Chame isso de preguiçoso. Chame isso de obsessão. Chame isso de obsessão preguiçosa. Nos últimos anos, qualquer pessoa com teclado, X e meio cérebro tem insistido que a Apple está “ficando para trás” em inteligência artificial (IA). Aparentemente, os barômetros do sucesso incluem ter um modelo avançado para superar, um fundador ou CEO que faz podcasts para explicar por que a IA está a apenas cinco minutos de distância, despesas de capital em grande escala e vídeos dramáticos de demonstração de produtos. Aparentemente, a Apple está atrás. A Apple perdeu o momento, disseram-nos.
Acontece que a Apple não “perdeu” a corrida da IA. (Reuters)
A Microsoft investiu bilhões em OpenAI. O Google tentou incorporar o Gemini em todos os aplicativos. A capitalização de mercado da Nvidia ficou vertical por um tempo, enquanto todas as startups do Vale do Silício lutavam pelo H100 como se fossem as últimas garrafas de água no deserto (era, como os garotos descolados chamam, FOMO, ou medo de perder). Apesar de tudo isso, a Apple simplesmente ficou parada. Eles conversaram sobre coisas que não eram tão legais, como aprendizado de máquina. Os especialistas do X disseram ao mundo que Tim Cook perdeu a maior mudança na história da computação. Mas enquanto estamos aqui em 2026, a poeira está a baixar e a imagem clara que está a surgir parece muito diferente.
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Acontece que a Apple não “perdeu” a corrida da IA. Eles jogaram um jogo paciente e de espera (algo que a maioria realmente não entende), permitindo que as empresas de IA limpassem minas terrestres, construíssem estradas e explorassem custos e complexidades regulatórias ao fazê-lo. E agora a Apple é livre para dirigir, e cabe a eles decidir se insistem em fazê-lo em um tanque ou em uma Ferrari Purosangue. Pensando nisso, é necessário acelerar o desenvolvimento do Apple Intelligence, o que eles fazem constantemente, como o suporte ampliado a idiomas anunciado no ano passado.
Mas a Apple também tem que brincar com a óptica, especialmente porque o Gemini está tão bem integrado ao Android, por um tempo. Talvez se possa argumentar que o elemento paciência se estendeu um pouco mais do que o ideal, também devido ao contexto do Android. A Apple e o Google construirão agora a próxima geração de modelos Apple Foundation baseados nos modelos Gemini do Google, e chegarão ainda este ano. Este será um momento chave.
O maior equívoco sobre a corrida da IA era que era necessário construir o maior modelo para vencer. Em dois anos, Nvidia, Microsoft, OpenAI, Oracle, Alphabet, Meta, Amazon, Tesla e dezenas de unicórnios gastaram coletivamente trilhões de dólares (e aumentando) em pesquisa e desenvolvimento, data centers e contas de energia impressionantes necessárias para treinar grandes modelos de linguagem (LLMs). Embora a empresa chinesa de IA DeepSeek tenha fornecido algum contexto oportuno no início do ano passado.
A previsão dos analistas do JP Morgan para 2026 afirma especificamente que os hiperescaladores (Microsoft, Google, Meta e Amazon) ultrapassaram a marca de US$ 1,3 a US$ 1,4 trilhão em gastos combinados em P&D e infraestrutura de IA desde o início do boom do ChatGPT. Este é apenas um elemento de uma grande e linda bolha.
A Apple olhou para esta conta e recusou educadamente. Em vez de tentar superar a computação do Google ou da OpenAI, ou ser como a Microsoft, que dependia completamente de outras empresas de IA para alimentar o seu sistema operacional e serviços Windows, a Apple esperou que os modelos se tornassem uma mercadoria. Eles finalmente assinaram um acordo de US$ 1 bilhão por ano para usar o Google Gemini para fazer o “trabalho pesado” da Siri. Pense sobre esta matemática. Enquanto os concorrentes gastam 50 mil milhões de dólares por ano em despesas de capital apenas para manter os seus modelos relevantes, a Apple está a “alugar” a melhor inteligência do mundo ao custo de um erro de arredondamento nos seus balanços.
“Após uma avaliação cuidadosa, a Apple determinou que a tecnologia Al do Google fornece a base mais eficaz para os modelos da Apple Foundation e está entusiasmada com as novas oportunidades inovadoras que abrirá para os usuários da Apple. A Apple Intelligence continuará a funcionar em dispositivos Apple e Private Cloud Compute, mantendo os padrões de privacidade líderes do setor da Apple”, disse um comunicado oficial no início deste ano.
