Empresas de modelos de mundo estão guardando muitos segredos

Esta semana, moderei um painel sobre modelos de mundo na conferência All In (sem relação com o podcast), e isso me deu a chance de explorar um dos cantos mais misteriosos do mundo da IA. Os principais participantes desse espaço são o AMI Labs, de Yann LeCun, e o World Labs, de Fei-Fei Li — e, embora ambos tenham acumulado bastante repercussão e financiamento, eles também pontuam bem baixo na escala de tentativa de ganhar dinheiro.

Em sua essência, os modelos de mundo tratam de automatizar a inteligência espacial, de modo que o campo pode seguir em várias direções empolgantes e lucrativas, desde a robótica até vídeos interativos e sistemas de direção autônoma mais complexos. 

Mas, quando comecei a insistir em saber onde realmente veríamos a tecnologia ser comercializada, as coisas ficaram nebulosas. A coisa mais próxima de uma autoridade que encontrei foi Michael Rabbat, cofundador da AMI Labs e vice-presidente de Modelos de Mundo da empresa, que se juntou a mim no painel. Mas, quando o pressione sobre exatamente no que a empresa estava trabalhando, ele foi evasivo. "Vamos falar sobre isso quando estivermos prontos para falar sobre isso." Por e-mail, ele esclareceu: "Ainda estamos em uma fase de pesquisa e desenvolvimento, então não estamos falando publicamente sobre nenhum plano ou cronograma de produtos."

Para ser justo, a AMI tem menos de um ano de existência, então é compreensível manter silêncio. Mas esse tipo de evasiva se estende a todo o espaço de modelagem de mundo. O Marble, da World Labs, é provavelmente o produto mais desenvolvido nesse setor, e suas demonstrações vão desde a criação de mídia simples até a construção de ambientes exploráveis para videogames ou efeitos de computação gráfica. Também há casos de uso em robótica, mas toda a plataforma parece mais projetada para demonstrar capacidades. 

Esse sigilo se estende até mesmo aos fornecedores dessas empresas. À margem da mesma conferência, conversei com Alex de Vigan, CEO da Physicl — uma fornecedora de dados para o crescente mercado de modelos de mundo. Ele diz que sabe que os dados da Physicl têm sido úteis para o que quer que eles estejam construindo, mas ainda está no escuro sobre exatamente o que é isso. "Eu gostaria que eles nos dissessem mais. Poderíamos construir dados mais úteis se soubéssemos em que estão trabalhando", disse de Vigan para mim.

Parte do mistério vem de quão versáteis os modelos de mundo são como ideia. A versão mais simples é um mapa navegável do mundo, semelhante aos modelos de IA que impulsionam carros autônomos. Mas a mesma abordagem de modelagem que ajuda um Waymo a desviar do tráfego também pode ajudar um robô humanoide a carregar caixas ou transformar alguns minutos de filmagem em um ambiente explorável. A AMI já deu seus primeiros passos na fabricação, biomedicina, robótica e até mesmo em software de IA para médicos por meio de sua parceria com a Nabia. Com certeza ela não vai seguir todos esses caminhos — mas talvez um ou dois deles estejam se destacando?

Ninguém duvida de que há muitos negócios viáveis a serem construídos com a tecnologia de modelos de mundo — e, enquanto for fácil captar recursos, não há nenhuma pressão específica para focar em apenas um. Na verdade, há bons motivos para não fazer isso. Se a AMI anunciasse amanhã que construiu um OpenClaw humanoide ou um sistema de renderização de Hollywood de nova geração, muitos outros laboratórios de repente ficariam muito interessados nessa área. Em pouco tempo, o laboratório enfrentaria concorrência potencial de outras empresas de modelos de mundo, dos neolaboratórios e até mesmo da OpenAI e da Anthropic. 

De certa forma, esse é o outro lado de toda essa facilidade para captar recursos. Seus concorrentes também podem captar recursos — e o mesmo dinheiro que permite que você construa na surdina também está financiando vários rivais potenciais assim que o caminho para o mercado fica claro. Mas, mesmo que essa concorrência seja inevitável, é melhor adiá-la pelo maior tempo possível, o que significa ficar em silêncio sobre exatamente o que você está construindo.

Os fãs de Cixin Liu reconhecerão isso como um cenário de floresta escura: se você não sabe quem mais está na floresta, é melhor não atrair atenção.

Esta postagem foi publicada originalmente em 18 de setembro de 2026.