Com a chegada de um novo ano, compartilho reflexões para 2026.
A virada do ano foi marcada por eventos como a aquisição da Manus pela Meta e os IPOs de Zhipu e Minimax na Bolsa de Hong Kong, que impulsionaram o ecossistema global de IA ao validarem, com capital real, as oportunidades imensas do nosso tempo.
Para mim, encerra-se a longa e ansiosa fase de “espera pela primavera” no empreendedorismo em IA dos últimos três anos.
Por que ainda “esperar” pela primavera? É como nos 24 termos solares chineses—cada um ideal para um tipo de plantio. Se o ChatGPT foi o “Início da Primavera”, após o “Água da Chuva” de 2024 e o “Despertar dos Insetos” de 2025, 2026 pode ser o ano do “Equinócio da Primavera”.
Olhando para o ritmo dos empreendedores e do mercado de capitais, essa visão ganha força. Em 2023, a maioria dos empreendedores de IA no país que captaram recursos desenvolviam grandes modelos. Em 2024, muitos passaram a testar aplicações “casca”, explorando novos caminhos, mas o capital seguiu cauteloso e poucos conquistaram consenso amplo. Já em 2025, surgiram aplicações que solucionam problemas reais e o capital doméstico ganhou dinamismo.
Por exemplo, os principais VCs nacionais foram cautelosos em 2024, mas algumas casas fizeram dezenas de investimentos em 2025, sinalizando que o acelerador já está em 80%. Essa “aceleração intensa” virou padrão, e o consenso sobre investimentos está mais rápido—grandes players agora focam em hardware de IA e agem com agilidade.
Em 2026, as capacidades dos grandes modelos continuarão acelerando. Sob a ótica do capital, eventos como a aquisição da Manus e os IPOs de Zhipu e Minimax são gatilhos para reações em cadeia nas decisões, e o entusiasmo por investir “a todo vapor” vai crescer. Mudanças em tecnologia, capital, mercado e perfil dos usuários redefinem as “estações”.
Vamos então à pergunta direta: em 2026, que perfil de empreendedor terá mais facilidade para captar recursos e avançar de forma significativa?
Da “exploração interessante” à “entrega significativa”
Há dois anos, um demo inovador podia cativar usuários e atrair investimentos. Hoje, não basta ser “legal”—o produto precisa ser realmente útil, superar com folga as gerações anteriores ou redefinir sua categoria.
Essa mudança é clara não só em software de IA, mas também no hardware apresentado na CES deste ano.
Antes, um produto com “selo de IA” e alguns recursos chamativos gerava grande repercussão na CES. Este ano, a mudança é nítida—ninguém mais paga só por “conceitos de IA” ou funções superficiais. Tratar IA como “cosmético”—habilitando conversas ou recursos AIGC básicos—não traz sucesso.
O setor e os usuários voltam à razão: IA não pode ser só um “cosmético”; precisa ser o “esqueleto” do produto.
Hoje, o que empolga não é se o dispositivo é “hardware de IA”, mas se ele entrega o melhor resultado no cenário escolhido. Ou seja, se, em um contexto bem definido, a IA—com ou sem grandes modelos—atua como motor ou base para uma experiência e valor superiores ao usuário.
Essas perguntas de valor tornaram-se foco de investidores e usuários cada vez mais maduros.
Para migrar do “enfeite cosmético” ao “suporte estrutural”, é preciso rever os pontos de entrada do produto e das capacidades de IA. Nesta “estação”, optar pelo “especializado” em vez de “generalista” leva a entregas mais relevantes.
Produtos generalistas oferecem possibilidades ilimitadas, esperando que o usuário descubra “o que dá para fazer”. Mas, sem cenários claros, a maioria se perde e o produto perde o engajamento inicial.
Produtos especializados permitem atacar problemas específicos de grupos-alvo, alinhando-se às necessidades no desenvolvimento e marketing, e concentrando recursos para entregar mais valor. Com o avanço da IA e domínio do cenário, aliado à organização eficiente das habilidades de IA, a chance de surpreender o usuário logo no início é maior.
Essa abordagem especializada constrói desde cedo forte engajamento e ciclos de feedback de dados, facilitando a consolidação frente a plataformas generalistas e abrindo caminho para expansão futura.
Neste estágio, o empreendedor precisa se perguntar: o problema realmente existe? Sua solução oferece uma vantagem incontestável? Essas duas perguntas são cruciais.
A empolgante “linha de extensão”
Quanto mais focado o cenário, mais claro ele é, mas o teto de valor pode parecer baixo. Se você quer só ser um desenvolvedor independente, dar o primeiro passo já basta. Mas, se busca investimento de VC para escalar um negócio de alto potencial, precisa pensar: onde está a linha de extensão? Qual o objetivo final?
Em conversas com investidores e análises de projetos, vejo que capturar um ponto de entrada restrito é a “linha de base”, enquanto o potencial de extensão futura a partir dali é o “teto”. Uma linha de extensão confiável é fundamental.
Essa linha não é narrativa; muitas vezes, está no design inicial. Podemos dividi-la em dois pontos:
- Não foque só em ARR e vendas; pense em quais ativos de dados podem crescer dentro do seu produto.
Na era da IA, se o core do produto não se fortalece com o engajamento dos usuários, qual a diferença para o software tradicional? ARR, conceito do SaaS tradicional, valida o PMF, mas não reflete o valor de longo prazo dos produtos de IA.
Muitos empreendedores já perceberam: produtos de IA são “recipientes de crescimento” autoalimentados. Não há dúvida sobre integrar modelo e produto—empresas de produto sólidas terão seu próprio modelo e serão “empresas de modelo”. Mas antes, o foco é ser uma “empresa de dados”, construindo barreiras com dados vivos e atuais vindos das necessidades dos usuários. Esse ciclo de feedback é chave para evoluir de nichos para cenários amplos, de LTV baixo para alto, e impulsionar crescimento sustentável.
