Song-chun Zhu na Universidade de Pequim, julho de 2025.Fotografia: Sean Gallagher/The Guardian
Em 2020, depois de passar metade da vida nos EUA, Song-Chun Zhu comprou uma passagem só de ida para a China. Agora, ele pode ter a chave para decidir quem vencerá a corrida global da IA.
Aos seis anos de idade, Song-Chun Zhu já havia encontrado a morte mais vezes do que conseguia contar. Ou pelo menos era o que parecia. Era o início da década de 1970, os últimos anos da Revolução Cultural, e seu pai administrava uma loja de suprimentos para aldeias na China rural . Havia pouco a fazer além de cultivar os campos e estudar Mao Zedong em casa, e assim a loja se tornou um refúgio onde as pessoas podiam descansar, recarregar as energias e compartilhar histórias. Zhu cresceu naquela loja, absorvendo tragédias de uma vida inteira: um amigo da família perdido em um acidente de carro, um parente com uma doença não tratada, histórias de suicídio ou fome. “Aquilo foi muito difícil”, Zhu relembrou recentemente. “As pessoas eram muito pobres.”
O jovem Zhu tornou-se obcecado pelo que as pessoas deixavam para trás após a morte. Um dia, encontrou um livro que continha a genealogia de sua família. Quando perguntou ao contador por que o livro incluía as datas de nascimento e morte de seus ancestrais, mas nada sobre suas vidas, o homem respondeu, com naturalidade, que eram camponeses, portanto não havia nada que valesse a pena registrar. A resposta aterrorizou Zhu. Ele decidiu que seu destino seria diferente.
Hoje, aos 56 anos, Zhu é uma das maiores autoridades mundiais em inteligência artificial. Em 1992, ele deixou a China e foi para os EUA para cursar doutorado em ciência da computação em Harvard. Mais tarde, na Universidade da Califórnia, em Los Angeles (UCLA), liderou um dos centros de pesquisa em IA mais prolíficos do mundo, ganhou diversos prêmios importantes e atraiu prestigiosas bolsas de pesquisa do Pentágono e da National Science Foundation. Ele foi aclamado por sua pesquisa pioneira sobre como as máquinas podem identificar padrões em dados, o que ajudou a lançar as bases para sistemas modernos de IA, como ChatGPT e DeepSeek. Ele, sua esposa e suas duas filhas nascidas nos EUA moravam em uma casa no topo de uma colina na Mulholland Drive, em Los Angeles. Ele achava que nunca mais sairia de lá.
Mas em agosto de 2020, após 28 anos nos EUA, Zhu surpreendeu seus colegas e amigos ao retornar repentinamente à China, onde assumiu cargos de professor em duas das principais universidades de Pequim e uma direção em um instituto de IA patrocinado pelo Estado. A mídia chinesa o homenageou como um patriota que ajudava a pátria em sua corrida rumo à inteligência artificial. Legisladores americanos mais tarde exigiriam saber como financiadores como a UCLA e o Pentágono haviam ignorado ” sinais preocupantes ” dos laços de Zhu com um rival geopolítico. Em 2023, Zhu tornou-se membro do principal órgão consultivo político da China, onde propôs que a China tratasse a IA com a mesma urgência estratégica de um programa de armas nucleares.
A jornada de Zhu da China rural ao comando de um dos principais laboratórios de IA dos EUA foi improvável e parte de uma história muito maior. Por quase um século, as mentes científicas mais brilhantes do mundo foram atraídas para os EUA como o lugar onde poderiam melhor avançar em suas pesquisas. O trabalho desses recém-chegados ajudou a garantir o domínio dos EUA em tecnologias como armas nucleares, semicondutores e IA. Hoje, essa era parece estar chegando ao fim. Donald Trump está desmantelando os próprios aspectos da sociedade americana que antes a tornavam tão atraente para talentos internacionais. Ele cortou o financiamento de pesquisas e tentou intimidar as principais universidades, que seu governo vê como instituições hostis. À medida que as tensões entre os EUA e a China aumentaram, estudantes e professores nascidos na China nos EUA enfrentaram pressões adicionais. Em um retorno ao “susto vermelho” da década de 1950, estudantes e professores chineses foram detidos e deportados , e tiveram seus vistos revogados.
Mesmo com o governo Trump sitiando os fundamentos da ciência americana, ele vem alardeando seus planos para derrotar seu rival chinês no campo da IA. Em julho, Trump anunciou a criação de um “centro de IA” de US$ 90 bilhões na Pensilvânia, bem como um projeto nacional — criado em estreita coordenação com líderes de tecnologia do Vale do Silício — para dominar todos os aspectos da IA globalmente, da infraestrutura à governança. “A América é o país que iniciou a corrida da IA”, disse Trump. “Estou aqui hoje para declarar que a América vai vencer.” Um mês depois, a China revelou seu próprio projeto , prometendo fundir a IA com a medula de sua economia, da automação de fábricas ao cuidado de idosos.
Em seu Instituto de Inteligência Artificial Geral de Pequim, ricamente financiado, Zhu é um dos poucos indivíduos a quem o governo chinês confiou a tarefa de expandir a fronteira da IA. Suas ideias agora moldam currículos de graduação e informam formuladores de políticas. Mas sua filosofia é notavelmente diferente do paradigma predominante nos EUA. Empresas americanas como OpenAI, Meta e Anthropic investiram coletivamente bilhões de dólares com a premissa de que, equipados com dados e poder computacional suficientes, modelos construídos a partir de redes neurais – sistemas matemáticos vagamente baseados em neurônios no cérebro – poderiam levar a humanidade ao Santo Graal da inteligência artificial geral (IAG). Em termos gerais, AGI se refere a um sistema que pode executar não apenas tarefas específicas, mas qualquer tarefa, em um nível comparável ou superior ao dos humanos mais inteligentes. Algumas pessoas na área de tecnologia também veem a AGI como um ponto de virada, quando as máquinas se tornam capazes de autoaperfeiçoamento desenfreado. Elas acreditam que grandes modelos de linguagem, alimentados por redes neurais, podem estar a cinco a dez anos de distância da “decolagem”.
