Enquanto as gigantes tecnológicas e start-ups de IA correm para a inteligência artificial geral, investigadores de topo e líderes de engenharia tornaram-se o equivalente a atletas de elite.
A indústria emergente da inteligência artificial criou um mercado de trabalho sem paralelo em Silicon Valley desde a bolha das empresas ponto com. Só que, desta vez, haverá talvez apenas algumas centenas de pessoas capazes de desenvolver, em grande escala, sistemas de IA de ponta.
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OpenAI, Meta, Google DeepMind, Anthropic, xAI, a Safe Superintelligence e um número crescente de start-ups de IA disputam o mesmo reservatório minúsculo de talento altamente qualificado.
Como consequência, nos últimos dois anos surgiram relatos de pacotes salariais de nove algarismos, enormes atribuições de ações e campanhas de recrutamento lideradas pessoalmente por presidentes executivos como Mark Zuckerberg e Sam Altman.
Alguns valores que circulam online são contestados ou não estão verificados, pelo que este artigo se centra nas figuras de topo cuja importância no recrutamento e procura no mercado foram relatadas de forma credível por grandes publicações ou confirmadas pessoalmente por intervenientes nas negociações.
Seguem-se cinco dos engenheiros e investigadores de IA mais conhecidos do mundo, por ordem aleatória, cujas histórias ilustram os vários tipos de guerras de licitações em curso na indústria da IA.
Ilya Sutskever
Poucas figuras no sector da IA gozam de tanto respeito como o informático israelo-canadiano Ilya Sutskever.
Como cofundador e antigo cientista-chefe da OpenAI, Sutskever esteve por detrás de avanços decisivos nos modelos GPT e foi amplamente visto como um dos principais arquitectos intelectuais do boom da IA generativa.
Antes da OpenAI, trabalhou no Google Brain, antecessor da Google DeepMind, e contribuiu para algumas das descobertas fundamentais que lançaram a revolução do deep learning.
Na sequência da dramática crise de governação na OpenAI em 2023, que envolveu a destituição temporária de Sam Altman da presidência executiva, Sutskever acabou por deixar a empresa e cofundou, em 2024, a Safe Superintelligence (SSI).
A SSI tornou-se de imediato numa das start-ups de IA mais observadas do mundo e, apesar de ainda não ter lançado qualquer produto comercial, foi avaliada em privado em cerca de 32 mil milhões de dólares (27,5 mil milhões de euros) em 2025.
Mais tarde foi noticiado que a Meta explorou conversações para adquirir a SSI e tentou, de forma agressiva, recrutar talento associado à empresa durante a ofensiva de contratações em IA lançada por Mark Zuckerberg em 2025.
Na semana passada, Sutskever confirmou ainda deter uma participação de 7 mil milhões de dólares (6 mil milhões de euros) na OpenAI, durante o seu testemunho no mediático julgamento que opõe Elon Musk ao criador do ChatGPT, tornando-se o segundo bilionário da OpenAI revelado recentemente, depois de o presidente Greg Brockman ter indicado deter quase 30 mil milhões de dólares (25,8 mil milhões de euros) em ações.
O valor de Sutskever resulta de uma combinação rara de credibilidade científica, experiência em modelos de ponta e capacidade de liderança. Muitos investidores consideram-no uma das poucas pessoas capazes de dirigir uma organização de investigação à escala da AGI.
Mira Murati
Outro grande talento a sair da OpenAI foi a antiga diretora de tecnologia Mira Murati, que deixou a empresa em 2024.
A engenheira e gestora albano-americana teve um papel central nos lançamentos do ChatGPT, do DALL-E e do GPT-4, afirmando-se como um dos rostos públicos da revolução da IA. Antes disso, trabalhou como gestora sénior de produto na Tesla.
Depois de sair da OpenAI, Murati lançou a Thinking Machines Lab, que rapidamente atraiu antigos investigadores da empresa e se tornou um novo protagonista importante no ecossistema de start-ups de IA.
Tal como a SSI de Sutskever, a empresa ainda não lançou qualquer produto, mas terá alcançado, pouco depois da criação, uma valorização superior a 5 mil milhões de dólares (4,3 mil milhões de euros). Centra-se na colaboração entre humanos e IA, em vez de apostar apenas em sistemas totalmente autónomos.
Na semana passada, a Thinking Machines Lab apresentou uma antevisão dos seus "modelos de interação", que as pessoas deverão conseguir controlar apenas com a voz e que, entre outras funcionalidades, terão acesso direto ao ecrã do utilizador, tornando a experiência de interface praticamente contínua.
A Meta também tentou de forma agressiva recrutar investigadores de elite ligados a Murati e à Thinking Machines Lab, uma vez que a start-up conseguiu reunir engenheiros que trabalharam no ChatGPT, na Character.ai, na Mistral, no PyTorch e noutros modelos e estruturas de IA.
O valor estratégico de Murati decorre do facto de ser hoje uma das poucas gestoras com capacidade para atrair investigadores de topo em grande escala.
No sector da IA, essa força de atração no recrutamento tornou-se uma vantagem competitiva, numa altura em que as empresas percebem que o talento de elite em IA está cada vez mais concentrado num número relativamente reduzido de laboratórios de ponta.
