Descubra como o Google criou a tecnologia Transformer por trás do GPT, mas deixou a OpenAI capturar o holofote da IA generativa — e o que isso ensina a inovadores.
O Google não “perdeu” a IA tanto quanto inventou grande parte do que tornou a onda atual possível — e depois deixou outra organização transformar isso no produto definidor.
Pesquisadores do Google criaram a arquitetura Transformer, a ideia central por trás dos modelos GPT. Aquele paper de 2017, “Attention Is All You Need”, mostrou como treinar modelos muito grandes que entendem e geram linguagem com notável fluência. Sem esse trabalho, o GPT como o conhecemos não existiria.
A conquista da OpenAI não foi um algoritmo mágico novo. Foi um conjunto de escolhas estratégicas: escalar Transformers muito além do que a maioria julgava prático, acompanhá‑los com treinos enormes e empacotar o resultado como APIs fáceis de usar e, eventualmente, o ChatGPT — um produto de consumo que tornou a IA tangível para centenas de milhões de pessoas.
Este artigo trata dessas escolhas e trade‑offs, não de dramas secretos ou heróis e vilões pessoais. Traça como a cultura de pesquisa e o modelo de negócios do Google o levaram a favorecer modelos tipo BERT e melhorias incrementais na busca, enquanto a OpenAI perseguiu uma aposta muito mais arriscada em sistemas gerativos de propósito geral.
Cobriremos:
Se você se interessa por estratégia de IA — como pesquisa vira produto, e produto vira vantagem duradoura — esta história é um estudo de caso sobre o que importa mais do que ter o melhor paper: fazer apostas claras e ter coragem para lançar.
O Google entrou no aprendizado de máquina moderno com duas enormes vantagens estruturais: dados em escala inimaginável e uma cultura de engenharia já otimizada para grandes sistemas distribuídos. Quando converteu essa máquina para IA, rapidamente se tornou o centro gravitacional do campo.
O Google Brain começou como um projeto paralelo por volta de 2011–2012, liderado por Jeff Dean, Andrew Ng e Greg Corrado. A equipe focou em deep learning em larga escala, usando os data centers do Google para treinar modelos fora do alcance da maioria das universidades.
O DeepMind foi adquirido em 2014. Enquanto o Google Brain vivia mais próximo de produtos e infraestrutura, o DeepMind inclinou‑se para pesquisa de longo horizonte: reinforcement learning, jogos e sistemas de aprendizagem de propósito geral.
Juntos, deram ao Google uma sala de máquinas de IA sem paralelo: um grupo embutido na pilha de produção do Google e outro perseguindo pesquisas audaciosas.
Vários marcos públicos cimentaram o status do Google:
Essas vitórias convenceram muitos pesquisadores de que, se quisessem trabalhar nos problemas de IA mais ambiciosos, iam para o Google ou DeepMind.
O Google concentrou uma parcela extraordinária do talento mundial em IA. Vencedores do Turing Prize como Geoffrey Hinton e figuras seniores como Jeff Dean, Ilya Sutskever (antes de sair para a OpenAI), Quoc Le, Oriol Vinyals, Demis Hassabis e David Silver trabalharam em poucos orgs e prédios.
Essa densidade criou ciclos de feedback poderosos:
Essa combinação de talento de elite e investimento pesado em infraestrutura fez do Google o local onde muitas pesquisas de ponta em IA se originaram.
A cultura de IA do Google inclinava‑se fortemente para publicação e construção de plataformas em vez de produtos de consumo polidos.
No lado de pesquisa, a norma era:
No lado da engenharia, o Google investiu pesadamente em infraestrutura:
Essas escolhas estavam bem alinhadas com os negócios centrais do Google. Modelos melhores e ferramentas melhoravam diretamente a relevância na Busca, a segmentação de anúncios e as recomendações. A IA foi tratada como uma camada de capacidade geral em vez de uma categoria de produto autônoma.
O resultado foi uma empresa que dominou a ciência e a infraestrutura da IA, integrou‑a profundamente em serviços existentes e transmitiu seu progresso por meio de pesquisa influente — ao mesmo tempo em que mantinha cautela na construção de experiências de IA voltadas ao consumidor.
Em 2017, uma pequena equipe do Google Brain e da Google Research publicou silenciosamente um paper que revirou todo o campo: “Attention Is All You Need” por Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan Gomez, Łukasz Kaiser e Illia Polosukhin.
