Em dezembro de 2020, Dario Amodei contou, numa reunião virtual geral da OpenAI, que ele e seis colegas estavam saindo para fundar uma empresa que colocaria a segurança da IA no centro de tudo. O chat se encheu de mensagens de surpresa e despedida. Jack Clark digitou: “Amo todos vocês.” Então, as sete telas se apagaram. Eles haviam sido removidos da reunião, tiveram o acesso ao e-mail de trabalho e ao Slack revogado e seus laptops foram bloqueados remotamente.
Poucas horas antes, eles eram pesquisadores seniores e gestores em um dos principais laboratórios de IA. Agora estavam sem emprego, sem acesso aos sistemas do escritório e sem um próximo passo definido. De onde viriam as GPUs? E o dinheiro? Como a empresa se chamaria? Até comprar laptops novos para todos era uma questão em aberto. Quase seis anos depois, a empresa se chama Anthropic, seu produto, Claude, compete diretamente com a OpenAI, e os fundadores estão se preparando para abrir o capital.
A cena da saída é retirada de um excerto do novo livro de Kevin Roose, publicado no The Atlantic. É um ponto de partida melhor do que «sete executivos criam uma empresa de IA»: estas eram pessoas que já tinham ajudado a construir modelos de fronteira e que tentavam incorporar nas regras de uma nova empresa as suas divergências sobre risco, velocidade e responsabilidade organizacional. Fonte: The Atlantic
Por que saíram
A saída costuma ser resumida como «a OpenAI não levava a segurança suficientemente a sério». Isso acerta na direção geral, mas simplifica tudo o resto. A segurança era o principal ponto de divergência, mas estava ligada a quem podia decidir quando um produto seria lançado, à forma como a empresa era gerida e à possibilidade de uma equipa de segurança mudar alguma coisa depois de a investigação em IA se ter transformado numa corrida comercial.
Dario era vice-presidente de investigação da OpenAI. Impôs condições a Sam Altman para continuar, incluindo dar à equipa de segurança o poder de bloquear o lançamento de produtos. Enquanto essas conversas ainda decorriam, os sete criaram um grupo privado no Slack chamado BATNA, um termo de negociação que significa «melhor alternativa a um acordo negociado». Negociavam e preparavam a saída ao mesmo tempo. As conversas não resultaram num acordo.
Daniela negociou a saída em nome do grupo. Ambos os lados recorreram a advogados e acordaram um período durante o qual a equipa que estava de saída poderia recrutar colegas, além de um acordo mútuo de não aliciamento com a duração de um ano. Dario anunciou a decisão numa reunião geral, e Jack deixou a sua despedida no chat. Os pormenores importam: a Anthropic não era um grupo de cientistas de renome que mal se conheciam. Tinham trabalhado na mesma organização e passaram juntos por uma saída coletiva difícil.
Quando a TIME o entrevistou mais tarde, Dario foi comedido ao falar dos motivos da saída, dando ênfase à confiança mútua, aos valores partilhados e a uma missão comum. Também defendeu que o risco da IA é uma questão empírica: é preciso construir e estudar sistemas suficientemente poderosos para descobrir quais são, de facto, os riscos. Esta é a tensão inerente à Anthropic. A empresa desconfia da IA poderosa, mas acredita que tem de impulsionar o seu desenvolvimento para poder estudá-la e geri-la. Fonte: TIME sobre a Anthropic
Nada disto fez desaparecer o conflito entre segurança e negócios. O conflito passou para dentro da Anthropic. A investigação precisa de escala e capacidade computacional. A segurança precisa de tempo, avaliação e contenção. O crescimento comercial exige produtos que continuem a melhorar e clientes que continuem a adotá-los. O que os fundadores decidiram em conjunto não foi abandonar a corrida, mas construir um laboratório que afirma que a disputará de outra forma.
As competências dos seis fundadores estão ligadas num único ciclo de investigação; a função de Daniela, que dirige a empresa, é o anel exterior que o mantém unido. Com base em funções públicas; não representa uma hierarquia real de reporte.
