A jogada de Meta para 2025: Como a mudança na trajetória da IA reescreveu o futuro da empresa

Meta Platforms (NASDAQ: META) não jogou pelo seguro em 2025. Enquanto os concorrentes falavam sobre inteligência artificial, a Meta construiu para ela—e os movimentos que fez este ano revelam algo mais profundo do que uma estratégia trimestral: uma mudança fundamental na forma como vê a si mesma na era da IA.

A empresa fez três apostas interligadas. Juntas, sugerem que a Meta não está mais satisfeita em ser apenas uma empresa de aplicações. Ela está se posicionando como uma espinha dorsal de infraestrutura para IA. Veja o que realmente aconteceu.

A $60 Aposta de Bilhões: Quando Infraestrutura se Torna Estratégia

A decisão da Meta de comprometer cerca de $60–65 bilhões em infraestrutura de computação e data centers AI e centros de dados não foi uma explosão temporária de gastos—foi uma declaração sobre prioridades.

Wall Street ficou desconfortável. Após anos de disciplina de custos pós-2022, de repente a Meta estava absorvendo despesas iniciais massivas. Mas aqui está o cálculo: no desenvolvimento de IA, a capacidade de computação tornou-se o verdadeiro gargalo. O acesso a clusters de GPU, poder de processamento bruto e infraestrutura otimizada separa as empresas que iteram a velocidade da luz daquelas que avançam a uma velocidade normal.

Ao ampliar uma das maiores frotas de GPU do mundo e reconstruir data centers para cargas de trabalho de IA, a Meta decidiu essencialmente: “Vamos possuir nosso próprio gargalo.” Isso não é desespero. É o mesmo cálculo que a Amazon fez com a AWS no início dos anos 2010—absorver dores de curto prazo para construir uma barreira defensiva.

Para investidores que observam as margens trimestrais comprimirem, a verdadeira percepção é esta: a Meta parou de jogar por aparência e começou a jogar por controle. Se a IA realmente se tornar o próximo paradigma de computação, controlar a infraestrutura que a alimenta importa mais do que controlar qualquer aplicação individual.

LLaMA: O Cavalo de Tróia de Código Aberto

Enquanto concorrentes como a OpenAI protegiam seus modelos por trás de paredes de API, a Meta fez algo contraintuitivo. Ela lançou o LLaMA como software de código aberto—e com o LLaMA 4, provou que modelos disponíveis abertamente podem competir na fronteira, sendo mais baratos e mais fáceis de personalizar.

Mas o gênio do LLaMA não estava nos scores de benchmark. Estava na captura do ecossistema.

Ao disponibilizar o LLaMA gratuitamente, a Meta não lançou apenas um produto. Criou uma camada de infraestrutura na qual desenvolvedores, startups e empresas poderiam construir. Os custos de implantação? Foram deslocados para fora. A participação de desenvolvedores? Foi puxada diretamente para a órbita da Meta.

O que surge ao longo do tempo é um efeito de rede diferente de tudo que modelos fechados podem alcançar. Ferramentas padronizam-se em torno do LLaMA. Frameworks otimizam para ele. Pesquisadores publicam trabalhos sobre ele. De repente, o modelo da Meta torna-se a de facto fundação sobre a qual todos os outros constroem.

Isso ecoa o manual do Android no móvel. O Android não venceu o iOS sendo mais lucrativo. Venceu ao se tornar a plataforma que todos usaram para construir. A Meta está tentando uma trajetória idêntica na IA—posicionando o LLaMA não como um concorrente do ChatGPT lutando por dólares de consumidores, mas como a infraestrutura que todos usam para construir seus próprios serviços de IA.

Open source, nesta leitura, não é altruísmo. É alavancagem.

Reestruturação para Execução: A Vantagem de Velocidade

A terceira mudança foi invisível para a maioria dos observadores, mas crucial internamente. A Meta reconstruiu sua organização de IA sob uma nova estrutura com o Superintelligence Labs, trouxe Alexandr Wang para liderar a pesquisa de raciocínio, e reduziu a dispersão entre equipes que se tornaram demasiado distribuídas.

Isso importa porque a vantagem da Meta nunca foi talento bruto de pesquisa. Muitas equipes têm pesquisadores brilhantes. A vantagem real da Meta é escala—bilhões de usuários gerando ciclos de feedback do mundo real através do Facebook, Instagram, WhatsApp e Threads.

A reorganização sinalizou uma coisa: a execução importa mais do que artigos. O sucesso é medido não por pesquisas publicadas ou demos impressionantes, mas por quão rápido novas capacidades de IA chegam aos usuários reais e quão rápido a empresa aprende com essa implantação.

Essa é uma abordagem disciplinada. A Meta não está tentando contratar seu caminho para o domínio da IA ou perseguir sonhos abstratos. Ela está tentando entregar mais rápido que todos os outros em grande escala. Melhor segmentação de anúncios alimentada por modelos superiores. Classificação de conteúdo mais inteligente. Ferramentas para criadores que funcionam mais rápido. Experiências de mensagens que parecem sem atrito.

A estratégia de código aberto não paga como receita direta do LLaMA. Ela paga quando cada produto da Meta melhora incrementalmente porque a IA fundamental ficou mais forte.

O que Isso Significa: Jogo de Infraestrutura, Não de Aplicações

Junte esses três movimentos e você vê uma argumentação coerente tomando forma.

A Meta gastou pesadamente na posse de capacidade de computação. Abriu seus modelos para o mundo. Reorganizou-se implacavelmente em torno da velocidade de entrega. Nenhuma dessas garantias de sucesso. Mas juntas, elas redesenham a trajetória da Meta na era da IA.

A empresa não está mais apostando que possuirá a melhor aplicação de IA para consumidores. Ela aposta que possuirá o substrato sobre o qual todos constroem. Isso é um negócio fundamentalmente diferente e um perfil de risco fundamentalmente diferente.

Se a IA se tornar a espinha dorsal das experiências digitais—e as evidências sugerem que sim—então as empresas que controlam essa espinha dorsal vencem, independentemente de qual aplicação específica capte os holofotes.

Para investidores de longo prazo, essa mudança de trajetória importa muito mais do que qualquer compressão de margem trimestral. O verdadeiro teste virá em 2026 e além: a Meta consegue realmente transformar essa fundação em vantagens competitivas duradouras? Consegue entregar mais rápido que os pares? Os desenvolvedores realmente preferirão construir sobre o LLaMA?

A fundação está lançada. Agora vem a fase de execução.