Zhu insiste que essas ideias são construídas na areia. Um sinal de verdadeira inteligência, ele argumenta, é a capacidade de raciocinar em direção a um objetivo com entradas mínimas – o que ele chama de abordagem de “dados pequenos, grandes tarefas”, em comparação com a abordagem de “grandes dados, pequenas tarefas” empregada por grandes modelos de linguagem como ChatGPT. A AGI, disse recentemente a equipe de Zhu, é caracterizada por qualidades como desenvoltura em situações novas, intuição social e física e uma compreensão de causa e efeito. Grandes modelos de linguagem, acredita Zhu, nunca alcançarão isso. Alguns especialistas em IA nos EUA questionaram de forma semelhante a ortodoxia predominante no Vale do Silício, e suas opiniões se tornaram mais fortes este ano, à medida que o progresso da IA desacelerou e novos lançamentos, como o GPT-5 , decepcionaram. Um caminho diferente é necessário, e é nisso que Zhu está trabalhando em Pequim.
Na atual corrida da IA, é difícil separar a investigação puramente intelectual das questões geopolíticas. O local onde os pesquisadores escolhem realizar seu trabalho tornou-se uma questão de alto risco. No entanto, para alguns cientistas, a emoção da investigação intelectual – bem como a perspectiva de glória pessoal – pode permanecer mais atraente do que a busca por vantagem nacional. Mark Nitzberg, amigo de Zhu há 20 anos e colega de classe na época em que estudavam em Harvard, ficou surpreso com o retorno repentino de Zhu à China. “Perguntei a ele: ‘Você tem certeza de que quer fazer isso?'”, disse-me Nitzberg. Retornar, disse ele a Zhu, poderia torná-lo um “vetor” para ajudar a China a dominar a IA. Nas lembranças de Nitzberg, Zhu respondeu: “Eles estão me dando recursos que eu jamais conseguiria nos Estados Unidos. Se eu quiser criar este sistema que tenho em mente, então esta é uma oportunidade única na vida. Eu tenho que fazer isso.”
Quase todos que conhecem Zhu no Ocidente me fizeram a mesma pergunta: você já foi ao escritório dele? Escondido atrás do Lago Weiming, no lado norte do campus da Universidade de Pequim, o escritório parece ter sido construído para deslumbrar os visitantes. Um portão de madeira com treliças marca a entrada, após o qual você é conduzido a uma residência com pátio que Zhu usa para palestras e seminários. Lá, seus assistentes gesticulam para que você chegue ao final do corredor, onde uma porta dos fundos se abre para uma paisagem de tirar o fôlego de rochas, riachos e romãzeiras. Outra residência com pátio pode ser avistada do outro lado do riacho, em sua própria ilha, acessível por uma passarela de pedra. Esse é o “escritório” de Zhu.
Numa manhã de primavera, quando o visitei, Zhu admirava sua flora, enquanto reclamava que seu riacho havia ficado lamacento devido a uma chuva torrencial no dia anterior. Perguntei quem estava cuidando do terreno. “Temos uma equipe inteira”, disse ele, gesticulando para um grupo de homens que acabavam de entrar no pátio. Em frente ao escritório de Zhu, do outro lado do riacho, há uma sala de reuniões envidraçada onde ele recebe visitantes. Sentamos lá enquanto Zhu começava a relatar uma vida dividida entre duas superpotências.
Nascido em 1969, perto de Ezhou, um antigo porto fluvial ao longo do Yangtze, Zhu era o caçula de cinco irmãos. Quando era bem pequeno, uma onda de intelectuais chegou à sua aldeia para ser “reeducada”, como parte da campanha nacional de Mao para remodelar o “pensamento burguês” por meio de trabalho forçado. À noite, à luz de velas e lampiões de querosene, professores, padres e universitários realizavam salões perto da loja de suprimentos onde o pai de Zhu trabalhava. Zhu ouvia enquanto eles debatiam sobre tudo, desde o crescente envolvimento da União Soviética no Afeganistão até as eleições nos EUA. “Quando entrei para o ensino fundamental, senti que tinha uma boa noção do que estava acontecendo na China e no mundo”, Zhu me disse. Ele sabia que não queria ficar em sua cidade natal e trabalhar na loja do pai.
Após a morte de Mao em 1976, os reformistas assumiram o Partido Comunista e logo a educação científica substituiu Marx como a nova religião. Zhu era o melhor aluno do ensino médio local e conquistou uma vaga em uma das melhores universidades do país, a Universidade de Ciência e Tecnologia da China ( USTC ), na cidade de Hefei, onde se formou em ciência da computação. Em 1986, quando Zhu iniciou sua graduação, as relações entre os EUA e a China haviam se normalizado e alguns de seus professores estavam entre o primeiro grupo de acadêmicos chineses enviados em visitas patrocinadas pelo Estado aos EUA. Eles trouxeram de volta carregamentos de livros para serem traduzidos. “Naquela época, víamos a América como um farol, uma catedral da ciência”, disse Zhu.
Entre os livros importados estava Vision, de David Marr, um neurocientista britânico que ficou famoso por decompor a visão humana – um processo biológico – em uma estrutura matemática. O trabalho de Marr sugeria que as máquinas poderiam um dia ser capazes de “ver” o mundo como os humanos. Zhu ficou fascinado. Desde então, ele sonha em mapear a inteligência – como pensamos, raciocinamos e exercemos o julgamento moral – com a precisão matemática de um físico mapeando o cosmos. Construir uma IA não era, para ele, um objetivo final, mas parte de sua busca mais profunda: descobrir uma “teoria de tudo” para a mente.
Zhu é conhecido por ter chorado duas vezes em público nos últimos anos. A primeira foi ao contar aos seus alunos a história de sua aceitação em Harvard. Em 1991, quando Zhu se formou na USTC, ele era tão pobre que não podia pagar as taxas de inscrição exigidas pelas universidades americanas. Ele se candidatou mesmo assim, sem pagar as taxas, embora não para as escolas de elite do país – ele não ousou. De qualquer forma, ele foi sumariamente rejeitado. No ano seguinte, um de seus professores sugeriu que Zhu se candidatasse novamente, e que as escolas da Ivy League, que tinham mais dinheiro, talvez não se importassem com a taxa de inscrição perdida. Poucos meses depois, ele ficou surpreso ao receber um grosso envelope amarelo de Harvard, oferecendo-lhe uma bolsa integral no programa de doutorado em ciência da computação da universidade. “Isso mudou minha vida”, disse Zhu.
