OpenAI enfrenta nova saída de executivo

OpenAI enfrenta mudanças na liderança enquanto expande infraestrutura de IA.

A OpenAI perdeu mais um executivo de alto escalão, com a saída de Chris Malone, que liderava a área de data centers da empresa. Este desligamento ocorre em um momento crítico, quando a companhia busca expandir sua infraestrutura para suportar o crescimento de seus sistemas de inteligência artificial (IA).

Malone ingressou na OpenAI em março de 2025, logo após o lançamento do projeto Stargate, desenvolvido em colaboração com Oracle e SoftBank, destinado a aumentar a capacidade dos data centers. Antes de sua passagem pela OpenAI, ele teve uma carreira de destaque na Meta, onde foi responsável pela estratégia de data centers, além de ter ocupado cargos na engenharia e direção tecnológica no Google.

A saída de Malone se dá em meio a uma reestruturação na área de infraestrutura da OpenAI, que está intensificando seus investimentos em capacidade computacional. A empresa agora projeta gastar cerca de US$ 750 bilhões (aproximadamente R$ 3,86 trilhões) até 2030, um aumento significativo em relação à estimativa anterior de US$ 600 bilhões (R$ 3,08 trilhões).

Mudança de estratégia para data centers

A saída de Malone coincide com uma mudança na abordagem da OpenAI para construir a infraestrutura necessária para seus modelos. O projeto Stargate enfrentou desafios em sua implementação inicial, levando a empresa a priorizar parcerias com provedores de nuvem em vez de desenvolver todas as instalações internamente.

Recentemente, a OpenAI começou a retomar projetos internos, optando por alugar data centers inteiros em vez de apenas contratar chips ou capacidade de provedores de nuvem. Essa estratégia visa garantir rapidamente a capacidade necessária para atender à crescente demanda por seus serviços de IA.

Um exemplo dessa nova abordagem é um acordo recente para alugar dez gigawatts de capacidade de data center em Ohio (EUA) com a SB Energy, uma empresa associada ao SoftBank.

Reorganização da área de infraestrutura

Antes da reorganização, Malone reportava-se diretamente ao presidente da OpenAI, Greg Brockman. A reestruturação da área de infraestrutura ocorreu no início deste ano, com o vice-presidente Sachin Katti assumindo um papel mais amplo, também sob a supervisão de Brockman.

Malone e Adrian Caulfield tornaram-se co-líderes de uma equipe focada na engenharia técnica e no desenvolvimento de projetos de data centers. A OpenAI também fez outras mudanças significativas em sua estrutura nos últimos meses, incluindo a promoção de Uday Ruddarraju a diretor de tecnologia de capacidade computacional, que agora responde a Brockman.

Brent Mayo, que foi contratado da xAI no início deste ano, agora auxilia Ruddarraju para garantir que os projetos de computação sejam finalizados dentro do cronograma.

Ruddarraju e Mayo estiveram envolvidos na construção dos supercomputadores Colossus, desenvolvidos pela xAI em Memphis (EUA).

A OpenAI declarou que a reorganização de sua área de infraestrutura é uma resposta à escala e ao ritmo de suas operações, destacando a força e a experiência de sua equipe de data centers.

Nova saída em uma sequência de mudanças

A saída de Malone se junta a uma série de desligamentos na OpenAI em 2026, incluindo a diretora de receita Denise Dresser e o diretor de operações Brad Lightcap. Fidji Simo, uma executiva de destaque próxima ao CEO Sam Altman, também deixou a empresa recentemente.

Essas mudanças ocorrem enquanto a OpenAI se prepara para uma possível abertura de capital em 2027 e busca expandir sua presença no mercado corporativo, onde enfrenta concorrência crescente, especialmente da Anthropic. Apesar das saídas, a empresa garante que a reorganização não afetará seus planos de infraestrutura.

R$ 3,86 trilhões em capacidade computacional

A relevância da área liderada por Malone é evidente diante dos investimentos planejados pela OpenAI. Com a elevação de sua projeção de gastos para aproximadamente US$ 750 bilhões (R$ 3,86 trilhões) até 2030, a empresa busca garantir a capacidade necessária para treinar e operar modelos de IA cada vez mais complexos.

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