A CNBC descreveu o fenômeno como “Claude mania”. Arvind Jain, CEO da Glean (especializada em inteligência artificial de nível empresarial), disse que Claude virou “uma religião” entre equipes de tecnologia enterprise.

Na edição anterior do evento, realizada em Las Vegas em 2025, o consenso era que a OpenAI liderava com folga. Um ano depois, a percepção se inverteu. E a repercussão não ficou restrita ao evento: no dia 16 de abril, a Anthropic lançou o Claude Opus 4.6 e as reações de desenvolvedores e usuários nas redes repetiram o mesmo tom que dominou o HumanX, com elogios à evolução do modelo em raciocínio, código e tarefas complexas.

O que mudou: Claude Code

Essa virada tem um nome bastante claro: Claude Code. O agente de codificação, que se tornou disponível ao público em maio de 2025, já gera mais de US$2,5 bilhões em receita anualizada. Na pesquisa do Pragmatic Engineer com 15 mil desenvolvedores (fevereiro de 2026), é a ferramenta de codificação com IA mais utilizada, com 46% de aprovação na categoria “mais amada” e 71% dos devs que usam agentes de IA regularmente optando pelo Claude Code.

O dado que mais chamou atenção no evento veio da Epic, empresa de software para o setor de saúde: profissionais que não são desenvolvedores já estavam usando Claude Code, uma ferramenta originalmente projetada para terminal. Isso indicou que a demanda por agentes de IA vai além de quem escreve código, o que levou a Anthropic a apresentar o Claude Cowork, uma interface para não-desenvolvedores usarem agentes sem precisar de linha de comando.

Os números por trás do sentimento

A receita anualizada da Anthropic ultrapassou US$30 bilhões no início de abril, mais que triplicando os aproximadamente US$9 bilhões registrados no final de 2025. O valuation atual é de US$380 bilhões, menos da metade dos US$852 bilhões da OpenAI, algo que parte dos investidores presentes no HumanX enxerga como ponto positivo: mais espaço para crescimento.

Enquanto isso, a OpenAI captou US$122 bilhões recentemente, mas não dominou a narrativa enterprise no evento. A empresa enfrenta escrutínio sobre liderança e um período em que seus movimentos parecem mais reativos do que estratégicos, segundo a avaliação de participantes ouvidos pelo TechCrunch e pela CNBC.

A competição está longe de ser definida. OpenAI, Google e Cursor seguem como alternativas relevantes no mercado de ferramentas de IA para código e operações. Mas o HumanX 2026 marcou o momento em que Claude deixou de ser tratado como alternativa ao ChatGPT e passou a ser referência própria.

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Para dar escala a esse número, a base de clientes empresariais dobrou em menos de dois meses, passando de 500 para mais de 1.000 empresas que gastam mais de US$1 milhão por ano com o Claude. O volume de uso cresceu a ponto de a infraestrutura atual não ser suficiente para o que vem pela frente.

Hoje, o Claude opera sobre uma arquitetura multi-chip que combina TPUs do Google (via Broadcom), chips customizados da Amazon (Trainium, via AWS) e GPUs da Nvidia. A empresa distribui workloads entre diferentes hardwares conforme a tarefa. Funciona, mas cada dependência é também um risco: quando a alocação de Nvidia aperta ou o roadmap de TPUs do Google muda, a capacidade de atender clientes é diretamente afetada.

Dias antes da notícia sobre chips próprios, a Anthropic assinou um acordo de longo prazo com Google e Broadcom que garante acesso a cerca de 3,5 gigawatts de capacidade em TPUs a partir de 2027, o triplo do que consumia no início de 2026. A empresa também anunciou compromisso de investir US$50 bilhões em infraestrutura de computação nos EUA. São movimentos que não combinam com uma empresa satisfeita com o arranjo atual.

Quem mais está nesse caminho

A Anthropic não é a primeira nem a única a se movimentar nessa direção. O Google projeta TPUs desde 2016, já na sétima geração, enquanto a Amazon desenvolveu os chips Trainium e Inferentia para seus data centers. A Meta já opera com chips MTIA próprios, desenvolvidos em parceria com a Broadcom (embora com dificuldades reportadas no processo) e a OpenAI fechou um projeto de US$10 bilhões, também com a Broadcom, para seus primeiros processadores customizados, com produção esperada para o final de 2026. Outra gigante do setor, a Microsoft, criou o Maia 100, acelerador de IA voltado ao Azure.

