O investidor de Silicon Valley Naval Ravikant falou recentemente, num podcast, sobre a vaga de “vibe coding”, defendendo que os agentes de programação com IA já ultrapassaram um ponto de viragem importante: evoluíram de ferramentas que antes apenas ajudavam a escrever código para “agentes de funcionamento contínuo” capazes de construir aplicações de zero até ao um. Chegou mesmo a avançar um juízo incisivo: quando a IA consegue gerar Apps personalizadas directamente para os utilizadores, a vantagem de software e hardware criada a longo prazo pelo iPhone e pela App Store poderá estar a ser posta em causa.
Naval afirmou que o seu regresso ao desenvolvimento começou depois do lançamento, em Dezembro de 2025, do Claude Opus 4.5, altura em que a capacidade dos agentes de coding por IA deu um salto visível. Descreveu que estes agentes já não se parecem com ferramentas antigas que apenas forneciam um pedaço de código para o utilizador copiar e colar no ambiente de desenvolvimento; em vez disso, conseguem operar durante muito tempo na consola, compreender o sistema de ficheiros, chamar comandos Unix, executar testes, corrigir bugs e até concluir uma aplicação completa.
Para ele, o que torna esta experiência tão viciante é que reduz drasticamente os “custos de arranque” do acto de programar. Antes, para desenvolver uma App era preciso saber lidar com GitHub, serviços de backend, Firebase, Railway, Xcode, ferramentas de linha de comandos e uma série de termos de engenharia; agora, basta ao utilizador descrever o que precisa em linguagem natural e a IA consegue traduzir isso em Python, C, Rust, Lisp ou em várias frameworks e comandos de ferramentas. Para quem tem noções básicas de arquitectura de computadores, isto faz cair de forma acentuada a barreira de entrada para criar software.
Da App Store pessoal aos rastreadores de treino: a IA transforma o software em “sob medida”
Naval revelou no programa que já criou uma “App Store pessoal”. Esta App Store não é uma plataforma comercial pública para publicação; é um sistema privado de distribuição para si, para amigos e para familiares: pode pedir à IA que gere uma App e, quando termina, ela é entregue automaticamente na página da sua App Store pessoal, para depois instalar no iPhone com um único toque.
Deu como exemplo que pediu à IA que construísse uma App de tracking de fitness totalmente alinhada com os seus hábitos pessoais. Queria que combinasse as funcionalidades do Tonal e do Ladder, seguisse as Apple Human Interface Guidelines, parecesse uma App nativa da Apple; e, ao mesmo tempo, conseguisse ler registos de treinos anteriores, tornar mais simples a introdução de novos registos, gerar gráficos, calcular uma pontuação de força e até ler artigos científicos, para pensar como avaliar o progresso de força em função das partes do corpo. Depois, ainda seria possível ligá-la à Apple Health para ler dados como a frequência cardíaca.
Naval sublinhou que este tipo de Apps não tem necessariamente de substituir todos os produtos maduros. Para necessidades massificadas, como comunicações, serviços de transporte, banca e plataformas sociais, o mercado ainda terá os melhores produtos “best-of-breed”. Mas o que os agentes de coding com IA realmente abrem é a procura de software “extremamente personalizado” e “extremamente nichado”: Apps que existem apenas para ti, que se ajustam apenas ao teu fluxo de trabalho e até Apps criadas apenas para um certo cenário da tua vida.
É também por isso que ele considera que o vibe coding é mais atractivo do que jogar videojogos. Os jogos são feitos para imergir os jogadores através de feedback em tempo real, recompensas por missões e curvas de dificuldade, mas no fundo continuam a ser um mundo fechado desenhado por terceiros; o vibe coding é um mundo aberto, em que a base é uma máquina de Turing e os objectivos do utilizador podem expandir-se sem limite, além de poderem gerar utilidade real no mundo físico.
“Aquilo que se sabe o que se quer” torna-se a capacidade mais importante
Ainda assim, Naval apontou que o vibe coding não é algo que faça com que toda a gente se transforme em engenheiro. A maioria continua a ver o computador como uma caixa negra e, mesmo que a dificuldade diminua 10 vezes ou 100 vezes, isso pode não fazer sentido para eles.
Quem realmente beneficia são as pessoas que têm uma “visão clara”, conseguem “expressar com clareza” e têm “motivação para criar”. Naval acredita que a capacidade mais crítica no vibe coding não é a sintaxe, mas saber o que se quer. Quando o utilizador consegue descrever com clareza como o produto deve ser, como deve funcionar e quais os detalhes que importam, a IA consegue ajudar a transformar a ideia rapidamente num protótipo accionável.
Contrasta-o com a sua experiência ao fundar a AirChat. A AirChat era um produto social centrado na comunicação por voz e vídeo; na altura, trabalhou com 8 a 9 engenheiros, levando 9 a 12 meses a criar várias versões. No fim, o produto não teve sucesso: a equipa vendeu a empresa, os investidores recuperaram o capital e os colaboradores ficaram com uma distribuição de acordo com o que era razoável.