A ideia central era simples mas radical: dava para abandonar recorrência e convoluções e construir modelos de sequência usando apenas atenção. Essa arquitetura foi chamada de Transformer.
Antes dos Transformers, os sistemas de linguagem de ponta eram baseados em RNNs e LSTMs. Tinham dois problemas principais:
O Transformer resolveu ambos:
Informação de posição é adicionada via codificações posicionais, de modo que o modelo sabe a ordem sem precisar de recorrência.
Como todas as operações são paralelizáveis e baseadas em multiplicações densas de matrizes, os Transformers escalam bem com mais dados e compute. Essa propriedade de escala é exatamente no que GPT, Gemini e outros modelos de ponta se apoiam.
A mesma mecânica de atenção também se generaliza além do texto: dá para aplicar Transformers a patches de imagem, frames de áudio, tokens de vídeo e mais. Isso fez da arquitetura uma base natural para modelos multimodais que leem, veem e ouvem com um backbone unificado.
Crucialmente, o Google publicou o paper abertamente e (por meio de trabalhos subsequentes e bibliotecas como Tensor2Tensor) tornou a arquitetura fácil de reproduzir. Pesquisadores e startups do mundo todo puderam ler os detalhes, copiar o design e escalá‑lo.
A OpenAI fez exatamente isso. O GPT‑1 é, arquitetonicamente, um stack decoder Transformer com o objetivo de modelagem de linguagem. O ancestral técnico direto do GPT é o Transformer do Google: mesmos blocos de self‑attention, mesmas codificações posicionais, mesma aposta na escala — apenas aplicado em contexto de produto e organização diferentes.
Quando a OpenAI lançou o GPT, não estava inventando um novo paradigma do zero. Estava pegando o blueprint do Transformer do Google e levando‑o além do que a maioria dos grupos de pesquisa estava disposta — ou capaz — de ir.
O GPT original (2018) era essencialmente um decoder Transformer treinado com um objetivo simples: prever o próximo token em longos trechos de texto. Essa ideia vem diretamente da arquitetura Transformer de 2017, mas onde o Google focou em benchmarks de tradução, a OpenAI tratou a “previsão da próxima palavra em escala” como base para um gerador de texto de propósito geral.
O GPT‑2 (2019) escalou a mesma receita para 1,5B de parâmetros e um corpus web muito maior. O GPT‑3 (2020) saltou para 175B de parâmetros, treinado em trilhões de tokens usando clusters massivos de GPU. O GPT‑4 estendeu o padrão novamente: mais parâmetros, mais dados, melhor curadoria e mais compute, embrulhados em camadas de segurança e RLHF para moldar o comportamento em algo conversacional e útil.
Ao longo dessa progressão, o núcleo algorítmico permaneceu próximo ao Transformer do Google: blocos de self‑attention, codificações posicionais e camadas empilhadas. O salto foi na pura escala e na engenharia implacável.
Onde os modelos iniciais de linguagem do Google (como o BERT) miravam tarefas de compreensão — classificação, ranking de busca, question answering — a OpenAI otimizou para geração aberta e diálogo. O Google publicava modelos de ponta e seguia adiante com o próximo paper. A OpenAI transformou uma única ideia numa pipeline de produto.
Pesquisas abertas do Google, DeepMind e laboratórios acadêmicos alimentaram diretamente o GPT: variantes de Transformer, truques de otimização, schedules de learning rate, leis de escala e tokenização melhor. A OpenAI absorveu esses resultados públicos e investiu pesado em treinos proprietários e infraestrutura.
O brilho intelectual — Transformers — veio do Google. A decisão de apostar a organização em escalar essa ideia, entregar uma API e depois um chat consumidor foi da OpenAI.
O sucesso comercial inicial do Google com deep learning veio de tornar sua máquina de dinheiro — busca e anúncios — mais inteligente. Esse contexto moldou como avaliou novas arquiteturas como o Transformer. Em vez de correr para construir geradores de texto de uso livre, o Google reforçou modelos que tornavam ranking, relevância e qualidade melhores. BERT foi o ajuste perfeito.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo apenas‑encoder treinado com masked language modeling: partes de uma frase são escondidas, e o modelo deve inferir os tokens faltantes usando todo o contexto dos dois lados.
