Esta semana, moderei um painel sobre modelos de mundo na conferência All In (sem relação com o podcast), o que me deu um lugar na primeira fila de um dos cantos mais misteriosos do mundo da IA. Os grandes nomes são o AMI Labs, de Yann LeCun, e o World Labs, de Fei-Fei Li — ambos transbordando de buzz e financiamento, e ambos classificados em algum lugar entre "baixo" e "nenhum" na escala de tentar ganhar dinheiro.

Em sua essência, os modelos de mundo tratam de automatizar a inteligência espacial, então o campo poderia seguir em várias direções empolgantes e lucrativas: robótica, vídeo interativo, sistemas de direção autônoma mais complexos. Mas quando comecei a pressionar sobre onde veríamos a tecnologia sendo comercializada de fato, as coisas ficaram nebulosas. A coisa mais próxima de uma autoridade que encontrei foi Michael Rabbat, cofundador do AMI Labs e vice-presidente de Modelos de Mundo da empresa, que se juntou a mim no painel. Quando o pressionei sobre exatamente no que a empresa estava trabalhando, ele foi evasivo. "Falaremos sobre isso quando estivermos prontos para falar sobre isso." Por e-mail, ele esclareceu: "Ainda estamos em uma fase de pesquisa e construção, então não estamos falando publicamente sobre quaisquer planos de produto ou cronograma."

Para ser justo, a AMI tem menos de um ano de vida, então manter silêncio é justificável. Mas esse tipo de evasividade se estende por todo o espaço de modelagem de mundo. O Marble, do World Labs, é provavelmente o produto mais desenvolvido do setor, com demonstrações que vão desde criação de mídia direta até a construção de ambientes exploráveis para videogames e efeitos de CGI. Há também casos de uso em robótica, mas toda a plataforma parece mais projetada para demonstrar capacidades do que para vender qualquer coisa.

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

Parte do mistério vem de quão versáteis são os modelos de mundo como ideia. A versão mais simples é um mapa navegável do mundo, semelhante aos modelos de IA que alimentam carros autônomos. Mas a mesma abordagem de modelagem que ajuda um Waymo a desviar pelo trânsito também pode ajudar um robô humanoide a carregar caixas, ou transformar alguns minutos de filmagem em um ambiente explorável. A AMI já mergulhou o pé na manufatura, biomedicina, robótica e até software de IA para médicos por meio de sua parceria com a Nabia. Certamente não perseguirá todas essas áreas — mas talvez uma ou duas estejam se destacando?

Ninguém duvida que há muitos negócios viáveis a serem construídos sobre a tecnologia de modelos de mundo — e, enquanto for fácil captar recursos, não há pressão particular para se concentrar em um. Na verdade, há boas razões para não fazer isso. Se a AMI anunciasse amanhã que construiu um OpenClaw humanoide ou um sistema de renderização de próxima geração para Hollywood, muitos outros laboratórios de repente ficariam muito interessados no espaço. Logo, o laboratório enfrentaria potencial concorrência de outras empresas de modelos de mundo, dos neolabs e até da OpenAI e da Anthropic.

De certa forma, é o outro lado de toda essa facilidade de captação. Seus concorrentes também podem captar recursos — e o mesmo dinheiro que permite que você construa sob o radar também financia muitos potenciais rivais assim que o caminho para o mercado se torna claro. Mas mesmo que essa concorrência seja inevitável, é melhor adiá-la o máximo possível, o que significa manter silêncio sobre exatamente o que você está construindo.

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.

Este post foi publicado originalmente em 18 de setembro de 2026.