Sete funções, uma empresa
Dario Amodei: transformar o discernimento científico em rumo para a empresa. Dario formou-se em física e biofísica e trabalhou na Google Brain e, depois, na OpenAI, onde foi vice-presidente de investigação, ajudou a desenvolver grandes modelos de linguagem e trabalhou com colegas em aprendizagem por reforço a partir de feedback humano. Como CEO da Anthropic, define a direção e a estratégia da investigação. A sua principal influência não é tanto uma técnica específica, mas uma pergunta que continua a fazer a nível organizacional: se as capacidades dos modelos crescerem como previsto, que mecanismos de segurança a empresa precisa de ter implementado primeiro? Nos seus textos públicos, salienta os riscos, mas também descreve possíveis benefícios significativos, por exemplo na biomedicina. Mantém as duas perspetivas em simultâneo, o que ajuda a explicar por que razão a Anthropic continua a construir modelos enquanto estuda como limitar o que constrói. Fontes: site de Dario Amodei, liderança da Anthropic
Daniela Amodei: organizar a investigação numa empresa que lança produtos. Daniela é presidente e presidente do conselho de administração, além de irmã de Dario. Antes da Anthropic, trabalhou na Stripe e na OpenAI, em funções ligadas à segurança e às políticas, à gestão de pessoas e à gestão de engenharia. A sua responsabilidade abrange investigação, engenharia, produto, governação e execução comercial, e ela gere a equipa executiva. Se Dario é geralmente visto como a visão técnica da empresa, a função de Daniela é manter em funcionamento, ao mesmo tempo, a organização de investigação, as equipas de produto, as exigências dos clientes e as regras da empresa. O seu papel na negociação da saída mostra que definiu os limites organizacionais da empresa desde o primeiro dia, em vez de ocupar um cargo de gestão meramente simbólico. Fontes: biografias da administração no S-1, liderança da Anthropic
Tom Brown: fazer com que o treino de grandes modelos funcione como engenharia. Tom liderou a engenharia do GPT-3 e é agora diretor de computação da Anthropic, responsável por adquirir, ampliar e utilizar capacidade computacional. É também o primeiro autor do artigo sobre o GPT-3, «Language Models are Few-Shot Learners». O GPT-3, com 175 mil milhões de parâmetros, mostrou que modelos ampliados podiam realizar muitas tarefas com apenas alguns exemplos. Por trás do artigo estavam o agendamento de hardware, o treino distribuído, a fiabilidade e o controlo de custos. A carreira de Tom liga as ideias científicas subjacentes aos modelos à enorme infraestrutura necessária para os executar. Hoje, a computação não é uma rubrica orçamental de apoio; determina a rapidez com que um laboratório pode experimentar e a sua posição face aos concorrentes. Fontes: biografias dos fundadores no S-1, artigo sobre o GPT-3
Jared Kaplan: descobrir as regularidades entre escala e capacidade. Jared é físico teórico e diretor científico da Anthropic. «Scaling Laws for Neural Language Models», que escreveu com Dario, Tom, Sam e outros, estudou o efeito dos parâmetros, dos dados e da capacidade computacional de treino na perda de um modelo. As regularidades empíricas ajudam os investigadores a estimar como repartir capacidade computacional adicional entre o tamanho do modelo e os dados. O artigo não provou que qualquer capacidade surgirá simplesmente por se aumentarem os modelos, nem substitui as experiências. O que oferece é um quadro verificável, para que as experiências de fronteira não sejam meras conjecturas. Jared lidera agora a investigação técnica da Anthropic, ligando ciência fundamental, desenvolvimento de modelos e segurança da IA. Fontes: Universidade Johns Hopkins, artigo sobre leis de escala
Sam McCandlish: tornar o ciclo de investigação mais rápido e fiável. Sam é físico; criou e liderou na OpenAI a equipa que estudava a ciência da aprendizagem automática e da escala, e foi coautor do artigo sobre as leis de escala. A Anthropic identifica-o como arquiteto-chefe, com foco no pré-treino, na produtividade da investigação e na infraestrutura de aprendizagem por reforço. Treinar um grande modelo não é uma questão de carregar num botão. As equipas repetem experiências, identificam falhas, comparam resultados e reutilizam sistemas. A especialidade de Sam é a infraestrutura desse ciclo. Tom concentra-se nos recursos computacionais e na forma como são organizados; Sam está mais próximo da cadeia de treino e das ferramentas de investigação. Cada um depende do outro para transformar recursos em progresso dos modelos. Fontes: biografias dos fundadores no S-1, liderança da Anthropic