Song-Chun Zhu nos jardins em frente ao seu escritório na Universidade de Pequim, 10 de julho de 2025. Fotografia: Sean Gallagher/The Guardian
Durante nossas conversas ao longo desta primavera, Zhu pareceu associar Harvard aos EUA com os quais sonhara na juventude: um laboratório aberto onde um caipira da China rural pudesse, com bastante coragem, transformar milagres tecnológicos em realidade. Eram os EUA de Edison e Einstein, a terra que acolheu físicos judeus fugindo da Alemanha de Hitler e lhes deu refúgio, dignidade e laboratórios em Los Alamos. Aos olhos de Zhu, era um país que recompensava o intelecto e a ambição em detrimento de raça, ideologia e nacionalidade. Em Harvard, ele nunca se sentiu deslocado, embora ocasionalmente se sentisse intrigado com seu novo lar. Certa vez, perguntou ao colega Nitzberg por que ninguém colhia as maçãs das árvores ao redor do campus de Harvard. Ele achou que era um desperdício de comida.
Foi somente em 1997 que Zhu experimentou um verdadeiro choque cultural nos EUA. Após concluir seu doutorado em Harvard e uma breve passagem pela Universidade Brown, chegou a Stanford para trabalhar como professor. Estava acompanhado de sua esposa, Jenny, ex-colega de classe na USTC, com quem se casou em 1994. Na época, a Baía de São Francisco fervilhava de entusiasmo com as empresas pontocom. O Yahoo havia recentemente aberto o capital em Wall Street e capitalistas de risco rondavam o campus. Dois alunos de doutorado do departamento de Zhu, Larry Page e Sergey Brin, tinham acabado de criar um mecanismo de busca chamado google.com. Enquanto os alunos lotavam os cursos de desenvolvimento web, as aulas mais teóricas de Zhu sobre reconhecimento de padrões lutavam para atrair muito interesse. Foi um momento desanimador para ele. “Em Harvard, tudo se resumia a compreensão. O logotipo deles eram três livros”, ele me disse. Mas o logotipo de Stanford – um “S” atrás de uma árvore – parecia “um cifrão”.
Zhu passou um ano em Stanford antes de se transferir para a Universidade Estadual de Ohio, cuja cultura ele considerou pouco ambiciosa e provinciana, e depois, em 2002, para a UCLA, onde obteve estabilidade aos 33 anos. Naquele mesmo ano, Jenny deu à luz sua segunda filha, Zhu Yi, e um ano depois ele recebeu o Prêmio Marr, o maior prêmio em visão computacional. Colegas o compararam a Steve Jobs por sua intensidade e intolerância à mediocridade. Quando perguntei a um de seus colaboradores na UCLA sobre como era trabalhar com Zhu, ele disse: “É como se eu estivesse na linha de frente de um campo de batalha. Não nos sentamos para tomar um café e conversar sobre a vida ou nossas famílias. Isso nunca acontece. É sempre apenas sobre trabalho e pesquisa.”
Durante os 18 anos de Zhu na UCLA, sua área passou por mudanças quase inimagináveis. Durante aproximadamente a primeira metade desse período, ele foi uma figura de destaque no mainstream da IA. No entanto, na segunda metade, ele se tornou cada vez mais desiludido. Converse com diferentes pessoas e elas proporão diferentes teorias sobre o motivo pelo qual Zhu decidiu deixar os EUA, mas há pouca dúvida de que ele foi influenciado, pelo menos em parte, por seu distanciamento intelectual da área que ele ajudou a moldar.
A relação de Zhu com os chamados “padrinhos da IA” — figuras como Geoffrey Hinton , Yoshua Bengio e Yann LeCun — é, para dizer o mínimo, complicada. Houve um tempo, no entanto, em que todos estavam praticamente na mesma página. Atraídos pelo objetivo comum de criar máquinas inteligentes, eles viam a percepção visual como um problema fundamental a ser resolvido. Até o final dos anos 1980 e 1990, a maneira mais popular de fazer os computadores “verem” era por meio de instruções codificadas manualmente. Para identificar um dígito escrito à mão, por exemplo, um pesquisador escrevia instruções detalhadas para um computador, contabilizando cada cenário em que as linhas e traços correspondiam a esse dígito. Essa abordagem baseada em regras era frágil — pequenas variações na caligrafia podiam quebrar a lógica.
Então veio uma série de avanços. No final da década de 1980, LeCun, então pesquisador do AT&T Bell Labs, desenvolveu uma poderosa rede neural que aprendeu a reconhecer códigos postais escritos à mão por meio de treinamento com milhares de exemplos. Um desenvolvimento paralelo logo se desenrolou em Harvard e Brown. Em 1995, Zhu e uma equipe de pesquisadores começaram a desenvolver métodos baseados em probabilidade que pudessem aprender a reconhecer padrões e texturas – manchas de chita, grama etc. – e até mesmo gerar novos exemplos desse padrão. Essas não eram redes neurais: membros da “escola Harvard-Brown”, como Zhu chamava sua equipe, consideravam a visão um problema de estatística e se baseavam em métodos como “inferência bayesiana” e “campos aleatórios de Markov”. As duas escolas falavam linguagens matemáticas diferentes e tinham divergências filosóficas. Mas compartilhavam uma lógica subjacente – a de que dados, em vez de instruções codificadas manualmente, poderiam fornecer a infraestrutura para que as máquinas compreendessem o mundo e reproduzissem seus padrões – que existe nos sistemas de IA atuais, como o ChatGPT.
Ao longo do final da década de 1990 e início dos anos 2000, Zhu e a Escola Harvard-Brown foram algumas das vozes mais influentes no campo da visão computacional. Seus modelos estatísticos ajudaram a convencer muitos pesquisadores de que a falta de dados era um impedimento fundamental para o progresso da IA. Para resolver esse problema, em 2004, dois anos após seu início na UCLA, Zhu e um executivo da Microsoft criaram o Instituto Lotus Hill em Ezhou, cidade natal de Zhu, na China. Os pesquisadores anotaram imagens de objetos do cotidiano, como mesas e xícaras, em seus contextos físicos e as inseriram em um grande conjunto de dados que poderia ser usado para treinar um modelo estatístico poderoso. O Lotus Hill foi uma das primeiras tentativas de construir os conjuntos de dados em larga escala necessários para aprimorar e testar sistemas de IA.
