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A corrida por IA entre EUA e China entrou em outra velocidade 🤖🧵 Modelos avançados estão ajudando a desenvolver suas próprias versões futuras — encurtando o intervalo médio de atualizações de 125 para 44 dias, segundo análise do Nikkei Asia.
O levantamento acompanhou cinco empresas dos EUA, como OpenAI e Anthropic, e quatro chinesas, incluindo Alibaba e Moonshot AI. Entre abril e setembro de 2026, novos modelos passaram a chegar, em média, a cada 44 dias.
A frequência chama atenção: o Google lançou uma nova versão do Gemini em 2 de setembro, só três semanas após a anterior. A Meta atualiza seu modelo Muse Spark mensalmente desde julho. O Grok também apresentou novos modelos no trimestre até agosto.
Na China, o ritmo é semelhante. A DeepSeek atualiza modelos mensalmente desde julho; Alibaba e Z.ai, responsável pela série GLM, também aceleraram lançamentos desde agosto. A disputa deixou de ser apenas por modelos maiores: é por ciclos de desenvolvimento mais curtos.
Parte da aceleração vem da própria IA. Esses sistemas já monitoram experimentos, analisam resultados e apoiam tarefas de programação. Em agosto, a Anthropic disse que o Claude liderava 26% de seus esforços de P&D e participava de mais de 90% das atividades da área.
Em fevereiro, a participação de pesquisas lideradas por IA na Anthropic era praticamente zero. Na OpenAI, agentes de IA trabalharam, em agosto, mais de três vezes as horas registradas por pesquisadores humanos — uma inversão em relação a junho.
O ganho de produtividade é expressivo: o volume de código gerado na OpenAI em agosto foi sete vezes a média mensal de 2025. Mas a própria Anthropic alerta que sistemas capazes de acelerar seu desenvolvimento podem ficar mais difíceis de entender e controlar.
A questão agora não é só quem lança o próximo modelo primeiro. Com ciclos de semanas e IA participando da P&D, testes independentes, transparência e regras de segurança precisam acompanhar a mesma velocidade. Caso contrário, a capacidade técnica avançará mais rápido que a supervisão humana.
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