Esse objetivo de treino alinhava‑se quase perfeitamente com os problemas do Google:
Criticamente, modelos encoder se encaixavam bem na pilha de recuperação e ranking existente do Google. Podiam ser chamados como sinais de relevância ao lado de centenas de outras features, melhorando a busca sem reescrever todo o produto.
O Google precisava de respostas que fossem confiáveis, verificáveis e monetizáveis:
BERT melhorou tudo isso sem perturbar a UI comprovada da busca ou o modelo de anúncios. Modelos autoregressivos estilo GPT, por outro lado, ofereciam um valor incremental menos óbvio para o negócio existente.
A geração livre levantou preocupações internas agudas:
A maioria dos casos de uso aprovados internamente eram assistivos e limitados: autocompletar no Gmail, respostas inteligentes, tradução e boosts de ranking. Modelos encoder eram mais fáceis de limitar, monitorar e justificar do que um sistema conversacional aberto.
Mesmo quando o Google tinha protótipos conversacionais funcionando, uma questão central permanecia: Uma ótima resposta direta reduziria consultas e cliques em anúncios?
Uma experiência de chat que dá uma resposta completa de uma vez muda o comportamento do usuário:
O instinto da liderança era integrar a IA como um melhorador da busca, não como substituta. Isso significou tweaks de ranking, rich snippets e entendimento semântico gradual — exatamente onde BERT brilhava — em vez de um produto conversacional ousado que poderia ameaçar o modelo de monetização.
Individualmente, cada decisão era racional:
Coletivamente, significaram que o Google subinvestiu na productização de geração autoregressiva pública. Times de pesquisa exploraram grandes modelos decoder e sistemas de diálogo, mas times de produto tinham incentivos fracos para lançar um chatbot que:
A OpenAI, sem um império de busca a proteger, fez a aposta oposta: que uma interface de chat altamente capaz e abertamente acessível — mesmo com imperfeições — criaria nova demanda em escala massiva. O foco do Google em BERT e alinhamento com a busca atrasou seu movimento em direção a ferramentas gerativas ao público, preparando o terreno para que o ChatGPT definisse a categoria primeiro.
A OpenAI começou em 2015 como um laboratório sem fins lucrativos de pesquisa, financiado por alguns fundadores de tecnologia que viam a IA como oportunidade e risco. Nos primeiros anos, parecia semelhante ao Google Brain ou DeepMind: publicar artigos, liberar código e empurrar a ciência adiante.
Em 2019, a liderança percebeu que modelos de fronteira exigiriam bilhões de dólares em compute e engenharia. Um non‑profit puro teria dificuldade para levantar esse capital. A solução foi uma inovação estrutural: OpenAI LP, uma empresa de “lucro limitado” sob o non‑profit.
Investidores podiam agora obter retorno (até um limite), enquanto o conselho mantinha um foco na missão de AGI amplamente benéfica. Essa estrutura permitiu fechar grandes financiamentos e acordos de compute sem virar uma startup convencional.
Enquanto muitos laboratórios otimizavam por arquiteturas engenhosas ou sistemas especializados, a OpenAI fez uma aposta direta: modelos de linguagem gerais e extremamente grandes poderiam ser surpreendentemente capazes se você simplesmente continuasse a escalar dados, parâmetros e compute.
GPT‑1, GPT‑2 e GPT‑3 seguiram uma fórmula simples: arquitetura Transformer em grande parte padrão, só maior, treinado por mais tempo e com texto mais diverso. Em vez de moldar modelos para cada tarefa, apostaram no “um grande modelo, muitos usos” via prompting e fine‑tuning.
Isso não era só uma postura de pesquisa. Era uma estratégia de negócio: se uma API pudesse atender milhares de casos — de ferramentas de copywriting a assistentes de programação — a OpenAI poderia virar plataforma, não apenas laboratório.
A API do GPT‑3, lançada em 2020, concretizou essa estratégia. Em vez de focar em software on‑premise pesado ou produtos empresariais restritos, a OpenAI expôs uma API simples em nuvem:
Essa abordagem “API‑first” permitiu que startups e empresas cuidassem da experiência do usuário, conformidade e expertise de domínio, enquanto a OpenAI focava em treinar modelos cada vez maiores e melhorar alinhamento.
