Entre Fábulas e Mythos: o bloqueio da Anthropic e a ficção científica do Rio 3.5 Open
Pensata 404 – Edição 19 – por Giovanni Della Dea Nossas pensatas são discutidas no Lab 404, mas refletem a...
Pensata 404 – Edição 19 – por Giovanni Della Dea
Nossas pensatas são discutidas no Lab 404, mas refletem a opinião pessoal.
A corrida global pelo desenvolvimento da Inteligência Artificial de ponta atingiu, em meados de 2026, um ponto de inflexão que desfaz de vez as ilusões de um mercado digital plano, globalizado e sem fronteiras. O cenário contemporâneo é marcado por uma dupla dinâmica que expõe as fraturas geopolíticas do capitalismo de plataforma: de um lado, o fechamento imperialista dos modelos de fronteira pelo Norte Global e de outro, as tentativas performáticas do Sul Global de simular uma autonomia algorítmica sem base material. A articulação de dois eventos recentes, o embargo abrupto aos modelos da Anthropic[1] e o controverso episódio do modelo carioca Rio 3.5 Open[2], oferecem um laboratório perfeito para entendermos como o controle da infraestrutura dita as novas regras de poder e subordinação na era da automação cognitiva.
A ordem executiva dos Estados Unidos que suspendeu o acesso global aos modelos de IA Fable 5 e ao Mythos 5 para qualquer cidadão ou cliente estrangeiro funcionou como um choque de realidade geopolítica (TechCrunch, 2026). Sob a justificativa técnica de mitigar riscos de segurança relacionados ao duplo uso (a capacidade do modelo de auditar e corrigir códigos, que por simetria, ensina a burlá-los), o governo norte-americano passou a tratar os modelos mais avançados do momento, conhecidos como Estado da Arte (SOTA, do inglês State of the Art), como armamentos de segurança nacional. Esse movimento consolida o que podemos chamar de Pilha Imperial: uma arquitetura de dominação que verticaliza o controle tecnológico desde a restrição física ao hardware avançado, passando pelo monopólio do processamento em nuvem, até a extração global de dados.
O novo extrativismo, portanto, não precisa mais invadir territórios físicos de forma clássica, ele opera se apropriando da totalidade da vida humana processada em fluxo, transformando nossos dados, interações e saberes em matéria-prima para o treinamento dessas supermáquinas (Couldry; Mejias, 2019). Contudo, no momento em que esses sistemas atingem um nível de capacidade disruptiva, a chave de acesso é desligada. O Sul Global, que serviu como um pasto de dados e mão de obra barata para o refinamento desses modelos (como os trabalhadores de moderação de conteúdo no Quênia), descobre-se habitando uma periferia algorítmica. Nosso acesso à inteligência automatizada de ponta é provisório, vigiado e condicionado à tolerância de Washington. A promessa de uma IA universal colapsa diante da realidade de uma infraestrutura profundamente cercada.
É no vácuo dessa exclusão que emergem as respostas mimetistas, das quais o caso do modelo open-source Rio 3.5 Open é o sintoma mais pedagógico. Lançado pela prefeitura do Rio de Janeiro como um Grande Modelo de Linguagem (LLM) de quase 400 bilhões de parâmetros, capaz de superar rivais em benchmarks (testes padronizados de desempenho) internacionais, o modelo foi inicialmente celebrado como um marco da soberania tecnológica brasileira. No entanto, a materialidade dos objetos digitais é implacável, códigos e matrizes matemáticas não sustentam narrativas vazias (Lemos, 2013). Em menos de 24 horas, uma análise forense dos tensores do modelo (sua “impressão digital” inescapável) provou que o Rio 3.5 Open era, na verdade, uma junção (merge) direta de dois modelos abertos chineses (Nex N2 Pro e Qwen 3.5)(Akita, 2026). Bastou um system prompt para envelopar a estrutura asiática e forçar a máquina a se declarar uma “criação carioca”.
Fazer merges[3] ou destilações[4] é uma prática vital no ecossistema de modelos abertos, esse não foi o erro. O problema aqui é sociotécnico, onde ocorre a tentativa de performar uma independência de fachada. Esse episódio escancara o chamado blefe algorítmico, incapaz de arcar com os custos colossais em energia, data centers e GPUs[5] necessárias para treinar modelos fundacionais do zero, a prefeitura do Rio de Janeiro recorre à reciclagem de pesos abertos[6] como um atalho de relações públicas, deixando a lição de que não se alcança soberania tecnológica criando um simulacro através de uma simples interface. A barreira da infraestrutura material não pode ser transposta apenas com discursos nacionalistas.
