A era dourada da IA ​​está chegando para a mente humana.

Duas contratações foram anunciadas com poucos dias de diferença esta semana. Vistas separadamente, parecem ser apenas mais uma movimentação típica da classe executiva do Vale do Silício. Vistas em conjunto, revelam para onde a corrida da inteligência artificial está caminhando.

No Google, Demis Hassabis está deixando o controle diário do Google DeepMind para se tornar presidente da divisão e cientista-chefe da Alphabet. Ele dedicará mais tempo a pensar em inteligência artificial geral, estratégia global e no uso de IA para a descoberta de medicamentos.

Tenho trabalhado em prol da Inteligência Artificial Geral (AGI) durante toda a minha vida e, ao entrarmos neste momento crucial, assumo um novo papel como Presidente do Google DeepMind e Cientista-Chefe da Alphabet. Isso me permitirá focar na estratégia de longo prazo e acelerar as descobertas científicas, incluindo…

-Demis Hassabis (@demishassabis) 5 de agosto de 2026

Na OpenAI, a pesquisadora Naomi Bashkansky deixou o cargo para se juntar a uma jovem empresa de São Francisco chamada Conduit, que está tentando decodificar pensamentos usando sensores neurais não invasivos. Seus fundadores não se preocupam com termos tímidos. Eles chamam o projeto de "telepatia".

Há duas semanas, pedi demissão da OpenAI para me juntar à Conduit como pesquisador fundador, onde estamos treinando modelos para ler a mente humana de forma não invasiva.

Escrevi algumas reflexões sobre como a telepatia poderá ser em 2035 e como chegar lá: pic.twitter.com/cat0d4My15

— Naomi Bashkansky (@NaomiBashkansky) 5 de agosto de 2026

A primeira Era Dourada foi construída por industriais que controlavam ferrovias, campos de petróleo, siderúrgicas e as artérias do comércio físico. Esta está sendo construída por pessoas que tentam controlar o próprio fluxo da inteligência: de centros de dados para laboratórios científicos, de algoritmos para medicamentos e, eventualmente, de cérebros humanos diretamente para máquinas. O chatbot foi apenas o primeiro ato.

O Google separa o filósofo da IA ​​da fábrica de IA.

Em um comunicado da empresa publicado pelo Google , o CEO Sundar Pichai afirmou que Hassabis assumiria a presidência do Google DeepMind e o cargo de cientista-chefe da Alphabet, enquanto continuaria a liderar a Isomorphic Labs, empresa de descoberta de medicamentos derivada do DeepMind.

Koray Kavukcuoglu, diretor de tecnologia de longa data da DeepMind e arquiteto-chefe de IA do Google, assumirá o cargo de vice-presidente sênior do Google DeepMind. Ele supervisionará o desenvolvimento de modelos Gemini, pesquisas de ponta, o aplicativo Gemini e as equipes de IA do Google voltadas para desenvolvedores.

Kavukcuoglu ficará responsável pela operação da máquina: desenvolvimento de modelos, colaboração com as divisões de produtos, aprimoramento do Gemini e transformação da pesquisa em receita. Hassabis se tornará algo mais próximo do filósofo-cientista residente da Alphabet, refletindo sobre Inteligência Artificial Geral (IAG), descobertas científicas e as consequências a longo prazo da criação de sistemas que podem exceder as capacidades humanas.

Hassabis escreveu que a humanidade havia chegado a um "momento crucial" e que a Inteligência Artificial Geral (IAG) agora parecia "próxima". Pichai disse que o novo cargo permitiria que Hassabis se concentrasse em moldar esse futuro, em vez de gerenciar as operações diárias de uma organização extensa.

Isso não é necessariamente uma despromoção disfarçada por um título mais pomposo. Hassabis sempre pareceu mais interessado em avanços fundamentais do que em planos de desenvolvimento de produtos trimestrais. Ele fundou a DeepMind em 2010, vendeu-a para o Google por cerca de US$ 650 milhões em 2014 e permaneceu focado na missão original: desvendar os mistérios da inteligência artificial e, em seguida, usar essa inteligência para resolver todos os outros problemas.

