O FIM DA SOBERANIA DA OPENAI: ANÁLISE COMPLETA DO FIASCO DO GPT-5

O Que Realmente Aconteceu

O lançamento do GPT-5 na quinta-feira passada não foi apenas mais um lançamento - foi o momento que marcou o fim da OpenAI como líder incontestável do mercado de IA. O que deveria ser o modelo que mudaria tudo se tornou um tiro pela culatra histórico.

A situação é tão crítica que até pessoas que nunca falaram sobre IA estão comentando sobre o fracasso. Mas vamos deixar claro: o problema não é a qualidade do modelo. Testei várias vezes, ele conseguiu criar coisas que nem o Claude criou no teste do Castelo. O modelo é bom. O problema foi como foi apresentado e as expectativas absurdas criadas ao longo de mais de um ano.

A Criação de Expectativas Destrutivas

Por mais de um ano, Sam Altman alimentou expectativas sobre algo "disruptivo", algo que "não parecia nem humano", que "poderia substituir todos especialistas" e "revolucionaria a ciência". Dias antes do lançamento, ele postou uma imagem da Estrela da Morte de Star Wars no X.

Para quem não conhece, a Estrela da Morte é uma nave capaz de destruir planetas inteiros. O que isso representa? Algo grandioso, magnífico, jamais visto estava chegando. Foi criado todo um hype sobre algo que seria destruidor.

O GPT-5 vem sendo prometido desde 2023 como o modelo que mudaria completamente tudo, como o modelo que seria a AGI. Foram criadas expectativas não ao longo de um ano, mas por mais de um ano.

O Downgrade Percebido

O principal erro além das expectativas foi o que muitos usuários experientes perceberam como um downgrade. Como assim? Não falei que o modelo é incrível?

Sim, mas vamos entender. Muitos vinham falando que a OpenAI até hoje não dá lucro. As pessoas estavam usando modelos como O3, que consome muito, para dar bom dia. Ao colocar tudo no GPT-5 com auto switch - ele troca o modelo conforme entende sua pergunta - naturalmente vai usar o modelo mais barato.

Só que esse downgrade aconteceu porque:

Antes do GPT-5: 2.900 mensagens por semana + 700 mensagens no O3 + 2.000 mensagens no O4 mini

Depois: Apenas 200 mensagens de reasoning por semana

Foi uma redução de mais de 93% de mensagens de reasoning. Depois voltaram atrás e mudaram isso, mas o dano estava feito.

Para quem usava há tempo e percebia a melhoria que o reasoning proporciona, isso foi um problema real. Isso é algo que ensinei há tempos - uma estrutura de prompt chamada CoT (Chain of Thought) ou cadeia de pensamento.

O Problema do Reasoning Para Tarefas Simples

O reasoning também tem seus problemas. Para perguntas simples, se você usar o modelo de reasoning, vai ter respostas lentas que podem estar erradas porque pensou demais. É como quando você estava fazendo uma prova e sabia a resposta, mas pensou "essa pergunta está muito fácil, deve ter pegadinha".

Você muda sua resposta certa por uma errada porque pensou demais sem necessidade. Isso acontece bastante com modelos de reasoning quando você pede algo simples.

Como saber quando usar reasoning, quando usar CoT, quando pensar demais e quando pensar menos? Vou explicar isso.

Navegando no Oceano de Modelos

Como existem tantos modelos hoje? Na tela do Microsoft Azure, no programa de startups, tenho acesso a vários modelos com diferentes características: qualidade, segurança, custo e pensamento prolongado.

Um lugar que gosto de olhar é o OpenRouter, que já faz desde 2023 o que a OpenAI está fazendo agora - rotear o melhor modelo para cada pergunta. Aqui você pode ver o ranking: a mais usada continua sendo Claude Sonnet 4, depois Gemini Flash, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek v3. Nem tem GPT-5 aqui em termos de uso ainda.

Neste momento tem 473 modelos filtrados que são bons. No Hugging Face temos cerca de 2 milhões de modelos ao total. Você não vai conseguir testar tudo e saber qual é o melhor.

A Importância dos Filtros

A melhor forma é ter filtros. Esta live é um filtro para vocês não ficarem malucos testando milhões de coisas.

Neste momento de conteúdos e informações infinitas, a coisa mais importante é saber criar filtros, fazer curadoria dos melhores conteúdos. Hoje não existe mais alguém que está sem acesso à informação. A informação que uma pessoa consome em um dia, uma pessoa há 50 anos consumiria a vida toda.

