Le Viet Quoc e antigos líderes da Google procuram uma avaliação de 50 mil milhões de dólares para a Discovery Loop

Uma meta de 50 mil milhões de dólares antes de um produto comercial

A Discovery Loop, empresa de inteligência artificial fundada por Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals e pelo cientista vietnamita Le Viet Quoc, estará a procurar financiamento com uma avaliação de cerca de 50 mil milhões de dólares, poucas semanas depois do seu lançamento, a 5 de agosto de 2026. A empresa ainda não anunciou um produto comercial, e a avaliação proposta não corresponde a uma transação concluída.

Notícias de 11 de setembro referem um aumento acentuado face às conversações de agosto sobre a angariação de cerca de mil milhões de dólares, com uma avaliação próxima dos 10 mil milhões. A nova meta de avaliação é cinco vezes superior ao valor anterior, uma diferença de 40 mil milhões de dólares. Nenhum dos valores permite concluir quanto é que os investidores se comprometeram efetivamente a investir, e o montante procurado nas conversações mais recentes não foi divulgado.

A equipa fundadora quer desenvolver IA capaz de propor hipóteses, conceber e realizar experiências, analisar resultados e usar essas conclusões para escolher a investigação seguinte. O primeiro tema será a própria IA: a Discovery Loop planeia automatizar a investigação sobre algoritmos e sistemas de aprendizagem automática antes de se alargar a outras áreas científicas e de engenharia.

A sociedade de advogados da empresa, a Wilson Sonsini Goodrich & Rosati, confirmou o lançamento a 5 de agosto no seu anúncio de lançamento e financiamento. Identificou a Discovery Loop como uma sociedade de benefício público constituída no Delaware e indicou a Radical Ventures e a Khosla Ventures como líderes do financiamento inicial, com a participação da Lightspeed, Kleiner Perkins, Doerr Capital e Alphabet.

É importante distinguir entre um processo de financiamento anunciado e uma ronda de financiamento concluída. A Discovery Loop recusou comentar a meta de avaliação de 50 mil milhões de dólares noticiada, e Dean não respondeu a um pedido de comentário. Os termos podem mudar e não há garantia de que os investidores aceitem essa avaliação.

O que aconteceu entre agosto e setembro?

A rápida afirmação da Discovery Loop combina três desenvolvimentos distintos: o lançamento público, os esforços para formar uma equipa inicial e criar infraestruturas, e as conversações noticiadas sobre financiamento adicional. Estes acontecimentos não devem ser tomados como prova de que a empresa já atingiu a dimensão sugerida pela meta de angariação de fundos.

• 5 de agosto de 2026: a Discovery Loop anunciou o lançamento e o financiamento inicial, com quatro antigos investigadores da Google como fundadores.
• 9 de agosto de 2026: o anúncio de Dean, reproduzido pela Radical Ventures, referia que a equipa esperava concluir a ronda de capital semente nas semanas seguintes e que iria procurar um escritório e contratar pessoal.
• Agosto de 2026: notícias deram conta de conversações para angariar cerca de mil milhões de dólares, com uma avaliação próxima dos 10 mil milhões.
• 11 de setembro de 2026: notícias referiram uma nova meta de avaliação de cerca de 50 mil milhões de dólares, sem confirmar a conclusão de um acordo.

Os relatos divergem na descrição do estado da ronda inicial. Alguns referem que o financiamento de capital semente foi liderado pela Radical Ventures e pela Khosla Ventures. O anúncio jurídico de 5 de agosto diz que essas empresas estavam a co-liderar a ronda, enquanto a declaração de Dean, de 9 de agosto, indica que se esperava concluir o processo nas semanas seguintes. Estas declarações identificam os participantes, mas não estabelecem uma data ou um montante final para a conclusão.

As informações sobre contratações também refletem momentos diferentes, não necessariamente relatos contraditórios. Antes do lançamento, a empresa ainda não tinha alugado um escritório nem iniciado o recrutamento. Dean anunciou depois planos para contratar, e uma notícia posterior indicou que a página de carreiras da empresa tinha uma vaga aberta. A Radical Ventures descreveu o local de trabalho previsto como uma equipa presencial em Palo Alto.