A API também criou um motor de receita claro cedo. Em vez de esperar por produtos perfeitos, a OpenAI deixou o ecossistema descobrir casos de uso e efetivamente fazer P&D de produto por conta própria.
A OpenAI consistentemente escolheu lançar antes dos modelos estarem polidos. O GPT‑2 foi lançado com preocupações de segurança e liberação em etapas; o GPT‑3 entrou no mundo via beta controlado com falhas óbvias — alucinações, vieses, inconsistência.
A expressão mais clara dessa filosofia foi o ChatGPT no fim de 2022. Não era o modelo tecnicamente mais avançado que a OpenAI tinha, nem particularmente refinado. Mas oferecia:
Em vez de afinar o modelo indefinidamente em privado, a OpenAI tratou o público como uma enorme máquina de feedback. Guardrails, moderação e UX evoluíram semana a semana, impulsionados pelo comportamento observado.
A aposta da OpenAI em escala exigia orçamentos enormes de compute. A parceria com a Microsoft foi decisiva.
Desde 2019 e aprofundando nos anos seguintes, a Microsoft forneceu:
Para a OpenAI, isso resolveu uma limitação central: escalar treinos em supercomputadores dedicados sem construir ou financiar sua própria nuvem.
Para a Microsoft, foi uma forma de diferenciar o Azure e infundir IA no Office, GitHub, Windows e Bing mais rapidamente do que construir tudo internamente.
Todas essas escolhas — escala, API‑first, chat consumidor e o acordo com Microsoft — alimentaram um loop reforçador:
Em vez de otimizar por papers perfeitos ou pilotos internos cautelosos, a OpenAI otimizou por esse ciclo composto. Escalar não era só sobre modelos maiores; era sobre escalar usuários, dados e fluxo de caixa rápido o suficiente para continuar empurrando a fronteira.
Quando a OpenAI lançou o ChatGPT em 30 de novembro de 2022, parecia uma prévia de pesquisa discreta: uma caixa de chat simples, sem paywall e um post curto no blog. Em cinco dias, passou de 1 milhão de usuários. Semanas depois, screenshots e casos de uso lotavam Twitter, TikTok e LinkedIn. Pessoas escreviam ensaios, depuravam código, redigiam e‑mails legais e faziam brainstorming com uma única ferramenta.
O produto não foi apresentado como “um demo de um modelo Transformer”. Era simplesmente: Pergunte qualquer coisa. Receba uma resposta. Essa clareza tornou a tecnologia instantaneamente legível para não especialistas.
Dentro do Google, a reação foi mais de alarme que de admiração. A liderança declarou um “code red”. Larry Page e Sergey Brin foram puxados de volta para discussões de produto e estratégia. Times que trabalhavam em modelos conversacionais há anos de repente se viram sob intensa vigilância.
Engenheiros sabiam que o Google tinha sistemas aproximadamente comparáveis ao que alimentava o ChatGPT. Modelos como LaMDA, PaLM e o Meena já demonstravam conversação fluente e raciocínio em benchmarks internos. Mas viviam atrás de ferramentas restritas, revisões de segurança e aprovações complexas.
Externamente, parecia que o Google tinha sido pego de surpresa.
Em nível técnico, ChatGPT e a LaMDA do Google eram parentes: grandes modelos Transformer ajustados para diálogo. A lacuna não era principalmente arquitetural; era de decisão de produto.
OpenAI:
Google:
Sob pressão para reagir, o Google anunciou o Bard em fevereiro de 2023. A demo tentou reproduzir a magia conversacional do ChatGPT.
Mas uma das respostas de destaque — sobre descobertas do James Webb Space Telescope — estava errada. O erro apareceu no material de marketing do Google, foi percebido em minutos e apagou bilhões do market cap da Alphabet em um dia. Reforçou a narrativa brutal: o Google estava atrasado, nervoso e descuidado, enquanto a OpenAI parecia confiante e preparada.
A ironia foi dolorosa para os Googlers. Alucinações e erros factuais já eram problemas conhecidos em grandes modelos de linguagem. A diferença foi que a OpenAI já havia normalizado isso na mente dos usuários com indícios claros, avisos e um enquadramento experimental. O Google, em contraste, envolveu o lançamento do Bard em branding polido de alto risco — e então tropeçou em um fato básico.