Em 2009, porém, Zhu estava perdendo a fé na abordagem baseada em dados. Sua equipe na Lotus Hill havia anotado mais de meio milhão de imagens, mas Zhu estava preocupado com um problema simples: a parte da imagem que se anotava dependia, de forma um tanto arbitrária, da tarefa que se queria que as máquinas realizassem. Se a tarefa fosse identificar uma xícara para um robô segurar, a posição da alça poderia ser crítica. Se a tarefa fosse estimar o valor de mercado da xícara, detalhes como a marca e o material importavam mais. Zhu acreditava que uma inteligência verdadeiramente generalizável deveria ser capaz de “pensar” além dos dados. “Se você treinar com um livro, por exemplo, sua máquina pode aprender como as pessoas falam, mas por que dissemos essas palavras? Como chegamos a pronunciá-las?”, Zhu me explicou. Uma camada mais profunda de cognição estava faltando. Em 2010, Zhu fechou o instituto. Em vez disso, ele se propôs a construir agentes com uma “arquitetura cognitiva” capaz de raciocinar, planejar e evoluir em seus contextos físicos e sociais com apenas pequenas quantidades de dados.
O timing não poderia ter sido pior. Na mesma época, um professor assistente em Princeton chamado Fei-Fei Li lançou o ImageNet, um conjunto de dados maior contendo mais de 3 milhões de imagens rotuladas de objetos comuns, como cães, cadeiras e bicicletas. (Li havia participado de um workshop no Instituto Lotus Hill e mais tarde citaria Zhu como uma de suas influências.) O ImageNet era acessível ao público, e seu tamanho e relativa simplicidade permitiram que pesquisadores de IA testassem e aprimorassem seus algoritmos de reconhecimento de imagem. No outono de 2012, uma rede neural desenvolvida por Hinton e sua equipe superou a concorrência do ImageNet, consolidando o domínio das redes neurais e dando início à onda global de adoção da IA que continua até hoje.
“Assim que dei as costas ao big data, ele explodiu”, escreveu Zhu alguns anos depois, em uma mensagem ao seu mentor, Mumford. O embate mais explícito entre Zhu e a escola de redes neurais ocorreu em 2012, poucos meses antes do triunfo desta última no ImageNet. Na época, Zhu era presidente geral da CVPR, a principal conferência de visão computacional dos EUA, e naquele ano um artigo envolvendo redes neurais, coautorado por LeCun, foi rejeitado. LeCun escreveu uma carta furiosa ao comitê, chamando as revisões por pares de “tão ridículas” que ele não sabia como “começar a escrever uma refutação sem insultar os revisores”. Ainda hoje, Zhu sustenta que os revisores estavam certos em rejeitar o artigo de LeCun. “O trabalho teórico não era limpo”, ele me disse. “Diga-me exatamente o que você está fazendo. Por que é tão bom?” A pergunta de Zhu chega ao cerne de seu problema com as redes neurais: embora elas tenham um desempenho extraordinariamente bom em inúmeras tarefas, não é fácil discernir o porquê. Na visão de Zhu, isso fomentou uma cultura de complacência, uma mentalidade de desempenho a todo custo. Um sistema melhor, ele acredita, deveria ser mais estruturado e responsável. Tanto ele quanto seu criador deveriam ser capazes de explicar suas respostas.
Independentemente das reservas de Zhu, a vitória do ImageNet desencadeou uma corrida do ouro da IA, e muitos dos pioneiros das redes neurais foram celebrados por seu trabalho. Hinton viria a se juntar ao Google. LeCun mudou-se para o Meta, e Ilya Sutskever, coautor da rede neural que venceu o ImageNet, ajudou a fundar a OpenAI. Em 2018, Hinton e LeCun, juntamente com Bengio, dividiram o Prêmio Turing – o prêmio mais prestigiado da ciência da computação – por seu trabalho em redes neurais. Em 2024, Hinton foi um dos ganhadores conjuntos do Prêmio Nobel de Física por suas “descobertas e invenções fundamentais que permitem o aprendizado de máquina com redes neurais artificiais”.
Em carta a Mumford, Zhu afirmou que “não se arrependia” do caminho que havia escolhido. Mas sentia-se ressentido pelo fato de a equipe de Hinton ter, em sua opinião, colhido os frutos de suas pesquisas anteriores. Os modelos estatísticos e algoritmos desenvolvidos pela escola Harvard-Brown nas décadas de 1980 e 1990, Zhu me disse, “estabeleceram as bases para o aprendizado profundo e os modelos de linguagem de grande porte que se seguiram”. Hinton e sua equipe “não reconheceram isso”, afirmou. Um antigo colaborador de Zhu nos EUA, que pediu anonimato por medo de retaliação do governo americano, contestou a interpretação de Zhu. Zhu merece mais crédito, disse ele, por ser um dos primeiros defensores do paradigma orientado a dados na visão computacional, mas a equipe de Hinton desenvolveu os algoritmos que aperfeiçoaram essa abordagem e permitiram sua escalabilidade. (Hinton e Bengio se recusaram a comentar. LeCun não respondeu aos pedidos de comentário.)
Em meados da década de 2010, enquanto as redes neurais faziam progressos surpreendentes em problemas que iam do reconhecimento facial ao diagnóstico de doenças, Zhu estudava filosofia – os confucionistas “entendem o mundo muito melhor do que os pesquisadores de IA”, ele me disse – e trabalhava discretamente em sua arquitetura cognitiva. Ele trilhava um caminho solitário. Em 2019, Zhu atuou novamente como presidente geral da conferência CVPR. Ao ler os artigos submetidos, seu coração apertou. Quase todos se concentravam em extrair ganhos incrementais das redes neurais em tarefas específicas. Nessa época, a oposição de Zhu às redes neurais havia se tornado visceral. Um ex-aluno de doutorado na UCLA lembrou-se de ter sido repreendido por Zhu diversas vezes por incluir redes neurais em seus artigos. Seu círculo íntimo aprendeu a evitar frases proibidas – “redes neurais”, “aprendizado profundo”, “transformador” (o “T” em GPT). Em certa ocasião, durante uma reunião geral em uma startup fundada por Zhu em Los Angeles, um novo funcionário, sem querer, adicionou um slide sobre aprendizado profundo à sua apresentação. Segundo alguém presente, Zhu o criticou na frente de toda a empresa. (Zhu me disse que isso foi “exagerado”.)
