Com 27 anos, a Tencent Holdings Ltd. é uma veterana da internet chinesa. Para guiar seu futuro na era da inteligência artificial, a empresa recorreu a um profissional de 28 anos.
Em 17 de dezembro de 2025, a Tencent anunciou a nomeação de Vinces Yao Shunyu como cientista-chefe de IA, subordinado ao CEO e reportando-se diretamente ao presidente Martin Lau.
Yao, ex-pesquisador da OpenAI Inc., também foi nomeado chefe dos departamentos de infraestrutura de IA e de modelos de linguagem de grande escala (LLM) recém-criados pela Tencent. Nessa função, ele se reporta a Lu Shan, presidente do Grupo de Engenharia de Tecnologia (TEG).
“Dizer que Yao Shunyu é muito jovem só faz a Tencent parecer muito velha”, disse uma fonte da Tencent à Caixin, observando que o fundador Pony Ma Huateng tinha apenas 27 anos quando começou a empresa. “A indústria de tecnologia deveria confiar nos jovens”, disse.
Desde que Yao concordou em se juntar à Tencent em novembro, as unidades de negócios em toda a empresa depositaram grandes esperanças nele, esperando que o jovem cientista injetasse parte da energia de startup que definiu os primeiros anos da Tencent, disse a fonte.
De acordo com uma pessoa familiarizada com o assunto, a principal função de Yao é liderar a direção da pesquisa de modelos fundamentais, o que o coloca efetivamente no comando da pesquisa e desenvolvimento do programa LLM da Tencent.
A trajetória de Yao até um dos cargos mais importantes da área de tecnologia na China é um exemplo clássico de ascensão acadêmica meteórica. Formado em uma das melhores escolas de ensino médio de Hefei, província de Anhui, Yao conquistou a medalha de prata na Olimpíada Nacional de Informática em 2014 e a medalha de ouro na Olimpíada de Informática da Ásia-Pacífico.
Depois, ingressou na prestigiada “Turma Yao” da Universidade Tsinghua –um programa de ciência da computação fundado pelo ganhador do Prêmio Turing, Andrew Yao– com uma das maiores notas no exame de admissão de sua província. Após se formar em 2019, cursou doutorado na Universidade de Princeton, enquanto realizava pesquisas na Microsoft Corp., International Business Machines Corp., Google LLC e na startup de IA Sierra Technologies Inc. Ele se juntou à OpenAI como pesquisador em junho de 2024, depois de concluir seu doutorado.
O ‘intervalo’ da IA
Fora dos círculos técnicos mais aprofundados, Yao é mais conhecido por seu diagnóstico sobre o rumo da indústria de IA. Em abril, ele escreveu em seu blog pessoal que o desenvolvimento de IA estava agora na “metade do caminho”.
No 1º semestre, o setor concentrou-se em novos métodos e modelos de treinamento, ampliando os limites do que a IA poderia fazer. À medida que a IA se torna mais versátil e aplicável a uma gama mais ampla de cenários, o setor dedicará o 2º semestre a tentar resolver problemas do mundo real, o que exigirá uma mentalidade mais semelhante à de um gerente de produto.
A observação de Yao provou ser oportuna. Em março, a startup Manus lançou o que alegava ser o 1º agente de propósito geral do mundo capaz de executar tarefas como triagem automatizada de currículos e análise de ações. Em abril, a OpenAI lançou seus modelos de raciocínio o3 e o4-mini, que podem integrar ferramentas de forma autônoma ao ChatGPT para concluir tarefas.
Em maio, o Google lançou o Gemini 2.5 Pro, transformando o modelo em um assistente de IA geral, enquanto a Anthropic PBC lançou a série Claude 4, que alterou fundamentalmente o desenvolvimento de software por meio de seus recursos de agente de codificação. Essa onda de agentes de codificação desencadeou uma nova rodada de demissões no Vale do Silício.
Na China, a resposta foi rápida. O Volcano Engine da ByteDance Ltd. lançou seu modelo Doubao 1.6 em junho, juntamente com 12 produtos para o desenvolvimento de agentes de IA. O Alibaba Group Holding Ltd. e a Tencent estão construindo ecossistemas de agentes a partir de suas camadas de nuvem e aplicativos. A Tencent chegou a integrar o modelo de terceiros DeepSeek para acelerar as funções de agentes em sua plataforma WeChat, enquanto trabalha para conectar seu aplicativo de IA próprio, Yuanbao, ao WeChat.
Yao pesquisa agentes de IA há 6 anos. Parece que a indústria finalmente alcançou seu foco de pesquisa.
Definindo como os agentes pensam
Durante um programa de intercâmbio no MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts, no português) em 2018, Yao trabalhou com visão computacional. Posteriormente, ele concluiu que a tecnologia de visão não levaria à inteligência artificial geral –sistemas capazes de compreender, raciocinar e aprender como os humanos– e que a linguagem era o caminho crucial.
Ele passou a se dedicar à pesquisa linguística sob a orientação de Karthik Narasimhan, numa época em que o modelo BERT do Google dominava a área. Embora o BERT se destacasse em tarefas de múltipla escolha, onde as respostas eram certas ou erradas, Yao optou por pesquisar o GPT-2 da OpenAI. Ele reconheceu que o GPT-2 representava um caminho técnico aberto, baseado na geração em vez da discriminação –uma estrutura que refletia a natureza aberta da própria linguagem.