Ficamos o dia todo em várias telas - YouTube, TV, computador, celular. Não estamos só numa tela, mas em várias ao mesmo tempo. Somos extremamente super estimulados.

Como saber qual modelo usar? Primeiro, existem filtros - empresas ou pessoas em quem vocês confiam para fazer isso. Por exemplo:

Claude: Para código, texto, atividades que envolvam meta-pensamento
OpenAI Deep Research: Para pesquisas acadêmicas
Grok: Para pesquisas de tendência (pesquisa no X)
Perplexity: Para consolidação, substituiu o Google para mim

A Sofisticação do Mercado

As coisas vão começar a não mudar tanto. Isso é fundamental entenderem. À medida que o mercado vai se sofisticando - conceito dos 5 Níveis de Consciência do Eugene Schwartz - essas empresas precisarão afunilar suas soluções.

No começo você pode fazer algo que serve para todo mundo. Mas em algum momento, algumas empresas vão querer se aprofundar em certos problemas específicos. Se você souber qual empresa está se aprofundando em qual problema, não precisa ficar maluco testando modelos.

Por que vou sempre para fundamentos? Porque fundamentos não mudam. Vivemos numa época muito líquida - tudo muda muito rápido. Como nos protegemos? Olhando para aquilo que não é líquido, que não é tão passageiro.

Os Níveis de Consciência do Consumidor

Temos a pirâmide de consciência: necessidades físicas, segurança, sociais, autoestima, autorrealização. Isso tem tudo a ver com o que estamos vivendo:

Consumidor inconsciente: 99% das pessoas nem sabem do que as IAs são capazes
Consumidor consciente: Pessoas que sabem que certo problema pode ser resolvido
Quanto mais se sobe: Mais dinheiro as pessoas têm, menos pessoas são

Quanto mais subo na pirâmide, mais dinheiro consigo mais rápido porque não preciso educar a pessoa.

A Estratégia Genial do Claude

Se pegarmos o Claude e compararmos com GPT-5, o Claude não faz hype. Para ser honesto, Dario Amodei falou que até dezembro 90% dos códigos serão produzidos com IA. Não sei se será verdade, mas foi uma promessa.

Uma coisa é fato: quase ninguém usa a Anthropic. Nas lojas digitais você vê que está lá embaixo. O número de usuários da Anthropic é cerca de 2% da OpenAI.

Para ter ideia: OpenAI: 800 milhões de usuários ativos, assinatura de $20
Claude: 16 milhões de usuários, assinatura de $17

Agora vem o que impressiona: o Claude tem 40% do faturamento da OpenAI com apenas 2% dos usuários. Muito menos dor de cabeça, muito menos problema de suporte.

Como conseguem fazer isso?

Entenderam o Mercado

Eles entenderam: não preciso prestar serviço para todo mundo. Não preciso agradar o usuário básico. Quero o usuário mais consciente, que sabe usar IA, que quer menos alucinações, mais proteção de dados, mais consistência nos códigos.

Não quero o usuário básico. Quero que ele use OpenAI.

Por que a OpenAI não faz isso? Porque decidiram ser para todo mundo. A visão deles, que Sam Altman falou naquela entrevista postada quando lançou o GPT-5, é que para se consolidar como principal IA precisam alcançar um bilhão de pessoas utilizando frequentemente a ferramenta.

Essa é a visão da OpenAI. Essa não é a visão da Anthropic.

Analogia dos Carros

Para entender melhor, vamos usar analogias de carros:
OpenAI/Grok: Renegade - carro popular, para todo mundo
Claude: Ram 1500 - não é para uso diário na cidade, mas para quem tem trabalhos específicos

Você não compra uma Ram para ficar andando só na cidade. Compra se tem sítio, quer carregar coisas, vai passar por lugares que pessoa normal não passa.

O Claude é para desenvolvedores, advogados, jurídico. Analiso todos meus contratos com Claude. Por quê? Porque foi criada desde o começo pensando nisso.

Por Que o Claude é Superior em Certas Tarefas

A Anthropic tem um laboratório muito grande com vários psicólogos e psiquiatras testando diariamente o modelo. Sinceramente, não tem outra empresa que tenha tantos cientistas voltados para a mente humana.

O que isso ajuda? Eles conseguem fazer teoria de jogos melhor que outras IAs.

Teoria de jogos mentais: quando você fala algo, já pensa "ele está falando isso por causa de tal coisa". Você tem que entender nas entrelinhas.