Automatizar a experiência, não apenas a resposta

A principal ambição da Discovery Loop é automatizar um ciclo experimental. Em vez de pedir a um sistema de IA apenas que responda a uma pergunta ou escreva código, a empresa quer que este identifique uma ideia promissora, decida como a testar, execute o teste, interprete o resultado e reveja a abordagem.

Na investigação em aprendizagem automática, isso poderia envolver propor uma nova arquitetura de modelo, treiná-lo ou testá-lo, medir o seu desempenho e escolher a variação seguinte. Uma arquitetura é a disposição dos componentes computacionais de um modelo, que influencia a forma como aprende e processa informação. A Discovery Loop não revelou qualquer sistema comercial funcional que realize todo este processo.

Dean, diretor executivo da Discovery Loop, descreveu o foco imediato na sua declaração de lançamento da empresa, reproduzida pela Radical Ventures a 9 de agosto. Explicou que os fundadores tencionam usar as suas próprias necessidades de investigação como primeiro campo de ensaio:

Vamos também começar a desenvolver as nossas infraestruturas, modelos de IA e sistemas para abordar o nosso primeiro domínio: automatizar experiências em grande escala para a investigação e engenharia em aprendizagem automática. Ao fazê-lo, seremos os nossos próprios primeiros clientes

A escala proposta é de milhares de experiências em simultâneo. A execução paralela dos testes poderia permitir ao sistema comparar muitas abordagens possíveis sem ter de esperar que cada uma termine para começar outra. Por enquanto, trata-se de um objetivo de desenvolvimento, não de um resultado de desempenho divulgado.

Porque é que a investigação de Le Viet Quoc se enquadra na missão

Le Viet Quoc, também conhecido profissionalmente como Quoc Le, tem um percurso de investigação estreitamente ligado ao objetivo inicial da empresa. Nascido em 1982 em Huong Thuy, Hue, no Vietname, frequentou o liceu especializado Quoc Hoc Hue antes de se licenciar em engenharia de software na Universidade Nacional Australiana. Mais tarde, concluiu um doutoramento em informática na Universidade de Stanford, sob a orientação de Andrew Ng.

Em criança, viveu numa aldeia sem eletricidade até aos nove anos. Mais tarde, a sua carreira levou-o a investigar como os computadores podem aprender representações úteis a partir de grandes volumes de dados. Entrou para a Google Brain em 2011 e tornou-se um dos investigadores associados aos primeiros trabalhos de aprendizagem profunda da equipa.

Em 2012, Le participou num projeto que treinou uma grande rede neuronal com milhões de imagens retiradas de vídeos do YouTube. Algumas unidades da rede reagiam fortemente a imagens de gatos, apesar de o sistema não ter sido treinado da forma convencional com um conjunto de imagens de gatos totalmente identificado. O resultado demonstrou a aprendizagem de características visuais, não a compreensão humana do que é um gato.

Em 2014, Le, Ilya Sutskever e Vinyals publicaram investigação sobre aprendizagem sequência a sequência, um método que converte uma sequência de entrada numa sequência de saída. A tradução é um exemplo: uma frase numa língua transforma-se numa frase noutra língua. Nesse ano, Le foi também distinguido pelo programa TR35, dedicado a jovens inovadores.

O seu trabalho posterior em aprendizagem automática automatizada, incluindo a pesquisa de arquiteturas neuronais, é especialmente relevante para a Discovery Loop. Esta investigação procura automatizar partes do processo de escolha e teste de modelos, tarefas que, de outro modo, obrigam os investigadores a explorar manualmente muitas possibilidades. A ambição da Discovery Loop é alargar essa ideia a um ciclo mais abrangente de planeamento, experimentação e revisão.

Quatro fundadores com experiência complementar

Dean entrou para a Google em 1999, ajudou a criar a Google Brain, foi cientista-chefe da Google DeepMind e da Google Research e participou na liderança técnica do Gemini. O seu percurso liga a investigação em IA aos grandes sistemas computacionais necessários para a tornar prática.

Ghemawat, também investigador de longa data na Google, ajudou a desenvolver o Google File System e o Bigtable. Estas tecnologias permitem armazenar e processar informação em muitos computadores. Essa experiência é relevante para uma empresa que se propõe coordenar milhares de experiências, algo que exigiria sistemas fiáveis de agendamento, gestão de dados e computação.