Chris Olah: tentar abrir a caixa-preta. Chris Olah foi um dos primeiros impulsionadores da interpretabilidade mecanística. Trabalhou na Google Brain, liderou a investigação em interpretabilidade na OpenAI e cofundou a revista Distill. Descreve o seu objetivo como fazer engenharia inversa de redes neuronais para as converter em algoritmos que os humanos consigam compreender. A investigação da Anthropic sobre o Claude identificou milhões de características conceptuais. Numa demonstração conhecida, os investigadores amplificaram uma característica da «Ponte Golden Gate», e o modelo começou a descrever-se como a Ponte Golden Gate em resposta a todo o tipo de perguntas. A demonstração tornou concreta uma investigação abstrata e também mostrou que, quando as representações internas são alteradas artificialmente, o comportamento de um modelo pode tornar-se estranho. O campo de Olah não tornou os modelos totalmente transparentes, mas criou novas formas de analisar o seu funcionamento interno. Fontes: site de Chris Olah, investigação da Anthropic
Jack Clark: traduzir a linguagem do laboratório em questões públicas. Jack era jornalista de tecnologia, cobrindo supercomputadores, redes neuronais e tecnologia avançada, antes de entrar na OpenAI para dirigir as áreas de políticas e comunicação. É agora responsável pelo benefício público na Anthropic e lidera o Anthropic Institute, que estuda os efeitos sociais da IA de fronteira. O seu percurso difere do dos fundadores técnicos: enquanto os engenheiros falam de avaliações e escala de treino, Jack tem de relacionar essas ideias com as políticas públicas, o emprego, a segurança nacional e a compreensão do público. A sua experiência jornalística faz a ponte entre a empresa e o mundo exterior, mas não substitui o trabalho técnico. Uma empresa que estuda o interesse público também enfrenta um teste de credibilidade: quem define a agenda de investigação e será que as conclusões conseguem manter-se independentes dos interesses comerciais da empresa? Fontes: biografias dos fundadores no S-1, liderança da Anthropic
Em conjunto, os sete abrangem a direção da investigação, as operações, a computação, a ciência fundamental, os sistemas de treino, os mecanismos internos dos modelos e as políticas públicas. Isso não significa que cada um proteja uma área isolada. A agenda de investigação determina as necessidades computacionais; a infraestrutura determina a velocidade das experiências; explicar o comportamento dos modelos contribui para a avaliação de segurança; as políticas e a governação determinam como a empresa responde perante o mundo exterior. A vantagem inicial da Anthropic pode muito bem resultar de todas estas funções terem sido fundadas por pessoas que já tinham trabalhado juntas, em vez de terem sido acrescentadas depois de a empresa crescer.
Dos artigos escritos na OpenAI em 2020 ao S-1 alterado de novembro de 2026. Os sete anunciaram a saída em dezembro de 2020; a Anthropic foi fundada em 2021.
Incorporar compromissos de segurança nas regras
Os fundadores saíram da OpenAI com um plano de investigação e também com a intenção de mudar a estrutura jurídica e de governação da empresa. A Anthropic é uma sociedade de benefício público, com «o desenvolvimento e a manutenção responsáveis de IA avançada para benefício da humanidade a longo prazo» inscritos no seu objetivo empresarial. Criou também um Long-Term Benefit Trust, cujos administradores não têm participação financeira na empresa e que influencia a composição do conselho de administração através de uma classe especial de ações.
O documento de registo alterado para o IPO também atribui à Founder LLC uma única ação da classe F, dando aos sete fundadores 50,1% dos votos em matérias submetidas, em geral, à votação dos acionistas. Trata-se de um mecanismo significativo de controlo pelos fundadores. Mas o quadro de governação não significa que «os fundadores decidam tudo». Os 50,1% abrangem as votações gerais dos acionistas, incluindo a eleição dos administradores que não sejam administradores da classe T. O Long-Term Benefit Trust, através das ações da classe T, tem geralmente o poder de eleger e destituir os administradores da classe T, que constituem a maioria do conselho de administração. A participação económica, os votos dos acionistas e os lugares no conselho são distribuídos por mecanismos diferentes. Essa separação é o sistema de controlos que a Anthropic está a tentar criar. Fonte: S-1 alterado, 10 de novembro
A estrutura de governação pode alterar o limiar para uma decisão. Não pode garantir um bom resultado. A TIME noticiou que, ao abrigo da sua Política de Escalonamento Responsável, a Anthropic se comprometeu a suspender os lançamentos quando um modelo ultrapassar determinados limiares de capacidade antes de estarem prontas medidas de segurança correspondentes. A empresa defende que estudar modelos poderosos é, por si só, necessário para compreender os riscos e definir regras. Os críticos questionam até que ponto estes limites autoimpostos se manterão firmes à medida que aumentam as receitas, os investidores e a concorrência. Fonte: TIME sobre a estrutura da Anthropic
À esquerda, o controlo: os fundadores detêm os votos dos acionistas e o Trust elege a maioria do conselho de administração. À direita, o dinheiro: cada fundador planeia vender cerca de 250 milhões de dólares, aproximadamente 1,4% da sua fortuna líquida estimada pela Bloomberg. Os valores utilizam o ponto médio do intervalo de preços indicado no documento de registo.
