Zhang Yiming, da ByteDance, estabelece 2029 ou 2030 como prazo mais próximo para alcançar OpenAI e Anthropic

Um novo assistente de IA em breve; a fronteira tecnológica ainda vai demorar

O fundador da ByteDance, Zhang Yiming, disse à equipe de inteligência artificial da empresa que alcançar a tecnologia mais avançada da OpenAI e da Anthropic levará até 2029 ou 2030, no mínimo, segundo relatos de uma reunião interna recente publicados em 12 de novembro de 2026. Sua preocupação imediata era a escala menor dos conjuntos de dados de treinamento por trás dos modelos de linguagem Seed, da ByteDance.

A avaliação vem em meio a relatos de que a controladora do TikTok se prepara para lançar um novo assistente pessoal de IA nas próximas semanas. A ByteDance busca lançar em breve um produto de consumo, enquanto estabelece um prazo muito mais longo para chegar à fronteira da pesquisa em IA.

O esforço envolve uma equipe de pesquisa e engenharia da Seed com cerca de 1.000 pessoas, uma proposta de gastos de até US$ 70 bilhões e um empréstimo de US$ 29,6 bilhões, segundo relatos, para iniciativas de IA fora da China. A ByteDance já opera o chatbot Doubao e vende acesso aos modelos de geração de vídeo Seedance.

A mensagem de Zhang coloca os dados no centro desse investimento. Mais capacidade computacional e um aplicativo popular podem sustentar um negócio de IA, mas sua avaliação identifica o material usado para treinar os principais modelos de linguagem da empresa como uma prioridade que ainda exige trabalho.

O que Zhang disse à equipe de IA

Segundo relatos, Zhang, fundador da ByteDance, disse em uma reunião interna com a participação da equipe de IA que a empresa tinha capacidade para competir com a OpenAI e a Anthropic. Ele apontou o prazo mais próximo para alcançar a tecnologia de ponta como:

2029 ou 2030, no mínimo

O prazo coloca a meta mais próxima cerca de três a quatro anos depois dos relatos sobre a reunião, publicados em novembro de 2026. Zhang também disse que os grandes modelos da ByteDance devem ser comparados ao grupo internacional líder, o que torna a ambição mais ampla do que ter sucesso no mercado chinês de chatbots para consumidores.

Modelos de ponta são sistemas que estão na fronteira de capacidades como raciocínio, programação e compreensão de diferentes tipos de informação. Alcançar essa fronteira significa avançar enquanto os concorrentes continuam desenvolvendo novos modelos.

Zhang também pediu paciência em conversas internas, defendendo o desenvolvimento contínuo dos modelos em vez de ganhos temporários em rankings públicos. Seus comentários descrevem um esforço de pesquisa que levará vários anos, mesmo com a ByteDance continuando a lançar produtos.

Por que a diferença nos dados de treinamento importa

Segundo relatos, os conjuntos de dados de pré-treinamento da Seed são menores do que os usados pelos principais concorrentes estrangeiros. Alguns relatos das declarações de Zhang descrevem uma diferença de várias ordens de magnitude, embora os tamanhos dos conjuntos de dados não tenham sido divulgados.

O pré-treinamento é a etapa inicial de aprendizado em que um modelo processa grandes quantidades de material e aprende padrões da linguagem e de outras informações. Treinamentos posteriores podem tornar o sistema melhor em seguir instruções, responder a perguntas ou lidar com tarefas específicas.

Uma ordem de magnitude corresponde a um fator de dez. Portanto, uma diferença descrita em várias ordens de magnitude sugere uma disparidade muito maior do que alguns pontos percentuais. Sem números publicados ou um método comum para medir os conjuntos de dados, não é possível calcular o tamanho da diferença relatada da ByteDance.

As vastas plataformas de consumo da ByteDance dão à empresa acesso a um ecossistema considerável de conteúdo. No entanto, desenvolver um modelo de linguagem líder exige material de treinamento adequado em muitos assuntos e tarefas. Os comentários de Zhang indicam que ampliar a base de treinamento da Seed continua sendo uma tarefa central para a equipe de pesquisa.

Preferência pelo desenvolvimento independente de modelos

Segundo relatos, Zhang pediu à equipe que reduzisse sua dependência da destilação, e alguns relatos descrevem uma oposição mais firme a depender desse método. Destilação significa treinar um modelo usando respostas ou outras saídas produzidas por outro modelo.

