Doze laboratórios de IA têm uma avaliação combinada maior que a da Ford e da GM. Nenhum deles vende nada. Eu os chamo de Unicórnios Virgens – avaliados acima de um bilhão de dólares, mas isentos de produto ou receita.

A OpenAI provou que um laboratório de pesquisa de IA com o produto certo poderia se tornar uma das empresas mais valiosas do planeta. Uma dúzia de outros laboratórios de IA estão tentando repetir o truque. Eles levantaram mais de US$ 29 bilhões com uma avaliação combinada de aproximadamente US$ 130 bilhões, sem enviar nada que um cliente pudesse comprar.

Vale a pena fazer duas perguntas:

• Porque é que os investidores sofisticados estão a emitir cheques em fase de crescimento a pré-empresas?
• O que a história diz sobre como essa história termina?

Principais unicórnios virgens

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Para responder a estas perguntas, vamos identificar quatro padrões neste grupo de empresas.

Padrão 1: O prêmio de pedigree. Cada fundador é um líder reconhecido em sua área e a maioria vem de um pequeno conjunto de instituições. Aproximadamente quatro quintos possuem doutorado, principalmente em ciência da computação de algumas universidades – Berkeley, Stanford, MIT, Toronto, Alberta, Cambridge, UCL – e a maior parte do restante deixou o doutorado em um desses programas para iniciar suas empresas.

Do lado patronal, a concentração é ainda mais apertada. Quatro das doze empresas são ancoradas por ex-alunos da DeepMind (Inefável, Reflexão, Ricursiva, Superinteligência Recursiva). Dois são ancorados por ex-alunos da OpenAI (Thinking Machines, Safe Superintelligence). AMI Labs remonta ao grupo FAIR da Meta, e Humans& atrai seus fundadores da Anthropic, xAI e Google. As nomeações para professores de Stanford e Berkeley respondem pela maior parte do restante (World Labs, Physical Intelligence e Noah Goodman of Humans&).

Quatro instituições – DeepMind, OpenAI, Berkeley e Stanford – produziram os fundadores de quase todos os Virgin Unicorn da tabela. Os investidores estão avaliando currículos, não produtos.

Padrão 2: Nvidia como criadora de reis. Nove das doze empresas da tabela têm a Nvidia como investidora. O fornecedor das picaretas e pás também é acionista dos garimpeiros. A Nvidia obtém visibilidade antecipada das apostas mais ambiciosas em IA, garante compromissos de computação e ganha múltiplos sobre o capital implantado a um custo marginal quase zero. Vender as pás já era um bom negócio. Possuir as minas também não tem precedentes.

Padrão 3: As tabelas de limites são excepcionalmente largas. Cada rodada da tabela inclui um sindicato de dez a vinte investidores – empresas de risco, estratégias corporativas, fundos soberanos e indivíduos. Sequoia e a16z ainda lideram. Mas as rodadas são grandes o suficiente para exigir capital de balanço – do JPMorgan, BlackRock, Alphabet, Fundo Soberano de IA do Reino Unido, Samsung, Temasek, ADIA e Bezos pessoalmente – para serem preenchidas. Isto torna estas rondas estruturalmente diferentes dos financiamentos de risco clássicos.

Padrão 4: Uma tese pós-LLM. Todas as empresas argumentam, de alguma forma, que o paradigma atual não é suficiente – que a expansão dos LLMs não alcançará a AGI e que é necessário algo mais (modelos mundiais, aprendizagem por reforço, sistemas de agentes, cientistas de IA, novos chips, raciocínio matemático formal). A tese é o produto. O produto é uma promessa.

Outros dissecaram esses unicórnios:

• Howard Marks, no seu memorando da Oaktree de dezembro de 2025, Is It a Bubble?, descreveu o comportamento dos investidores como “pensamento de bilhetes de lotaria” – investidores que apoiam startups sem nenhum produto no sonho de um enorme retorno, apesar de uma enorme probabilidade de fracasso.
• Derek Thompson, escrevendo em outubro, enquadrou a mesma dinâmica ao relatar que uma reunião de apresentação da Thinking Machines foi descrita por um investidor como “a reunião de apresentação mais absurda” porque Mira Murati “não conseguia responder a nenhuma pergunta” sobre o que estava construindo.
• A própria pesquisa de final de ano da GeekWire com investidores de risco regionais descobriu o mesmo ceticismo mais perto de casa: a bolha, disseram eles, é mais pronunciada nos estágios iniciais, onde a narrativa de histórias por IA pode substituir a tração real.