Se entendermos o que significa ser bom para teoria de jogos:

• Excelente para copywriting

• Excelente para análise de reuniões

• Excelente para tudo que envolve mente humana

Deveria ser patrocinado pela Anthropic. É um produto bom. Não estou dizendo que OpenAI e Grok não são bons - são muito bons para outras coisas. Mas são ruins para essas coisas específicas.

Exemplo Prático: Análise de Reunião

Fiz uma análise de reunião. Peguei uma reunião de quase três horas que gravei com meus alunos. Posso pedir para ele: "O que Allan não disse, mas deixou explícito através de sua comunicação nessa reunião sobre a comunidade lendária."

Ele faz um trabalho espetacularmente melhor. Tem que ser Claude Opus 4, não Sonnet.

A OpenAI tinha um modelo muito bom para isso - ChatGPT 4.5 - mas era caro, demorado e descontinuaram. Nem mesmo o GPT-5 faz o trabalho tão bom quanto Claude Opus.

Sobre benchmarks, sinceramente não dou mais importância. É como aluno que decorou respostas para o teste. Passa no teste, mas na prática não executa tão bem. Gosto de testar na prática, no dia a dia.

O Golpe de Mestre: GPT-O3 Open Source

O que me deixou perplexo sobre o GPT-5 é que fizeram um bom trabalho lançando o GPT-O3 open source. Lançaram o melhor modelo de reasoning que existe e disponibilizaram de graça.

Você pode baixar através do LM Studio no seu computador. Tenho vários modelos baixados. É basicamente uma versão do O4 mini de graça no seu computador.

Por que disponibilizam de graça? Esse é um movimento da comunidade. A OpenAI foi muito criticada por não disponibilizar modelos de graça, sendo que foi lançada inicialmente como empresa voltada para ser aberta, para levar a humanidade para frente.

Por que digo que esse é um golpe na OpenAI? Porque é o melhor modelo open source que existe hoje, de longe.

Modelos de Negócio Por Trás do "Gratuito"

Por que essas empresas fazem coisas de graça? Porque também é um modelo de negócio. Quando você cria coisas interessantes de graça, gera valor, pessoas vão querer te acompanhar e utilizar mais. Aí você tem outras camadas para cobrar.

Exemplo do Cursor AI: a visão do fundador é que grandes empresas não estão usando pequenos. Então as pequenas começam usando de graça, depois precisam de consultoria, versões personalizadas, versões enterprise.

Empresas Reais Não Usam OpenAI

Para quem trabalha pesado com agentes e chatbots não utiliza OpenAI. Conheço empresas que atendem multinacionais e não utilizam OpenAI.

O que utilizam? Uma empresa que atende 40 mil, 100 mil pessoas por dia em vários idiomas está usando DeepSeek V3 afinado, rodando no servidor deles. Ou seja, não estão usando modelo da OpenAI, do Claude. Pegaram um open source, modificaram e estão utilizando.

O Google: A Verdadeira Ameaça

O Google não está disputando diretamente com OpenAI e Grok pelos usuários. O Google já tem todo mundo - YouTube, Gmail, Android. É praticamente um monopólio.

O Google não precisa lutar por usuários como OpenAI e Grok. Pode focar puramente em inovação. Tem muito dinheiro, muito dado e vários laboratórios de IA ao mesmo tempo.

O Google tem soluções desde parte científica até criação de músicas. É uma empresa de inovação que provavelmente vai criar as novas disrupções, enquanto OpenAI, Grok e até mesmo Claude são empresas que estão se produtizando cada vez mais.

É natural no mercado capitalista: aquilo que nasce voltado para inovação se transforma em focado no produto para gerar capital e pagar colaboradores. A diferença é que o Google tem muito mais espaço para respirar e continuar inovando.

A Armadilha dos Agregadores de LLMs

Agregadores como Abacus são interessantes para empresas alfabetizarem colaboradores, mas são uma forma de ganhar dinheiro fácil de pessoas ignorantes em IA.

Por quê? Qualquer agregador está pegando várias APIs de várias LLMs e juntando. Você não está utilizando o LLM com todo seu ecossistema.

Via API você perde:

• Deep Research do Gemini e ChatGPT

• Artifacts do Claude

• Todo ecossistema que faz os modelos realmente poderosos

É como pegar Uber ao invés de ter seu carro. Uber te leva onde quer, mas você não tem controle total. Se você quer controle do seu carro, precisa ter carteira, saber dirigir.