“Quando ele tem uma visão”, disse-me o colaborador de longa data de Zhu, com certo eufemismo, “ele tem uma forte convicção de que está certo”.
Àmedida que as ideias de Zhu eram relegadas às margens da comunidade de IA, o clima geral para cientistas chineses nos EUA também se tornava menos hospitaleiro. As tensões entre as duas nações aumentavam. Na China, Xi Jinping impulsionou suas forças armadas para uma posição dominante no Mar da China Meridional e emitiu decretos internos do partido alertando contra a adoção de “valores ocidentais”. Durante a primeira presidência de Trump, os EUA designaram a China como seu principal concorrente estratégico, iniciaram uma guerra comercial e colocaram empresas de tecnologia chinesas na lista negra . Sob Joe Biden, os EUA mantiveram uma abordagem igualmente dura em relação à China.
Embora as potências mundiais rotineiramente espionem umas às outras, nos últimos anos, as autoridades dos EUA ficaram alarmadas com a escala das campanhas de espionagem da China. Em 2018, o departamento de justiça lançou a “Iniciativa China”, um programa para combater o roubo de segredos comerciais e suposta espionagem em campi dos EUA. Os críticos do programa alegaram que ele se baseava em discriminação racial . Mais de 100 professores de ascendência chinesa foram investigados por supostamente roubar tecnologias sensíveis. A maioria dos que foram formalmente acusados teve suas acusações rejeitadas ou retiradas, e poucos foram considerados envolvidos em roubo direto de propriedade intelectual. O esforço da era Trump alterou o relacionamento entre cientistas chineses e os EUA. De acordo com um conhecido estudo acadêmico , a migração de retorno quase dobrou para acadêmicos chineses experientes que vivem nos EUA depois de 2018.
No final de 2018, Zhu começou a receber ligações de um repórter do site de notícias do Vale do Silício, The Information, perguntando sobre uma doação de US$ 150.000 que ele havia aceitado recentemente da Huawei, a gigante chinesa de telecomunicações. Naquele mesmo mês, os EUA classificaram a Huawei como uma ameaça à segurança nacional. Zhu me contou que o dinheiro da Huawei veio sem condições e que ele o havia usado para financiar pesquisas de seus alunos de doutorado. Ansioso para encerrar o assunto, ele disse ao repórter que não aceitaria nenhuma doação futura da empresa. “Neste momento, as relações China-EUA estão tóxicas”, disse ele na época. “Estamos presos no meio disso.”
À medida que as relações entre EUA e China se deterioravam, Zhu encontrou cada vez mais dificuldades para obter financiamento para pesquisas em IA, grande parte das quais vinham anteriormente das Forças Armadas dos EUA. Ele afirma nunca ter sido interrogado por agentes federais, nem parado e interrogado por agentes de fronteira dos EUA sobre suas pesquisas e conexões com a China, embora seus ex-alunos de doutorado tenham sido. Após o início da Iniciativa China, segundo Nitzberg, alguns dos alunos de Zhu se acostumaram tanto a serem retidos na imigração que passaram a incluir as horas extras no aeroporto ao organizar viagens para conferências.
A “Iniciativa China” no primeiro mandato de Donald Trump como presidente alterou a relação entre cientistas chineses e os EUA. Fotografia: Dmitri Lovetsky/AP
Nessa atmosfera, onde a China passou a ser vista como uma concorrente direta – ou até mesmo uma ameaça – aos EUA, os vínculos científicos com a China, que há muito eram vistos como normais, agora estavam sob uma nuvem de suspeita. Muito disso se baseava em equívocos sobre como a pesquisa acadêmica realmente funciona, mas também é verdade que, por décadas, o governo chinês encorajou seus cientistas baseados nos EUA a retornarem à China, implementando iniciativas de recrutamento. A mais famosa delas, o Plano dos Mil Talentos , tornou-se amplamente associada à espionagem e ao roubo de propriedade intelectual. Em 2024, Mike Gallagher, presidente do comitê seleto da Câmara sobre a China, solicitou documentos da UCLA e de agências federais, questionando por que Zhu havia recebido milhões de dólares em financiamento federal, apesar de supostamente também ter recebido financiamento por meio do Plano dos Mil Talentos e ter tido um “papel como orientador de doutorado e pesquisador no Instituto de Tecnologia de Pequim, uma importante universidade chinesa que tem ‘a missão declarada de apoiar as indústrias de pesquisa militar e defesa da China'”.
Na minha segunda visita ao escritório de Zhu, em maio, discutimos essas alegações. Uma secretária nos serviu chá e encheu nossas xícaras assim que estavam vazias. Zhu negou ter qualquer afiliação com o Instituto de Tecnologia de Pequim, mas reconheceu ter coorientado um aluno de doutorado de lá que trabalhava na Lotus Hill. Ele também me contou que, em 2009, enquanto estava na UCLA, sua equipe na Lotus Hill havia se candidatado a uma bolsa do programa de talentos locais do governo de Ezhou, que ele usou para subsidiar os salários de pesquisadores. (Isso não fazia parte, disse ele, do Plano Mil Talentos. O programa nacional gerou muitas variantes locais que tomaram emprestado o rótulo para atrair os principais acadêmicos para suas regiões.) Ele acrescentou que não havia nada de “sensível” no trabalho de anotação de imagens realizado lá. O financiamento, disse ele, expirou quando ele fechou o instituto em 2010. Quanto ao motivo pelo qual escolheu localizar o instituto na China, Zhu citou o mesmo motivo de milhares de outras empresas americanas que se estabeleceram na China durante esses anos: a mão de obra era barata.
