MiniMax quer procurar o próximo "10x"

Com a explosão do ClaudeCode, a IA passou de uma ferramenta de chat para um Agente, e quando os modelos começam a realmente executar tarefas em nome das pessoas, o consumo de Tokens aumenta de forma exponencial.

Quem conseguir fazer a IA realmente entrar nos processos de produção, poderá obter o consumo de Tokens mais estável e contínuo. Após a forte valorização das ações de conceitos de IA no início do ano e a rápida correção subsequente, as principais empresas de grandes modelos nacionais começaram a buscar novas narrativas de crescimento.

Ao aproveitar o clima de codificação, a febre do camarão e os frutos dessa experiência, o jogador nacional MiniMax, que já colheu alguns resultados, está ansioso para expandir sua rede de contatos e procurar a próxima mina de ouro.

Em 11 de maio, a MiniMax lançou um novo plano de cooperação chamado “Grupo Dez Vezes” (10xTeam).

Além dos setores verticais já vinculados, como softwares industriais, motores de jogos, design de chips, finanças e contabilidade, desta vez a MiniMax convidou principalmente especialistas de áreas como economia, ciências da vida e química de materiais — campos que têm maior potencial de integração profunda com grandes modelos globalmente — para co-criação, além de lançar a vaga de “Pesquisador 10xTeam” na plataforma de recrutamento.

A ambição por trás é evidente: deseja replicar a “salto de eficiência de 10 vezes” que surgiu na programação para mais indústrias.

Isso será uma situação de ganha-ganha: a MiniMax, por meio dessa abordagem, aprimora sua capacidade de base de inteligência geral, ao mesmo tempo que impulsiona a penetração dos modelos em cenários industriais mais profundos.

Na verdade, “Grandes Modelos Gerais + co-construção com especialistas do setor” já se tornou um consenso entre as principais empresas.

A Anthropic há tempos incorpora acadêmicos e pesquisadores do setor; seu EconomicIndex avalia ainda mais o impacto dos modelos nas atividades econômicas de diferentes indústrias; a OpenAI lançou o HealthBench voltado à área médica, priorizando também cenários jurídicos e financeiros na otimização do GPT; a Google DeepMind mantém como bandeira as “rupturas no campo científico”: AlphaFold (biologia estrutural), GNoME (ciência dos materiais), entre outros, demonstrando que a colaboração entre especialistas de ponta e equipes de pesquisa fundamental pode gerar “saltos de nível na área”.

Em 2025, a Baidu também lançou um plano semelhante chamado “Mentor Wenxin”, voltado a especialistas do setor e acadêmicos, para orientar grandes modelos na transmissão de conhecimento, avaliação de qualidade e calibração profissional.

No último ano, o campo da programação tornou-se o cenário emblemático do fenômeno de “salto de 10 vezes na eficiência” dos grandes modelos: ferramentas como Cursor e ClaudeCode já estão, de fato, remodelando o processo de desenvolvimento de software, e a competição por infraestrutura relacionada também está praticamente concluída.

Após o sucesso do ClaudeCode, toda a indústria de IA rapidamente chegou a um consenso: a habilidade mais importante da IA não é mais apenas “responder perguntas”, mas “executar tarefas”. Uma vez que a IA entra em sistemas de produção reais, ela se torna uma necessidade.

Programadores precisam fazer chamadas diárias, empresas precisam rodar continuamente, equipes colaboram constantemente, e as cadeias de raciocínio crescem sem parar. A chamada aos modelos passa de uma demanda ocasional para um consumo contínuo, e a receita de Tokens naturalmente começa a subir de forma exponencial.

Porém, essa certeza também atrai jogadores que querem dividir o bolo: há 18 meses, o mercado de programação com IA era dominado pelo Copilot. Agora, no exterior, Cursor, Windsurf, Cline, Claude Code, Aider competem intensamente, enquanto no Brasil, DeepSeek TUI, Kimi Code, MiniMax-M2.5, Trae da ByteDance, Tongyi Lingma, Wenxin Kuaima, CodeGeeX da Zhipu, Qoder da Alibaba e outros estão conquistando mercado.

Quando o ciclo de dividendos da programação entra em uma fase de estagnação, a questão que todas as empresas precisam responder é: “Qual será o próximo setor a ser 10x?”

A resposta da MiniMax é: levar a capacidade do modelo para áreas com alta densidade de conhecimento especializado, fluxos de trabalho complexos e ainda sem padronização estabelecida.

Isso justamente não pode ser resolvido apenas por equipes de modelos fechados. É preciso envolver os principais especialistas do setor para definir problemas, co-construir avaliações e fluxos de trabalho, e depois deixar que o modelo impulsione a transformação da indústria.

