Inteligência Artificial

Disney investe R$ 5,4 bilhões em dona do ChatGPT

Disney também se tornará um cliente importante da OpenAI, utilizando suas ferramentas para desenvolver novos produtos e experiências

Disney: empresa vai investir na OpenAI (Bastiaan Slabbers/Getty Images)

Disney: empresa vai investir na OpenAI (Bastiaan Slabbers/Getty Images)

Publicado em 11 de dezembro de 2025 às 11h34.

O Mickey vai virar amigo do ChatGPT. Nesta quinta-feira, 11, a Disney anunciou um acordo de US$ 1 bilhão (cerca de R$ 5,4 bilhões, na cotação atual) com a OpenAI, que vai permitir que personagens icônicos como Mickey Mouse e Cinderela ganhem vida na plataforma de vídeos curtos Sora.

Com a parceria, que inclui um contrato de licenciamento de três anos, o Sora poderá gerar vídeos curtos baseados em comandos de usuários, utilizando mais de 200 personagens das franquias Disney, Marvel, Pixar e Star Wars.

Os vídeos gerados pela plataforma poderão ser compartilhados por fãs, trazendo uma nova dinâmica para a interação com as marcas. Apesar disso, o acordo não inclui o uso de semelhanças ou vozes de talentos.

A Disney também se tornará um cliente importante da OpenAI, utilizando suas ferramentas para desenvolver novos produtos e experiências, além de incorporar o ChatGPT em suas operações internas para melhorar a produtividade de seus funcionários.

Bob Iger, CEO da Disney, destacou em comunicado que essa colaboração com a OpenAI representa uma expansão cuidadosa e responsável do alcance das histórias da empresa por meio da IA generativa, sem comprometer os direitos dos criadores e das obras.

O que é o Sora?

O Sora é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI que transforma texto em vídeos curtos. Além de gerar clipes a partir de comandos escritos, o Sora pode estender vídeos existentes ou animar imagens estáticas, representando um grande avanço na tecnologia de geração de vídeos por IA.

Baseado em uma arquitetura de transformador de difusão, o Sora começa com ruído aleatório e vai refinando-o em vídeo, usando "patches" espaciais-temporais, que capturam partes dos quadros e suas mudanças ao longo do tempo.

O modelo foi treinado com grandes volumes de dados de vídeo, incluindo filmes, programas de TV e gravações do mundo real, permitindo-lhe entender a física e a permanência de objetos.

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