A contribuição mais renomada de Yao é a teoria ReAct, proposta em 2022 e selecionada para a Conferência Internacional sobre Representações de Aprendizagem em 2023. A ReAct propôs que os modelos deveriam “pensar” antes de “agir”, estabelecendo o modo de operação fundamental para agentes de IA. Este artigo abriu efetivamente o campo da pesquisa em agentes.
Em 2023, ele publicou a teoria da “Árvore dos Pensamentos”, aceita pela NeurIPS. Enquanto o ReAct abordava a conexão do agente com o mundo externo, a Árvore dos Pensamentos solucionava o processo de raciocínio interno. Juntas, essas teorias se tornaram pilares da metodologia da “Cadeia de Pensamento”.
Yao também criou benchmarks como o WebShop e o SWE-bench. Este último tornou-se o padrão principal para avaliar agentes de codificação. Sempre que os principais fornecedores lançam novos modelos, eles publicam suas pontuações no SWE-bench para comprovar sua capacidade.
Mentalidade do Vale do Silício para um superaplicativo chinês
Antes de ingressar formalmente na OpenAI em junho de 2024, Yao realizou pesquisas na Sierra, uma startup de agentes de atendimento ao cliente cofundada por Bret Taylor, presidente do conselho da OpenAI. Lançada em fevereiro de 2024, a avaliação da Sierra saltou de US$ 1 bilhão para US$ 10 bilhões em 2025, com receita recorrente anual superior a US$ 100 milhões.
Após a entrada de Yao na OpenAI, a empresa lançou 2 funções principais para agentes em janeiro de 2025: o Operator, que visita páginas da web de forma autônoma, e o Deep Research, uma ferramenta para cientistas que permite navegar por citações e analisar dados para gerar relatórios. Em julho, a OpenAI apresentou um agente ChatGPT capaz de selecionar ferramentas, executar código e fornecer planilhas e slides editáveis de forma autônoma.
A crença de Yao de que a “segunda metade” da IA depende de aplicativos de agentes está em perfeita sintonia com a cultura pragmática da Tencent. Uma fonte interna da Tencent Cloud disse à Caixin que a visão de Yao se encaixa bem com os valores da empresa. “Yao acha que a IA deve ser simples, geral e combinada com cenários”, disse a fonte. “Ele chegou a dizer que, se fosse o WeChat, não teria pressa em implementar IA.”
Embora a Tencent tenha dominado a era da internet móvel, ela carece de conhecimento sobre os últimos desenvolvimentos no cenário de IA do Vale do Silício, disse a fonte. Muitos dos negócios de aplicativos da Tencent estão agora “ansiosos” pela implementação do LLM, alimentando grandes expectativas para a chegada de Yao.
Um funcionário da Tencent Cloud que interagiu com Yao o descreveu como um “racionalista técnico” sem qualquer traço de arrogância, alguém que não se prende a sucessos passados, mas fornece às equipes métodos de implementação passo a passo.
Em 10 de janeiro, Yao fez sua 1ª aparição pública desde que ingressou na Tencent por meio de videoconferência na cúpula AGI-Next na Universidade Tsinghua. Ele argumentou que, embora o mercado americano de agentes de codificação voltados para empresas seja lucrativo, a maior oportunidade da China reside em aplicativos voltados para o consumidor. Nesse setor, o gargalo não é mais a capacidade de modelagem, mas a integração de cenários e dados.
Segundo a avaliação de Yao, a Tencent detém uma vantagem estrutural. O WeChat continua sendo o ecossistema móvel fechado mais maduro da China, combinando redes sociais, distribuição de conteúdo, pagamentos e comércio eletrônico.
A Tencent está trabalhando para integrar o Yuanbao ao WeChat. Em janeiro, a equipe do Yuanbao lançou um recurso social beta chamado Yuanbao Pai, que permite aos usuários criar ou participar de espaços em grupo onde a IA participa de chats, chamadas e atividades compartilhadas. Integrado ao WeChat e ao QQ, o recurso representa um primeiro passo para incorporar agentes de IA ao ecossistema social da Tencent.
Yao argumenta que o DNA de consumo da Tencent significa que seus modelos de aprendizado de máquina (LLMs) devem ser construídos em torno dos usuários, e não de benchmarks. Segundo ele, os modelos precisam entender o contexto do usuário– por exemplo, aprendendo com o histórico de conversas– em vez de simplesmente buscar uma escala maior ou uma intensidade de pré-treinamento mais alta.
Ao refletir sobre o ambiente de P&D na China, Yao observou que a pesquisa doméstica frequentemente prioriza caminhos “seguros” em detrimento da inovação original. Embora as empresas chinesas possam avançar rapidamente assim que uma rota é validada por empresas como a OpenAI, ele afirmou que essa preferência pela certeza está enraizada em padrões culturais e cognitivos mais profundos.
“As pessoas preferem fazer coisas que lhes parecem certas e estão menos dispostas a correr riscos”, disse Yao, acrescentando que essa mentalidade leva tempo para mudar. Ele incentivou os pesquisadores a se concentrarem menos em rankings e mais em trabalhos que considerem verdadeiramente significativos.
Este texto foi originalmente publicado pela Agência Caixin, em 27 de janeiro de 2026 e foi adaptado para o padrão do Poder360.
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