A vantagem do ChatGPT sobre os sistemas internos do Google nunca foi só um modelo maior ou um algoritmo mais novo. Foi a velocidade de execução e a clareza da experiência.
OpenAI:
O Google moveu‑se mais devagar, otimizou para zero erros e enquadrou o Bard como um lançamento brilhante em vez de uma fase de aprendizado. Quando o Bard chegou aos usuários, o ChatGPT já havia se tornado hábito diário para estudantes, trabalhadores do conhecimento e desenvolvedores.
O choque no Google não foi apenas que a OpenAI tinha boa IA. Foi que uma organização muito menor pegou ideias que o Google ajudou a inventar, empacotou‑as num produto que pessoas comuns adoraram e redefiniu a percepção pública de quem lidera a IA — tudo isso em semanas.
Google e OpenAI partiram de fundamentos técnicos semelhantes, mas realidades organizacionais muito diferentes. Isso moldou quase todas as decisões em torno de sistemas estilo GPT.
O negócio central do Google é busca e anúncios. Esse motor gera caixa enorme e previsível, e muitos incentivos seniores estão atrelados a protegê‑lo.
Lançar um modelo conversacional poderoso que pudesse:
era visto naturalmente como uma ameaça. O padrão foi cautela. Qualquer novo produto de IA precisava provar que não prejudicaria busca ou segurança da marca.
A OpenAI, em contraste, não tinha vaca leiteira. Seu incentivo era existencial: lançar modelos valiosos, conquistar desenvolvedores, fechar grandes acordos de compute e transformar pesquisa em receita antes que outros o fizessem. O risco de não lançar superava o risco de lançar cedo demais.
O Google viveu com escrutínio antitruste, disputas de privacidade e regulação global. Isso criou uma cultura onde:
A OpenAI aceitou que modelos poderosos seriam bagunçados em público. A empresa enfatizou iteração com guardrails sobre ciclos internos longos de perfeição. Ainda assim cautelosa, mas com muito mais tolerância a risco de produto.
No Google, grandes lançamentos tipicamente passam por múltiplos comitês, sign‑offs cross‑org e negociações complexas de OKR. Isso retarda qualquer produto que corte transversais entre Search, Ads, Cloud e Android.
A OpenAI concentrou poder num pequeno grupo de liderança e numa equipe de produto focada. Decisões sobre ChatGPT, precificação e direção da API podiam ser tomadas rápido e ajustadas com base no uso real.
Por anos, a vantagem do Google repousou em publicar melhores papers e treinar modelos mais fortes. Mas quando outros puderam replicar a pesquisa, a vantagem mudou para pesquisa mais:
A OpenAI tratou modelos como substrato de produto: lance uma API, lance uma interface de chat, aprenda com usuários e alimente a próxima geração de modelos. O Google, em contrapartida, passou anos mantendo seus sistemas mais capazes como ferramentas internas ou demos restritos. Quando tentou productizá‑los em escala, a OpenAI já havia criado hábitos, expectativas e um ecossistema em torno do GPT.
A lacuna teve menos a ver com quem entendia transformers melhor e mais com quem estava disposto — e estruturalmente capaz — de transformar esse entendimento em produtos diante de centenas de milhões de pessoas.
No aspecto técnico, o Google nunca deixou de ser potência. Liderou em infraestrutura: TPUs customizadas, networking avançado em datacenters e ferramentas internas que tornaram rotineiro treinar modelos massivos anos antes de a maioria tentar.
Pesquisadores do Google empurraram fronteiras em arquiteturas (Transformers, variantes de atenção, mixture‑of‑experts, modelos augmentados por recuperação), leis de escala e eficiência de treino. Muitos papers-chave que definem o ML em larga escala vieram do Google ou DeepMind.
Mas muita dessa inovação ficou em artigos, plataformas internas e features pontuais em Search, Ads e Workspace. Em vez de um produto AI claro, os usuários viram dezenas de melhorias pequenas e desconexas.
A OpenAI escolheu um caminho diferente. Tecnicamente, ela se apoiou em ideias publicadas por outros, incluindo o Google. Sua vantagem foi transformar essas ideias numa linha de produtos clara:
Esse empacotamento unificado transformou capacidade bruta em algo que as pessoas podiam adotar da noite para o dia. Enquanto o Google distribuía modelos poderosos sob várias marcas e superfícies, a OpenAI concentrou atenção em poucos nomes e fluxos.
