Runway: de artista no Chile a US$ 5,3 bi em IA

O áudio e o vídeo estão em espanhol. Estas notas são uma tradução.

Hoje entrevistei Cristóbal Valenzuela, CEO e cofundador da Runway, a plataforma de inteligência artificial para vídeo mais usada por Hollywood, avaliada em mais de US$ 5 bilhões.

A Runway levantou capital com Google, Salesforce e Nvidia, e seu modelo Gen 4.5 superou o Google Veo e o OpenAI Sora em benchmarks independentes.

Se você olhar o LinkedIn dele até 2015, aparece um engenheiro comercial chileno que dava aulas numa universidade, fazia curtas-metragens com câmeras emprestadas e tinha uma miniconsultoria de vídeo. Nada ali antecipa isto.

Falamos de por que ele foi para Nova York sem plano, de por que os rótulos técnico e não técnico parecem arbitrários para ele e de como se compete em IA contra o Google e a OpenAI.

Estrutura e Principais Destaques

Uma Carreira Guiada pela Curiosidade, Não por um Plano

• A definição dele de curiosidade: interesse por algo sem se filtrar
• A convicção de fundo dele: as únicas leis são as da física, o resto nós, humanos, inventamos, e no momento em que você pensa assim começa a se perguntar por que não pode fazer algo
• Antes da Runway ele era professor universitário, fazia projetos de arte, tinha uma miniconsultoria de vídeo e marketing e programava por conta própria
• Era difícil de classificar, e esse era o ponto. A tese dele é que, a partir daí, você descobre coisas mais interessantes do que as que já existem

Deep Dream e o Buraco do Qual Ele Não Saiu

• Em 2015 ele se deparou com os papers do Deep Dream, um dos primeiros modelos generativos, que produzia imagens surreais
• Duas coisas chamaram a atenção dele: esteticamente ele nunca tinha visto nada igual, e a ideia de que é possível treinar sistemas que geram imagens
• Ele descreve isso como fome. Curiosidade intelectual por saber por que aquilo era possível
• Ele está mais perto de entender o porquê, mas diz que ainda falta muito

Por que o Rótulo de Técnico Parece Arbitrário para Ele

• Ele estudou economia no Chile, com cálculo, estatística e econometria
• Percebeu que boa parte do machine learning eram versões sofisticadas de regressões lineares e modelos de previsão
• O argumento dele hoje: qualquer um pode programar e aprender o que quiser com as ferramentas disponíveis
• O dado da Runway que sustenta isso: eles têm um dos times de pesquisa mais fortes em vídeo e imagem, e muita dessa gente não tem doutorado nem mestrado
• O que importa de fato: intuição, capacidade de resolver um problema e determinação para aprender como fazê-lo
• A conclusão dele sobre a universidade: se você aprende a aprender, pode ir muito longe

Arte e Ciência como o Mesmo Trabalho

• Ele expôs em galerias no Chile, fez curtas e ganhou pequenos festivais, conseguindo câmeras emprestadas com amigos
• Os projetos mais interessantes nascem da união desses dois mundos, quando o método científico e a sensibilidade estética falam a mesma língua
• A leitura dele: muitos dos melhores artistas foram cientistas, porque experimentavam e mostravam ao mundo o que era possível
• E muitos cientistas são artistas, porque são capazes de contar uma história e fazer o mundo ser visto de outra forma
• Na época ele não conseguia articular isso. Simplesmente se interessava pelas duas coisas e achava menos relevante colocar um rótulo nelas

Nova York sem Expectativas

• Ele foi com a ideia de estudar dois anos e voltar para o Chile. Nunca pensou que poderia ficar
• Trabalhou 18 ou 20 horas por dia durante dois anos, fazendo aulas de tudo
• O argumento dele contra o plano longo: se você sabe exatamente o que quer em 6, 12 e 24 meses, se fecha para o imprevisível
• Não foi um mestrado em inteligência artificial. Era um programa multidisciplinar da escola de artes da NYU, com gente entre 25 e 35 anos, engenheiros que querem aprender arte e artistas que querem aprender engenharia
• A obsessão dele ao se candidatar em 2016: aplicar deep learning à arte e à criatividade. Não existia um programa para isso, então ele montou o seu
• A comparação dele: falar disso em 2016 era como falar em fazer cinema em 1850