Uma comparação simples é a de um aluno que aprende com as respostas resolvidas por um tutor. No desenvolvimento de IA, essa abordagem pode ajudar a transferir comportamentos úteis de um sistema mais forte para outro modelo. A preocupação atribuída a Zhang é que a ByteDance desenvolva suas próprias capacidades fundamentais, em vez de se concentrar em melhorias rápidas nas pontuações de benchmarks.

Benchmarks são testes padronizados usados para comparar modelos em tarefas selecionadas. Eles oferecem uma medida útil de desempenho, mas as equipes de pesquisa também precisam avaliar como seus sistemas lidam com a variedade maior de solicitações feitas pelas pessoas no uso cotidiano.

Segundo relatos, os modelos de linguagem da Seed ainda não estão entre os principais sistemas do mundo nesses testes, e seus pesos não foram disponibilizados a desenvolvedores externos. Os pesos de um modelo são as configurações numéricas aprendidas que determinam como um sistema produz suas respostas. A Seed 2.1, lançada em junho de 2026, foi descrita como a atualização mais recente de grande porte do modelo de linguagem.

Um agente pessoal para além da janela de conversa

Segundo relatos, o assistente planejado pela ByteDance está sendo desenvolvido com o codinome Spell pelas equipes de assistente móvel e diálogo do Doubao. Entre os recursos previstos estão interação por voz, avatares animados e a capacidade de planejar e executar tarefas em diferentes aplicativos.

Um agente de IA vai além de produzir uma resposta em uma conversa. Ele pode tentar executar uma sequência de ações para alcançar um objetivo, como coordenar etapas em diferentes serviços. Para os usuários, isso torna permissões, execução confiável e controle sobre as ações preocupações práticas, além da qualidade das respostas.

Espera-se que o assistente integre os modelos Doubao e a tecnologia de geração de vídeo Seedance. Isso conectaria uma interface de conversa às ferramentas já existentes da ByteDance para criar conteúdo visual, ampliando sua linha de produtos de IA para consumidores para além do chatbot Doubao.

O produto planejado foi comparado ao Muse, da Meta, um assistente de voz representado por um personagem animado, lançado em setembro de 2026. Segundo relatos, o Muse atraiu mais de 10 milhões de usuários, e também foram mencionados o suporte a óculos inteligentes e o próximo dispositivo Muse Charm. A data exata de lançamento, a lista final de recursos e os planos da ByteDance para eventuais dispositivos complementares não foram divulgados.

O vídeo oferece à ByteDance outro caminho até os usuários

O Seedance é uma parte importante da estratégia da ByteDance porque a empresa já vende acesso aos seus modelos de geração de vídeo. Esses sistemas criam imagens em movimento a partir de instruções ou de outras entradas, oferecendo à ByteDance um produto comercial de IA fora das conversas por texto.

Segundo relatos, o Seedance ganhou espaço após a OpenAI descontinuar os serviços do Sora. A ByteDance busca transformá-lo na principal plataforma de IA para vídeo da China, junto ao esforço mais amplo para aprimorar os modelos de linguagem Seed.

O Doubao oferece outro canal já estabelecido para chegar aos consumidores e é descrito como um dos produtos de chatbot mais populares da China. O assistente planejado poderia aproveitar essa presença já existente, sem exigir que a ByteDance apresentasse um serviço de IA totalmente desconhecido.

Os planos de produtos e o cronograma de pesquisa da empresa atendem, portanto, a necessidades diferentes. Doubao, Seedance e um novo agente podem chegar aos usuários agora, enquanto a equipe de modelos de linguagem trabalha para atingir a meta de longo prazo de Zhang. O avanço na geração de vídeo oferece à ByteDance uma área específica para desenvolver nesse período.

Como se encaixam os gastos e o financiamento

Segundo relatos, a ByteDance discutiu gastar até US$ 70 bilhões em IA. O período associado a esse valor varia: ele foi descrito como gasto com infraestrutura em 2026 e como investimento ao longo de três anos. Essas descrições deixam indefinido o cronograma exato do orçamento.

Os gastos propostos cobrem um esforço que depende de uma infraestrutura computacional robusta. Treinar grandes modelos exige muitos processadores trabalhando em conjunto, enquanto executá-los para os usuários requer capacidade contínua em centros de dados.

