No início da manhã de 12 de agosto, Lin Junyan anunciou na rede social X a fundação da Pragmatik Labs em Xangai, focada no desenvolvimento de agentes de próxima geração. Ele explicou o nome da empresa dizendo que estudou linguística por recomendação de um amigo, depois mudou para linguística computacional e processamento de linguagem natural (PLN). Segundo ele, o nome reflete o retorno ao local dos eventos e o pragmatismo, pois eles acreditam que a inteligência artificial deve buscar isso.
Após deixar a equipe da Qwen da Alibaba, Lin tornou-se um empreendedor. Sua lista de investidores inclui Gaorong Ventures, HSG e Tencent, e relatórios de mercado avaliam a startup em US$ 2 bilhões.
Lin nasceu em 1993. Ele obteve um bacharelado na Universidade Chinesa de Relações Internacionais e um mestrado na Universidade de Pequim. Em 2019, juntou-se à Academia DAMO da Alibaba e passou para a equipe principal da Qwen, onde liderou o desenvolvimento da série Qwen até modelos de código aberto de influência global. Em 4 de março, ele anunciou sua saída, dizendo: 'adeus, meu amado qwen'.
A startup de Lin surgiu em um momento significativo: o status dos cientistas está crescendo na indústria de tecnologia chinesa. Mais pesquisadores estão entrando nas equipes de desenvolvimento de modelos, líderes de modelos fundamentais estão próximos às estruturas superiores de tomada de decisão, e jovens pesquisadores que deixam grandes corporações podem obter capital rapidamente graças à sua experiência técnica. O conhecimento que esses cientistas possuem está se tornando novamente um recurso industrial escasso.
Esses especialistas passam por treinamento sistemático em ciência da computação ou IA, têm experiência em pesquisa pós-doutoral ou realizam pesquisas avançadas de longo prazo. Na indústria, eles atuam como elo entre as descobertas científicas avançadas e as decisões da empresa, definindo a direção técnica na ausência de respostas prontas e transformando pesquisas em caminhos de engenharia. Este recurso escasso se estende também à alocação de recursos: poder computacional, orçamentos de P&D e equipes seguem os julgamentos técnicos.
A China já observou uma mudança de poder semelhante anteriormente. Quando a tecnologia atinge a maturidade, crescem os mercados, canais e escala; quando a indústria entra em território inexplorado, avançam aqueles que encontram novas respostas. Mudanças semelhantes estão ocorrendo dentro das empresas: a Baidu colocou Yu Tian, chefe do departamento de P&D de modelos fundamentais, diretamente sob a supervisão de Robin Li; a Tencent recrutou Sunyu Yao, estudante da Classe Yao da Tsinghua e graduado de Princeton, para liderar grandes modelos e infraestrutura de IA; a ByteDance designou Yu Yunhui, graduado da Universidade de Pequim e HKUST, para liderar as pesquisas de modelos básicos Seed.
Entre as startups, o fundador Kimi, Yan Zhilin, possui bacharelado pela Tsinghua e doutorado pelo Carnegie Mellon, enquanto o fundador da MiniMax, Yan Junze, obteve doutorado no Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências.
Este padrão é evidente em todo o setor: sejam grandes empresas ou startups, a trajetória técnica da era da IA está devolvendo os pesquisadores ao centro do poder. O ecossistema de modelos chinês está cada vez mais parecido com a era dos cientistas, onde pesquisadores avançados, capazes de prever o desenvolvimento do campo, também controlam os métodos de alocação de recursos para atingir esses objetivos.


