Poucos Homo sapiens têm a capacidade de cálculo de Scott Wu.
O fundador da Cognition – a startup por trás do “engenheiro de programação” Devin – se tornou uma lenda viva ainda na infância, quando começou a enfileirar medalhas em olimpíadas de matemática e competições de programação nos EUA; e hoje é um dos players mais relevantes do universo da AI aplicada à engenharia de software, mesmo tendo começado sua empresa “tarde”, em 2024.
Agora, à medida que os modelos de AI (inclusive o seu) avançam para retirar tarefas matemáticas das mãos dos humanos, Wu está diante de um novo tipo de problema.
Com a tecnologia, saltou também o consumo de energia e de capacidade computacional pelo setor – o que deveria favorecer uma consolidação em torno de empresas mais capitalizadas como a OpenAI e a Anthropic, em detrimento de players temáticos como a Cognition.
É inegável que a startup está crescendo vertiginosamente: saltou de um valuation de US$ 26 bilhões em maio para US$ 48 bilhões na semana passada, numa rodada de US$ 2 bilhões liderada pela a16z e Founders Fund; e quase dobrou sua receita anualizada no mesmo período, de US$ 492 milhões para US$ 900 milhões.
Só que os gastos com capacidade computacional também estão decolando – e devem alcançar US$ 800 milhões este ano, segundo o The Information, um site especializado no Vale do Silício.
Se negociassem a Cognition agora – como sua rival Cursor, que foi vendida à SpaceX por US$ 60 bilhões em junho – Wu e seus cofunders Steven Hao e Walden Yan evitariam um possível choque com a OpenAI e a Anthropic, e se tornariam bilionários de facto aos 30.
Mas após a Bloomberg afirmar que a SpaceX também tentou comprar a Cognition, Wu foi ao X negar qualquer negociação e disse que a startup não está à venda.
“No passado, uma grande empresa poderia ficar alguns anos atrás de uma startup (em desenvolvimento) e compensar isso com escala e outras vantagens,” Wu disse ao Brazil Journal. “Em AI, estar dois anos atrasado é muito mais grave, e isso favorece empresas que estão inovando continuamente.”
O empreendedor garante que os custos de AI estão caindo rapidamente, o que deve ajudar a nivelar o setor; e que a Cognition se beneficia dos avanços dos pares, já que o Devin – que escreve e revisa códigos e investiga bugs, entre outras coisas – tem os modelos de outras empresas incorporados, escolhendo qual ferramenta utilizar a cada demanda humana.
A obstinação faz sentido quando se olha para dentro da startup.
Além de Wu – um filho de chineses natural de Baton Rouge, Louisiana, que abandonou Harvard para empreender – vários outros membros da equipe cresceram em concursos de matemática e programação e compartilham da sua competitividade.
“It’s time to be ambitious,” dizia um anúncio da Cognition na Times Square no mês passado. A empresa vem seguindo o próprio conselho ao desenvolver modelos cada vez mais próximos dos das incumbentes em termos de performance – e superiores em termos de preço. Além disso, vem comprando outras startups e abrindo escritórios ao redor do globo.
A operação em São Paulo abriu nesta semana, somando-se a São Francisco, Nova York, Austin, Washington, Tóquio, Singapura, Londres e Madri.
No Brasil, Itaú e Nubank estão entre os clientes mais antigos da Cognition, enquanto Mercado Livre, Natura&Co e B3 chegaram mais recentemente. Já são mais de 10 clientes aqui.
Mesmo o Santander – um dos maiores clientes globais da Cognition ao lado de Citi, Goldman Sachs e Mercedes – demanda serviços em português à startup, já que a maior parte de seus programadores está no Brasil.
A empresa agora tem sua sede na JK com Faria Lima, um time local de vendas e engenheiros de software, alguns deles alocados nos escritórios dos clientes.
Guilherme Grupenmacher, um jovem executivo brasileiro com passagens pelo Atlantico, McKinsey e Thrive Capital, foi recrutado por Wu para estabelecer a estratégia e as operações da empresa na América Latina.
Ainda é cedo para dizer se o cálculo de Wu está certo, mas, se depender do Brasil, o que não falta é empresa precisando modernizar sua operação.
Abaixo, alguns trechos da nossa conversa com Wu.
As empresas brasileiras estão preparadas para incorporar a AI às suas operações?
O que vemos no Brasil é uma forte disposição para adotar a AI cedo, aprender a utilizar a tecnologia e tirar proveito dela.
Alguns dos primeiros clientes da empresa foram o Nubank e o Itaú. A Cognition trabalha com eles há quase dois anos e, à medida que essa relação cresceu, passou a fazer sentido estabelecer uma operação permanente no Brasil.
A Cognition teme que regulações regionais afetem sua operação no Brasil?
O Brasil tem avançado de maneira positiva. Consideramos especialmente importante o ambiente criado para infraestrutura, incluindo data centers.
Acreditamos que primeiro é necessário permitir que as pessoas utilizem a tecnologia e obtenham seus benefícios, e depois podem ser desenvolvidas regulamentações práticas para lidar com os problemas específicos que surgirem.
