Em março de 2026, o ChatGPT cruzou uma linha que parecia improvável dois anos antes: pela primeira vez desde o lançamento, sua fatia de mercado caiu abaixo dos 50%. Não parou por aí. Segundo o relatório State of AI 2026 da Sensor Tower, a queda continuou nos meses seguintes e chegou a 46,4% ao final de maio, ante os mais de 86% que a OpenAI controlava no início de 2024. Tudo isso em meio ao feito to app bater a marca de 1 bilhão de usuários mensais, o mais rápido da história, deixando para trás Google Maps, TikTok e Instagram.
Há um paradoxo em relação a isso. Aquela ideia de “já vimos esse filme antes”. Entre 2004 e 2007 o Yahoo tinha mais usuários do que nunca, era uma boa fase para o buscador, mas também foi o momento que o Google começou a ultrapassá-lo. Era uma passagem clara de como os usuários viam a concorrência dos sites que poderiam responder alguma dúvida. E também há uma ironia interessante em relação a própria guerra entre OpenAI, com o ChatGPT e o Google, com o Gemini.
O Google inventou o motor, mas segurou a largada
O Google não apenas poderia ter lançado um chatbot antes do ChatGPT, ele tinha a tecnologia para isso. A empresa criou o Transformer em 2017, a arquitetura que é a base de absolutamente todos os grandes modelos de linguagem em operação hoje, incluindo o GPT e o próprio Claude. Tinha o LaMDA em desenvolvimento avançado, um modelo conversacional funcional que seus engenheiros usavam internamente.
Mas os executivos seguraram o lançamento, e havia um temor de mercado para isso. Os padrões éticos internos e a memória do desastre da Microsoft em 2016, quando o chatbot Tay se tornou racista em menos de 24 horas após interagir com usuários na internet. Uma única catástrofe pública poderia destruir décadas de reputação da empresa. Essa questão da reputação, ou da percepção pública, ajuda a compreender a corrida desenfreada das grandes empresas pela corrida da inteligência artificial. Como resumiu Mark Zuckerberg, embora reconheça o risco de “gastar mal” bilhões de dólares, ele defende que esse investimento é um preço baixo a pagar diante de um risco que ele considera maior: perder a oportunidade de liderar a maior revolução tecnológica da história.
Além da questão da tecnologia, esses investimentos massivos trazem uma percepção para o mercado que a empresa não está parada, que segue em linha com o que é apontado como revolucionário, transformador. Em meio a euforia, algumas correções de rota e “banhos de agua fria” são impostos. Por exemplo, Uber e Microsoft já reconheceram que o custo por token já sai mais caro do que contratar funcionários.
O ChatGPT não nasceu como um superproduto planejado para dominar o mercado. Era uma prévia de pesquisa, um experimento de coleta de dados. O sucesso viral que se seguiu pegou a própria empresa de surpresa, e deixou o Google em pânico. A empresa declarou internamente um “código vermelho”, reconhecendo que a interface conversacional representava uma ameaça existencial ao monopólio de buscas que sustenta mais de 80% de sua receita. Para responder, fundiu dois laboratórios que operavam como rivais internos, o Google Brain e o DeepMind, e acelerou o desenvolvimento do que viria a ser o Gemini.
Atualmente, o Gemini tem 27,7% do mercado de chatbots. Um ano atrás, tinha 5,7%. O crescimento não veio da superioridade técnica, mas da mesma alavanca que o Google sempre usou: distribuição. O chatbot vem embutido no Android, no Gmail, no Search. Dois bilhões de usuários interagem com a camada de IA do Google todos os meses sem necessariamente saber que estão usando o Gemini. É parecido com a tática que vimos a Microsoft utilizar para esmagar o Netscape, na lendária guerra dos navegadores.
O divórcio que criou o maior concorrente da OpenAI
Nessa disputa dos chatbots temos mais um grande player. O Claude, uma ideia que teve início a partir de uma ruptura interna na OpenAI.