Depois que o ChatGPT decolou, a OpenAI ganhou algo que antes era do Google: mindshare default. Desenvolvedores experimentavam primeiro na OpenAI, escreviam tutoriais contra sua API e propunham investidores em produtos “construídos sobre GPT”.
A diferença de qualidade subjacente — se existia — importou menos que a lacuna de distribuição. A vantagem técnica do Google em infraestrutura e pesquisa não se traduziu automaticamente em liderança de mercado.
A lição: ganhar a ciência não é suficiente. Sem produto claro, preço, história e caminho de integração, mesmo o motor de pesquisa mais forte pode ser ultrapassado por uma empresa focada em produto.
Quando o ChatGPT expôs o atraso do Google em execução de produto, a empresa acionou um “code red” público. O que se seguiu foi um reset acelerado, às vezes confuso, mas genuíno da estratégia de IA do Google.
A primeira resposta do Google foi o Bard, uma interface de chat construída sobre a LaMDA e depois atualizada para PaLM 2. O Bard parecia apressado e cauteloso ao mesmo tempo: acesso limitado, rollout lento e restrições claras de produto.
O reset real chegou com o Gemini:
Essa mudança reposicionou o Google de “empresa de busca experimentando chatbots” para “plataforma AI‑first com família de modelos carro‑chefe”, mesmo que isso viesse depois da vantagem de marca da OpenAI.
A força do Google é a distribuição, então o reset focou em integrar o Gemini onde os usuários já estão:
A estratégia: se a OpenAI vence em “novidade” e marca, o Google pode vencer em presença padrão e integração profunda com fluxos de trabalho diários.
Ao ampliar o acesso, o Google apoiou‑se fortemente em seus Princípios de IA e postura de segurança:
O trade‑off: guardrails mais fortes e experimentação mais lenta versus iteração rápida e eventuais tropeços públicos da OpenAI.
Em qualidade pura de modelo, Gemini Advanced e os modelos de topo do Gemini parecem competitivos com o GPT‑4 em muitos benchmarks e relatos de desenvolvedores. Em algumas tarefas multimodais e de programação, o Gemini até lidera; em outras, o GPT‑4 (e sucessores) ainda dão o tom.
Onde o Google ainda fica atrás é em mindshare e ecossistema:
O contrapeso do Google é a distribuição massiva (Search, Android, Chrome, Workspace) e infra profunda. Se conseguir converter isso em experiências AI‑nativas agradáveis mais rápido, pode reduzir ou até reverter a lacuna de percepção.
O reset acontece num campo que já não é só Google vs OpenAI:
O Google, tarde porém sério no reset, não está mais “perdendo” o momento gerativo. Mas o futuro é multipolar: nenhum único vencedor e nenhuma empresa controlando a direção da inovação de modelos ou produtos.
Para construtores, isso significa desenhar estratégias supondo vários provedores fortes, modelos abertos poderosos e salto constante de capacidades — em vez de apostar tudo numa única pilha ou marca de IA.
O Google provou que você pode inventar o avanço e ainda assim perder a primeira onda de valor. Para construtores, a ideia não é admirar o paradoxo, mas evitá‑lo.
Trate cada resultado de pesquisa importante como uma hipótese de produto, não como um fim.
Se um resultado é importante o suficiente para publicar, é importante o suficiente para prototipar para clientes.
As pessoas fazem o que é recompensado.
Transformers foram um novo primitivo de computação. O Google tratou‑os mais como atualização de infraestrutura; a OpenAI como motor de produtos.
Quando você encontra uma ideia igualmente profunda:
Preocupações de marca e segurança são válidas, mas usá‑las para justificar atrasos infinitos não é.
Crie um modelo de risco em camadas:
Em vez de esperar por certeza, projete para exposição controlada: rollout progressivo, logging forte, caminhos rápidos de reversão, red‑teaming e comunicação pública de que ainda se está aprendendo.
O Google disponibilizou ideias e ferramentas poderosas e depois observou outros construírem os produtos icônicos.
Quando você expõe uma capacidade poderosa:
Você não pode depender de um executivo visionário ou um time heróico.
Incorpore a transição no funcionamento da empresa:
O maior erro do Google não foi não prever a IA; foi subestimar o que suas próprias invenções poderiam se tornar nas mãos dos consumidores.