Ferramentas Específicas Para Cada Uso

Quando usar cada ferramenta:

Claude: Análise jurídica, copywriting, desenvolvimento, meta-pensamento
Perplexity: Substituiu Google para pesquisas gerais
OpenAI: Pesquisas acadêmicas com Deep Research
Grok: Tendências, consolidação de pesquisas
DeepSeek: Para empresas que querem rodar próprios modelos

Não é sobre utilizar uma ou outra. É sobre saber orquestrar elas. Como músico: você pode tocar uma nota só e fazer um som legal, mas para tocar de verdade precisa saber fazer acordes - várias notas diferentes com afinações diferentes casando ali dentro.

Exemplo Real de Negócio com IA

Vou dar exemplo de empresa que conversei recentemente que explodiu minha cabeça porque é tão simples e ele está ganhando tanto dinheiro.

Dois caras criaram uma solução para setor de compras das empresas. Como? Empresas fazem pelo menos três orçamentos para qualquer compra. Eles criaram um agente que:

1. Recebe pedido de orçamento da empresa

2. Vai no Google, encontra fornecedores

3. Manda mensagem no WhatsApp pedindo orçamento

4. Consolida tudo num dashboard

Por que funciona? É mais fácil alguém responder quando quer comprar algo do que quando quer vender. O vendedor precisa convencer, quem quer comprar já tem interesse.

Resultado: duas pessoas, 48 e 40 anos, um diretor e um contador, faturando 40 mil reais por mês atendendo incorporadoras e construtoras. Começaram com automação simples no N8N, interface no Bubble, planilha Excel, depois banco de dados no Supabase.

Uma construtora que gasta 3 milhões em materiais por mês conseguiu reduzir para 2,8 milhões - economia de 200 mil reais. A margem é gigantesca.

A Lição do Território

Por que falo que temos 15 meses para aproveitar esse momento? Porque as pessoas já estão marcando territórios em várias áreas da IA.

É como chegar numa terra nova onde tem mata e ninguém dizendo que é território de alguém. Se você for dos primeiros a pegar e demarcar um território, aquele território vai ser seu.

Mas depois desse tempo, provavelmente já tem alguém que dominou aquele terreno. Aí você vai ter que comprar um pedacinho ou disputar com aquela pessoa.

Anthropic Lança Claude 4.1

A Anthropic lançou Claude 4.1 com 1 milhão de tokens de contexto, mas não lançou no aplicativo nem no site - só via API.

Por quê? Para servir empresas que já utilizam ele para código, como Cursor, Windsurf, Bolt. É um movimento para consolidar posição no mercado enterprise.

O Reddit Como Fonte de Inteligência

Para acompanhar o que está acontecendo, uso Reddit. É onde estão as informações reais de usuários hardcore testando tudo. Pode usar Perplexity para analisar threads do Reddit sobre qualquer tópico.

Live com José Sobre Bolt

Vamos ter live hoje às 20h com José, um dos principais desenvolvedores de web, mostrando como criar soluções com Bolt. Será no Zoom, gratuito. Se quiserem participar, comentem no Instagram que mandamos o link.

Conclusão: O Novo Cenário

O lançamento do GPT-5 não marca o fim da OpenAI como empresa, mas o fim de sua soberania. Eles saíram de laboratório de inovação para empresa de produto focada em alcançar 1 bilhão de usuários.

Enquanto isso:

• Claude domina o mercado premium com estratégia focada

• Google se posiciona como verdadeira potência de inovação

• Modelos open source democratizam o acesso

O futuro será de orquestração de múltiplas IAs especializadas, não de uma IA que faz tudo. E temos uma janela de 15 meses para marcar nosso território neste novo mundo antes que se consolide completamente.

Período de oportunidade limitado: Use este momento para se posicionar, porque depois pode ser tarde demais.

Esse resumo foi baseado na live sobre o fim da OpenAI: 

RECURSOS MENCIONADOS DURANTE A LIVE

Ferramentas e Plataformas:

• OpenRouter: Roteador de modelos que funciona desde 2023

• LM Studio: Para baixar e rodar modelos open source localmente

• Cursor AI: Editor de código com IA integrada

• Bolt: Para criação de aplicações web

• Supabase: Banco de dados

• Fathom: Ferramenta de gravação e transcrição de reuniões

• Lovable: Plataforma mencionada para desenvolvimento

• Reddit: Fonte de informações de usuários hardcore

Conteúdos e Referencias:

• ChatGPT para criação de prompts lendários (criado pelo Allan)

• Blog do Sam Altman: Contém aprendizados e história da OpenAI

Vídeos