Chamath Palihapitiya apoia o uso de dispositivos de IA em aplicativos e sistemas de IA em seu guia de investimentos
- Chamath Palihapitiya publicou um "guia de investimento em IA" argumentando que o cash mais rápido está em terrenos para data centers, energia e infraestrutura básica.
- Ele afirmou que o valor duradouro a longo prazo pertencerá aos "arneses", a camada de software que envolve os modelos de IA, e aos aplicativos construídos sobre ela.
- Xiaoyin Qu, fundador da Tycoon AI, apoiou a tese da utilização de ferramentas de controle.
O investidor Chamath Palihapitiya publicou um mapa na plataforma X mostrando para onde ele espera que o dinheiro circule no mercado de IA, informando a seus seguidores que o cash mais rápido está nos setores de energia e imóveis de data centers.
No entanto, ele também afirmou que as margens de lucro duradouras pertencerão aos "arneses" e aos aplicativos construídos sobre eles.
Em qual parte do seu guia Palihapitiya disse que o cash iria parar primeiro?
O fundador da Social Capital classificou sua postagem no X como seu "guia de investimento em IA" a partir de agosto de 2026.
Ele categorizou as áreas de investimento em camadas, e a primeira camada que ele tratou foi o que ele chama de LPS, abreviação de land (terra), power (energia) e shell (estrutura). Refere-se à área física de um data center antes da instalação dos chips.
Palihapitiya escreveu que este ainda é o caminho mais óbvio e rápido para cash retorno sobre cash . Ele acrescentou: "Muito valor pode ser reunido e negociado rapidamente nesta camada. E, à medida que os data centers enfrentam mais resistência, o valor dos terrenos energizados pode explodir. O cenário é muito otimista."
Palihapitiya afirmou que ele e sua sócia, Anita Verma-Lallian, já garantiram cerca de 6 GW de energia até 2029.
Ele havia declarado anteriormente que terrenos com zoneamento aprovado e acesso ao silício conferem aos seus proprietários poder de negociação sobre todos os demais envolvidos na cadeia produtiva.
Por que Palihapitiya acredita que os sistemas de arreios e aplicativos serão os vencedores?
Acima do concreto e das linhas de energia, a escolha de Palihapitiya é o cinto de segurança. Ele afirmou em uma postagem feita em julho: “Um cinto de segurança moderno + modelo aberto reduzirá drasticamente seu consumo de energia, mantendo seu desempenho.”
Um "harp" é o software que envolve um modelo de IA e que decide o que o modelo vê, quais ferramentas ele pode usar e quando ele para, de acordo com um glossário da Hugging Face publicado em 25 de maio.
O Claude Code da Anthropic, o Codex da OpenAI e o Antigravity do Google são todos sistemas de arreios. O Claude Code é referido como "o arreio agente em torno de Claude" em sua documentação.
Palihapitiya afirmou que "a plataforma ajuda as empresas a controlar seu contexto proprietário (o que Alex Karp chama de 'alfa')", que para ele inclui seus dados, fluxos de trabalho e regras de negócios, entre outros.
Sua tese também se estende às aplicações, pois, segundo ele, elas serão outro fator de sucesso a longo prazo. Ele escreveu: "Toda empresa, com as ferramentas certas, agora pode incorporar seu potencial máximo ao software que a gerencia."
As pessoas concordam com Palihapitiya?
Algumas figuras importantes do setor comentaram a publicação de Palihapitiya, muitas delas apoiando-a, especialmente seu ponto de vista sobre os arreios.
Xiaoyin Qu, fundadora da Tycoon AI, expressou maior apoio aos harnesses, afirmando que um harness "criará margem independentemente de o modelo se tornar uma commodity", porque o harness certo pode desbloquear grandes trabalhos de longo prazo que valem mais do que qualquer resultado individual do modelo.
Aaron Levie, CEO da Box, em resposta a uma publicação que destacava o desempenho de vários agentes de IA, afirmou que a infraestrutura "se tornará a variável mais importante" na arquitetura de IA, ficando logo atrás da capacidade bruta do modelo.
Em meados de julho, Palihapitiya fez uma postagem no X questionando o estado atual dos gastos com IA, perguntando se isso estava valendo a pena para alguém além do pequeno grupo de empresas que já estavam arrecadando dinheiro, apontando para compradores que agora podem gastar US$ 0,50 por milhão de tokens de ponta em vez de US$ 56 pelo mesmo volume.
Pode parecer que a proposta de padronização seja a resposta dele à sua própria queixa, pois se os modelos se tornarem baratos e intercambiáveis, o dinheiro irá para quem controla os dados, os fluxos de trabalho e, eventualmente, os aplicativos que estão por trás disso.
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Perguntas frequentes
O que é um "harp" em IA?
Um harness é a camada de software que envolve um modelo de IA e decide o que o modelo vê, quais ferramentas ele pode usar e quando ele para de funcionar; o glossário da Hugging Face de maio de 2026 cita Claude Code, Codex e Antigravity como exemplos.
O que Chamath Palihapitiya disse ser a maneira mais rápida de ganhar dinheiro com IA?
Ele escreveu que LPS, que significa terreno, energia e infraestrutura para data centers, ainda é o caminho mais óbvio e rápido para obter retorno sobrecash cashporque o valor pode ser reunido e negociado rapidamente enquanto a capacidade é escassa.
Quem concordou com a tese de Palihapitiya sobre o uso de arreios?
Xiaoyin Qu, que argumentou que a infraestrutura adequada cria margem de lucro mesmo que os modelos se tornem commodities, e Aaron Levie, CEO da Box, que considerou a infraestrutura uma das variáveis mais importantes na pilha de IA, embora tenha alertado que os números específicos podem não ser generalizáveis para todas as tarefas.
Hannah Collymore
Hannah é escritora e editora com quase uma década de experiência em redação para blogs e cobertura de eventos no universo das criptomoedas. No Cryptopolitan, Hannah contribui para a página de notícias, reportando e analisando os últimos desenvolvimentos em DeFi, RWA, regulamentação de criptomoedas, IA e tecnologias de ponta. Ela se formou em Administração de Empresas pela Universidade Arcadia.
