OpenAI lança GPT-6 Astra e declara o início da era da AGI

A semana que definiu o setor de tecnologia começou no dia 3 de setembro, quando a OpenAI apresentou o GPT-6 Astra e o presidente da empresa, Greg Brockman, encerrou a apresentação com uma frase que o mercado passou os dias seguintes tentando digerir: “Bem-vindos à era da AGI”. É a primeira vez que a companhia associa publicamente um produto seu à inteligência artificial geral, o patamar hipotético em que uma máquina daria conta de qualquer tarefa intelectual humana. A afirmação veio acompanhada de números impressionantes e de um alerta de segurança que a própria OpenAI classificou como crítico.

Ilustração de cérebro digital representando inteligência artificial — Imagem: Wikimedia Commons (CC0)

O que o Astra faz de diferente

A mudança central não está na conversa, e sim no computador. O Astra foi construído para operar dentro dos programas que já usamos: abrir uma planilha, preencher formulários, navegar em páginas, rodar análises e devolver o trabalho pronto. Brockman descreveu essa capacidade de uso de computador como o avanço mais importante do modelo, executado em velocidade acima da humana.

Nas demonstrações divulgadas, o modelo formatou documentos jurídicos, desenvolveu um jogo em 3D, projetou placas de circuito, preparou rascunhos de declaração de imposto e apoiou pesquisa científica, incluindo melhorias em provas matemáticas sobre intervalos entre números primos. Segundo Aidan Clark, vice-presidente de pesquisa da OpenAI, o treinamento envolveu mais de 100 mil GPUs no site Stargate, no Texas, o maior processo de treino já feito pela empresa.

Os números apresentados pela OpenAI

Benchmark não é realidade, e vale ler os resultados com essa ressalva. Ainda assim, os saltos declarados pela empresa são grandes o suficiente para explicar a repercussão:

ARC-AGI-3: 99,9%. Na comparação divulgada pela Fortune, o modelo anterior, GPT-5.6 Sol, marcava 7,8% no mesmo teste com ferramentas.
FrontierMath Tier 4: 97,6%, no conjunto de problemas matemáticos considerados mais difíceis do benchmark.
OSWorld 2.0: 72,6%, com execução 47% mais rápida que a das versões anteriores.
DeepSWE v1.1: 74,1% e Terminal-Bench 4.0: 57,9%, ambos ligados a engenharia de software.
ExploitBench: 100%, o resultado que mais preocupa e que tratamos adiante.

Preço e disponibilidade

O acesso é escalonado. A liberação começou pelo programa Daybreak Access, restrito a organizações selecionadas, e segue para assinantes ChatGPT Plus, Pro, Business e Enterprise, além da API, distribuída pela própria OpenAI e também via Microsoft Azure e AWS Bedrock.

Na API, o preço anunciado é de 10 dólares por milhão de tokens de entrada e 50 dólares por milhão de tokens de saída. Existe um modo rápido, o Fast Mode, que dobra a velocidade pelo dobro do custo. Para efeito de projeto, isso coloca o Astra na faixa premium: ele não é o modelo que se usa para tudo, e sim o que se aciona quando a tarefa justifica.

O ponto sensível: cibersegurança em nível crítico

O Astra atingiu o limiar que a OpenAI classifica como crítico em cibersegurança. Em bom português, o modelo é capaz de encontrar e explorar falhas desconhecidas de forma autônoma, o que o resultado de 100% no ExploitBench ajuda a ilustrar. Foi justamente por isso que a empresa optou por liberar o acesso de forma restrita, começando por um programa voltado à área de segurança.

A coincidência de calendário torna o assunto menos abstrato. Na mesma semana, o Google corrigiu a CVE-2026-85046, uma falha de confusão de tipos no motor V8 do Chrome com nota CVSS 8.8, já explorada por atacantes. Foi o sexto zero-day do navegador em 2026, corrigido nas versões 152.0.7977.82 e .83. A pergunta que a indústria evita responder em público é simples: o que acontece quando uma ferramenta que descobre esse tipo de falha em escala fica acessível aos dois lados.

A OpenAI apresenta contrapesos. Segundo a empresa, o modelo recusou tentativas de contornar as próprias proteções em 100% das avaliações, contra 48% de sucesso dessas tentativas em versões anteriores, e há monitoramento de desalinhamento rodando em produção.