Foi no verão de 2020, nos primeiros meses da Covid, diz Zhu, que ele tomou a decisão de deixar os EUA. Ele citou sua insatisfação com a direção da comunidade de IA e com a política americana – tanto com seu progressismo universitário de esquerda quanto com as cruzadas de segurança nacional da era Trump. Havia também um fator pessoal. Sua filha mais nova, Zhu Yi, é patinadora artística e foi recrutada em 2018 para competir pela China nos Jogos Olímpicos de Inverno de Pequim, em 2022. Em 2019, ela se tornou cidadã chinesa e competia e treinava com a equipe chinesa em Pequim.
Na época em que decidiu sair, Zhu me contou que não tinha nenhuma oferta de emprego de instituições chinesas. No outono, ele recebeu ofertas de professor titular na Universidade de Pequim e na Universidade Tsinghua. Então, a cidade de Pequim concordou em patrocinar um instituto de IA administrado por Zhu, que se chamaria Instituto de Inteligência Artificial Geral de Pequim (BigAI).
No entanto, duas fontes familiarizadas com o assunto contestaram o cronograma de Zhu. Elas dizem que as conversas entre Zhu e membros do governo municipal de Pequim começaram antes – no início de 2018 – e que não se referiam apenas à sua potencial mudança para a China, mas também à de sua filha mais nova. Em janeiro de 2018, Zhu Yi conquistou o título de novata no campeonato de patinação artística dos EUA. Pouco tempo depois, o Comitê Olímpico Chinês a recrutou no mesmo grupo de Eileen Gu, a esquiadora estilo livre. Após alguns tropeços em sua estreia olímpica, alguns comentaristas online questionaram se Zhu Yi havia sido uma moeda de troca para seu pai. Quando contei isso a Zhu, ele chamou a especulação online de “totalmente errada” e “não é assim que as coisas funcionam na China”. Ele reconheceu que havia discutido o recrutamento de sua filha com autoridades chinesas no início de 2018, mas negou que seu retorno tenha sido discutido nessas conversas. (Em fevereiro, o departamento de esportes da cidade de Pequim divulgou seu orçamento para 2025, revelando que havia reservado US$ 6,6 milhões exclusivamente para apoiar o treinamento de Eileen Gu e Zhu Yi para as Olimpíadas de Inverno de 2026.)
Em agosto de 2020, Zhu voou para a China com uma passagem só de ida. Muitos de seus colegas e alunos de pós-graduação da UCLA só souberam que ele planejava partir depois que ele já havia partido. Ele até escondeu sua decisão da filha mais velha, que morava na Bay Area. Zhu atribuiu seu sigilo ao clima politicamente volátil. Trump se referia à Covid como a “gripe do kung fu” e os crimes de ódio contra chineses haviam disparado. Entendi que Zhu queria dizer que ele não queria ser publicamente usado como bode expiatório por sua decisão de se mudar. Ele sabia que sua escolha pessoal tinha um peso geopolítico maior.
Na manhã em que deixou os EUA, Zhu estava do lado de fora de casa com sua mala, contemplando as colinas ensolaradas de Los Angeles. À beira da entrada da garagem, virou-se e parou para admirar seu jardim de rosas. Era tudo o que ele poderia ter sonhado quando criança, ouvindo histórias de um mundo além de sua aldeia. Agora ele estava se despedindo.
Asegunda vez que Zhu chorou – ele prefere dizer “emocionado” – foi ao assistir a um documentário com seus alunos sobre a vida de Qian Xuesen . O cientista de foguetes nascido na China e formado no MIT serviu no Projeto Manhattan e ajudou a desenvolver os primeiros mísseis balísticos guiados dos EUA. Durante a era McCarthy, as autoridades dos EUA revogaram a autorização de segurança de Qian e o mantiveram em prisão domiciliar por suspeita de espionagem. Nenhuma evidência surgiu para apoiar tais alegações e, em 1955, ele foi enviado de volta à China em troca de prisioneiros de guerra dos EUA. De volta à China, Qian liderou uma série de avanços militares e tecnológicos que ajudaram a transformar o país na superpotência que é hoje. Sob o programa “Duas Bombas, Um Satélite” que ele liderou, a China desenvolveu a capacidade de lançar mísseis balísticos que poderiam atingir os EUA.
Nos EUA, a história de Qian foi citada como um conto de advertência sobre a autossabotagem americana, um lembrete de como a paranoia anticomunista afastou uma mente brilhante. Na versão oficial chinesa, Qian era um patriota altruísta que voluntariamente abriu mão de uma vida confortável nos EUA para servir seu país atrasado. Na década de 1980, Qian era um nome conhecido entre aspirantes a cientistas como Zhu, e desde o retorno de Zhu à China, os paralelos ficaram claros. Em 2023, Zhu sugeriu ao principal órgão consultivo político do Partido Comunista que tratasse a IA à maneira do programa Duas Bombas, Um Satélite – ou seja, um plano de cima para baixo, coordenado centralmente, para acelerar a pesquisa em IA. Quando o perguntei sobre essa proposta, sua resposta foi discreta. “Nos EUA, nós, acadêmicos, sempre concordamos que queríamos iniciar um Projeto Manhattan para IA”, disse ele. “A China também deveria ter um plano centralizado para IA. Isso é natural, não há segredo sobre isso.”
Zhu começou a contar a história de Qian para seus alunos de graduação em Pequim, embora não esteja claro qual versão ele enfatiza – a do cientista traído por sua pátria adotiva ou a do patriota chinês. Quando lhe perguntei se importava quem venceria a corrida da IA – os EUA ou a China – ele hesitou. “Se eu quero que o pessoal do Vale do Silício vença? Provavelmente não.” Ele quer, disse ele, que a versão mais ética da IA vença.
Enquanto conversávamos, Zhu observou o quão presciente sua saída agora parece, dada a política de terra arrasada do segundo governo Trump. Em uma pesquisa recente , três em cada quatro cientistas nos EUA disseram que estavam considerando sair. Muitos líderes de IA, incluindo LeCun, falaram sobre como os cortes orçamentários de Trump para pesquisa científica prejudicarão seu trabalho. As universidades chinesas capitalizaram o êxodo, cortejando estudantes de Harvard e pesquisadores que perderam seus empregos após os recentes cortes no orçamento federal. (A UE está fazendo o mesmo .) Em maio, Marco Rubio, o secretário de Estado dos EUA, ameaçou ” revogar agressivamente ” os vistos de estudante chineses. E em um renascimento da retórica da Iniciativa China, os republicanos introduziram uma legislação que, segundo eles, “combateria as ambições malignas da China de roubar pesquisas americanas”.