- Sua “cadeia de suprimentos” não pode ser “plana”.
Seja software ou hardware, a cadeia de suprimentos exige atenção. É possível acionar grandes modelos ou aproveitar a cadeia chinesa para criar demos, mas produtos verdadeiros requerem cadeias enxutas e sofisticadas. Desde o início, pense em construir uma cadeia relevante—com ativos de engenharia exclusivos (dados rotulados, modelos, workflows, acúmulo de dados) ou, se possível, customizar e fortalecer cadeias gerais (como DJI e Unitree Robotics fizeram com motores). Quanto mais profunda a cadeia, menor o risco de ser copiado e maior a vantagem.
Em uma cadeia “plana”, você controla poucos elos e sua diferenciação pode se limitar à UI, design industrial e alguma vantagem de pioneirismo. Ao expandir sua própria cadeia, você cria “terreno elevado”. Por exemplo, usar dados para personalização, abstrair workflows para reduzir custos, ou adaptar computação, sensores, ótica e modelos locais—o produto é a ponta visível do iceberg, a cadeia é a massa submersa. Quanto maior a base, maior o topo.
Do presente ao futuro, do primeiro passo ao objetivo final, clareza de escolhas gera intensidade local e liberdade estratégica.
Em 2023, empreendedores diziam: “Apenas comece!”; em 2026, perguntar “Como fazer?” será o pré-requisito.
A Geekpark publicou uma análise detalhada do DNA técnico da DJI (Análise aprofundada: Como a DJI se tornou um novo gigante em imagem). Anos atrás, Wang Tao definiu drones como “câmeras voadoras”—ponto de partida e futuro, levando a camadas profundas de capacidades além do controle de voo, como motores, gimbais e imagem. Essa “linha de extensão” moldou a DJI como líder em drones e protagonista da nova era da imagem, com produtos como o Pocket 3 superando drones de consumo em vendas.
O grande empreendedorismo é, muitas vezes, uma “bandeja de três passos”
Se compararmos o empreendedorismo ao basquete, a “cesta” é o valor final que você busca entregar ao usuário.
Você pode escolher a emoção do “arremesso de três do meio da quadra” ou a agilidade da “bandeja de três passos”—ambos levam ao mesmo objetivo.
O “arremesso do meio da quadra” mira alto desde o início, apostando tudo no objetivo final. Empreendedores assim têm credenciais para captar US$ 100–200 milhões logo de cara, com “um cesto de bolas” à disposição. Se erram, capital e recursos permitem novas tentativas. Mas não inveje demais—quanto maior a expectativa, maior a pressão; cada caminho tem seus desafios.
Para a maioria dos “empreendedores comuns”, talvez só exista “uma bola”. Sem centenas de milhões para errar, a estratégia mais racional é a “bandeja de três passos”.
A “bandeja de três passos” exige encontrar um ponto de entrada sólido, construir uma cadeia enxuta e sofisticada, e garantir que cada produto pareça acessível, mas esconda barreiras altas. O teto parece limitado, mas é uma sequência contínua de avanços que conecta os pontos.
Recentemente, muitos viram a aquisição da Manus como um “arremesso do meio da quadra”—mas é um equívoco. No longo prazo, o sucesso da Manus é um clássico “três passos”.
Xiao Hong, fundador da Manus, não começou com grande capital para criar um agente generalista. O primeiro passo foi Monica, uma extensão leve para navegador que validou o PMF a baixo custo e captou demandas reais de usuários na era da IA. Ao perceber o limite desse caminho, deu o segundo passo—usou o aprendizado prévio para migrar para o campo dos agentes generalistas com a Manus, investiu pesado em engenharia para ampliar e aprofundar a cadeia de suprimentos, conectando lacunas entre modelos e cenários complexos, inovando na entrega de valor ao usuário.
Depois, com a “vantagem de pioneiro”, os comportamentos dos usuários (como demandas concentradas) ajudaram a Manus a focar a arquitetura em tarefas verticais, com “entrega efetiva”. Isso trouxe mais usuários e receita, e, no auge, veio a aquisição—a “cesta”. É um “três passos” de manual.
Um empreendedor com US$ 100 milhões “naturais” pode evitar o arremesso do meio da quadra e optar pela bandeja de três passos, reduzindo custos de captação e pressão, acelerando iterações e encurtando a distância até a cesta para aumentar as chances de sucesso?
Sem dúvida! Esses podem ser os jogadores mais fortes.
Não existe estratégia perfeita universal—apenas a que melhor se ajusta aos seus recursos, estágio técnico e ambiente de mercado. Dá para aprender com a história, mas ela nunca se repete igual. 2026 talvez não traga outro caso Manus, mas certamente novas histórias empolgantes.
Acredito que 2025, recém-encerrado, será o ano mais desafiador para o empreendedorismo em IA nos próximos cinco anos. Em cada estação, semeie sementes diferentes, escreva histórias diferentes.
Que todos encontrem sua “cesta” e ajam neste novo ano.
Esclarecimento:
- Este artigo é uma reprodução de [Geekpark]. Os direitos autorais pertencem ao autor original [Zhang Peng]. Se houver dúvidas sobre esta reprodução, entre em contato com a equipe do Gate Learn para processamento conforme os procedimentos aplicáveis.
- Isenção de responsabilidade: As opiniões expressas neste artigo pertencem exclusivamente ao autor e não constituem aconselhamento de investimento.
- Outras versões deste artigo em outros idiomas foram traduzidas pela equipe Gate Learn. Exceto quando houver menção à Gate, não copie, distribua ou plagie os artigos traduzidos.