O Tuíte que Viralizou com 10 Seguidores

• Ele não tinha redes sociais. Abriu uma conta no Twitter e publicou uma demo de dois minutos do que estava construindo
• Escreveram para ele um engenheiro da NASA, artistas na América do Sul, designers na Califórnia
• Ali ele entendeu que não era só um interesse pessoal
• Ele conversou sobre isso com os colegas do programa, e os três tinham interesses muito parecidos. Fundar a empresa virou a decisão óbvia

Por que a Runway Não É uma Ferramenta de Edição Melhor

• O insight original dele: a forma como criamos conteúdo, mídia e histórias vai mudar pela raiz. E ainda estamos no 1900 dessa história
• As analogias que ele usa: a diferença entre um cavalo e um carro, entre uma câmera e um pincel, entre uma câmera e uma peça de teatro
• Contar uma história com inteligência artificial é um meio diferente, que exige outro processo e outras pessoas
• O fundamental a entender: não é uma transformação linear, não é fazer melhor o que já fazíamos
• Hoje quem usa são estúdios de Hollywood, marcas, times de marketing, designers, músicos e criadores

O que Acontece Quando Você Tira o Custo de Improvisar

• No cinema, boa parte do orçamento e do tempo vai para planejar cada cena e cada tomada, porque improvisar no set é caríssimo
• Ou seja, as barreiras de planejamento e coordenação são, na verdade, barreiras de custo
• Se você tira o custo, chega ao set e testa. Duas cenas diferentes, a câmera aqui, coisas malucas, e vê do que gosta
• É isso que existe hoje: um estúdio criativo disponível 24/7 que comprime a distância entre idealizar e executar
• A consequência: você pode criar 10.000 versões de uma ideia e escolher a mais interessante
• A conclusão dele: os melhores diretores e fotógrafos hoje estão limitados por orçamento e tempo. Se você tira essas duas coisas, o mundo fica mais criativo

Levantar Capital Quando a Ideia Era uma Loucura

• Em 2018 não havia boom. A ideia era pouco óbvia, pouco clara e tinha muito risco
• A leitura dele sobre isso: se há consenso sobre algo, já não vale a pena e é chato
• Ele tem e-mails dos melhores investidores do mundo dizendo que era uma loucura, que ele olhasse a qualidade das imagens que estava gerando em 2017 e 2018
• Eles conversaram com muitas dezenas de pessoas. O primeiro pitch deu errado, o segundo foi melhor, e no de número 2.500 você já sabe como se faz
• A regra dele: não existe livro que ensine, a quantidade leva à qualidade
• Sobre a amnésia coletiva, ele cita a maldição do conhecimento: quando você aprende algo, esquece como era não saber. Há quatro anos, gerar uma cena hiper-realista em 4K a partir de texto parecia estar a 20 ou 30 anos de distância

Convicção Durante os Anos Lentos

• Antes do ChatGPT houve muitos marcos internos que foram importantes no nível da pesquisa, mesmo sem impacto público
• A analogia dele: estar dentro da comunidade de pessoas que queriam voar no começo dos anos 1900. Você vê todos os experimentos, todos os tipos de asa, e sabe que alguém está perto
• O que eles fazem bem, diz ele, é se preparar para o que vem e ser pragmáticos sobre o progresso
• O exemplo que ele usa para explicar por que isso é tão difícil: extrapolar crescimento exponencial. Ninguém prestava atenção na COVID e em três semanas a cidade mais importante do mundo fechou
• A consequência: quem vê o progresso chegando tem que comunicá-lo, porque social, cultural e economicamente é preciso se preparar

Onde Está o Valor

• Duas partes. Uma: pesquisar e criar novas fronteiras. Quem constrói os modelos tem uma vantagem competitiva importante
• Duas: construir produtos úteis e muito rápido sobre esses modelos. E fazer isso todos os dias, todos os meses, todos os anos
• O conceito que eles repetem para o time, tirado do reinforcement learning: exploration and exploitation
• Uma parte da organização tem que estar explorando e questionando, e outra otimizando cada detalhe do produto
• Historicamente essas duas funções se dão mal porque são culturas diferentes. Hoje você precisa das duas
• Para um fundador, isso significa falar duas línguas: a da ciência e da descoberta, e a de mercado, produto e distribuição
• A metáfora dele: a língua da Amazon, que otimiza cada margem de uma transação que já existe, e a língua da SpaceX, que cria a categoria