É um refrão comum, na direita americana, que os EUA perderam sua ambição, o tipo outrora personificado pelo Projeto Manhattan ou pelas missões Apollo, e que estão ficando para trás. Veículos elétricos chineses circulam rapidamente pelo interior da Europa e as farmácias americanas dependem fortemente de ingredientes fabricados na China. A China ultrapassou os EUA no número de artigos publicados em periódicos científicos e tecnológicos, e essa diferença tende a aumentar. Há quatro vezes mais estudantes de STEM se formando em universidades chinesas a cada ano do que nos EUA. O perigo é que, ao afastar talentos internacionais, os EUA correm o risco de desfazer uma das vantagens que já tiveram sobre seus concorrentes. (“Meus alunos de doutorado na Universidade de Pequim estão pelo menos no mesmo nível dos do MIT e de Stanford”, Zhu me disse com orgulho.) A abertura às mentes mais brilhantes do mundo foi o que ajudou os EUA a estabelecer sua liderança na corrida da IA, bem como em inúmeros outros campos.
Quando Zhu deixou os EUA, seus colaboradores temiam que sua pesquisa na China perdesse sua independência. Zhu, por outro lado, sugeriu que se sente mais livre para se concentrar em suas pesquisas em Pequim. Formalmente, seus colaboradores baseados nos EUA estavam certos: não há separação entre o Estado e as instituições de pesquisa na China. No entanto, na prática, os cientistas chineses tendem a desfrutar de considerável autonomia e, se estiverem trabalhando em uma área de importância estratégica, imensos recursos podem ser canalizados para eles. Nos cinco anos desde sua mudança para Pequim, Zhu recebeu ofertas de várias centenas de milhões de dólares em financiamento de pesquisa de fontes chinesas, de acordo com duas pessoas próximas a ele. O acordo com o Estado é como uma coleira longa e frouxa – na maioria das vezes, está frouxa, mas pode ser puxada e apertada ao capricho da parte.
Nos EUA, acadêmicos que, em princípio, nunca são controlados, agora estão sentindo um puxão repentino do governo Trump. Bilhões de dólares em financiamento de pesquisa foram suspensos até que as universidades concordem com o que o reitor da Universidade Harvard descreveu como “regulamentação governamental direta” das “condições intelectuais” da universidade. Em março, a Universidade Columbia concordou com uma nova supervisão de seus departamentos de Estudos do Oriente Médio, Sul da Ásia e África. Tony Chan, ex-reitor da Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong e ex-reitor da UCLA, tem experiência em ambos os sistemas universitários. Ele me disse que o que está vendo agora nos EUA é pior do que qualquer coisa que já viu na China. “Costumávamos dizer claramente que as universidades americanas eram independentes dos políticos. Essa era a vantagem do sistema acadêmico americano”, disse-me Chan. “Não posso mais dizer isso.”
Tanto na China quanto nos EUA, Zhu tem a reputação de ser um orientador acadêmico rigoroso, com rígidas ortodoxias intelectuais. De acordo com seus atuais alunos em Pequim, ele tem um refrão favorito, agora imortalizado como um gif que circula em seus grupos de bate-papo: “Se você fizer isso de novo, será dispensado!” Em outras palavras, Zhu não é facilmente influenciado. Então, quando a OpenAI revelou o ChatGPT em 2022, e grande parte do setor de tecnologia chinês ficou atordoado – um fundador de IA chinês admitiu que se sentiu “perdido” e “não conseguia dormir”, desmoralizado pela sensação de ser superado novamente pelo Ocidente – Zhu não se incomodou. Em um painel sobre IA no início de 2023, ele evitou qualquer elogio ao ChatGPT como um feito técnico. Grandes modelos de linguagem, disse ele, “ainda ficam aquém” da AGI porque não “têm a capacidade de entender ou se alinhar aos valores humanos”.
Mais tarde naquele ano, Mumford, o professor a quem Zhu atribui a mudança de vida ao ingressá-lo em Harvard, viajou a Pequim para receber um prêmio de matemática . Ele estava na casa dos 80 anos e aposentado havia quase uma década. Se não fosse pela oportunidade de “descobrir o que Song-Chun estava fazendo”, Mumford me disse, provavelmente não teria feito a viagem. Os dois compartilham um vínculo estreito e costumavam se encontrar regularmente no laboratório de Zhu na UCLA. No escritório de Zhu na Universidade de Pequim, há uma carta emoldurada de Mumford para Zhu, na qual ele escreveu: “Sinto que você é verdadeiramente meu herdeiro intelectual”.
Um robô humanoide aperta a mão de um jornalista no Fórum Zhongguancun em Pequim, março de 2025. Fotografia: VCG/Getty Images
No entanto, eles não concordam em tudo. Embora Zhu tenha descartado amplamente as redes neurais, Mumford passou a enxergar algo profundo em sua estrutura matemática e quis incentivar seu antigo aluno a reavaliar suas opiniões. “Mais do que qualquer outra coisa”, disse-me Mumford, “o que eu estava tentando transmitir era que eu sentia que a BigAI precisava de uma grande equipe trabalhando em técnicas de aprendizado profundo para ter sucesso”.
Em Pequim, Mumford passeou com Zhu pelos riachos, salgueiros e ruas pavimentadas do campus da Universidade de Pequim e jantou com a família de Zhu. Então, Mumford insistiu. Amigos e alunos de Zhu me disseram que parece ter funcionado – de certa forma. Ele permitiu que seus alunos experimentassem transformadores – a arquitetura de rede neural mais avançada – em algumas tarefas. Pesquisadores que antes introduziam redes neurais em seus projetos como contrabando dizem que agora podem usá-las de forma mais aberta. Zhu é “de longe o aluno mais brilhante em visão computacional que já tive”, Mumford me disse mais tarde. E, no entanto, “ele levou muito tempo para perceber que o aprendizado profundo estava fazendo coisas incríveis. Acho que esse foi um grande erro dele”.
