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Startup aposta US$ 2,3 bilhões que videogames podem treinar IA para o mundo real
General Intuition levanta US$ 320 milhões para escalar um modelo de IA treinado com milhões de horas de gameplay e dados de ação de jogadores
Por Fortfield AI ·

A General Intuition, startup de IA fundada pelo holandês Pim de Witte em Nova York, levantou 320 milhões de dólares em uma nova rodada que avaliou a empresa em 2,3 bilhões de dólares. Com o capital, a companhia quer escalar um modelo de IA treinado em milhões de horas de partidas de videogame para que agentes digitais consigam transferir esse aprendizado para robôs e outras aplicações no mundo físico. Desde o lançamento, em outubro de 2025, a empresa já soma 454 milhões de dólares em recursos divulgados.
A startup nasceu a partir da Medal, plataforma que permite a gamers gravar e compartilhar clipes de jogos. Esse acervo gerou centenas de milhões de horas de gameplay, mas o diferencial para treinar o modelo não foram apenas os vídeos, e sim os registros detalhados de quais botões os jogadores apertaram e em que momento. De Witte argumenta que muitos concorrentes tentam deduzir ações olhando só para o vídeo, enquanto a General Intuition trabalha diretamente com essas etiquetas de ação, o que daria à IA uma noção mais rica de causa e efeito.
No laboratório da empresa, o modelo alimenta tanto um agente que joga títulos no estilo Fortnite quanto um robô quadrúpede capaz de explorar ambientes reais usando apenas uma câmera. A mesma “mente” de IA é aplicada em simulações, em um mundo virtual interno que a startup trata como uma academia de treinamento para o agente. A ideia é comercializar esse modelo agentivo como base para tarefas em jogos, simulação industrial, robótica e direção em ambientes digitais, com potencial de transferência para cenários reais.
A nova rodada foi liderada pela Khosla Ventures e contou com a participação de nomes como Jeff Bezos, Eric Schmidt, General Catalyst, Nico Rosberg e pesquisadores do Google DeepMind e do MIT. A maior parte dos recursos será destinada a ampliar a capacidade de computação e pré-treinar a próxima versão do modelo em parceria com a fornecedora de infraestrutura CoreWeave. Uma parcela menor será usada para amadurecer a API da General Intuition, que deve ser disponibilizada a mais clientes até o fim do verão no hemisfério norte.
O investidor Vinod Khosla diz ver na empresa um candidato a “companhia geracional”, apoiado pela posição privilegiada em dados proprietários conquistada via Medal. Para ele, o grande salto dos modelos de mundo não será apenas raciocínio, como ocorreu nos grandes modelos de linguagem, mas a emergência de algo parecido com intuição, alimentada justamente pelos dados de ação e reação humanos presentes nos jogos.
De Witte e os cofundadores rejeitaram propostas de aquisição e miram construir um ecossistema em torno da tecnologia, à semelhança de empresas como OpenAI e Anthropic. A estratégia é escolher clientes que tragam novos tipos de encarnação física para o modelo, como robôs industriais, veículos ou drones, e que ajudem a enriquecer ainda mais o conjunto de dados do sistema. O objetivo é criar um ciclo contínuo em que o uso no mundo real gere dados exclusivos, que por sua vez alimentem versões mais capazes do agente.
A empresa também tenta se diferenciar pela postura ética. De Witte, que trabalhou por três anos em causas humanitárias, afirma que o uso de seus agentes não incluirá aplicações letais ou que tenham como objetivo direto ferir pessoas, embora veja espaço para usos como busca e salvamento em áreas de risco. Parte da preocupação do fundador é com o impacto da automação sobre a própria comunidade gamer, que ele enxerga como uma geração exposta à substituição por IA.
Para isso, a General Intuition lançou a plataforma Nerve, um marketplace em que jogadores podem ganhar dinheiro com tarefas como rotulagem de dados e, em estágios mais avançados, teleoperação de robôs e outras atividades. A ideia é que esses usuários não sejam apenas fonte de dados, mas também parceiros econômicos no desenvolvimento da tecnologia. Ainda assim, permanece em aberto se a transferência do aprendizado da simulação para o mundo físico vai funcionar em larga escala, um desafio que nenhuma empresa do setor resolveu por completo até agora.