Mas na era do vibe coding, está a recriar um produto semelhante sozinho e ajustando-o totalmente à sua intuição. No passado, ao trabalhar com uma equipa de engenharia, mesmo que o fundador tivesse uma visão forte, havia sempre de haver concessões: não se pode exigir continuamente que os engenheiros movam ícones para a esquerda, para a direita e depois novamente para a posição anterior; nem é possível exigir que a equipa alinhe com todas as decisões intuitivas. Já o agent de IA não tem auto-estima, nem impaciência, nem se sente ofendido por alterações repetidas.
Para Naval, isto alarga o alcance da exploração criativa do software. Tal como o 《Minecraft》 foi inicialmente criado por uma única pessoa, Notch, e o estilo de blocos parece atrasado face aos padrões tradicionais da arte em videojogos, mas preserva completamente a intuição de produto de um indivíduo. O vibe coding poderá fazer surgir mais produtos deste tipo, “não alisados” pelo consenso da equipa.
Investir em startups de software puro já não vale a pena? Naval: as valas defensivas estão a ser comidas pela IA
A opinião mais controversa no programa é a avaliação de Naval sobre o mercado de venture capital. Ele chegou a escrever numa rede social que “o software puro está rapidamente a tornar-se pouco digno de investimento”. No podcast, levou essa ideia ainda mais longe, dizendo directamente: se a vantagem total de uma empresa for apenas “eu escrevo software que os outros não conseguem escrever”, então já não tem valor de investimento.
Os motivos são dois: primeiro, hoje os coding agent já conseguem juntar rapidamente uma grande quantidade de funcionalidades. Segundo, estes coding agent evoluem a uma velocidade extrema e poderão escrever software com uma arquitectura mais completa e melhor escalabilidade em apenas um ano, ou até menos. Por outras palavras, a vala defensiva baseada apenas em capacidade de desenvolvimento de funcionalidades está a ser comprimida por IA.
Assim, Naval defende que o VC deve procurar, daqui para a frente, estruturas defensivas mais difíceis de copiar rapidamente: hardware, efeitos de rede, modelos de IA, vantagens de dados ou outras barreiras estruturais. Chegou mesmo a sugerir que “treinar modelos de IA” pode ser a nova “forma de escrever software” — pelo menos até a investigação automática e o treino automático amadurecerem; os próprios modelos de IA podem ainda constituir novas oportunidades de empreendedorismo e investimento.
Isto não significa que ele esteja pessimista em relação aos criadores individuais de software. Pelo contrário: ele vê isto como um renascimento dos criadores individuais. Para quem quer fazer experiências, prototipar e validar cedo produtos, este é o melhor período de sempre; mas se o produto tiver mesmo de servir muitos utilizadores, enfrentar alta concorrência e exigências complexas de segurança, os fundadores continuam a precisar de uma verdadeira equipa de engenharia, e até pode ser necessário reescrever toda a arquitectura.
A IA é muito forte, mas ainda precisa de supervisão humana: os modelos vão agradar e vão ficar preguiçosos
Naval também não descreveu os coding agent como uma ferramenta universal. Indicou que, quando a escala do código aumenta, o modelo começa a encontrar limitações claras.
A razão é que a context window do modelo tem um limite. Quando a base de código ultrapassa o alcance que o modelo consegue “lembrar” de uma vez, ele começa a adivinhar, a comprimir o contexto, a esquecer o objectivo original e até a corrigir coisas que não estão correctas. Naval descreveu que o modelo pode acabar por corrigir o mesmo bug cinco vezes, ou aplicar um remendo rápido de forma incorrecta do ponto de vista da arquitectura. Pior ainda: por vezes, para eliminar o bug, chega a apagar a funcionalidade ou o cenário de utilização que estava a causar o bug.
Por isso, durante o desenvolvimento, interrompe o modelo com frequência e pede-lhe que não faça hacks, que não se limite a aplicar patches: é para voltar ao nível da arquitectura e resolver o problema. De forma irónica, o modelo normalmente responde imediatamente: “Tens razão, isso é um hack.” Mesmo que isso não seja necessariamente um hack, o modelo tende a agradar ao utilizador.
Naval usa uma analogia para o agent de IA: ele é um pouco como um cão de caça. Pode apanhar patos melhor do que tu, mas se tu apontares para o pássaro errado, ele também pode avançar assim mesmo. Ou seja, os humanos continuam a ser responsáveis pela direcção, pelo juízo de arquitectura, pela estratégia de debugging e pelo gosto do produto.
Ele também referiu que faz com que modelos diferentes verifiquem código entre si. Por exemplo, depois de o Claude escrever, ele faz push do código para o GitHub; modelos como Codex, Gemini e Grok conseguem fazer uma revisão automática dos pull request, como se fosse uma mesa redonda de IA. Mas o efeito prático não é tão grande quanto se imagina, porque entre modelos ainda existe muito groupthink e, se o utilizador orientar ligeiramente a resposta para um certo caminho, a maioria dos modelos segue, raramente rebatendo de forma forte.