No entanto, as redes neurais sempre desempenharão um papel circunscrito na visão de Zhu sobre a IA. “Não é que rejeitamos esses métodos”, disse-me Zhu. “O que dizemos é que eles têm o seu lugar.”
Em uma manhã de sábado de março, Zhu me convidou para um fórum anual de tecnologia em Pequim, onde a BigAI exibia sua mais recente tecnologia. Um cão-robô saltitava pelo prédio da conferência enquanto os espectadores gritavam comandos (“Senta! Senta! Eu disse SENTA!”). Perto dali, crianças se aglomeravam em torno de um braço mecânico esguio, jogando o jogo de estratégia Go. Do lado de fora do salão principal, uma cabeça humanoide feminina com olhos amendoados olhava fixamente para a multidão. Quando os visitantes se aproximavam, ela examinava seus rostos. Logo, sua pele de silicone começou a se contrair, assumindo expressões faciais que imitavam as deles.
No fórum de tecnologia do ano anterior, a BigAI revelou uma criança humanoide virtual chamada TongTong, que, esperavam, teria capacidades que a maioria das IAs não possui. Pesquisadores concordam amplamente que intuições de senso comum sobre como o mundo físico e social funcionam estão entre as coisas mais difíceis para as redes neurais compreenderem. Como LeCun disse recentemente: “Temos LLMs que podem passar no exame da OAB, então eles devem ser inteligentes. Mas eles não conseguem aprender a dirigir em 20 horas como qualquer jovem de 17 anos, não conseguem aprender a limpar a mesa de jantar ou encher a máquina de lavar louça como qualquer criança de 10 anos consegue de uma só vez. Por que isso? O que estamos perdendo?” O TongTong não estava pronto para exercer a advocacia, mas parecia ser capaz de encher uma máquina de lavar louça. Ele foi projetado para imitar as capacidades cognitivas e emocionais de uma criança de três a quatro anos.
Este ano, a equipe da BigAI estava estreando o TongTong 2.0 , que eles afirmam ter as capacidades de uma criança de cinco ou seis anos. Em uma grande tela de vídeo, o TongTong 2.0 assumiu a forma de uma menina animada brincando em uma sala de estar virtual. Na frente da sala de conferências, um engenheiro da BigAI estava passando por uma demonstração ao vivo das habilidades do TongTong. Quando o engenheiro pediu a TongTong para trabalhar com sua amiga LeLe, outra agente de IA, para encontrar um brinquedo, TongTong pareceu evitar áreas que sua amiga já havia procurado. Mais tarde, quando TongTong foi solicitada a recuperar um controle remoto de TV de uma estante que estava fora de alcance, ela usou uma almofada para se dar um impulso extra. (Ao solicitar que o ChatGPT fizesse tarefas semelhantes, os pesquisadores descobriram que ele era um “solucionador de problemas de senso comum inexperiente”. Zhu acredita que essa fraqueza não é algo que sistemas de aprendizado profundo como o ChatGPT serão capazes de superar.)
Por enquanto, o TongTong existe apenas como um software operando em um ambiente simulado, e não como um robô 3D no mundo físico. Após a apresentação, a BigAI anunciou diversas parcerias com empresas de robótica. Um teste crucial para a tecnologia de Zhu será se ela poderá existir como um sistema corporificado e ainda executar o raciocínio e o planejamento aos quais ele tanto atribui importância.
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Antes da apresentação, Zhu havia chegado ao pódio com um blazer azul para fazer um discurso. Ele começou contrastando sua própria filosofia de IA com o que chamou de “narrativa do Vale do Silício”, de que a IA poderia ser alcançada por meio de mais dados e poder computacional. A mídia chinesa, o público e as agências governamentais haviam sido enganados por uma narrativa falsa, que gerou uma profusão de “institutos de IA” chineses vazios e avaliações inflacionadas de startups, como ele mesmo afirmou em uma versão escrita do discurso publicada posteriormente. Uma consequência dessa desorientação foi que ela convenceu os chineses de que eram vítimas do “estrangulamento” do Ocidente, ou kabozi , um termo que passou a se referir aos controles de exportação dos EUA para a China de chips de computador de ponta. Para Zhu, o principal fator que impede o progresso da IA não é o poder computacional insuficiente, mas uma abordagem equivocada de todo o assunto. O que havia começado como uma disputa acadêmica conduzida em conferências e periódicos revisados por pares agora parecia estar enredado em uma disputa que definiu uma época pela supremacia tecnológica.
Zhu é notavelmente consistente em suas opiniões, mas a maneira como ele formula sua mensagem mudou ao longo dos anos. Em seu discurso, sua retórica ocasionalmente ecoava a de autoridades do partido, que emitem alertas para não seguir o Ocidente em questões como livre comércio e direitos humanos. A China, disse Zhu, precisava “resistir a seguir cegamente” a narrativa do Vale do Silício e desenvolver sua própria abordagem “autossuficiente” para a IA. (“As autoridades realmente gostam de como ele formula as coisas”, disse-me um de seus ex-alunos.) E, no entanto, em meus quatro encontros com Zhu, ele me pareceu mais intensamente animado pelos riscos de suas disputas intelectuais do que pela competição internacional entre os dois países onde cada um passou exatamente metade de sua vida. A serviço de suas ambições, ele aprendeu a falar o vernáculo do Partido Comunista.
Quando saí da residência de Zhu, já era fim de tarde. O sol já se punha sob os telhados, iluminando as flores de magnólia com um brilho rosado. Zhu me acompanhou de volta à cerca de treliça que marcava a entrada de seu escritório. Ele queria reiterar que a política não era o que o motivava. “Nos últimos 30 anos, tenho me concentrado em uma coisa. É a teoria unificada da IA. Construir o entendimento. Essa é minha única motivação”, disse-me. Voltou a falar de sua pesquisa com Mumford. “A escola Harvard e Brown” de ciência da computação, disse Zhu, orgulhoso. “É isso que estamos levando adiante aqui.”
Este artigo foi apoiado por uma bolsa do Tarbell Center