Mas é necessário cuidado. Na cibersegurança, por exemplo, modelos mais poderosos podem tornar os sistemas mais seguros, mas também oferecem ferramentas mais poderosas para os “atacantes”.
Com a evolução tão rápida da AI, devemos esperar uma consolidação do mercado?
A indústria de AI ainda tem um caminho muito longo pela frente e muita coisa para construir, e uma diferença importante em relação a ciclos tecnológicos anteriores é a velocidade da evolução.
No passado, uma grande empresa poderia ficar alguns anos atrás de uma startup e ainda compensar isso com escala e outras vantagens. Em AI, estar dois anos atrasado é muito mais grave, e isso favorece empresas que estão inovando continuamente.
Ser independente afeta a capacidade da Cognition de ter acesso a tecnologia de ponta?
A Cognition trabalha de perto com OpenAI, Anthropic e Google. Portanto, não depende apenas de modelos open source. Utiliza os melhores modelos fechados, modelos open source e também possui modelos próprios.
O Devin um faz roteamento dinâmico: quando o usuário pede, por exemplo, que ele corrija um bug ou desenvolva um aplicativo, o sistema escolhe os modelos mais adequados para aquela tarefa.
Ferramentas de código da Anthropic e da OpenAI serão um problema para vocês no futuro?
Provavelmente essas ferramentas vão convergir. Em pouco tempo, será possível criar software e alterar produtos sem precisar ler diretamente o código, apenas trabalhando com especificações, diagramas e com o próprio produto.
Vemos isso como algo positivo e a forma do Devin deverá mudar. Uma das grandes transformações esperadas nos próximos 12 meses é criar interfaces adequadas para alguém trabalhar com AI durante oito horas por dia, em um nível de abstração superior ao simples ato de olhar para código.
O que torna, então, o Devin diferente dos seus competidores?
Desde o início, decidimos construir o produto mais autônomo e voltado para o futuro possível.
Em vez de criar apenas um assistente de programação, a ideia foi construir um engenheiro de software completo baseado em AI, capaz de trabalhar com uma pessoa de forma semelhante a um engenheiro humano.
A empresa também está explorando outras partes do ciclo de desenvolvimento de software, como testes, revisão e outras atividades. A estratégia é continuar experimentando e explorando novos formatos de produto e novas experiências de uso.
Vocês acabaram de lançar um modelo que compete com OpenAI e Anthropic em desempenho e as supera em preço (o SWE-2). Como conseguiram?
Criamos um modelo para atender especificamente ao fluxo de engenharia de software de grandes empresas, e esse foco nos dá uma vantagem competitiva muito grande em relação às empresas que estão escrevendo código “para tudo”, porque podemos investir toda nossa capacidade de computação e de data training nisso.
Como você vê a evolução econômica das empresas de AI?
Muitas das maiores empresas de AI já estão se tornando lucrativas, apesar de serem relativamente jovens, muito por conta da queda extremamente rápida do custo da inteligência artificial.
Para o mesmo nível de inteligência, a tecnologia fica aproximadamente 50 vezes mais barata a cada ano, e isso ocorre porque modelos mais simples atuais conseguem alcançar capacidades que, um ano antes, estavam disponíveis apenas nas versões mais robustas.
E a Cognition, você pode dizer se a empresa está próxima ao breakeven?
Não comentamos o assunto publicamente.
A próxima geração ainda poderá ter uma trajetória semelhante à sua?
Matemática, programação e resolução de problemas continuarão sendo úteis. Uma pergunta que as pessoas também me fazem sempre é se seus filhos e filhas ainda deveriam estudar ciência da computação, e a resposta é sim.
O principal aprendizado da ciência da computação não é necessariamente escrever código em uma linguagem específica, mas aprender a decompor problemas, fazer escolhas, avaliar trade-offs e pensar logicamente. Essas habilidades tendem a se tornar ainda mais valiosas.
Como o mercado de trabalho para engenheiros de software pode mudar?
Os engenheiros hoje passam apenas cerca de 10% do seu tempo em tarefas criativas, transformando ideias em produtos. Os outros 90% são gastos com manutenção de código, modernização, atualização de versões, correção de bugs e outras tarefas.
A expectativa é que a AI resolva grande parte desses 90%, permitindo que os engenheiros passem muito mais tempo na parte criativa e divertida da profissão.
O que mais te empolga sobre o futuro?
O lema informal da Cognition é levar o mundo do “modo sobrevivência” ao “modo criativo”, uma referência ao jogo Minecraft.
No modo sobrevivência, é preciso encontrar recursos, comida e abrigo enquanto se tenta construir coisas. No modo criativo, todos os recursos estão disponíveis e a pessoa pode simplesmente imaginar algo e transformá-lo em realidade.
A expectativa é que a AI faça algo semelhante: permita que todos criem aquilo que desejam.
Eu, por exemplo, quero aprender a falar todos os idiomas, inclusive português.
