atingir aqueles que ficam no caminho. Do outro lado, super-PACs que apoiam a regulação da IA vão montar seus próprios cofres de guerra para fazer frente. Observe-os se enfrentando nas eleições de meio de mandato do próximo ano.
Quanto mais a IA avança, mais pessoas vão lutar para direcionar seu curso, e 2026 será mais um ano de cabo de guerra regulatório, sem fim à vista.
— Michelle Kim
Chatbots vão mudar a maneira como fazemos compras
Imagine um mundo em que você tem um comprador pessoal à sua disposição 24 horas por dia, 7 dias por semana. Um especialista que pode recomendar, instantaneamente, um presente até para o amigo ou parente mais difícil de agradar, ou vasculhar a web para montar uma lista das melhores opções dentro do seu orçamento apertado. Melhor ainda: eles podem analisar os pontos fortes e fracos de um eletrodoméstico de cozinha, compará-lo com a concorrência aparentemente idêntica e encontrar para você o melhor preço. Depois, quando você estiver satisfeito com a sugestão, eles também cuidam dos detalhes de compra e entrega.
Mas esse comprador ultra-informado não é um humano bem inteirado, afinal, é um chatbot. E esta não é uma previsão distante. A Salesforce disse recentemente que a IA vai impulsionar US$ 263 bilhões em compras online nesta temporada de festas. Isso é cerca de 21% de todos os pedidos. E especialistas estão apostando que as compras aprimoradas pela tecnologia vão se tornar um negócio ainda maior nos próximos anos. Até 2030, entre US$ 3 trilhões e US$ 5 trilhões por ano virão do comércio agêntico, de acordo com uma pesquisa da consultoria McKinsey.
Sem surpresa, empresas de IA já estão fortemente investidas em tornar a compra por meio de suas plataformas o mais sem atrito possível. O aplicativo Gemini, do Google, agora pode acessar o poderoso conjunto de dados Shopping Graph da empresa, com produtos e vendedores, e pode até usar sua tecnologia agêntica para ligar para lojas em seu nome. Enquanto isso, em novembro, a OpenAI anunciou um recurso de compras no ChatGPT capaz de compilar rapidamente guias de compra, e a empresa fechou acordos com Walmart, Target e Etsy para permitir que consumidores comprem produtos diretamente dentro de interações com o chatbot.
Espere que muitos mais acordos desse tipo sejam fechados ao longo do ano, à medida que o tempo que os consumidores passam conversando com IA continua aumentando e o tráfego da web vindo de mecanismos de busca e de redes sociais segue despencando.
— Rhiannon Williams
Um grande modelo de linguagem fará uma nova descoberta importante
Vou fazer uma ressalva aqui, logo de cara. Não é segredo que grandes modelos de linguagem cospem muita bobagem. Eles não vão descobrir nada sozinhos, mas ainda têm o potencial de ampliar os limites do conhecimento humano.
Tivemos um vislumbre de como isso poderia funcionar em maio, quando o Google DeepMind revelou o AlphaEvolve, um sistema que usou o grande modelo de linguagem Gemini, da empresa, para criar novos algoritmos para resolver problemas não resolvidos. O avanço foi combiná-lo com um algoritmo evolutivo que verificava suas sugestões, escolhia as melhores e as realimentava no modelo para torná-las ainda melhores.
O Google DeepMind usou o AlphaEvolve para encontrar maneiras mais eficientes de gerenciar o consumo de energia por data centers e pelos chips TPU do Google. Essas descobertas são significativas, mas não são revolucionárias. Ainda. Pesquisadores do Google DeepMind agora estão levando sua abordagem adiante para ver até onde ela vai.
E outros foram rápidos em seguir sua liderança. Uma semana depois de o AlphaEvolve ter sido lançado, Asankhaya Sharma, um engenheiro em Singapura, compartilhou o OpenEvolve, uma versão de código aberto da ferramenta do Google DeepMind. Em setembro, a empresa japonesa Sakana AI lançou uma versão do software chamada SinkaEvolve. E, em novembro, uma equipe de pesquisadores dos EUA e da China revelou o AlphaResearch, que eles afirmam melhorar uma das soluções matemáticas do AlphaEvolve que já era melhor do que a humana.
Há abordagens alternativas também. Por exemplo, pesquisadores da University of Colorado Denver, nos Estados Unidos, estão tentando tornar grandes modelos de linguagem mais inventivos, ajustando a forma como os chamados modelos de raciocínio funcionam. Eles recorreram ao que cientistas cognitivos sabem sobre pensamento criativo em humanos para empurrá-los em direção a soluções que sejam mais fora da caixa do que suas sugestões típicas de aposta segura.
Centenas de empresas estão gastando bilhões de dólares procurando maneiras de fazer a IA resolver problemas matemáticos não solucionados, acelerar computadores e criar novos medicamentos e materiais. Agora que o AlphaEvolve mostrou o que é possível, espere que a atividade nessa frente acelere rápido.
— Will Douglas Heaven
Brigas judiciais se intensificam
Por um tempo, processos contra empresas de IA eram bem previsíveis. Detentores de direitos, como autores ou músicos, processavam empresas que treinaram modelos de IA com suas obras, e os tribunais geralmente decidiam a favor dos gigantes de tecnologia. As próximas batalhas jurídicas serão muito mais confusas.
As disputas se concentram em questões espinhosas e ainda não resolvidas: empresas podem ser responsabilizadas pelo que seus chatbots incentivam as pessoas a fazer, como quando ajudam adolescentes a planejar suicídios? Se um chatbot espalha informações manifestamente falsas sobre você, seu criador pode ser processado por difamação? Se empresas perderem esses casos, seguradoras vão evitar negócios de IA como clientes?
Em 2026, começaremos a ver as respostas para essas perguntas porque alguns casos notáveis irão a julgamento (a família de um adolescente que morreu por suicídio levará a OpenAI ao tribunal em novembro).
Ao mesmo tempo, o cenário jurídico será ainda mais complicado pela ordem executiva do presidente Trump, de dezembro.
De todo modo, veremos uma variedade vertiginosa de processos em todas as direções (sem mencionar alguns juízes recorrendo à IA em meio ao dilúvio).
Caiwei Chen