O problema é que o Google agora precisa fazer duas coisas contraditórias simultaneamente. Deve conduzir pesquisas que podem definir o próximo século e, ao mesmo tempo, vender produtos de IA neste trimestre.

Pichai enfatizou que o aplicativo Gemini ultrapassou 950 milhões de usuários mensais, enquanto os downloads dos modelos Gemma do Google ultrapassaram 900 milhões. Não se tratam de curiosidades de laboratório. São produtos em escala industrial que exigem velocidade, confiabilidade e execução impecável.

Colocar Kavukcuoglu no controle operacional é, portanto, uma divisão de trabalho racional. Ele passou mais de 13 anos na DeepMind e contribuiu para sistemas como o WaveNet e a arquitetura de aprendizado por reforço profundo por trás dos primeiros trabalhos da DeepMind com o Atari. Segundo relatos, pessoas dentro do Google Cloud receberam bem a mudança, esperando que ela aproxime a DeepMind do lado comercial da Alphabet.

No entanto, a reestruturação ocorre em meio a uma migração mais ampla de talentos. Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals e Quoc Le — quatro dos engenheiros e pesquisadores mais importantes do Google — estão deixando a empresa para fundar a Discovery Loop, uma organização sem fins lucrativos focada na automação de descobertas científicas e de engenharia. O Google investirá na nova organização e fornecerá infraestrutura em nuvem.

As ações da Alphabet caíram cerca de 4% após a notícia da reestruturação e das demissões. Wall Street geralmente prefere seus gênios protegidos dentro do castelo corporativo.

Hassabis quer que a IA conquiste seu lugar na história.

Hassabis agora passará mais tempo na Isomorphic Labs, onde a ambição não é apenas baratear o desenvolvimento de medicamentos, mas transformá-lo de um processo caro de tentativa e erro em algo mais próximo da engenharia computacional.

A IA voltada para o consumidor está se tornando brutalmente competitiva. Os modelos melhoram, os recursos são copiados, os preços caem e capacidades supostamente únicas se tornam comuns em questão de meses. A IA científica é diferente. Um sistema que descobre um tratamento viável para o câncer, prevê um importante mecanismo biológico ou reduz o desenvolvimento clínico em vários anos gera credibilidade, legitimidade social e enorme valor econômico.

Hassabis tem defendido repetidamente que a melhoria da saúde deveria ser a aplicação mais importante da IA. Seu trabalho no AlphaFold ajudou a demonstrar que o aprendizado de máquina pode resolver problemas científicos, em vez de simplesmente imitar a linguagem, gerar imagens ou ajudar funcionários de escritório a produzir mais slides do PowerPoint. Ele e o pesquisador da DeepMind, John Jumper, dividiram parte do Prêmio Nobel de Química de 2024 pela previsão da estrutura de proteínas.

O cálculo estratégico é óbvio: um chatbot ligeiramente melhor pode impressionar em um ranking de referência, mas um medicamento eficaz pode mudar milhões de vidas e gerar bilhões de dólares em receita.

A reorganização do Google, portanto, parece menos um afastamento de Hassabis da corrida da IA ​​do que uma aproximação à sua área de maior importância. Kavukcuoglu lutará na guerra dos modelos. Hassabis defenderá o argumento de que a IA merece investimentos de nível civilizatório porque pode produzir resultados de nível civilizatório.

A OpenAI perde um pesquisador para o ramo da telepatia.

Naomi Bashkansky deixou a OpenAI em 23 de julho e começou a trabalhar no dia seguinte como pesquisadora fundadora da Conduit. Ela passou aproximadamente 18 meses na OpenAI, trabalhando em pesquisas sobre alinhamento e contribuindo para projetos internos relacionados à Inteligência Artificial Geral (AGI) e resiliência.

Em um ensaio intitulado "Por que estou deixando a OpenAI para construir telepatia" , ela descreve a missão da Conduit sem a habitual modéstia das startups: "Estamos construindo telepatia: modelos de pensamento para texto, treinados com dados neurais não invasivos".