Parece que a Apple tomou uma decisão inteligente de não tentar construir outra usina quando muitas já estavam tentando existir. A Apple percebeu desde o início que a corrida de modelos era apenas uma camada da pilha e talvez nem mesmo a mais durável devido aos custos e à concorrência. Ele apenas escolheu o melhor e se conectou a ele. Ao evitar a guerra de modelos (e tenho certeza de que haveria um forte desejo de fazer o oposto), a Apple economizou recursos para a única coisa que realmente importa: a experiência do usuário.
O que a Apple está fazendo agora? A maior vantagem da inteligência artificial da Apple não está em um modelo. Esta é uma base de usuários ativos. É só apertar um botão com a próxima atualização que permitirá ao Gemini quase 2,5 bilhões (e cada vez mais) dispositivos em iPhone, iPad, Mac e outras linhas de produtos. Isso definirá a experiência do usuário. E neste momento muitos vão perguntar se existe um sentido de casal $$Cerca de 1.900 por mês para privilégio de chatbot OpenAI ou Anthropic for AI quando iPhone, iPad ou Mac têm Gemini gratuitamente. Enquanto os rivais lutam para conseguir que os usuários de seus assistentes de IA tenham uma assinatura, uma instalação de aplicativo e um acordo empresarial por vez.
Pense nisso, embora a OpenAI esteja tentando fazer algo convincente com todos os rumores de “dispositivos de IA” que circulam há 12 meses, a Apple lançou uma geração ou mais de suas linhas de produtos baseadas em chips que também são os melhores para computação de IA no dispositivo. Cada iPhone 17 e M4/M5 Mac é efetivamente um computador de IA (sem a marca evidente da Microsoft). Como a Apple desenvolve seu próprio silício, eles passaram anos desenvolvendo motores neurais (a parte do chip que acelera a inteligência artificial (IA) e as tarefas de aprendizado de máquina) com esses chips, antes mesmo de LLM se tornar um nome familiar.
Aqui está algo que a maioria dos especialistas leigos não entende. As empresas de IA podem muito bem ter um modelo extraordinário, mas ainda enfrentam a difícil economia da aquisição de clientes, da faturação na nuvem e de uma superfície de produto que continua a ser um destino de escolha única para muitos utilizadores. A Apple não precisa se preocupar em tornar essa designação um hábito, mas algo invisível, mas sempre presente, contextualmente útil e também fortemente integrado em cada aplicativo ou software que usa.
E aqui está a vantagem económica a longo prazo. Cada vez que você faz uma pergunta ao ChatGPT, Copilot ou Claude, custa-lhes alguns centavos por dólar para computar em um servidor (alugado ou próprio depois de gastar bilhões de dólares). Quando o Apple Intelligence do seu iPhone resume uma conversa de e-mail ou gera uma imagem, isso custará US$ 0 à Apple. O cálculo é pago pelo usuário no momento da compra do telefone. Enquanto todo mundo gasta dinheiro em contas de servidores, a Apple mantém uma margem saudável nos próprios chips que fazem o trabalho.
Se você se lembra da declaração da Apple que mencionei anteriormente, eles falavam sobre privacidade. A maioria dos modelos de IA exige que os dados sejam enviados para a nuvem, onde são processados (e frequentemente armazenados). Como a Apple está se concentrando na metodologia do dispositivo, eles podem muito bem defender a IA pessoal, se é que ela existe. Eles até inventaram o Private Cloud Compute, um sistema onde, mesmo que uma solicitação deva ir para um servidor, ela é processada no Apple Silicon em uma “caixa preta” que nem mesmo a Apple consegue ver.
Em retrospecto, a Apple pode não ter planejado tudo tão perfeitamente quando as coisas começaram a se desenvolver, alguns anos atrás. Tenho certeza de que houve algum burburinho interno em torno da IA quando o ChatGPT entrou em cena em 2022. Mas foi aqui que a abordagem paciente da Apple valeu a pena novamente. Como, aparentemente, aconteceu com os telefones dobráveis.
(Vishal Mathur é editor de tecnologia da HT. Tech Tonic é uma coluna semanal que analisa o impacto da tecnologia pessoal na maneira como vivemos e vice-versa. São expressas opiniões pessoais.)
