Noam Shazeer, coautor do artigo que revolucionou a IA, deixa o Google para integrar a OpenAI

Noam Shazeer não é só um nome no rodapé do artigo 'Attention Is All You Need', ele foi o engenheiro que transformou a arquitetura Transformer em algo operacional, escalável e comercialmente viável. No Google, ele não só ajudou a construir o AdSense com o PHIL (um modelo probabilístico hierárquico que antecipou ideias de atenção antes da Transformer), como também refinou a correção ortográfica das buscas usando técnicas que hoje parecem óbvias, mas eram pioneiras em 2005. Sua saída em 2021 não foi por desgaste: foi porque o Google recusou o lançamento do chatbot que ele e Daniel De Freitas haviam prototipado internamente, um projeto que viria a se tornar a Character.AI.

Em 2024, ele voltou ao Google após o acordo de US$ 2,7 bilhões com a Character.AI, com foco explícito em acelerar os modelos Gemini. Agora, em 2026, sua ida para a OpenAI não é uma troca de emprego, é uma reconfiguração estratégica: ele vai liderar arquitetura de IA, ou seja, decidir como os próximos modelos serão estruturados sob o capô, não só treinados. Isso coloca a OpenAI diretamente na linha de frente da próxima geração de modelos eficientes, especializados e menos dependentes de escala bruta.

A mudança real está no papel operacional: em 2021, Shazeer saiu do Google com uma ideia não aprovada; em 2024, voltou para escalar uma arquitetura alheia (Gemini); agora, em 2026, entra na OpenAI para projetar a arquitetura de ponta, com autonomia técnica que não tinha nem na Character.AI nem no Google pós-2024. Também mudou o contexto competitivo: enquanto sua primeira saída foi individual, sua volta em 2024 foi parte de um movimento corporativo de aquisição estratégica; agora, sua ida à OpenAI ocorre em plena contraofensiva da empresa, que perdeu Weil e Peebles em abril e precisa de peso técnico para equilibrar o fluxo de talentos para a Anthropic.

Shazeer entende o custo computacional de cada camada de atenção melhor do que quase qualquer pessoa viva. Ele não otimiza prompts, ele redesenha o motor. Isso significa que, nos próximos 12 a 18 meses, podemos ver modelos da OpenAI que consomem menos FLOPs para tarefas especializadas, ou que misturam arquiteturas esparsas com mecanismos de roteamento dinâmico, algo que já testava em protótipos internos do Google em 2023. Para desenvolvedores, isso não é só sobre desempenho: é sobre previsibilidade de custo, latência controlável e APIs mais enxutas. A corrida não é mais só por tamanho, mas por elegância estrutural, e ele é o principal arquiteto dessa nova fase.