Existe um padrão, onde os maiores consumidores de chips de IA estão buscando reduzir a dependência da Nvidia, que domina o mercado de GPUs para inteligência artificial. Não se trata de substituí-la completamente, mas de controlar custos, otimizar performance para workloads específicos e garantir previsibilidade na cadeia de suprimentos.

A conta começa a fechar (mas os riscos também)

Desenvolver um chip de IA de ponta custa entre US$500 milhões e US$1 bilhão e leva anos de engenharia e validação. Com receita anualizada de US$30 bilhões, a conta financeira da Anthropic começa a fechar. Mas o desafio não é só dinheiro, porque chips customizados podem ficar obsoletos rapidamente diante do ritmo de inovação no setor. O ciclo longo de design pode criar gargalos para uma empresa que precisa de escala imediata. E comprar chips de terceiros e desenvolver os próprios não são estratégias excludentes, a Anthropic provavelmente fará ambos por um bom tempo.

Ainda assim, a exploração sinaliza que, numa certa escala de operação, depender exclusivamente de fornecedores externos deixa de ser conveniente. Quando cada consulta, cada chamada de API e cada deploy enterprise roda em hardware que você aluga de parceiros que também são concorrentes, controlar o silício passa a ser uma questão de sobrevivência operacional.

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O lançamento reforça a estratégia da companhia de recuperar protagonismo na corrida por modelos de fronteira. E, ao mesmo tempo, pressiona um setor que já opera em ciclos cada vez mais curtos de inovação.

Um avanço técnico que muda a escala do modelo

O Gemini 3 Pro chega com melhorias profundas em relação às versões anteriores. A grande evolução está na multimodalidade integrada, que permite ao modelo analisar texto, imagem, vídeo e áudio de forma unificada. Isso amplia sua performance em tarefas complexas de interpretação visual, simulações e análises que exigem múltiplas camadas de dados.

Outra mudança relevante é a ampliação da janela de contexto, que permite ao modelo lidar com documentos extensos, codebases maiores e fluxos sofisticados de raciocínio contínuo. Em benchmarks divulgados por analistas independentes, o Gemini 3 Pro supera ChatGPT 5.1 e Claude 4.5 Opus em testes de lógica, matemática avançada e tarefas de raciocínio de alto nível, incluindo avaliações do tipo “PhD-level reasoning”, em testes que simulam problemas acadêmicos de alta complexidade.

Benchmarks não contam toda a história

O desempenho técnico, porém, não se traduz automaticamente em superioridade prática. Em cenários do mundo real, como programação, automação de agentes e uso em ferramentas corporativas, o Claude 4.5 Opus mantém vantagem em confiabilidade, principalmente em execuções longas que exigem aderência estrita a instruções. Já o ChatGPT, especialmente em sua versão 5.1, segue como referência de usabilidade, estabilidade e fluidez conversacional, sustentado pela amplitude de integrações via API (interface de integração entre sistemas) e pelo ecossistema consolidado da OpenAI.

O próprio Google reconheceu a demanda extraordinária pelo modelo ao anunciar limites mais rígidos de uso gratuito, uma medida tomada após um pico de acessos registrado logo após o lançamento, segundo reportagens internacionais.

Integração profunda vs. flexibilidade de uso

A principal vantagem competitiva do Gemini continua sendo a integração nativa com produtos do Google, como Search, Drive e Android, o que pode transformar o modelo em um “sistema operacional cognitivo” embutido no cotidiano de bilhões de usuários. Essa estratégia contrasta com a lógica da OpenAI, que aposta em flexibilidade e integração com empresas via API, e com a Anthropic, que prioriza modelos otimizados para execução autônoma segura, com forte foco em confiabilidade e uso de ferramentas.

Essa diferença de posicionamento ajuda a explicar por que o Gemini 3 Pro se destaca na experiência multimodal, enquanto Claude acaba sendo mais utilizado nas tarefas de agente e o ChatGPT se mantém como padrão de conversação generalista.

Competição cada vez mais verticalizada

O lançamento evidencia uma tendência clara no setor: os modelos estão deixando de competir apenas por capacidade bruta e passando a disputar verticais específicas. O Gemini foca em raciocínio e multimodalidade; Claude se especializa em autonomia, segurança e codificação robusta; o ChatGPT se consolida em facilidade de uso e experiência integrada de desenvolvimento.

Para o mercado, essa segmentação implica que não existe mais um “modelo vencedor”, mas sim modelos mais adequados a contextos distintos. E, nesse movimento, a competição deixa de ser apenas uma corrida tecnológica e passa a ser também uma disputa por estratégia, ecossistemas e posicionamento.

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