O Post de 2024 sobre o Fim das Empresas de IA

• A ideia que ele queria provocar: os modelos são a base fundamental da economia, e em 2023 ou 2024 isso não era óbvio
• Hoje é, e o interessante passa a ser o que você constrói em cima
• A aposta dele: se toda Hollywood, a publicidade, o marketing e tudo o que for vídeo numa tela vai ser gerado com modelos, a pergunta interessante é o que vem depois

A Montanha-Russa que Não Aparece no Gráfico

• Nenhuma história de progresso é linear, mesmo que no papel pareça
• Há terças-feiras com 1.000 experimentos em que 900 falham, 10 funcionam e 3 dão certo. A história é escrita sobre esses 3
• O exemplo dele é Picasso: o mundo conhece um par de quadros, não a quantidade de esboços que houve por trás
• A regra dele: se você não fracassa, não está tentando o suficiente

O Futuro da Mídia

• Enzo conta que deixou o blog em segundo plano quando o ChatGPT saiu e pergunta se deveria fazer o mesmo com o podcast
• A resposta dele: provavelmente sim, vai mudar muito
• O que ele imagina é conteúdo em tempo real. Uma versão com IA do apresentador e do convidado, com a audiência fazendo perguntas
• Não seriam exatamente as respostas que ele daria, mas estariam bem perto e talvez fossem mais interessantes
• Ele não sabe se isso é um podcast, um vídeo ou um jogo, mas acredita que há algo ali

Falar com a Comunidade Criativa

• A estimativa dele: 70% das pessoas com quem ele fala já estão convencidas, e uma porcentagem menor continua resistente
• O contexto histórico dele: o mundo cultural se rebelou contra a fotografia, e o cinema foi visto como a pior coisa que aconteceu com a arte. Dentro do cinema, a chegada do áudio também foi combatida
• O ponto de fundo dele: a arte é tecnologia. Se você fotografa, faz cinema, pinta ou compõe, está usando algum instrumento
• Tratamos a tecnologia como antagonista, como algo alheio ao humano, quando na verdade ela é a criação mais humana que já fizemos

O que É Preciso para Competir a partir da América Latina

• A resposta dele é uma coisa só: atitude
• Com conexão à internet, qualquer pessoa tem hoje uma capacidade de criação que há um ano era impensável, e é preciso reconhecer isso internamente como um superpoder
• Nada impede ninguém, na América do Sul ou onde for, de construir empresas de bilhões
• O alerta dele sobre as desculpas: sou muito jovem, sou muito velho, acabei de me formar, preciso de uma situação financeira melhor, acabei de ter um filho. Sempre há uma, até você decidir que chega
• A quem ele agradece: à esposa, com quem pensou muitas dessas ideias, e à mãe, que ensinou a ele que, se for fazer algo, seja o melhor no que faz

Glossário do Vale do Silício

Pessoas, Empresas e Referências

Pessoas Mencionadas

• Cristóbal Valenzuela: CEO e cofundador da Runway, chileno, economista de formação
• Os cofundadores dele: os colegas do programa da NYU com quem ele começou a empresa
• A esposa dele: o braço direito dele, com quem pensou muitas dessas ideias
• A mãe dele: ensinou a ele que, se for fazer algo, seja o melhor no que faz
• Picasso: o exemplo dele de que a quantidade de trabalho por trás é o que ninguém vê
• Enzo Cavalie: apresentador do podcast

Empresas e Referências

• Runway: avaliada em mais de 5 bilhões, a plataforma de vídeo com IA mais usada por Hollywood
• Google, Salesforce e Nvidia: investidores da empresa
• Gen 4.5: o modelo deles, que superou o Google Veo e o OpenAI Sora em benchmarks independentes
• NYU: o programa multidisciplinar de arte e tecnologia onde a Runway nasceu
• Deep Dream: o modelo do Google que o fez mudar de carreira
• Amazon e SpaceX: os dois exemplos dele de culturas opostas, otimização versus criação
• Os irmãos Wright: a analogia dele sobre as comunidades que veem o progresso chegando antes do resto