Sua previsão é ambiciosa. Até 2027, ela imagina trabalhadores usando faixas neurais na cabeça que transmitem continuamente intenções para agentes de programação de IA. Até 2030, os modelos de IA poderão se comunicar diretamente com representações de pensamentos, em vez de esperar que esses pensamentos sejam convertidos em linguagem. Até 2035, ela acredita que a IA poderá ser sentida menos como uma ferramenta externa e mais como um sentido ou membro adicional.

Bashkansky afirma que a Conduit está na "era do GPT-2" da decodificação neural: primitiva em comparação com o futuro da tecnologia, mas já suficientemente avançada para apresentar crescimento em escala. Ela estima que uma empresa capaz de ler e escrever amplamente no cérebro humano poderá eventualmente valer mais de US$ 1 trilhão.

É o exemplo mais puro possível de uma startup da Era Dourada: assustadoramente ambiciosa, tecnicamente incerta e atrelada a um mercado potencialmente maior do que o da computação pessoal.

A Conduit afirma já ter coletado aproximadamente 10,000 horas de dados neurais e de linguagem de milhares de participantes, utilizando fones de ouvido personalizados e uma operação realizada em um porão que funcionava por até 20 horas por dia. Os participantes mantinham conversas, digitavam e falavam enquanto a empresa registrava sinais neurais não invasivos.

O modelo resultante não produz transcrições perfeitas. Ele tenta identificar a intenção semântica: o significado geral do que alguém está se preparando para comunicar. A Conduit publicou exemplos em que a frase de um participante, como "o quarto parecia mais frio", gerou uma previsão referente a uma brisa ou rajada. A formulação estava incorreta, mas o conceito subjacente era semelhante.

A empresa afirma que seu sistema consegue, por vezes, identificar uma ideia pouco antes de o participante a converter em palavras faladas ou digitadas. Ainda não foram divulgados detalhes técnicos completos nem uma validação independente do modelo, mas a empresa informa que um relatório de pesquisa mais abrangente será publicado posteriormente.

Essa ressalva é importante. "Telepatia" é um excelente termo de marketing, mas ainda não se trata de uma máquina que vasculha casualmente as memórias secretas de alguém. É uma inferência estatística construída a partir de medições neurais ruidosas, contexto linguístico e um poderoso modelo de linguagem que já é capaz de adivinhar o que uma pessoa provavelmente pretende dizer. O LLM realiza uma função semelhante à de um mapa de navegação quando a recepção do GPS é ruim: refinar um sinal impreciso para um destino plausível.

A ciência é real, mas a propaganda está exagerada.

A Conduit não está sozinha em acreditar que a escalabilidade viabilizará interfaces cerebrais não invasivas. A pesquisa Brain2Qwerty v2 da Meta utilizou magnetoencefalografia (MEG) para decodificar frases a partir da atividade cerebral de nove participantes enquanto digitavam. Cada pessoa contribuiu com cerca de dez horas de gravações. O sistema alcançou uma taxa média de erros de palavras de 39%, enquanto seu melhor participante produziu diversas frases contendo no máximo uma palavra incorreta.

Isso é impressionante, mas ainda é um experimento controlado que envolve participantes digitando ativamente dentro de equipamentos especializados. Os aparelhos MEG não são como faixas de cabeça para o consumidor comum. São dispositivos grandes e caros, projetados para laboratórios e hospitais.

Sistemas portáteis de EEG são mais práticos, mas produzem sinais muito mais ruidosos. Uma análise recente da Scientific Reports descobriu que vários sistemas de EEG para texto, supostamente bem-sucedidos, apresentaram desempenho semelhante quando alimentados com ruído aleatório, sugerindo que os modelos às vezes memorizavam padrões linguísticos em vez de decodificar genuinamente a atividade cerebral.

Portanto, o veredito honesto não é nem "a telepatia chegou" nem "isso é ficção científica". A decodificação neural não invasiva está avançando. Grandes modelos de linguagem são particularmente úteis porque podem transformar sinais incompletos em possibilidades coerentes. Mas a lacuna entre reconhecer intenções amplas em condições controladas e ler continuamente pensamentos irrestritos no dia a dia continua enorme.