Para fundadores, PMs e executivos, a mentalidade prática é:
Descobertas futuras — em modelos, interfaces ou primitivos de computação inteiramente novos — serão comercializadas por times dispostos a mover‑se de “descobrimos isso” para “somos totalmente responsáveis por lançar isto” muito rapidamente.
A lição do Google não é publicar menos ou esconder pesquisa. É parear descoberta de classe mundial com propriedade de produto igualmente ambiciosa, incentivos claros e viés para aprender em público. As organizações que fizerem isso dominarão a próxima onda, não apenas escreverão o paper que a inicia.
Não exatamente, mas o Google inventou a tecnologia central que tornou o GPT possível.
Portanto, o Google construiu grande parte da base intelectual e de infraestrutura. A OpenAI venceu a primeira grande onda de valor ao transformar essa base em um produto mainstream (ChatGPT e APIs).
O Google focou em pesquisa, infraestrutura e melhorias incrementais para a busca, enquanto a OpenAI focou em lançar um produto audacioso e de propósito geral.
Diferenças-chave:
BERT e GPT usam Transformers, mas são otimizados para tarefas diferentes:
O Google viu a geração livre como arriscada e de monetização menos óbvia dentro do seu modelo de negócio.
Preocupações principais:
A OpenAI fez três grandes apostas e as executou de forma consistente:
Não exatamente. O choque foi mais de produto e narrativa do que de capacidade bruta do modelo.
Isso inverteu a percepção pública: de “Google lidera a IA” para “ChatGPT e OpenAI definem a IA”. O erro real do Google foi subestimar o que suas próprias invenções poderiam se tornar numa experiência de usuário simples.
A vantagem do ChatGPT veio de execução e enquadramento, mais do que de algoritmos exclusivos.
Elementos-chave:
Para a maioria dos construtores, a história destaca como transformar tecnologia profunda em vantagem duradoura:
Você pode cometer o “erro do Google” em qualquer escala se:
Para evitar isso:
O Google continua sendo uma potência técnica e fez um reset agressivo com o Gemini:
Onde o Google ainda fica atrás:
Tecnicamente, o Google não estava atrasado; organizacionalmente e em produto, moveu‑se mais devagar onde isso importava para a percepção pública e adoção.
BERT (Google):
GPT (OpenAI):
O Google otimizou para tornar a busca mais inteligente; a OpenAI otimizou para criar um motor de linguagem flexível com o qual as pessoas pudessem conversar diretamente.
Dado seu tamanho e exposição regulatória, o Google preferiu integrar IA de forma cautelosa aos produtos existentes em vez de lançar um chatbot disruptivo e público cedo.
Escala como estratégia, não como experimento paralelo
Empurrou Transformers padrão para uma escala extrema (dados, parâmetros, compute), apoiando‑se em leis de escala mais do que em mudanças arquiteturais constantes.
API‑first
Transformou modelos em uma API em nuvem desde cedo, permitindo que milhares de terceiros descobrissem casos de uso e construíssem negócios em cima.
Chat do consumidor como produto principal
O ChatGPT tornou a IA legível para todos: “pergunte qualquer coisa, obtenha uma resposta”. Não esperou perfeição; lançou, aprendeu com usuários e iterou rapidamente.
Essas decisões criaram um ciclo reforçador de usuários → dados → receita → modelos maiores → produtos melhores, que superou a fragmentação e a lentidão de produto de concorrentes maiores.
O lançamento do Bard pelo Google, em contraste, foi:
A diferença não foi que o Google não pudesse construir o ChatGPT; foi que a OpenAI realmente lançou e aprendeu em público.
A lição central: liderança técnica sem propriedade de produto é frágil. Alguém vai transformar suas ideias no produto definidor se você não o fizer.
Você não precisa ser tão grande quanto o Google para ficar preso; basta deixar a estrutura e o medo superarem a curiosidade e a velocidade.
O futuro provável é multipolar: vários provedores fechados fortes (Google, OpenAI, outros) e modelos de código aberto em rápido avanço. O Google não “perdeu” permanentemente a IA; apenas perdeu a primeira onda generativa e depois pivotou. A corrida agora é sobre velocidade de execução, profundidade do ecossistema e integração nos fluxos de trabalho reais, não apenas sobre quem escreveu qual artigo primeiro.
