Tecnologia & IA
Por que a OpenAI desistiu do Sora mesmo com o boom dos vídeos de IA
A decisão da OpenAI de encerrar o Sora como produto, anunciada em março de 2026, parece contraditória à primeira vista. Nunca se produziu tanto vídeo com inteligência artificial, nunca houve tanta disputa tecnológica — e, ainda assim, a empresa simplesmente tirou do ar aquele que era seu projeto mais simbólico no audiovisual.
Mas, olhando mais de perto, a decisão não só faz sentido como revela uma mudança estrutural no mercado de IA: o vídeo explodiu como tendência, mas ainda não se sustenta como negócio.
O Sora nasceu como um dos maiores marcos da inteligência artificial recente. Capaz de gerar vídeos realistas a partir de texto, rapidamente virou fenômeno cultural, atingindo milhões de usuários e chegando ao topo das lojas de aplicativos. Ainda assim, poucos meses depois, foi descontinuado — junto com API, app e até planos de integração mais profunda ao ecossistema da empresa.
Esse movimento não foi isolado. Ele aconteceu ao mesmo tempo em que a OpenAI passou a priorizar seus produtos centrais — especialmente o ChatGPT — e redirecionou recursos para áreas mais lucrativas e estratégicas, como ferramentas corporativas, código e simulação do mundo físico.
No fundo, a empresa fez uma escolha clássica: abandonar o que gera atenção e apostar no que gera receita.
O dado que explica tudo: o Sora não liderava mais
Enquanto o Sora ganhava fama, o mercado evoluía rápido — e silenciosamente deixava o modelo da OpenAI para trás.
No ranking da Artificial Analysis, hoje uma das principais referências independentes para avaliação de modelos de vídeo, o topo já não pertence ao Sora. Modelos como Seedance 2.0, Kling 3.0 e Runway Gen-4.5 lideram com folga em qualidade, segundo avaliações cegas de usuários baseadas em sistema Elo.
O Seedance 2.0, por exemplo, aparece como o modelo mais bem avaliado atualmente, com pontuação superior a 1200 — um indicativo claro de preferência consistente em testes comparativos.
Já o Sora 2, embora tecnicamente sofisticado, aparece atrás desses concorrentes e com desempenho inferior em rankings recentes.
E não é só qualidade: o custo pesa.
Gerar vídeo com IA pode custar entre US$ 0,04 e US$ 0,40 por segundo, dependendo do modelo — e soluções concorrentes mais baratas já operam com preços menores que os estimados para o Sora em muitos cenários.
Ou seja:
o Sora deixou de ser o melhor
e também não era o mais barato
Num mercado em explosão, isso é fatal.
Boom de inovação… sem modelo de negócio
O timing da decisão é ainda mais curioso porque coincide com o momento mais competitivo da história dos vídeos de IA.
Novos modelos surgiram em sequência:
- Seedance 2.0 com geração integrada de áudio e vídeo
- Kling 3.0 com narrativa multi-shot
- Veo 3.1 com lip sync avançado
- Runway dominando produção profissional
O resultado é um cenário quase caótico: avanços técnicos impressionantes, mas nenhum consenso sobre monetização.
E foi exatamente isso que derrubou o Sora.
Apesar do hype, o produto enfrentava:
- alto custo de computação
- baixa conversão em receita
- problemas legais com direitos autorais
- queda de engajamento após o pico inicial
Na prática, o Sora virou um produto viral… mas não sustentável.
O gargalo invisível: GPU, custo e escala
Existe um fator menos visível — mas talvez o mais importante de todos: compute.
Vídeo é muito mais caro que texto ou imagem. E num cenário de escassez global de infraestrutura de IA, cada decisão importa.
A OpenAI optou por redirecionar esse poder computacional para:
- ChatGPT
- ferramentas de código
- produtos corporativos
- sistemas de simulação para robótica
É uma escolha fria — mas lógica.
Porque enquanto o vídeo consome recursos, o ChatGPT monetiza.
O verdadeiro pivot: da criatividade para a infraestrutura
O fim do Sora não significa abandono da tecnologia.
Pelo contrário: a geração de vídeo continua dentro da OpenAI — mas agora com outra função.
Em vez de criar conteúdo para usuários, ela passa a ser usada para:
- treinar modelos que entendem o mundo físico
- simular ambientes
- avançar robótica e agentes autônomos
É uma mudança de paradigma:
a IA deixa de entreter humanos
e passa a treinar máquinas
Leitura MVAI
A OpenAI não desistiu do vídeo.
Ela desistiu do vídeo como produto.
O que aconteceu com o Sora revela três verdades duras sobre a IA em 2026:
- Benchmark importa — e o Sora deixou de liderar
- Custo define estratégia — vídeo ainda é caro demais
- Hype não paga infraestrutura
Enquanto isso, o ChatGPT segue como o centro de gravidade da empresa — um produto:
- mais barato de escalar
- mais fácil de monetizar
- e ainda dominante no mercado
🔥 Conclusão
O boom dos vídeos de IA é real — mas ainda é experimental.