A questão importante é se conjuntos de dados massivos podem preencher essa lacuna. A Conduit aposta que a neurociência aprenderá a mesma lição amarga que remodelou a IA: teorias sofisticadas e elaboradas manualmente acabarão perdendo para dados suficientes, poder computacional suficiente e um modelo suficientemente grande.

É uma aposta ousada. A história nos ensina que não devemos descartar apostas ousadas simplesmente porque, inicialmente, parecem ridículas. A história também nos ensina que os fundadores que descrevem mercados de trilhões de dólares não são observadores neutros.

Os dados neurais podem se tornar os dados mais valiosos da Terra.

Se a abordagem da Conduit funcionar, as consequências irão muito além da digitação mais rápida.

Os computadores atuais obrigam os humanos a condensar intenções complexas em cliques, gestos e frases. Uma interface cérebro-computador poderia contornar esse obstáculo. Em vez de instruir um agente de IA por meio de instruções cuidadosamente elaboradas, o usuário poderia comunicar incerteza, curiosidade, ideias visuais e intenções ainda em formação diretamente.

Isso poderia tornar a IA dramaticamente mais útil. Também poderia produzir a tecnologia de vigilância mais invasiva já criada.

O histórico de buscas revela o que as pessoas investigam. A atividade nas redes sociais revela com o que elas interagem publicamente. Informações neurais podem revelar o que elas consideraram antes de decidirem ficar em silêncio.

Os problemas de governança são óbvios. Quem detém os sinais brutos? Eles podem ser retidos para treinamento de modelos? Um empregador pode exigir um fone de ouvido para aumentar a produtividade? Uma seguradora pode inferir condições cognitivas ou emocionais? Uma plataforma pode usar respostas neurais para otimizar a publicidade antes que o usuário tenha expressado conscientemente uma preferência?

A versão mais perigosa da tecnologia cérebro-computador pode não ser uma máquina governamental capaz de ler mentes perfeitamente. Pode ser um produto de consumo conveniente que as lê de forma imperfeita, armazena os resultados indefinidamente e esconde o consentimento em um contrato de termos de serviço de 40 páginas.

É assim que o poder geralmente entra na sociedade: não usando botas de cano alto, mas oferecendo frete grátis e uma melhor experiência ao usuário.

A próxima guerra de plataformas será sobre o sistema operacional humano.

A transição de Hassabis para a Inteligência Artificial Geral (AGI) e a biologia computacional, o lançamento de uma empresa de descoberta automatizada por veteranos do Google e a saída de um pesquisador da OpenAI para construir interfaces neurais não são desenvolvimentos isolados.

Eles indicam que o centro de gravidade está se deslocando para além dos modelos de linguagem de propósito geral.

Os maiores laboratórios já possuem sistemas treinados capazes de produzir texto, código, imagens, áudio e vídeo. A nova competição gira em torno da conexão desses sistemas. O Google quer IA conectada à descoberta científica e à medicina. A Conduit quer conectá-la à intenção. A Meta pesquisa os mecanismos neurais da linguagem. Outras empresas investem em robótica, laboratórios autônomos e biologia sintética.

Os próximos monopólios podem não ser construídos em torno de sites ou sistemas operacionais de smartphones. Eles podem ser construídos em torno da interface entre a inteligência e o ser humano físico.

É isso que faz desta a Era Dourada da IA. A tecnologia é verdadeiramente extraordinária e seus benefícios podem ser enormes. Além disso, está sendo desenvolvida por um pequeno número de instituições extraordinariamente ricas que competem para controlar a infraestrutura por meio da qual as pessoas trabalham, pensam, descobrem e, talvez, eventualmente, vivenciam a realidade.

A Era Dourada original construiu trilhos de aço através dos continentes. Esta está construindo trilhos invisíveis entre a mente, a máquina e a molécula.

Quem for dono dessas trilhas não será apenas dono da próxima grande plataforma tecnológica. Poderá ser dono da rota pela qual a intenção humana se manifesta no mundo.