Vinyals foi vice-presidente de investigação na Google DeepMind e ajudou a liderar o desenvolvimento do Gemini. A sua investigação inclui modelação de sequências e aprendizagem por reforço, na qual os sistemas aprendem através do feedback das ações e dos respetivos resultados. Ele e Le trazem também a experiência dos seus anteriores trabalhos conjuntos em modelos sequência a sequência.

A Radical Ventures, investidora na empresa, descreve esta combinação de competências no seu anúncio de investimento. A empresa destaca a experiência em áreas que vão dos chips aos grandes modelos de IA e à computação distribuída. Esta avaliação é feita por um investidor financeiro, não constitui uma análise independente da tecnologia da Discovery Loop.

Os fundadores disseram que trabalharam juntos durante períodos entre 14 e 30 anos. Os materiais de apresentação listavam a Pesquisa Google, os Anúncios, o Gemini e o Gmail entre os produtos para os quais contribuíram. Estas credenciais ajudam a explicar o interesse dos investidores, mas não provam que a nova empresa já tenha desenvolvido um sistema de investigação autónomo.

A Google continua a ser investidora e parceira de computação

A saída não representa um corte completo de relações com a Google. A Alphabet é investidora fundadora, e a Discovery Loop estabeleceu uma parceria para obter recursos de computação e serviços na nuvem. A empresa e a Google preveem também colaborar em sistemas de aprendizagem automática e infraestruturas relacionadas.

As descrições da parceria diferem quanto à sua duração. As notícias referem apoio de computação na nuvem durante o primeiro ano da empresa, enquanto a Wilson Sonsini descreve o acordo como uma parceria a longo prazo com a Alphabet. Os detalhes publicados não especificam a duração total, os termos financeiros, a capacidade de computação nem se o acordo é exclusivo.

A relação atribui à Alphabet dois papéis: investidora na nova empresa e fornecedora dos recursos de que esta precisa para investigar. A Discovery Loop obtém acesso a capacidade de computação, enquanto a Google mantém uma ligação aos investigadores que ajudaram a desenvolver partes importantes das suas operações de IA. Não foram divulgados valores que indiquem o montante do investimento ou o valor do acordo de computação.

Sundar Pichai, diretor executivo da Alphabet, terá mantido várias conversações com o objetivo de convencer os fundadores a permanecer na Google. Vinyals referiu a dificuldade de promover grandes mudanças numa organização de grandes dimensões como uma das razões para criarem uma empresa independente. A decisão de saírem, mantendo ao mesmo tempo uma relação de investimento e de infraestruturas, sugere uma procura de independência organizacional, e não o fim da colaboração.

Onde se enquadra o AlphaEvolve, e onde não

O AlphaEvolve, da Google DeepMind, é uma referência concreta para parte do trabalho proposto pela Discovery Loop. O AlphaEvolve procura e aperfeiçoa algoritmos, usando IA para gerar opções e avaliar se têm melhor desempenho.

A Google afirmou que o sistema melhorou a eficiência do sistema de armazenamento de dados Spanner e apoiou o trabalho numa geração posterior das unidades de processamento tensorial, ou TPU. São chips especializados utilizados em cálculos de IA. Dean apresentou anteriormente um desenho de circuito encontrado pelo AlphaEvolve que foi incorporado numa nova TPU.

A diferença está no âmbito. O AlphaEvolve centra-se na descoberta e otimização de algoritmos. A Discovery Loop propõe automatizar um processo experimental mais abrangente, que venha a ultrapassar a aprendizagem automática. Uma pesquisa bem-sucedida de código ou de um desenho de circuito melhor não demonstra, por si só, que uma IA consiga realizar investigação fiável em medicina, materiais ou energia.

Para já, a aprendizagem automática é o ponto de partida escolhido pela empresa, porque esta pode usar os seus próprios sistemas em experiências e avaliar diretamente os resultados. A expansão para o desenvolvimento de medicamentos, a conceção de chips, a ciência dos materiais e as energias limpas continua a ser uma intenção. Não foram anunciadas descobertas concluídas nessas áreas.

Uma missão de benefício público e questões comerciais

A constituição da Discovery Loop como sociedade de benefício público no Delaware confere à sua missão científica declarada um lugar formal na estrutura empresarial. Uma sociedade deste tipo pode equilibrar interesses financeiros com um benefício público definido e com os interesses das pessoas afetadas pelas suas atividades. Esta designação não é equivalente à de instituição de caridade ou organização sem fins lucrativos.