E a OpenAI, ao encerrar o Sora, basicamente declarou:
o futuro da IA não está no espetáculo…
está na infraestrutura invisível que sustenta tudo.
Se o Sora foi o videoclipe viral da inteligência artificial,
o ChatGPT continua sendo o álbum inteiro.
A inteligência artificial está entrando em uma nova área da indústria musical: os bastidores.
A britânica Absolute Label Services abriu ao mercado independente o Anthology, plataforma que a empresa define como um “Music Operating System”, ou sistema operacional para negócios de música. A ideia é reunir distribuição, direitos, dados, marketing e finanças em um único ambiente, usando IA para automatizar parte do trabalho operacional.
IA para administrar — não para criar música
O ponto mais interessante do projeto é justamente onde a inteligência artificial está sendo aplicada.
Em vez de gerar músicas ou substituir artistas, o Anthology utiliza IA para monitorar dados, identificar anomalias, encontrar possíveis problemas de royalties e detectar oportunidades comerciais.
Segundo Simon Wills, co-diretor da Absolute e responsável pelo projeto, a empresa decidiu concentrar a tecnologia nas tarefas em que a IA pode auxiliar profissionais, e não substituir a razão pela qual a indústria musical existe: a própria música.
No centro do sistema está o Ant, um modelo de IA especializado na indústria musical. Apresentado originalmente em 2025, ele funciona como uma espécie de copiloto empresarial integrado à plataforma. A Absolute afirma que o sistema foi desenvolvido a partir de sua experiência acumulada no setor e que os clientes mantêm controle sobre seus próprios dados.
Tudo em um único sistema
O Anthology reúne ferramentas que normalmente ficam espalhadas por diferentes serviços:
distribuição digital e física, administração de catálogos, direitos conexos, marketing, relatórios financeiros, estoque, fornecedores, faturamento e análise de desempenho.
A fragmentação é um problema real para selos independentes. Matt Bristow, da Cherry Red Records, contou que a empresa já precisou repetir dados de um único lançamento em até 15 plataformas diferentes. Com dezenas de lançamentos por mês, a centralização pode eliminar muitas horas de trabalho administrativo.
Além da Cherry Red, a Blue Raincoat Music, ligada à Reservoir Media, está entre os primeiros clientes anunciados. O sistema também é utilizado por empresas atendidas pela Absolute, como Wise Music Group e The Fuel Music and Management.
Infraestrutura pode ser a próxima democratização da música
A tese da Absolute é simples.
A distribuição digital reduziu uma enorme vantagem estrutural das grandes gravadoras: hoje um artista ou selo independente consegue disponibilizar sua música globalmente sem possuir uma rede física internacional.
Mas distribuir deixou de ser o único problema.
Administrar royalties, dados, direitos, marketing, estoque, plataformas digitais e milhares de informações continua exigindo uma infraestrutura que normalmente favorece organizações maiores.
O Anthology tenta atacar justamente essa diferença.
Se funcionar como prometido, a IA pode assumir parte do trabalho repetitivo dos bastidores enquanto profissionais dedicam mais tempo às decisões estratégicas, aos artistas e à criação.
É uma discussão importante para além do debate sobre “IA fazendo música”.
A próxima transformação da inteligência artificial na indústria talvez não aconteça apenas dentro do estúdio.
Pode acontecer nas planilhas, nos royalties, nos contratos, nos catálogos e em toda a infraestrutura invisível que mantém a música circulando.
Fontes principais: Music Business Worldwide, Absolute Label Services e Record of the Day. A Absolute descreve oficialmente o Anthology como uma plataforma que integra distribuição, direitos, analytics e ferramentas promocionais, enquanto a cobertura da MBW detalha o papel do modelo Ant e a estratégia de levar a infraestrutura a empresas independentes.
A OpenAI ampliou nesta terça-feira (22) a família GPT-6 com o lançamento de dois novos modelos: GPT-6 Sol e GPT-6 Luna. A proposta é levar parte dos avanços do poderoso GPT-6 Astra para versões mais rápidas e, principalmente, mais baratas.
O grande destaque do anúncio está no preço.
Na API, o GPT-6 Sol custa US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída. O GPT-6 Luna cai para apenas US$ 0,10 na entrada e US$ 0,50 na saída.
Segundo a OpenAI, os valores representam uma redução de 50% em relação aos preços promocionais dos modelos GPT-5.6 equivalentes.
Astra, Sol ou Luna?
A nova família passa a ocupar três níveis.
O GPT-6 Astra continua sendo o modelo mais poderoso da OpenAI, destinado aos trabalhos que exigem máxima capacidade.
O GPT-6 Sol fica no meio do caminho: foi projetado para tarefas profissionais mais complexas, programação, agentes de IA e uso de computadores, mas com custo muito menor.
