A reconstrução de Zuckerberg: como a Meta voltou a sonhar em liderar a inteligência artificial

Do lado do poder computacional, a escala chama atenção mesmo num setor acostumado a números grandiosos. Hoje existem em construção simultânea cinco complexos de data center batizados de "Titãs", cada um com mais de 1 gigawatt de capacidade: o Prometheus, em Ohio, já parcialmente operacional; o Hyperion, na Louisiana; e mais três campi sem nome público em El Paso, Iowa e Indiana.

Para efeito de comparação, o maior projeto do gênero fora da Meta é o data center de 800 megawatts que a AWS constrói em Indiana para a Amazon — a Meta, segundo a consultoria, tem dois complexos de 1 gigawatt inteiro em obras simultâneas.

Erguer estruturas desse tamanho cria um problema técnico: como fazer milhares de chips conversarem entre si sem perder velocidade. A solução da empresa foi um projeto de rede batizado de AI-Backbone, uma arquitetura que interliga múltiplos data centers próximos no caso do Prometheus, seis campi, cinco deles a menos de 6 km um do outro, somando algo como 22 petabits por segundo de banda no cluster inteiro.

O preço dessa distância é a latência: dentro de um mesmo campus, ela fica na casa de poucos microssegundos; entre campi a 100 km de distância, sobe para o equivalente a meio milissegundo, tempo suficiente para obrigar a Meta a rodar partes do treinamento de forma assíncrona. A promessa da empresa é ir além: conectar campi a até 2.000 km de distância um do outro.

Quem banca a conta é a máquina de publicidade da própria Meta. Diferentemente da OpenAI e da Anthropic, que dependem de rodadas de investimento, ou do Google, que precisa dividir capacidade com o próprio negócio de nuvem, a Meta financia a expansão com o caixa do Instagram e do Facebook, e Zuckerberg já deixou claro que está disposto a operar com fluxo de caixa livre negativo para sustentar o ritmo.

Com isso, a projeção da SemiAnalysis é que a empresa termine 2026 com mais capacidade computacional dedicada a IA do que OpenAI e Anthropic somadas, mesmo descontando a fatia reservada ao negócio original de recomendação de conteúdo e anúncios.

A onda de contratações que começou com Alexandr Wang não parou. Depois da leva inicial, que incluiu a compra da participação de Nat Friedman e do fundo de Daniel Gross e a chegada de pesquisadores como Shengjia Zhao e Jack Rae, a maioria vinda da OpenAI, a Meta seguiu recrutando nomes de peso: Andrew Tulloch, cofundador da startup Thinking Machines, parte da equipe fundadora dessa mesma empresa, e ex-pesquisadores da OpenAI como Jason Wei e Hyung Won Chung.

O time não é só técnico. Em janeiro, a empresa trouxe Dina Powell McCormick, figura conhecida do mercado financeiro e ex-conselheira dos governos Trump e George W. Bush, para presidir o conselho de expansão de infraestrutura computacional.

Em abril, recrutou em bloco três executivos de computação da própria OpenAI, embora um deles já tenha pedido demissão, citando choque de cultura na área de infraestrutura da Meta, sinal de que nem toda contratação bilionária garante encaixe.

Nem tudo é conquista. O modelo mais recente da Meta Superintelligence Labs, o Muse Spark, ficou atrás de rivais de código aberto como DeepSeek e Kimi em boa parte dos testes de desempenho — um resultado pior, inclusive, do que o próprio Llama entregava em gerações anteriores.

Testes preliminares da versão 1.1, feitos antes do lançamento oficial, colocam o modelo em pé de igualdade com concorrentes de segundo escalão, com falhas pontuais, como ignorar instruções em vez de corrigi-las. Segundo a SemiAnalysis, o modelo sequer chega perto do nível dos modelos da Anthropic em tarefas de programação, e não deve alcançar o padrão de Anthropic ou OpenAI até o fim do ano.

A tese em favor da Meta é a de que uma equipe reconstruída do zero, mesmo que veterana, ainda precisa de tempo para amadurecer. Mas a SemiAnalysis é honesta sobre os riscos: se a Meta recuar no financiamento da infraestrutura, desmontar a área recém-criada de geração de dados ou perder seus principais pesquisadores para os rivais, a aposta desmorona.

Por ora, nenhuma outra gigante de tecnologia reuniu ao mesmo tempo o dinheiro, os dados e a disposição para tentar o que a Meta está tentando, nem mesmo o Google, que a maioria do mercado ainda enxerga como a verdadeira líder da IA, mesmo com rivais como Anthropic e OpenAI ditando o ritmo de lançamentos em IA.