Não se trata de um debate abstrato sobre governação. Quanto mais o Claude tiver sucesso, mais capacidade computacional, talento e clientes a Anthropic precisará. Quanto mais tiver desses recursos, mais investigação em segurança poderá financiar, mas também mais conflitos enfrentará entre a velocidade do crescimento, os lançamentos de produtos e a gestão de riscos. O problema que a empresa foi fundada para resolver torna-se mais difícil quando opera em grande escala.
A riqueza do IPO e um teste
O documento de registo alterado de 10 de novembro de 2026 mostra que cada um dos sete fundadores planeia vender cerca de 3,38 milhões de ações no IPO. Ao preço de 74 dólares, o ponto médio do intervalo de 70 a 78 dólares, isso representa cerca de 250 milhões de dólares por pessoa e cerca de 1,75 mil milhões de dólares para os sete. A Bloomberg, citando o Bloomberg Billionaires Index, estima a fortuna líquida de cada fundador em cerca de 18 mil milhões de dólares. A venda planeada corresponde ao número de ações multiplicado por um preço hipotético; a fortuna líquida é uma estimativa de tudo o que uma pessoa possui. Nenhum dos valores é dinheiro já recebido, e os sete não têm ativos idênticos. Fontes: S-1 alterado, Bloomberg
A riqueza vem acompanhada de um compromisso. Quando fundaram a empresa, os cofundadores comprometeram-se a doar 80% da sua participação na Anthropic a instituições de caridade. O documento de registo alterado mostra que a empresa já contribuiu com 5% das suas ações para o Anthropic Public Benefit Fund, cujos primeiros gestores são Jack Clark e Buddy Shah. Num anúncio de outubro, a empresa estimou que estes mecanismos, juntamente com um programa de doação de ações por parte dos funcionários, acabariam por destinar cerca de 20% das suas ações ao benefício público. O documento também declara que o compromisso dos fundadores de doar 80% é voluntário e revogável e não cria obrigações juridicamente vinculativas. A rapidez com que o dinheiro será doado e o destino que terá dependerão de divulgações futuras. Fontes: anúncio do Anthropic Public Benefit Fund, The Chronicle of Philanthropy
Também é fácil interpretar mal o alcance de «sete cofundadores». A lista pública da Anthropic e a Founder LLC incluem Dario, Daniela, Tom, Jack, Jared, Sam e Chris. Ben Mann teve um papel importante no início e é muitas vezes chamado de cofundador, mas o documento declara que ele não é membro da Founder LLC. Os «sete» nas notícias referem-se às pessoas que integram essa estrutura de votação dos fundadores, não a uma classificação completa dos primeiros colaboradores. Fonte: divulgação dos fundadores no S-1
Contada apenas através da riqueza gerada pelo IPO, esta história rapidamente se transforma em sete novos bilionários a dividir o bolo. A melhor pergunta é se o problema organizacional que os levou a sair de um laboratório líder foi realmente resolvido. Quando a capacidade da IA e a receita da empresa crescem em simultâneo, quem tem autoridade para dizer «esperem»? As avaliações internas de segurança conseguem resistir ao calendário do mercado? Como é que o capital próprio destinado a fins filantrópicos se traduzirá em resultados visíveis para o público?
Os sete deram à Anthropic uma combinação invulgar: pessoas que tinham treinado grandes modelos na prática, pessoas que compreendiam o custo da computação, pessoas que estudavam as regularidades e os mecanismos internos dos modelos e pessoas que geriam a organização e falavam com o público. A empresa que construíram mostrou que uma narrativa de segurança pode coexistir com a concorrência comercial. O próximo desafio é mostrar que isto é mais do que um ideal de fase inicial e que continua válido quando a escala, os lucros e o poder crescem rapidamente.