Criador do AlphaGo arrecada valor recorde de US$ 1 bilhão para desenvolver IA sem LLMs (Liderança em Aprendizagem e Gestão).

David Silver, o aprendizagem de reforço pioneiro que liderou a criação de AlphaGo Na Google DeepMind, está sendo captada US$ 1 bilhão em financiamento inicial para a Ineffable Intelligence, uma startup sediada em Londres, construída com a premissa de que grandes modelos de linguagem são o caminho errado para a superinteligência.

O acordo, liderado pela Sequoia Capital, seria a maior rodada de investimento seed já fechada por uma startup europeia, caso seja concretizado. Nvidia, Google e Microsoft estão em negociações para participar, embora as conversas ainda estejam em andamento e os termos finais possam mudar. A rodada avalia a empresa em US$ 4 bilhões antes do aporte.

Silver, que atuou como vice-presidente de Aprendizado por Reforço na DeepMind, fundou discretamente a Ineffable Intelligence em novembro de 2025 e foi nomeado diretor em janeiro de 2026. A missão da empresa, conforme descrita por Silver, é construir “uma superinteligência em constante aprendizado que descobre por si mesma os fundamentos de todo o conhecimento”.

Essa descrição contém uma provocação deliberada. Em uma indústria que gasta centenas de bilhões para escalar LLMs treinados em textos da internet, Silver argumenta que toda a abordagem tem um limite.

O Caso Contra os Dados Humanos

A tese de Silver baseia-se diretamente no trabalho que o tornou famoso. Em 2017, Demis Hassabis, CEO da DeepMind E Silver publicou o AlphaGo Zero, uma versão do AlphaGo que aprendeu inteiramente por meio de autojogo, sem nenhum dado de jogo humano. Ele venceu o AlphaGo original, treinado por humanos, por 100 a zero.

O resultado surpreendeu a comunidade de IA. Um sistema que aprendeu do zero, apenas por meio de interação e recompensa, não apenas igualou o conhecimento humano — ele o superou de forma tão completa que a versão treinada com dados humanos não conseguiu vencer uma única partida.

Silver estendeu essa abordagem através do AlphaZero, que dominou xadrez, shogi e Go do zero, e do MuZero, que aprendeu a planejar sem sequer receber as regras do jogo que estava jogando. Cada sistema reforçou a mesma conclusão: o melhor desempenho não vem da imitação de humanos, mas do aprendizado por meio da experiência.

Em um artigo do Podcast DeepMind Em uma palestra gravada antes de sua partida, Silver descreveu duas eras da IA: a atual “era dos dados humanos” e uma futura “era da experiência”. Os modelos de aprendizagem baseados em lei (LLMs) contemporâneos, argumentou ele, dependem de dados e feedback humanos, criando limitações inerentes. O caminho para a superinteligência artificial exige ir além do conhecimento humano por completo.

Essa é a filosofia da “Escola de Alberta” — nomeada em homenagem à Universidade de Alberta, onde Silver estudou com o pioneiro do aprendizado por reforço, Rich Sutton. O influente ensaio de Sutton de 2019, “A Amarga Lição”, argumentava que os métodos que dependem do conhecimento humano inevitavelmente perdem para os métodos que escalam a computação e o aprendizado. Silver está construindo uma empresa inteira com base nesse princípio.

Uma corrida de startups de superinteligência

Silver não é o primeiro pesquisador de elite a deixar um grande laboratório e levantar somas extraordinárias para um empreendimento focado em superinteligência. Ilya Sutskever, ex-cientista-chefe da OpenAI, lançou a Safe Superintelligence em 2024 com uma tese semelhante: a de que um esforço concentrado, fora das pressões de uma empresa de produtos, poderia alcançar a superinteligência mais rapidamente. Desde então, a SSI levantou bilhões, atingindo uma avaliação superior a US$ 30 bilhões.

O paralelo é instrutivo. Ambos os pesquisadores deixaram organizações que ajudaram a definir. Ambos acreditam que o paradigma atual — escalar programas de mestrado em direito e vender assinaturas de chatbots — é um desvio de rota. E ambos atraíram capital maciço apenas com base em suas reputações, antes mesmo de produzir qualquer produto ou publicar quaisquer resultados.

Mas as abordagens divergem. Sutskever pouco falou publicamente sobre a direção técnica da SSI. Silver, por outro lado, foi explícito: aprendizado por reforço, autoaprendizagem e aprendizado a partir de princípios fundamentais — não de modelos de linguagem. Enquanto a maioria dos laboratórios de IA debate como aprimorar o raciocínio dos modelos de linguagem, Silver questiona se eles deveriam ser a base do aprendizado.

O investimento inicial de US$ 1 bilhão também reflete a mudança drástica que ocorreu no cenário de financiamento da IA. Recentemente, a Anthropic atingiu uma avaliação de US$ 350 bilhões.A pressão competitiva na área de IA de ponta se intensificou à medida que a OpenAI, o Google e a Anthropic lançam novos modelos em ritmo acelerado. Nesse contexto, uma avaliação pré-investimento de US$ 4 bilhões para uma empresa sem produto, liderada por um único pesquisador, tornou-se a nova normalidade.

Para a Sequoia, que lidera a rodada por meio do sócio-gerente Alfred Lin e da sócia Sonya Huang, a aposta é simples: Silver é uma das talvez cinco pessoas vivas com uma alegação credível de ter construído sistemas que realmente superaram a inteligência humana em domínios específicos. Se o aprendizado por reforço for o caminho certo para a superinteligência geral, ele é a pessoa com maior probabilidade de encontrá-lo.

O risco é igualmente evidente. AlphaGo e AlphaZero obtiveram sucesso em domínios com regras claras, informações perfeitas e sinais de recompensa bem definidos. O mundo real não possui nenhuma dessas propriedades. Expandir a capacidade de aprendizado autônomo para além dos jogos, abrangendo domínios abertos — ciência, engenharia, raciocínio — é um problema não resolvido no qual o próprio Silver trabalhou por anos na DeepMind, sem obter um avanço definitivo.

A sede da Ineffable Intelligence em Londres também a posiciona como uma possível âncora para as ambições europeias em IA. O continente produziu pesquisadores de IA de classe mundial, mas tem dificuldades em retê-los, já que os laboratórios americanos oferecem remuneração maior e infraestrutura de escalonamento mais rápido. Uma rodada de investimento seed europeia de US$ 1 bilhão, apoiada pela principal empresa de capital de risco do Vale do Silício, indica que a geografia da pesquisa de ponta em IA pode estar se expandindo — embora valha a pena notar que Sequoia, Nvidia, Google e Microsoft são todas investidoras americanas.

A aposta de Silver é que a fixação da indústria em LLMs representa um máximo local — impressionante, mas, em última análise, limitado. A questão é se o aprendizado por reforço pode escapar dos ambientes controlados onde prosperou e operar no mundo real, caótico e ambíguo. Um bilhão de dólares e uma carreira construída para provar que os céticos estavam errados indicam que Silver acredita que sim.