O enquadramento do bilhete de loteria é agora uma sabedoria convencional. Mas será que essa loteria dará certo? Uma maneira de diminuir as probabilidades é olhar para o passado.

O que a história nos ensina

O paralelo histórico mais próximo não é a era pontocom. Webvan, Pets.com e Boo.com falharam não porque eram pré-produtos, mas porque tinham produtos e modelos de negócios ruins. Essas empresas gastaram capital em infra-estruturas e marketing, não em investigação.

Os contos de advertência mais próximos são os fracassos de pré-produtos de fundadores de celebridades dos últimos quinze anos.

• Magic Leap arrecadou US$ 3,5 bilhões em nove anos com base na saída anterior de Rony Abovitz e fracassou.
• Quibi arrecadou US$ 1,75 bilhão com base no pedigree de Katzenberg e Whitman e durou seis meses.
• A Inflection AI arrecadou US$ 1,5 bilhão com Mustafa Suleyman e Reid Hoffman e foi efetivamente absorvida pela Microsoft em 2024 – sua equipe foi contratada, sua tecnologia licenciada, sua empresa transformada em uma concha.

Em cada caso, as credenciais do fundador levantaram o dinheiro. O produto nunca justificou a avaliação.

A analogia estruturalmente mais próxima, porém, é a biotecnologia. Aproximadamente 80% dos IPOs de biotecnologia de 2021 foram pré-receitas. A probabilidade de um medicamento pré-clínico chegar à comercialização é inferior a 10%. O desenvolvimento leva uma década e custa mil milhões de dólares. No entanto, um estudo da Universidade de Bentley sobre 319 IPOs de biotecnologia entre 1997 e 2016 concluiu que o grupo produziu mais de 100 mil milhões de dólares em valor líquido para os acionistas, apesar de uma taxa de insucesso superior a 50%. Os vencedores eram grandes o suficiente para carregar o portfólio. E muitas das biotecnologias de maior sucesso foram adquiridas antes de atingirem a rentabilidade.

Os Virgin Unicorns são empresas em formato de biotecnologia. Pré-receita, cronogramas de uma década, orientados pela ciência, resultados binários, aquisição como saída usual. Mas eles não são financiados como as biotecnologias. Os investidores em biotecnologia libertam capital em tranches históricas ligadas a resultados científicos específicos e esperam que a maioria dos candidatos fracasse. Os investidores da Virgin Unicorn liberam capital em uma grande rodada com base em um currículo e no preço do sucesso. Mesma forma de negócio, lógica oposta de financiamento. É dessa incompatibilidade que virá a decepção.

Por que a Sequoia investe de qualquer maneira

A história da OpenAI contraria a analogia da biotecnologia. Desde a sua fundação em 2015 até o lançamento do ChatGPT no final de 2022, o OpenAI parecia exatamente um Virgin Unicorn – produto pré-consumo por sete anos, bilhões em capital e apenas pesquisas para comprovar isso. Então o ChatGPT foi lançado e a receita passou de zero para mais de US$ 10 bilhões em três anos. Nenhuma biotecnologia jamais cresceu tanto.

A Sequoia e outros investidores que assinam cheques para os atuais Unicórnios Virgens não estão precificando os resultados da biotecnologia. Eles estão precificando a segunda vinda do OpenAI.

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A tabela acima torna legível o tamanho dessa aposta. Os investidores de risco em estágio inicial buscam um retorno de 10x. A maioria desses doze retornará zero, então o vencedor terá que carregar sozinho os outros onze. Com um valor agregado de 127 mil milhões de dólares, isso significa que só o vencedor terá de produzir algo como 1,3 biliões de dólares em valor.

Isso não é uma previsão – é a aposta que os VCs já fizeram. Sequoia e a16z fizeram exatamente esse tipo de aposta na OpenAI e na Anthropic, e os retornos no papel já justificaram isso muitas vezes. A própria Anthropic parecia um Virgin Unicorn em 2022 – e então despachou Claude e gerou receita.

O registro histórico sugere algum ceticismo. Mas as bolhas conseguem produzir ocasionalmente a Amazon ou o Google em meio aos destroços. Identificar qual Virgin Unicorn se tornará uma empresa de um trilhão de dólares – um “quilocórnio”, mil unicórnios em um – é difícil. Em qual você apostaria?

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