Guerra de talentos em IA: como a Meta está desmontando a startup de Mira Murati, uma contratação por vez

A Meta contratou cinco dos membros fundadores do Thinking Machines Lab, a startup de IA que Mira Murati construiu após deixar seu cargo como CTO da OpenAI. A mais recente saída, o engenheiro fundador Joshua Gross, juntou-se ao Meta Superintelligence Labs em março de 2026, após desenvolver o Tinker, o principal produto de API da startup. Sua saída segue a de Andrew Tulloch, cofundador que deixou a empresa em outubro com um pacote de compensação que, segundo relatos, vale US$ 1,5 bilhão ao longo de seis anos — se confirmado, seria a aquisição individual de talento mais cara da história da indústria de tecnologia.

O padrão sistemático de contratações da Meta

O padrão não é sutil. Após Mark Zuckerberg ter oferecido cerca de US$ 1 bilhão para adquirir o Thinking Machines Lab e ser rejeitado, a Meta mudou sua estratégia para recrutar os membros fundadores um por um. Múltiplos veículos descreveram a estratégia como um "ataque em larga escala". E tem sido eficaz.

Do grupo fundador original da startup:

• 5 membros foram para a Meta

• 3 membros retornaram para a OpenAI

• 1 membro juntou-se à xAI de Elon Musk

A empresa de Murati, que levantou US$ 2 bilhões em uma valorização de US$ 12 bilhões em uma rodada seed liderada pela Andreessen Horowitz em julho de 2025, perdeu a maioria da equipe sobre a qual foi construída. Em novembro, havia relatos de conversas para uma nova rodada com valorização de US$ 50 bilhões.

Quem saiu e para onde foram

Tulloch e Gross são as duas saídas cujos destinos e funções estão mais claramente documentados. Tulloch, um pesquisador de IA que havia trabalhado anteriormente na OpenAI, juntou-se ao Meta Superintelligence Labs e agora trabalha sob Alexandr Wang, o ex-CEO da Scale AI de 28 anos, que a Meta instalou como seu primeiro chief AI officer em junho de 2025. Gross, que havia trabalhado anteriormente tanto na OpenAI quanto na Meta, agora lidera equipes de engenharia dentro da mesma divisão.

As outras defecções do Thinking Machines seguiram caminhos diferentes:

Zoph teria sido demitido por Murati por "conduta antiética" antes de imediatamente se juntar novamente à OpenAI. As saídas deixaram Murati com uma equipe de liderança significativamente reconstituída: ela permanece como CEO, Soumith Chintala, o criador do PyTorch que veio do próprio laboratório FAIR da Meta, serve como CTO, e John Schulman continua como chief scientist.

A nova hierarquia de IA da Meta

As aquisições de talentos fazem parte de uma reestruturação mais ampla que transformou a organização de IA da Meta no último ano. Em junho de 2025, a Meta pagou US$ 14,3 bilhões por uma participação de 49% sem direito a voto na Scale AI e trouxe Wang para liderar uma nova divisão chamada Meta Superintelligence Labs, ao lado de Nat Friedman, ex-CEO do GitHub. Zuckerberg chamou Wang de "o fundador mais impressionante de sua geração" em um memorando interno.

A saída de Yann LeCun e a reestruturação

A reestruturação não foi tranquila. Yann LeCun, cientista-chefe de IA da Meta por 12 anos e uma das figuras mais influentes em deep learning, saiu em novembro de 2025 após ser solicitado a reportar para Wang.

"Você não diz a um pesquisador o que fazer. Você certamente não diz a um pesquisador como eu o que fazer", disse LeCun ao Financial Times em janeiro de 2026. Ele chamou Wang de "jovem e inexperiente" e alertou que "muitas pessoas saíram, muitas pessoas que ainda não saíram vão sair". LeCun subsequentemente levantou US$ 1 bilhão para fundar a AMI Labs em Paris, atraindo a equipe fundadora "quase inteiramente da organização de pesquisa de IA da Meta".

A estrutura atual da Meta Superintelligence Labs

Em agosto de 2025, o Meta Superintelligence Labs foi dividido em quatro grupos:

1. TBD Lab - para large language models, liderado por Wang

2. FAIR - para pesquisa fundamental

3. Produtos e pesquisa aplicada - liderado por Friedman

4. Infraestrutura - liderado por Aparna Ramani

A equipe AGI Foundations, que havia sido responsável pela família de modelos Llama, foi dissolvida após a recepção morna do Llama 4. LeCun declarou publicamente que a equipe de IA havia "manipulado" alguns dos resultados. Aproximadamente 600 funções foram cortadas das unidades FAIR e de infraestrutura de IA em outubro de 2025.