O conhecimento setorial naturalmente possui barreiras muito altas.

O design de chips envolve processos de validação complexos, softwares industriais têm sistemas de engenharia extensos, finanças possuem suas próprias lógicas de risco e estruturas regulatórias, e ciências da vida estão repletas de experiências experimentais implícitas e conhecimentos especializados. Esses elementos não existem naturalmente nos dados públicos da internet.

Um verdadeiro agente industrial útil não depende apenas da capacidade de raciocínio do modelo, mas de sua compreensão dos fluxos de trabalho do setor.

Isso faz com que as grandes empresas de modelos passem a parecer cada vez mais uma mistura de instituições de pesquisa, organizações industriais e consultorias. A “10xTeam” da MiniMax, em certo sentido, é também a primeira vez que uma fabricante de grandes modelos nacionais deixa clara a adoção desse “modelo de colaboração científica” em destaque.

Para a MiniMax, isso se assemelha a um mecanismo de parceria de pesquisa industrial. A equipe de modelos é responsável pelas capacidades básicas, os especialistas do setor definem problemas, constroem fluxos de trabalho, estabelecem sistemas de avaliação, e depois o Agente entra em cenários de produção reais.

Quando o objetivo da IA muda de “responder perguntas” para “executar tarefas”, a importância dos especialistas do setor é rapidamente ampliada.

Historicamente, na era da internet, os talentos mais importantes eram os gerentes de produto, que definem as necessidades dos usuários; na era do Agente, os verdadeiros protagonistas podem ser aqueles que mais entendem dos processos industriais.

A programação é apenas o primeiro setor a ser reformulado pelo Agente. Todas as grandes empresas de modelos agora buscam o próximo cenário capaz de gerar um consumo massivo de Tokens e, ao mesmo tempo, criar valor real para a indústria.

No último ano, a valorização do setor de grandes modelos começou a lembrar a bolha da internet de 2000.

Recentemente, o economista Ma Guangyuan apontou que a infraestrutura upstream, como capacidade computacional, módulos óticos e hardware, realmente possui pedidos, receitas e potencial de lucro, pois o mundo está acumulando capacidade de processamento de forma frenética; mas o setor intermediário de grandes modelos e as aplicações downstream, como robôs humanoides, IA geral, cenários de ToC/ToB, ainda permanecem na fase de conceito e narrativa, sem grande comercialização, sem lucros contínuos e sem uma demanda real explosiva, embora essas expectativas já estejam embutidas na avaliação atual.

Todo o setor sabe que, se a IA não conseguir realmente entrar na indústria, ajudar as empresas a aumentarem a eficiência e lucrarem continuamente, esse jogo de capital provavelmente não será sustentável por muito tempo. Só quando a IA começar a substituir as empresas no trabalho, participar dos processos produtivos e gerar valor para o setor, toda a cadeia industrial poderá realmente se mover.

Por isso, atualmente, as principais empresas de IA do mundo estão acelerando sua entrada no setor industrial profundo.

A Anthropic deixou de focar apenas na capacidade do modelo e passou a enfatizar como Claude pode integrar-se ao fluxo de trabalho empresarial; a OpenAI continua fortalecendo cenários verticais como saúde, direito e finanças; a Google DeepMind mantém como estratégia a busca por “rupturas científicas”.

Pois todos sabem que, para que a IA continue avançando, ela precisa realmente ajudar o setor a gerar lucros, aumentar a eficiência e reduzir custos; só assim a narrativa industrial poderá seguir em frente. Caso contrário, a bolha cedo ou tarde estourará.

E, uma vez que a bolha estourar, o impacto não será apenas em algumas empresas de modelos. Desde GPUs até fornecedores de nuvem, centros de dados, startups de IA, mercados primário e secundário, toda a cadeia de valor da IA poderá passar por uma forte crise.

Por isso, todas as principais empresas de modelos hoje estão correndo contra o tempo para provar uma coisa: que a IA não é apenas conceito, mas uma verdadeira força produtiva. E a “10xTeam” da MiniMax, essencialmente, é uma jogada de posicionamento industrial nesse contexto.

Ela busca antecipar a integração de especialistas do setor, incorporando a capacidade do modelo em design de chips, softwares industriais, análises financeiras, ciências da vida e outros processos industriais complexos, e gradualmente construir suas próprias barreiras de dados, fluxo de trabalho e comercialização.

Pois, quando o objetivo da IA mudar de “responder perguntas” para “executar tarefas”, o conhecimento setorial se tornará um recurso escasso. A programação é apenas o primeiro setor reformulado pelo Agente. E o que toda a indústria de IA quer realmente provar agora é: o próximo pode ser o próprio mundo industrial.

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