Shallotpeat: o plano da OpenAI para responder ao avanço do Google

Memorando interno aponta Shallotpeat como reação ao Gemini 3 do Google

Um memorando interno da OpenAI, citado em reportagem do The Information, revela que a empresa está desenvolvendo um novo modelo com o codinome Shallotpeat para enfrentar o avanço do Google com o Gemini 3. Segundo o CEO Sam Altman, o progresso do Google pode “criar alguns obstáculos econômicos temporários para nossa empresa”, e ele alerta que “o ambiente esteja turbulento por um tempo”.

O documento deixa explícito que a vantagem da OpenAI sobre concorrentes como o Google e a Anthropic está encolhendo. O Gemini 3 teria “conquistado a liderança em quase todos os benchmarks”, e essa pressão forçou a OpenAI a reagir com iniciativas ambiciosas, entre elas o projeto Shallotpeat.

Por que o pré-treinamento voltou ao centro

Um dos pontos centrais do memorando é o reconhecimento da importância do pré-treinamento. Altman elogiou que o Google tem “realizado um trabalho excelente recentemente”, especialmente no estágio de pré-treinamento, processo em que o modelo aprende a partir de grandes volumes de dados antes de receber ajustes finos.

A OpenAI, segundo o relatório, enfrentou dificuldades para avançar nessa etapa. Problemas surgiram durante o desenvolvimento do GPT-5, quando “as otimizações deixaram de funcionar à medida que o modelo era ampliado”, o que fez com que a empresa passasse a apostar mais em modelos focados em raciocínio. O resultado é a busca por soluções que melhorem fundamentos como a qualidade dos dados e a robustez do pré-treinamento.

O que é o codinome Shallotpeat

O nome Shallotpeat parece ter uma intencionalidade simbólica. Conforme a reportagem, o codinome alude ao fato de que chalotas não crescem bem em turfa — solo que não é ideal. A analogia sugere que o novo modelo pretende superar dificuldades inerentes a ambientes de treinamento adversos, ajustando os fundamentos do pré-treinamento e a qualidade dos dados.

Fontes próximas ao assunto dizem que o objetivo do Shallotpeat é especificamente corrigir falhas detectadas no processo de pré-treinamento, restaurando a capacidade da OpenAI de conquistar saltos significativos de desempenho. Altman enfatizou a aposta em iniciativas “muito ambiciosas”, mesmo que isso signifique que a empresa fique “temporariamente atrás no cenário atual”.

Pressão competitiva e próximos passos

No memorando, Altman também mencionou a necessidade de automação da própria pesquisa em IA, como forma de acelerar inovações. Ele afirmou que “Precisamos manter o foco apesar da pressão competitiva a curto prazo”, e pediu que grande parte da equipe de pesquisa se mantenha centrada na meta de alcançar uma superinteligência.

O anúncio informal de um projeto como o Shallotpeat mostra duas coisas: primeiro, que a corrida por performance em IA voltou a valorizar ajustes finos no pré-treinamento e, segundo, que grandes equipes poderão apostar em mudanças estruturais no processo de pesquisa, incluindo automação e revisão da qualidade dos dados.

Especialistas de mercado acompanham a situação com atenção, porque avanços na etapa de pré-treinamento costumam trazer ganhos generalizados de desempenho, que se refletem em capacidade de gerar respostas mais coerentes, melhores raciocínios e maior robustez a falhas.

Enquanto a OpenAI trabalha no Shallotpeat, o ecossistema de IA segue aquecido, com empresas ajustando estratégias e priorizando tanto iterações de pré-treinamento quanto inovações em modelos focados em raciocínio. A negociação por liderança tecnológica, por ora, continua em aberto, e o sucesso do Shallotpeat pode ser decisivo para a próxima fase dessa disputa.