Edwin Chen: aos 37 anos, bilionário discreto por trás da Surge AI

Aos 37 anos, Edwin Chen virou um dos homens mais ricos dos Estados Unidos sem que quase ninguém saiba quem ele é. Fundador da Surge AI, ele atua longe dos holofotes treinando, de forma indireta, alguns dos modelos de IA mais poderosos do mundo.

No ano passado, a Forbes pegou muita gente de surpresa ao revelar o integrante mais jovem do seu famoso ranking dos 400 americanos mais ricos. Com 37 anos, Edwin Chen apareceu na lista com uma notoriedade quase inexistente. “O empreendedor de tecnologia mais bem-sucedido que você nunca conheceu”, escreveu a revista.

E isso faz sentido: diferente das figuras mais visíveis da inteligência artificial, Chen não comanda um grande laboratório, não é dono de rede social e tampouco cultiva uma persona pública. Ainda assim, sua fortuna é estimada em quase 18 bilhões de dólares. A origem desse patrimônio está em uma empresa criada em 2020, a Surge AI, focada em um trabalho discreto, porém central na onda atual: produzir dados humanos usados para treinar modelos de inteligência artificial (IA).

De onde ele veio?

Edwin Chen cresceu em Crystal River, uma cidade pequena da Flórida com cerca de 3.400 habitantes. Filho de imigrantes taiwaneses, ele passou parte da adolescência ajudando no restaurante chinês-tailandês-americano da família, o Peking Garden. Era um contexto simples, bem distante dos círculos de elite que costumam dominar a alta tecnologia nos EUA.

Desde cedo, ele desenvolveu uma fixação por idiomas e dizia querer aprender “uma vintena”. Participava de concursos de soletração e se interessava pela própria estrutura da linguagem. Depois veio a matemática: ainda no equivalente à 8ª série, começou a estudar cálculo diferencial e passou a enxergar padrões numéricos em tudo. “Eu era fascinado pelas estruturas escondidas dos números”, conta ele, citando em especial certas regularidades, “sobretudo o número três”.

O desempenho chamou atenção rapidamente. Chen conquistou uma bolsa integral para terminar o ensino médio no internato de elite Choate, em Connecticut - por onde passaram John F. Kennedy e John Dos Passos. Como já não havia mais conteúdo de matemática suficiente para ele, usou o último ano para fazer pesquisa independente, com orientação de professores de Yale.

Na sequência, entrou no prestigiado MIT, onde chegou a testar por um período o sono polifásico - dividindo a noite em vários cochilos ao longo do dia - para aumentar o tempo disponível para estudar e trabalhar. Após três anos, interrompeu o curso por causa de um estágio em um fundo de investimento (hedge fund) em San Francisco. Ele nunca voltou aos estudos em tempo integral, embora mais tarde tenha recebido oficialmente o diploma.

Por que ele é obcecado por linguagem e dados humanos?

No caso de Edwin Chen, o caminho até a IA não começou pelas máquinas, e sim pelo idioma humano. No MIT, ele chegou a cofundar uma sociedade de linguística e buscava entender o que chamava de “fundamentos matemáticos da linguagem”.

Ele também consumia muita ficção científica, e uma obra o marcou particularmente: Story of Your Life, de Ted Chiang, que mais tarde inspiraria o filme A Chegada. A história acompanha uma linguista tentando se comunicar com alienígenas ao identificar padrões na escrita deles.

“Eles não falam inglês. Então como se comunicar com eles? Como decodificar a linguagem deles?”, ele ainda se pergunta hoje. Para Chen, a questão é praticamente o coração da IA moderna: como transformar a riqueza do pensamento humano em 1 e 0 que uma máquina consiga interpretar?

Foi esse tipo de inquietação que o levou a mirar um problema que, na época, era periférico: em vez de apenas construir algoritmos melhores, produzir dados humanos melhores para treinar esses sistemas.

O que é a Surge AI, exatamente?