Dean afirmou que os fundadores poderão tomar decisões que deem prioridade ao benefício social mais amplo em detrimento dos interesses financeiros da empresa. No entanto, os anúncios publicados não especificam a formulação concreta do benefício público nos documentos constitutivos nem explicam como seriam decididos casos de interesses divergentes.

A missão vai além da melhoria de modelos de IA. A Radical Ventures aponta a engenharia, a medicina, a ciência dos materiais e as energias limpas como áreas de trabalho previstas. Dean identificou também possíveis aplicações a subproblemas incluídos nos 14 Grandes Desafios da Academia Nacional de Engenharia, um conjunto de grandes objetivos de engenharia.

Estas declarações expressam ambição, não um calendário de implementação. A empresa não revelou quando espera disponibilizar um produto a clientes externos, como estes pagariam por ele ou que resultados justificariam a passagem da experimentação interna em IA para outras disciplinas. As receitas e o interesse de potenciais clientes não foram divulgados, o que não equivale a uma confirmação da ausência de ambos.

O que estão os investidores a financiar?

As conversações de financiamento da Discovery Loop inserem-se numa tendência mais ampla de grandes investimentos em equipas de investigação em IA antes do lançamento de produtos comerciais. A Thinking Machines Lab, fundada por Mira Murati, antiga diretora de tecnologia da OpenAI, angariou cerca de dois mil milhões de dólares, com uma avaliação de 12 mil milhões, em julho de 2025, quando ainda não tinha receitas nem produto comercial.

A Safe Superintelligence, cofundada por Ilya Sutskever, antigo cientista-chefe da OpenAI, terá atingido uma avaliação de 32 mil milhões de dólares numa ronda de financiamento em abril de 2025, que incluiu a Alphabet e a Nvidia. A avaliação proposta de 50 mil milhões da Discovery Loop ultrapassaria os valores referidos, mas continua a ser uma meta de negociação, não uma transação confirmada.

Uma estimativa noticiada aponta para 19 empresas nos EUA que atingiram avaliações de pelo menos 10 mil milhões de dólares em 2026, face ao recorde de 22 em 2021. Ficam assim a três do recorde anterior. Uma empresa nesta categoria de avaliação é habitualmente designada por «decacórnio». O facto de a Discovery Loop estar a discutir uma meta de avaliação não significa que já a tenha garantido.

Vinod Khosla, fundador da Khosla Ventures, expôs publicamente o argumento de investimento centrado na equipa. A sua empresa está a ajudar a liderar o financiamento inicial da Discovery Loop, e a sua declaração deixou o resultado em aberto:

Esta equipa pode redefinir a forma como se faz investigação em engenharia e ciência. Se for bem-sucedido, o impacto não será medido em funcionalidades de software ou em indicadores de desempenho, mas em nova ciência capaz de melhorar milhares de milhões de vidas

As incertezas imediatas são mais concretas do que a ambição: saber se a ronda mais recente será concluída, que avaliação e montante alcançará, quanta capacidade de computação a empresa conseguirá assegurar e o que demonstrarão as suas experiências internas. A declaração de Dean, de agosto, antecipava a conclusão da ronda de capital semente no espaço de algumas semanas, mas não foi divulgada qualquer data-limite confirmada para o financiamento de 50 mil milhões de dólares noticiado ou para o lançamento comercial.

Em resumo

• A Discovery Loop foi lançada a 5 de agosto de 2026, com Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Le Viet Quoc e Oriol Vinyals como fundadores.
• Estará a procurar uma avaliação de 50 mil milhões de dólares, cinco vezes superior à meta de cerca de 10 mil milhões discutida em agosto. Não foi confirmado qualquer acordo com essa avaliação.
• O foco inicial é automatizar experiências de aprendizagem automática, sendo a própria empresa o seu primeiro cliente.
• A Radical Ventures e a Khosla Ventures lideram o financiamento inicial. A Alphabet é simultaneamente investidora e parceira de computação.
• A Discovery Loop é uma sociedade de benefício público do Delaware, que está a formar uma equipa presencial em Palo Alto.
• Não foram divulgados produtos comerciais, valores de receitas, compromissos de clientes ou calendários para a expansão a outras áreas científicas.