No final de 2020, Dario Amodei, então vice-presidente de pesquisa da OpenAI, junto com sua irmã Daniela e um grupo de pesquisadores centrais ( incluindo o autor principal do GPT-3 ) saíram da empresa. A razão não era técnica, era uma discordância fundamental sobre o que a OpenAI havia se tornado: comercial demais, acelerada demais, negligente demais com os riscos de longo prazo da IA. Em suas próprias palavras, numa entrevista recente à Bloomberg, Amodei explicou o que aconteceu:
“Olha, eu vou dizer. Vou dizer de forma bem simples. Existem muitas divergências válidas a serem debatidas sobre segurança. Nós certamente tivemos algumas dessas divergências com eles. Mas, sabe, isso por si só não é motivo suficiente para sair, quando você sente que não pode confiar em alguém. Quando você sente que os valores deles não são o que dizem ser, quando você sente que eles não são honestos, isso torna muito difícil, sabe, continuar a trabalhar com uma empresa, continuar a confiar na empresa. E veja, no fim das contas, por que discutir com alguém quando vocês não têm a mesma visão e você não confia neles? A forma de resolver isso é você seguir o seu caminho, e eles seguirem o caminho deles.”.
Eles sentiram que a missão original da empresa, desenvolver inteligência artificial segura para benefício da humanidade, havia cedido espaço à pressão por lançamentos e receita.
Os irmãos Amoedi então fundaram a Anthropic, e fizeram uma escolha que custa caro no mercado de tecnologia: tinham um chatbot funcional meses antes do lançamento do ChatGPT em novembro de 2022, mas decidiram segurar. Passaram meses em testes de segurança. Perderam deliberadamente a vantagem de chegar primeiro para garantir que chegassem seguros. O Claude só foi lançado publicamente em março de 2023, quatro meses depois do ChatGPT.
Bajulação versus precisão: a batalha invisível pelo comportamento da IA
Dario Amodei tem um termo para descrever o que está acontecendo com os chatbots voltados ao consumidor: “adulação” — ou sycophancy, no original. Quando um modelo é treinado com base no engajamento do usuário, tde tela, cliques de retorno, avaliações positivas, ele aprende rapidamente que concordar é mais eficaz do que corrigir. Valida ideias erradas. Elogia trabalhos mediocres. Ajusta sua resposta para o que o usuário quer ouvir, não para o que é verdadeiro.
É a mesma lógica dos portais dos anos 1990. O Yahoo, o AltaVista e o Excite se viam como destinos, não como ferramentas. Queriam que o usuário ficasse para assistir ao horóscopo, checar o e-mail, clicar em banners. O Google venceu porque fez o oposto: uma página limpa, sem publicidade que atrasasse o carregamento, com um único objetivo declarado de dar a resposta certa o mais rápido possível para que o usuário fosse embora.
A Anthropic replicou essa filosofia na era dos chatbots. O Claude foi direcionado ao mercado corporativo, escritórios de advocacia, farmacêuticas, instituições financeiras. Ambientes onde um erro não é apenas inconveniente, gera é processo, multas e perda de contrato. Nesses contextos, a bajulação é literalmente perigosa. Um advogado que recebe a confirmação entusiasmada de uma tese jurídica equivocada preferia não ter perguntado nada.
Olha, se você escolhe um modelo de negócios que entra em conflito fundamental com seus valores, você terá dificuldades […] Nós vimos o mundo das redes sociais, o mundo do consumidor, e parece incentivar o engajamento, até o vício. […] Enquanto isso, se olharmos para o setor empresarial, queremos tornar esses modelos úteis para as pessoas. Queremos usar a IA para curar doenças, trabalhar com biotecnologia, farmacêutica, grupos de pesquisa acadêmica, tornar a energia mais barata e eficiente. Tudo isso é empresarial”, explica Dario.
O resultado aparece nos números: o Claude cresceu 640% em usuários ano a ano, contra 62% do ChatGPT. Sua participação nos Estados Unidos saltou de 4,4% para 14% em 2026. Em maio, a Anthropic atingiu receita anualizada de US$ 30 bilhões.
O efeito Pentágono
O crescimento do Claude ganhou um acelerador inesperado em fevereiro de 2026. O secretário de Defesa Pete Hegseth exigiu que a Anthropic removesse dos contratos com o Departamento de Defesa as cláusulas que proibiam o uso do Claude para criar armas autônomas e sistemas de vigilância em massa de cidadãos americanos. A empresa se recusou. Dario Amodei disse publicamente que o Pentágono não havia feito “virtualmente nenhum progresso” em demonstrar que usaria a tecnologia de forma responsável.