Alexandr Wang
Ao contrário de Sutskever e Murati, que começaram na OpenAI e depois saíram para lançar as suas próprias start-ups, o engenheiro sino-americano de segunda geração Alexandr Wang ganhou notoriedade como fundador e só depois se mudou para a Meta.
Wang criou a Scale AI em 2016, uma empresa que construiu infraestruturas cruciais para sistemas de aprendizagem automática, através de serviços de rotulagem de dados, avaliação e ferramentas de teste de modelos.
A Scale AI passou a estar profundamente integrada no ecossistema da IA generativa, trabalhando com governos, empresas e os principais laboratórios de IA. Em 2025, a Meta terá adquirido uma participação de 49% sem direito de voto na empresa, por 14,3 mil milhões de dólares (12,3 mil milhões de euros), avaliando-a em 29 mil milhões de dólares (25 mil milhões de euros).
Alexandr Wang foi integrado numa função de liderança na Meta Superintelligence Labs, a divisão de IA da empresa de Mark Zuckerberg.
Fugas de documentos alegadas sugerem que a sua remuneração está entre as mais elevadas da história de Silicon Valley, com um salário base de 1 milhão de dólares (860 mil euros), bónus de vários milhões e entre 100 milhões de dólares (86 milhões de euros) e 150 milhões de dólares (129 milhões de euros) em ações a adquirir ao longo de cinco anos.
A operação foi amplamente interpretada como parte da tentativa de Zuckerberg de acelerar as capacidades de IA da Meta, depois de a empresa ter ficado atrás da OpenAI na percepção do público.
Ao contrário dos investigadores puramente académicos, Wang tornou-se valioso pela compreensão operacional de como se constroem e escalam sistemas de IA de ponta. A sua experiência abrange infraestruturas, conjuntos de dados, cadeias de avaliação e execução organizacional.
Este conhecimento abrangente é cada vez mais importante à medida que os sistemas de IA crescem e se tornam mais caros de treinar e gerir.
Demis Hassabis
Tal como Wang, Demis Hassabis iniciou também o seu percurso no sector da IA como fundador antes de se mudar para uma gigante tecnológica.
O engenheiro britânico, de ascendência grega, cipriota, chinesa e singapurense, passou anos a transformar a DeepMind numa das principais organizações mundiais de investigação em IA, conhecida por avanços como o AlphaGo, o modelo que dominou o antigo jogo de tabuleiro chinês Go, e o AlphaFold, que prevê estruturas de proteínas.
Em 2024, o modelo AlphaFold2 resolveu um desafio com 50 anos ao prever com precisão as estruturas tridimensionais das proteínas, o que valeu a Hassabis o Prémio Nobel da Química desse ano.
A DeepMind foi fundada em Londres e adquirida pela Google em 2014, dando origem à Google DeepMind, que continua hoje a funcionar como a principal divisão de IA da multinacional.
O valor final da compra nunca foi oficialmente confirmado, mas relatos indicam que terá variado entre 400 milhões de dólares (344 milhões de euros) e 650 milhões de dólares (559 milhões de euros), numa altura em que a IA ainda era uma ideia distante no sector tecnológico.
O salário base de Hassabis não é público, mas, como diretor executivo da Google DeepMind, a sua remuneração anual total é estimada em vários milhões.
Terá recebido prémios de desempenho específicos, como um bónus significativo de 3 milhões de dólares (2,58 milhões de euros) pelos resultados obtidos com o projeto de IA Gemini. A sua fortuna pessoal é estimada em cerca de 600 milhões de dólares (516 milhões de euros).
Depois do lançamento do ChatGPT ter intensificado a corrida armamentista na IA, a Google concentrou mais esforços de IA na Google DeepMind, sob a liderança de Hassabis. A empresa viu-se subitamente a competir de forma mais agressiva com a OpenAI, a Anthropic e a Meta, tanto pelo talento como pela relevância pública.
Hassabis ocupa uma posição singularmente valiosa por combinar o estatuto de fundador com credenciais científicas de elite e experiência de liderança organizacional.
Reter os principais investigadores da DeepMind tornou-se estrategicamente crucial para a Google à medida que as expectativas salariais em toda a indústria da IA dispararam.
Andrej Karpathy
Andrej Karpathy encerra a lista como outro dos cofundadores da OpenAI.
Depois de ajudar a lançar a gigante de IA, o investigador eslovaco-canadiano em computação tornou-se diretor de IA na Tesla, onde ajudou a liderar, entre 2017 e 2022, o desenvolvimento de sistemas de condução autónoma baseados em redes neuronais.
Karpathy regressou mais tarde, por um breve período, à OpenAI antes de lançar a Eureka Labs em 2024.
Não é conhecida qualquer avaliação privada da empresa, que segue uma estratégia própria assente em iniciativas educativas e de apoio a start-ups.
Ainda assim, a fortuna de Karpathy é estimada entre 50 milhões de dólares (43 milhões de euros) e 150 milhões de dólares (129 milhões de euros), fruto das funções que desempenhou anteriormente.
Embora não tenha sido associado publicamente aos maiores rumores de remunerações, como outros investigadores de laboratórios de ponta, Karpathy continua a ser uma das figuras de IA mais estrategicamente valiosas graças à capacidade de moldar comunidades de programadores e atrair talento, decorrente da sua influência histórica na cultura de engenharia.