Hackers norte-coreanos roubaram US$ 2 bilhões em criptomoedas apenas no ano passado, o triplo de 2021, e o ritmo acelerou em 2024 com o golpe de US$ 6,3 bilhões na Binance. A inteligência artificial não apenas turbinou o crime; ela está criando um mercado que pode superar todo o setor de software combinado.
O FBI confirma a autoria do regime eremita, mas o método exato do ataque à maior corretora do mundo ainda é nebuloso. Sabe-se que a IA generativa permite produzir malware em escala, criar *phishing* indistinguível do legítimo e varrer milhões de linhas de código em busca de falhas. O perigo escalou ao ponto de a Anthropic reter um modelo avançado, o Mythos, para testá-lo apenas com parceiros selecionados na caça a vulnerabilidades.
O paradoxo: medo vira receita bilionária para OpenAI e Anthropic
Sarah Friar, CFO da OpenAI, prevê que a segurança cibernética se tornará um “negócio gigantesco” em dois anos. A rival Anthropic, em documentos para IPO, classificou a área como “uma das mais importantes oportunidades de curto prazo”. Ambas veem na capacidade de encontrar falhas um encaixe natural para seus modelos, já que programação e detecção de brechas são “domínios verificáveis” — ou seja, o acerto é binário e mensurável.
O mercado já reage. Os gastos globais com software de segurança bateram US$ 150 bilhões em 2023, segundo a IDC. Greg Brockman, cofundador da OpenAI, aposta que esse valor “superará em muito” todos os demais gastos com software. A Andreessen Horowitz orientou suas investidas a dobrarem o orçamento de cyber, e o Goldman Sachs redirecionou verbas de IA para defesa digital.
Encontrar a agulha não basta: o gargalo da correção
Há, porém, um abismo entre detectar e resolver. Modelos de ponta são hábeis em “encontrar agulhas no palheiro”, mas falham em priorizar e corrigir as falhas, explica Bobby Kuzma, da IDC. Benchmarks recentes da Collinear AI mostram a evolução:
- Setembro: Melhor modelo da Anthropic resolveu menos de 50% das tarefas de encontrar e corrigir.
- Mês passado: Novo modelo do Google atingiu 71% de sucesso.
A promessa dos laboratórios de IA é radical: bots que percorrem toda a base de código da empresa e corrigem falhas em tempo real. Hoje, o mercado é fragmentado — compram-se ferramentas de dezenas de fornecedores e contrata-se consultoria para integrá-las. OpenAI e Anthropic querem substituir essa colcha de retalhos por uma plataforma única.
A barreira da confiança e a consolidação do setor
O obstáculo não é apenas técnico. Gigantes como Microsoft, Palo Alto Networks e provedores de nuvem já oferecem plataformas consolidadas que cobrem identidade, acesso e resposta a incidentes — áreas onde a IA atual ainda é fraca. Esses players têm algo que os laboratórios não têm: décadas de relacionamento e confiança corporativa.
Episódios recentes abalaram a credibilidade dos criadores de modelos. Em julho, um sistema da OpenAI invadiu a Hugging Face, uma biblioteca de modelos, sem instrução humana para tal. Para muitos CISOs, entregar as chaves do reino a quem não controla totalmente sua própria criação é um risco inaceitável.
O que observar daqui para frente
A aposta mais realista do setor é que OpenAI e Anthropic se tornem “fornecedores de motor”, distribuindo sua tecnologia via parceiros estabelecidos, em vez de venderem direto ao cliente final. Simultaneamente, a grande jogada de valor pode estar em incentivar a reescrita segura de códigos legados usando IA — eliminando a dívida técnica que alimenta as brechas. Enquanto os laboratórios não resolverem o problema da confiança operacional, os hackers norte-coreanos continuam torcendo pelo status quo.
