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Co-fundadores da OpenAI lançam o Zero Shot Fund e buscam US$ 100 milhões, com uma primeira rodada de US$ 20 milhões

Co-fundadores da OpenAI lançam o Zero Shot Fund e buscam US$ 100 milhões, com uma primeira rodada de US$ 20 milhões

10 de Agosto de 2026
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O Zero Shot, um fundo de capital de risco lançado por ex-membros sênior da OpenAI, encerrou sua rodada inicial de captação de recursos, garantindo US$ 20 milhões, com uma meta de longo prazo de US$ 100 milhões. O fundo foi fundado por Evan Morikawa, ex-chefe de engenharia aplicada da OpenAI; Andrew Mayne, o primeiro engenheiro de prompts da empresa; e Shawn Jain, um ex-pesquisador. Também atraiu como sócios a experiente investidora de capital de risco Kelly Kovacs e o executivo com experiência em diversos setores Brett Rounsaville.

OpenAI, ChatGPT, inteligência artificial, IA

A principal vantagem da Zero Shot reside no profundo envolvimento de sua equipe fundadora na criação e implantação de produtos inovadores, como o DALL·E e o ChatGPT, durante o período de crescimento mais crítico da OpenAI. Essa experiência em primeira mão lhes proporciona uma compreensão clara da trajetória de desenvolvimento não linear da IA e a capacidade de distinguir a demanda real do mercado do entusiasmo exagerado em torno dos investimentos. O fundo já iniciou investimentos em estágio inicial, incluindo a Worktrace AI, uma plataforma de gestão automatizada fundada pela ex-gerente de produtos da OpenAI Angela Jiang (que levantou US$ 10 milhões em financiamento inicial), e a Foundry Robotics, que se concentra em robôs industriais aprimorados por IA.

A estratégia de investimento da Zero Shot reflete uma forte defensividade tecnológica. A equipe se mostra abertamente cética em relação à maioria dos projetos iterativos de “codificação de vibrações” e às startups de inteligência incorporada que dependem exclusivamente de dados ergonômicos de vídeo. Eles acreditam que, à medida que as capacidades dos modelos subjacentes evoluírem, muitos aplicativos de camada intermediária perderão seu valor, e os grandes modelos de linguagem convencionais já demonstram desempenho de inferência suficiente para desafiar startups verticais em campos específicos, como gêmeos digitais.

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