A economia da guerra de talentos em IA

Os números de compensação circulando no mercado de talentos de IA atingiram uma escala que distorce a dinâmica normal de recrutamento. O CEO da OpenAI, Sam Altman, reconheceu que bônus de assinatura de até US$ 100 milhões foram oferecidos para atrair os principais pesquisadores.

Mark Chen, chief scientist da OpenAI, descreveu a caça de talentos da Meta como "semelhante a alguém invadindo nossa casa". A resposta de Altman foi que a Meta "teve que ir muito abaixo em sua lista" — uma caracterização que cinco saídas de membros fundadores de uma única startup parecem contradizer.

O cenário competitivo

A competição se estende além da Meta e OpenAI:

• Anthropic está vencendo o que a Fortune descreveu como uma "guerra de talentos unilateral" tanto contra a OpenAI, que retém 67% de seus pesquisadores, quanto contra o Google DeepMind, que retém 78%

• DeepMind respondeu aplicando cláusulas de não-competição de seis a doze meses com salário integral

• O mercado de talentos para pesquisadores de IA de fronteira tornou-se uma competição de soma zero

O que a Meta pode pagar: a empresa reportou US$ 201 bilhões em receita para 2025, um aumento de 22% ano a ano, com US$ 43,6 bilhões em fluxo de caixa livre. Está gastando entre US$ 115 e US$ 135 bilhões em despesas de capital este ano em infraestrutura de IA, incluindo um joint venture de US$ 27 bilhões com a Nebius para um data center em escala de gigawatt.

O que a Meta tem para mostrar

A primeira entrega do Meta Superintelligence Labs chegou em 8 de abril com o lançamento do Muse Spark, um modelo de raciocínio nativamente multimodal que a Meta descreveu como o primeiro passo em direção à "superinteligência pessoal". Agora alimenta o Meta AI em Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger e os óculos Ray-Ban Meta AI.

O modelo é closed-source, rompendo com a tradição open-source do Llama da Meta e sinalizando que a propriedade intelectual produzida pelos pesquisadores que a Meta está contratando a custos extraordinários não será compartilhada livremente.

Próximos desenvolvimentos

Um segundo modelo, com codinome interno "Avocado", está em desenvolvimento sob controle mais apertado dentro do TBD Lab. Seu progresso tem sido irregular: benchmarks internos mostraram que ele ficou aquém do Gemini do Google em algumas avaliações, o que contribuiu para a dissolução da equipe AGI Foundations e a consolidação do desenvolvimento de modelos sob Wang.

FAQ: A guerra de talentos em IA

Por que a Meta está contratando membros individuais em vez de comprar a empresa?
Após a rejeição da oferta de aquisição de US$ 1 bilhão, a Meta pivotou para uma estratégia de recrutamento sistemático dos membros fundadores, o que provou ser mais eficaz para obter o talento desejado.

Quanto vale o pacote de compensação de Andrew Tulloch?
Relatos indicam US$ 1,5 bilhão ao longo de seis anos, o que seria a aquisição individual de talento mais cara da história da tecnologia.

O que aconteceu com Yann LeCun?
LeCun deixou a Meta após 12 anos em novembro de 2025, após ser solicitado a reportar para Alexandr Wang. Ele fundou a AMI Labs em Paris com US$ 1 bilhão em financiamento.

Quantas pessoas do Thinking Machines Lab foram para a Meta?
Cinco membros fundadores juntaram-se à Meta: Andrew Tulloch, Joshua Gross e outros três ainda não divulgados publicamente.

O futuro da competição por talentos

A questão para a Meta é se o talento que reuniu — a um custo que inclui US$ 14,3 bilhões pela Scale AI, US$ 1,5 bilhão reportados por um único engenheiro, a saída de um dos cientistas mais respeitados da área e o desmantelamento sistemático da equipe fundadora de outra empresa — produzirá capacidades de IA que justifiquem o investimento.

Para o Thinking Machines Lab, a empresa sobreviveu ao êxodo com nova liderança, uma valorização de US$ 12 bilhões e a distinção de ter produzido uma equipe tão valiosa que a maior empresa de mídia social do mundo estava disposta a gastar mais para adquirir seus membros individualmente do que ofereceu para comprar a empresa inteira.

Esta história revela não apenas a intensidade da competição por talentos em IA, mas também como as big techs estão dispostas a pagar valores sem precedentes para garantir vantagem competitiva nesta corrida tecnológica que define o futuro da indústria.