Já o GPT-6 Luna é a versão mais econômica, voltada principalmente a tarefas repetitivas e aplicações que precisam processar grandes volumes de informação.
Nos testes divulgados pela própria OpenAI, Sol e Luna também avançaram em programação, execução de tarefas profissionais e precisão factual em relação à geração GPT-5.6. Como os benchmarks fazem parte do material de lançamento da empresa, esses resultados devem ser considerados números apresentados pela própria fabricante.
A inteligência artificial entra na guerra do custo
Talvez esse seja o ponto mais importante do lançamento.
Depois de anos em que a indústria disputou principalmente quem tinha o modelo mais inteligente, a competição começa a acontecer também em torno de quanto custa usar essa inteligência em escala.
A VentureBeat destacou justamente essa mudança ao analisar Sol e Luna como modelos voltados a transformar a tecnologia da geração GPT-6 em uma ferramenta economicamente viável para aplicações empresariais e de grande volume.
Para áreas criativas, isso também importa. Produção de texto, programação, pesquisa, automação, agentes e ferramentas de criação podem utilizar muito mais processamento quando o preço por token despenca.
É uma mudança menos espetacular que simplesmente anunciar “a IA mais poderosa do mundo”, mas potencialmente muito mais importante para sua adoção cotidiana.
Onde estão disponíveis?
No lançamento, GPT-6 Sol e Luna chegaram ao ChatGPT Work e ao Codex para usuários Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu. Usuários Free e Go podem acessar o GPT-6 Luna pelo aplicativo desktop.
Os dois modelos também já estão disponíveis para desenvolvedores pela API como gpt-6-sol e gpt-6-luna. A OpenAI informou que a distribuição está sendo feita gradualmente.
A Suno confirmou que seu novo modelo de geração musical, o v6, foi treinado também com criações produzidas por usuários dentro da própria plataforma.
A informação apareceu em uma declaração da empresa em resposta a uma nova ação judicial apresentada por Sony Music e Universal Music Group nos Estados Unidos.
Segundo a Suno, o v6 foi treinado a partir de três grandes grupos de informações: conteúdo licenciado de parceiros da indústria musical, interações da comunidade — incluindo criações e sinais de preferência — e conhecimentos acumulados pela própria equipe de desenvolvimento.
É uma diferença importante.
Quando lançou o v6, em 9 de setembro, a Suno havia afirmado que o novo modelo havia sido desenvolvido “do zero” e com participação de parceiros como Warner Music Group, BMG e Believe. A empresa também dizia utilizar dados de usuários, mas inicialmente esclareceu que isso não significava arquivos de áudio enviados pelos próprios usuários.
Agora, a companhia reconhece explicitamente que “criações” realizadas dentro da plataforma fizeram parte do processo de treinamento.
O que dizem os termos da Suno
Os atuais Termos de Serviço da empresa ajudam a explicar como isso é possível.
As regras em vigor desde setembro concedem à Suno uma licença ampla para utilizar conteúdos submetidos e gerados na plataforma, inclusive para desenvolver e melhorar seus sistemas e modelos de inteligência artificial.
Isso não significa automaticamente que a Suno se torne proprietária da música criada pelo usuário. Mas significa que quem utiliza o serviço precisa prestar atenção não apenas aos direitos comerciais sobre a música final, mas também às permissões concedidas à plataforma sobre o uso daquele conteúdo.
Sony e Universal voltam à Justiça
A revelação surge no meio de uma disputa muito maior.
Sony e Universal apresentaram em 18 de setembro uma nova ação contra a Suno, acusando a empresa de ter copiado 60.202 gravações protegidas por direitos autorais sem autorização para desenvolver seus modelos de IA.
As gravadoras sustentam ainda que treinar o v6 utilizando músicas geradas por versões anteriores da Suno não eliminaria um possível problema de origem.
O argumento é que, caso os modelos anteriores tenham sido treinados com gravações utilizadas sem licença, seus resultados carregariam indiretamente parte desse aprendizado para as gerações seguintes.
A Suno rejeita essa interpretação e afirma que as acusações são equivocadas tanto nos fatos quanto juridicamente. A questão ainda está sendo discutida nos tribunais e não existe decisão definitiva sobre essas novas alegações.
A discussão agora chega ao usuário
O caso aponta para uma nova etapa do debate sobre IA generativa.
Durante os últimos anos, a discussão esteve concentrada principalmente em quais músicas as empresas utilizavam para treinar seus modelos.
Agora surge outra pergunta:
o que acontece com as músicas que milhões de pessoas criam dentro dessas plataformas?
Se essas criações também alimentam futuras gerações da tecnologia, entender os termos de uso deixa de ser apenas uma questão jurídica distante.
Passa a fazer parte do próprio processo de criação com inteligência artificial.
Fonte principal: Music Business Worldwide
Fontes adicionais: Suno, Termos de Serviço da Suno, Variety e MusicTech.
Redação assistida por IA. Prompt, curadoria e edição: Silnei L. Andrade.