Diante desse impasse, espremido entre o fechamento proprietário de um lado e o mimetismo estatal de outro, surge uma nova tensão nas redes de infraestrutura descentralizada. O trabalho de iniciativas como a Nous Research que, embora aposte em protocolos abertos, continua sendo um ator corporativo do Norte Global, ilustra uma tentativa de subverter as regras do jogo através da chamada distribuição radical[7]. A quebra de paradigma proposta ocorre, primeiro, na arquitetura de software, com agentes autônomos (como o Hermes Agent) que aprendem continuamente em tempo de execução, rompendo com a dependência de roteiros pré-fabricados pelas Big Techs e permitindo que o usuário rode sistemas localmente (Nous Research, 2026a).
A subversão infraestrutural também avança com o desenvolvimento de protocolos como o DisTrO (Nous Research, 2026b), que viabiliza o treinamento de grandes modelos pela internet comum, fazendo com que GPUs domésticas espalhadas pelo globo cooperem entre si para trincar o monopólio físico dos data centers hegemônicos. Contudo, em vez de desarmar completamente a armadilha imperial, essas dinâmicas expõem um novo limite: a arquitetura pode até se tornar distribuída, mas a dependência material da cadeia de suprimentos, marcada pela escassez crítica de hardware avançado e memórias de alto desempenho, mantém o controle produtivo fortemente centralizado
A verdadeira soberania tecnológica do Brasil e do Sul Global dificilmente será alcançada por meio de grandes decretos ou de modelos maquiados em interfaces amigáveis. Se o poder reside de fato na materialidade da infraestrutura (Lemos, 2013), o atual cenário nos impõe um dilema estrutural severo: como podemos reivindicar autonomia algorítmica se a própria base física que sustenta essas tecnologias continua sob o domínio geopolítico e econômico do Norte? Diante da ameaça de desligamento arbitrário da máquina central e da fragilidade de nossos próprios blefes digitais, a grande questão que se impõe não é apenas qual modelo de inteligência artificial devemos rodar, mas como podemos, coletivamente, conceber estratégias materiais para deixar de ser eternos locatários no latifúndio digital alheio.
REFERÊNCIAS:
AKITA, Fabio. A controvérsia da LLM Rio 3.5: Plágio. Akitando, [S. l.], jun. 2026. Disponível em: https://akitaonrails.com/2026/06/15/controversia-llm-rio-3-5-plagio/. Acesso em: 23 jun. 2026.
ANTHROPIC. Claude Mythos 5 and Fable 5. São Francisco, 2026. Disponível em: https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5. Acesso em: 23 jun. 2026.
COULDRY, Nick; MEJIAS, Ulises A. The costs of connection: how data is colonizing human life and appropriating it for capitalism. Stanford: Stanford University Press, 2019.
LEMOS, André. A comunicação das coisas: teoria ator-rede e cibercultura. São Paulo: Annablume, 2013.
LEMOS, André. Cibercultura, tecnologia e vida social na cultura contemporânea. 6. ed. Porto Alegre: Sulina, 2010.
NOUS RESEARCH. Hermes Agent. [S. l.]: Nous Research, 2026a. Disponível em: https://hermes-agent.nousresearch.com/. Acesso em: 23 jun. 2026.
NOUS RESEARCH. A Preliminary Report on DisTrO. [S. l.]: GitHub, 2026b. Disponível em: https://github.com/NousResearch/DisTrO/blob/main/A_Preliminary_Report_on_DisTrO.pdf. Acesso em: 23 jun. 2026.
TECHCRUNCH. When the Trump
administration cracks down on Anthropic, who benefits?. TechCrunch, [S. l.], 21 jun. 2026. Disponível em: https://techcrunch.com/2026/06/21/when-the-trump-administration-cracks-down-on-anthropic-who-benefits/. Acesso em: 23 jun. 2026.
[1] Notícia de Anthony Ha no TechCrunch, disponível em: https://techcrunch.com/2026/06/21/when-the-trump-administration-cracks-down-on-anthropic-who-benefits/
[2] Notícia do portal O Globo, disponível em: https://oglobo.globo.com/economia/tecnologia/noticia/2026/06/15/ia-lancado-pela-prefeitura-do-rio-causa-controversia-entre-pesquisadores-e-engenheiros-da-area.ghtml
[3] Termo da computação para adição de funcionalidades, códigos ou nesse caso, modelos de LLM.
[4] Processo de aprendizado de máquina onde um modelo maior (professor) ensina um modelo menor (aluno), dessa forma o modelo menor passa a imitar o modelo maior, trazendo mais “portabilidade” para a IA.
[5] Placas de vídeo utilizadas para treinamento de modelos, empresas conhecidas como NVIDIA e AMD são os maiores fabricantes.
[6] Pesos abertos (open weights) são os valores numéricos e parâmetros centrais que uma inteligência artificial aprendeu durante sua fase de treinamento, Eles representam essencialmente o cérebro e o conhecimento prático de uma IA.
[7] Refere-se à tecnologia DisTrO (Distributed Training Over-The-Internet), um método inovador de treinamento descentralizado de IA que permite treinar modelos complexos, como LLMs, usando computadores conectados à internet comum