Foi um cálculo de risco que saiu melhor do que qualquer campanha de marketing poderia prever. Usuários que se identificaram com a posição migraram do ChatGPT. Usuários americanos que instalaram o Claude no primeiro trimestre de 2026 passaram 5% menos tempo no ChatGPT no mês seguinte. É pouco em termos absolutos, mas é a primeira evidência documentada de canibalização de engajamento. Isso significa que o Claude não apenas atraiu usuários novos: tirou usuários de um concorrente específico. E esse concorrente tem uma carga pessoal muito significativa nessa disputa, o que torna o feito ainda mais saboroso para Amodei.
A história, porém, não ficou simples por muito tempo. Este mês, a Anthropic lançou publicamente o Claude Fable 5, seu modelo mais avançado, capaz de identificar vulnerabilidades de cibersegurança com uma eficiência sem precedentes. Dois dias depois, o governo dos EUA emitiu uma diretiva de controle de exportação ordenando a suspensão imediata do acesso ao Fable 5 e ao Mythos 5 para qualquer cidadão estrangeiro, incluindo funcionários da própria Anthropic. A empresa foi além do exigido e cortou o acesso para todos os usuários, sem distinção de nacionalidade.
O resultado é uma relação curiosa com Washington. A Anthropic recusou o Pentágono em fevereiro e ganhou a simpatia de milhões. Em junho, foi o próprio governo que desligou seu produto mais ambicioso. Uma batalha judicial sobre o uso do Claude por agências federais ainda corre nos tribunais, e um juiz já determinou que a ordem do Pentágono não pode ser aplicada enquanto o processo tramita. A Anthropic está, simultaneamente, se vendendo como o herói ético da IA e o alvo das restrições do Estado. As duas coisas ao mesmo tempo.
O sonho da garagem morreu
Na guerra dos mecanismos de busca, Larry Page e Sergey Brin, fundadadores do Google, eram dois estudantes de doutorado que tentaram vender o Google à AltaVista por US$ 1 milhão e foram rejeitados. O Excite também recusou. Uma startup pequena podia desafiar um gigante porque os custos de entrada eram relativamente baixos, mas esse sonho dourado não existe mais.
Treinar um modelo de linguagem de ponta custa muita grana. O GPT-3, em 2020, custou US$ 4,6 milhões para ser treinado. O GPT-4, em 2023, consumiu entre US$ 78 milhões e US$ 100 milhões só em computação, o próprio Sam Altman confirmou que o custo total passou de US$ 100 milhões. O Gemini Ultra chegou a US$ 191 milhões. Estimativas do banco HSBC apontam que o treinamento do GPT-5 ficou entre US$ 1,7 bilhão e US$ 2,5 bilhões, 17,5 vezes mais caro que o GPT-4. O Epoch AI registra que os custos de treinamento dos modelos de ponta crescem 3,5 vezes por ano desde 2020. O próprio Dario Amodei projetou que alguns modelos custarão mais de US$ 10 bilhões para treinar até o fim desta década.
A Anthropic, mesmo sendo a empresa de crescimento mais acelerado do setor, precisou firmar uma parceria de US$ 8 bilhões com a Amazon para acessar infraestrutura de nuvem suficiente. A OpenAI tem seu acordo de capital e computação com a Microsoft, e só nos primeiros três trimestres do ano passado gastou US$ 8,7 bilhões em inferência no Azure, sem contar o treinamento. O Google tem seus próprios datacenters e chips TPU. A guerra dos chatbots não é entre produtos. É entre ecossistemas com capacidade de sustentar queima de capital em escala que Larry e Sergey, numa garagem de Menlo Park em 1998, não conseguiriam imaginar.
E todo esse investimento para ganhar cada posssível fatia de mercado, e migrar consumidores do concorrente para sua plataforma, é o que Dario Amodei chama de “um combate mortal pelo consumidor”.
Há quem veja nisso um eco da euforia que precedeu o estouro da famosa bolha da internet, quando bilhões também foram queimados na corrida por dominância digital antes que o modelo de negócio provasse que sustentava o peso. A diferença desta vez é que as receitas já existem, a Anthropic faturou US$ 30 bilhões anualizados em abril de 2026, e a OpenAI opera com margens positivas em algumas linhas. Mas a pressão sobre o capital cresce na mesma velocidade que os custos de treinamento.
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