A recorrência opaca e o problema de auditar o invisível

A crítica mais consistente não é sobre o que o Astra faz, e sim sobre a impossibilidade de acompanhar como ele chega ao resultado. O modelo usa recorrência opaca, técnica em que o processamento acontece de forma não linear, revisitando o mesmo pedido várias vezes sem deixar um rastro de raciocínio legível. O ganho é de capacidade. A perda é de auditoria.

O analista Zvi Mowshowitz classificou a escolha como “brincar com fogo”, no sentido de abrir uma corrida em que as proteções de monitoramento caem por último. Robert Trager, diretor da Oxford Martin AI Governance Initiative, comparou o momento a descer corredeiras sem saber se existe uma cachoeira adiante. Dentro da própria OpenAI, o cientista-chefe Jakub Pachocki reconheceu que o monitoramento fica mais difícil conforme as capacidades crescem, e que nenhum laboratório resolveu o problema de alinhamento em escala.

Afinal, isso é AGI?

Depende de quem define o termo, e essa é parte do problema. Não existe critério aceito de forma unânime para dizer que um sistema atingiu a inteligência artificial geral, o que transforma a expressão em ferramenta de marketing com a mesma facilidade com que ela vira objeto de pesquisa. O próprio Brockman foi mais cauteloso do que a manchete sugere, dizendo que talvez seja este o modelo, não que seja com certeza.

Há, porém, um dado independente da OpenAI que reforça a percepção de salto de capacidade. Também neste período, a Anthropic divulgou que múltiplos agentes do Claude concluíram a primeira formalização completa do Último Teorema de Fermat em Lean, em 11 dias, gerando 13 milhões de linhas de código e provando 29,5 mil teoremas intermediários. O matemático Kevin Buzzard, do Imperial College London, avaliou o feito como uma realização extraordinária de autoformalização. São empresas diferentes, com abordagens diferentes, chegando a resultados que há dois anos pareceriam fantasia. Isso não prova que a AGI chegou. Prova que o intervalo entre uma promessa e uma entrega encurtou.

E o Brasil nessa história?

O contraste com o calendário brasileiro é revelador. O marco legal da inteligência artificial, o PL 2338/2023, foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e continua na Câmara aguardando parecer do relator, o deputado Aguinaldo Ribeiro (PP-PB), que em 24 de agosto sinalizou que a análise só avança depois das eleições de outubro. São mais de 16 meses de tramitação sem relatório apresentado.

Enquanto a regra demora, o incentivo anda. No dia 1º de setembro, o Senado aprovou o PL 278/2026, que cria o Redata, regime especial de tributação para data centers, e enviou o texto à sanção presidencial. O projeto suspende por cinco anos Imposto de Importação, PIS/Cofins, PIS/Cofins-Importação e IPI sobre equipamentos, com impacto fiscal estimado em 5,2 bilhões de reais em 2026 e cerca de 1 bilhão ao ano em 2027 e 2028. Em troca, as empresas precisam destinar ao menos 10% da capacidade de processamento ao mercado brasileiro, usar energia renovável ou de baixa emissão, respeitar limite de eficiência hídrica de 0,05 litro por kWh e publicar relatórios anuais de sustentabilidade. Instalações no Norte, Nordeste e Centro-Oeste têm exigências reduzidas.

A justificativa do governo é de soberania: cerca de 60% do processamento de dados e de IA do país acontece fora do território nacional. O resumo da semana, portanto, é que o Brasil resolveu em sete meses onde colocar as máquinas e ainda não resolveu, em quase dois anos, quais são as regras para o que essas máquinas vão rodar.

O que observar nos próximos dias

A agenda imediata segue cheia. Nesta quarta-feira, 9 de setembro, às 14h de Brasília, a Apple realiza no Steve Jobs Theater o evento “Surprise and Shine”, o primeiro sob o comando do novo CEO John Ternus. A expectativa é de iPhone 18 Pro e Pro Max, Apple Watch Series 12 e Ultra 4, AirPods 5 e, principalmente, do primeiro iPhone dobrável, com preço inicial estimado em 1.999 dólares. O iPhone 18 padrão não deve aparecer, ficando para 2027.

Para quem acompanha o mundo aberto, a semana também rendeu: saíram o Audacity 4.0 com interface refeita em Qt, o OpenShot 4.0 com gravação de tela integrada, o Firefox 155, o Kubernetes 1.37 com KYAML estável e a ISO de setembro do Arch Linux, já com kernel 7.2. E o CERN concluiu a migração de mais de 2,2 mil sistemas de controle para o Debian 13, um lembrete útil de que a infraestrutura que sustenta a ciência de ponta continua sendo software livre.