Depois do período acadêmico, Edwin Chen trabalhou no Google, no Facebook e no Twitter, sempre lidando com algoritmos de recomendação e moderação de conteúdo. E, em todos esses lugares, o especialista em dados esbarrava no mesmo entrave: para treinar um modelo, é preciso dados humanos de altíssima qualidade - algo que, mesmo nas maiores empresas do mundo, costuma falhar.

Em 2020, ele saiu do Twitter e decidiu atacar o problema por conta própria. Com economias pessoais, fundou a Surge AI. Enquanto muitos concorrentes apostavam em anotação em massa e barata, Chen fez a escolha oposta.

A startup passou a contratar anotadores extremamente qualificados: pesquisadores, professores e especialistas em direito, medicina e literatura. A tarefa deles não é só “corrigir” respostas, mas estressar os modelos, empurrando-os até o limite.

Na prática, eles comparam várias respostas de um mesmo chatbot, tentam induzir erros ou vieses e, então, estabelecem critérios bem específicos do que caracteriza uma resposta realmente satisfatória. “Queremos codificar a riqueza da humanidade nos dados”, resume Chen, para quem essa abordagem é decisiva para elevar a qualidade dos modelos.

Esse padrão cobra seu preço. A Surge chega a cobrar de duas a dez vezes mais do que alguns rivais. Mesmo assim, seus clientes - Google, Meta, Anthropic e OpenAI - tratam isso como investimento estratégico. Em poucos anos, a empresa virou fornecedora essencial para os melhores grandes modelos de linguagem (LLM). Tudo isso sem publicidade e sem rodada de investimento.

Como Edwin Chen virou bilionário sem captar investimentos?

A decisão vai contra a corrente de um ecossistema obcecado por rodadas de captação e valorizações rápidas. Chen diz que sempre detestou o que chama de “o jogo de status” do Vale do Silício. Ele desconfia de startups bancadas por capital de risco, que descreve como “esquemas para enriquecer rápido”, e critica um modelo que incentiva levantar muito dinheiro e, em seguida, gastá-lo com a mesma velocidade. Para ele, o resultado quase automático é contratar gente demais e perder disciplina.

A Surge seguiu o caminho contrário. A empresa escolheu limitar deliberadamente o tamanho, buscar rentabilidade cedo e evitar a corrida por crescimento artificial. Chen afirma que o negócio é lucrativo quase desde o primeiro dia e que tem cerca de 250 funcionários - bem menos do que os principais concorrentes.

A aposta deu certo. Em 2024, com menos de cinco anos de existência, a Surge registrou 1,2 bilhão de dólares em receita, e sua valorização é estimada entre 24 e 30 bilhões de dólares. Chen possui aproximadamente 75% do capital, e é essa participação que compõe a maior parte de sua fortuna.

O que ele pensa sobre a indústria de IA hoje?

Nos últimos meses, Edwin Chen tem aceitado falar mais publicamente. Ele diz que não é para divulgar a Surge, e sim porque está inquieto com o rumo da indústria. Afinal, ele viu por dentro como produtos otimizados para cliques e engajamento acabaram produzindo efeitos nocivos.

Agora, ele teme que a IA repita os mesmos erros - só que em uma escala muito maior. “Eu acho que a indústria atualmente está otimizando para objetivos errados”, resume. Ele cita certas plataformas de ranking de modelos, que incentivam laboratórios a perseguirem o primeiro lugar em benchmarks públicos, às vezes sacrificando qualidade real ou segurança.

Na avaliação dele, o risco principal é menos técnico e mais cultural. Como ocorreu antes com YouTube ou Twitter, sistemas poderosos podem ser direcionados para maximizar atenção, não para maximizar entendimento ou confiabilidade. Ele teme, em especial, modelos capazes de levar usuários a “tocas delirantes”, reforçando crenças falsas ou extremas.

Se a inteligência artificial um dia se tornar geral - ou até superinteligente -, Chen considera que o impacto superaria em muito o das redes sociais. “Existe um potencial quase infinito de consequências imprevistas”, alerta. É também por isso que ele quer ter mais peso no debate público a partir de agora.