Segundo relatos, a ByteDance também obteve, em setembro, um empréstimo sem garantia de US$ 29,6 bilhões junto a quase três dezenas de bancos. O crédito tem prazo de três anos, e os recursos devem ser destinados a iniciativas de IA fora da China, incluindo centros de dados em desenvolvimento no Sudeste Asiático.

Um empréstimo sem garantia não tem ativos específicos oferecidos como colateral. O empréstimo relatado fornece um detalhe concreto sobre o financiamento, ao lado da ambição mais ampla de investimento, embora a empresa não tenha publicado uma divisão que vincule o empréstimo a projetos específicos de modelos ou à proposta completa de gastos.

Pesquisadores, escala dos modelos e segurança

Wu Yonghui lidera cerca de 1.000 pesquisadores e engenheiros da Seed após ingressar na ByteDance vindo do Google DeepMind em 2025. Sua equipe é responsável por avançar os modelos fundamentais que sustentam o esforço da empresa para alcançar a fronteira internacional.

Segundo relatos, a Seed está pré-treinando um modelo com até 10 trilhões de parâmetros. Parâmetros são os valores numéricos ajustáveis que um modelo aprende durante o treinamento. Eles ajudam a descrever sua escala, enquanto os dados, a arquitetura e o processo de treinamento também moldam suas capacidades.

O número de parâmetros relatado aponta para um esforço de desenvolvimento de grande porte. A ByteDance não divulgou especificações detalhadas desse modelo, incluindo seu projeto ou quanto dele seria usado para processar uma solicitação individual.

Segundo relatos, a Seed também criou em outubro de 2026 uma unidade separada de segurança e alinhamento, contratando cerca de 10 especialistas. O trabalho de segurança examina riscos e falhas, enquanto o alinhamento busca fazer com que um sistema siga os objetivos e limites pretendidos. Essas responsabilidades se tornam especialmente relevantes quando um produto pode executar ações em diferentes aplicativos, em vez de simplesmente devolver texto.

As datas por trás da estratégia

Os desenvolvimentos recentes da ByteDance em IA mostram uma sequência de contratações, lançamentos de modelos, financiamentos e mudanças organizacionais que culminaram na avaliação mais recente de Zhang:

• 2025: Wu Yonghui veio do Google DeepMind e assumiu o comando da Seed.
• Junho de 2026: lançamento da Seed 2.1, descrita como a atualização mais recente de grande porte do modelo de linguagem.
• Setembro de 2026: segundo relatos, a ByteDance obteve um empréstimo de US$ 29,6 bilhões para iniciativas de IA fora da China.
• Outubro de 2026: segundo relatos, a Seed criou uma unidade separada de segurança e alinhamento.
• 12 de novembro de 2026: surgiram relatos das declarações internas de Zhang sobre dados, concorrência e o prazo para alcançar os concorrentes.
• Nas semanas seguintes: segundo relatos, a ByteDance planeja apresentar seu novo assistente pessoal de IA.
• 2029 ou 2030: meta mais próxima indicada por Zhang para alcançar a tecnologia de IA de ponta.

Para os consumidores, o próximo desenvolvimento é o lançamento do assistente, e não a distante meta de pesquisa. O lançamento mostrará quais dos recursos relatados de voz, avatar, vídeo e execução de tarefas a ByteDance está pronta para oferecer aos usuários.

Para a equipe de pesquisa, as prioridades de Zhang são mais fundamentais: ampliar a base de treinamento, desenvolver capacidades originais mais fortes e manter o trabalho ao longo de vários anos. Os planos de gastos, as contratações e a unidade de segurança mostram diferentes partes desse esforço tomando forma em torno de um negócio de IA para consumidores que já existe.

Principais pontos

• Segundo relatos, Zhang Yiming disse que a ByteDance poderia alcançar a tecnologia de IA de ponta em 2029 ou 2030, no mínimo.
• Ele identificou os conjuntos de dados menores de pré-treinamento da Seed como uma prioridade e pediu menor dependência da destilação.
• Um assistente pessoal de IA, supostamente com o codinome Spell, está previsto para as próximas semanas.
• A ByteDance está aproveitando o Doubao e o Seedance enquanto busca fortalecer seus principais modelos de linguagem.
• Os gastos propostos com IA chegam a US$ 70 bilhões, mas o período associado a esse valor varia.
• A Seed tem cerca de 1.000 profissionais de pesquisa e engenharia e, segundo relatos, criou em outubro uma unidade separada de segurança e alinhamento.