Porque é que os coding agent evoluem mais rápido? Porque o código é fácil de validar
Naval acredita que há uma razão fundamental pela qual a IA avança particularmente rápido na programação: o código é fácil de validar.
Se o código compila, se os testes passam, se a funcionalidade executa com sucesso — há feedbacks relativamente claros. A matemática tem características semelhantes, porque existe uma grande quantidade de exercícios e respostas verificáveis; a condução autónoma também o tem, em certos níveis, porque dá para criar um circuito de feedback através de grandes quantidades de dados e ambientes de simulação.
Em contraste, escrita criativa, juízo de gosto e investigação em áreas emergentes são muito mais difíceis. O modelo pode gerar textos infinitamente, mas quem decide se são bons ou maus? Se apenas se recorresse a um grupo de trabalhadores mal pagos para etiquetar “bom” ou “mau”, o resultado apenas reflectiria o gosto desse grupo. Naval acredita que, para o modelo evoluir de verdade, necessita de um “circuito de feedback de alto gosto”, o que é mais difícil do que simplesmente recolher grandes quantidades de dados.
Ele especula que uma das razões pelas quais os modelos de coding melhoraram recentemente poderá ser que os melhores engenheiros de software começaram a usar estes modelos em grande escala, dando ao modelo acesso a código de alta qualidade e a feedbacks de preferências de alta qualidade. Ou seja, a IA não aprende apenas a partir do código; também começa a aprender a partir dos melhores engenheiros sobre o que é “bom código”.
O problema da Apple: quando o utilizador já não precisa de abrir a App, apenas de falar com o AI Agent
A avaliação de Naval sobre a Apple é especialmente agressiva. Ele defende que, quando o AI agent consegue gerar interfaces e funcionalidades em tempo real de acordo com o pedido, os utilizadores deixam de precisar de abrir Apps com frequência e deixam também de depender do ecossistema de apps existente no iPhone.
No passado, para chamar um transporte, abrias o Uber; para registar treino, abrias uma app de fitness; para concluir uma tarefa, procurarias a app correspondente no telemóvel. Mas num interface agentic, o utilizador só precisa de dizer: “Chama-me um Uber”, “Regista o meu treino”, “Completa esta tarefa”. Nessa altura, a entrada real já não é o ecrã principal do iPhone, mas sim o modelo de IA.
Naval acredita que isto enfraquece a principal vantagem histórica da Apple. A vala defensiva da Apple não é apenas o hardware: é o sistema operativo, a App Store, as apps nativas, a integração do ecossistema e a interface do utilizador. Quando o principal meio de comunicação passa a ser através de Claude, Codex, Gemini ou outros AI agents, o telemóvel passa a reduzir-se a um dispositivo de ecrã, bateria e ligação à rede. Nesse ponto, o Android também consegue oferecer essas capacidades e a diferenciação da Apple será comprimida.
Chegou mesmo a dizer que a Apple pode estar atrasada em IA e isso pode tornar-se um dos maiores erros estratégicos da indústria tecnológica nesta geração. A Apple não vai desaparecer imediatamente e ainda pode continuar a ganhar muito dinheiro durante bastante tempo; mas tal como o Windows deixou de ser a porta central do “acesso ao core” do computador pessoal após falhar a vaga dos dispositivos móveis, a Apple pode perder o limite superior de crescimento futuro na vaga dos AI agents.
As empresas de software vão virar empresas de uma pessoa? O suporte ao cliente também pode corrigir bugs
Naval descreveu ainda o fluxo de desenvolvimento que está a construir: um sistema de reporte de bugs embutido na App. Quando os utilizadores vêem um problema, carregam num botão e o sistema envia os logs para o servidor; o Claude organiza automaticamente todos os relatórios de bugs a cada 24 horas, tenta corrigir os problemas e coloca as correcções num branch, aguardando a sua revisão. Ele só precisa de decidir no fim: é realmente um bug? A correcção está bem? Vale a pena juntar e lançar?
Ele acredita que o desenvolvimento de funcionalidades também poderá seguir um modelo semelhante no futuro. O utilizador apresenta a necessidade de uma funcionalidade, vota-se e ordena-se; os agentes de IA tratam de organizar, desenhar, implementar e responder; por fim, um mantenedor com gosto de produto decide quais as funcionalidades que merecem ser lançadas e quais os utilizadores que, na realidade, nem sabem do que necessitam.
Isto torna mais difusa a fronteira entre “apoio ao cliente” e “engenharia”. No cenário ideal, o apoio ao cliente não se limita a responder a perguntas: compreende o produto, corrige bugs, escreve código, trabalha 24 horas por dia e, ao mesmo tempo, não tem auto-estima — não se magoa por verem muito código acabado por ser descartado. Naval acredita que este modelo pode dar a uma empresa de software de uma ou duas pessoas o potencial para servir centenas de milhares de utilizadores e até dezenas de milhões.
Ele apontou que, historicamente, já houve casos semelhantes: por exemplo, Notch criou《Minecraft》 sozinho; Satoshi Nakamoto lançou o Bitcoin com uma equipa muito pequena; e até o início do Instagram e do WhatsApp criou um impacto enorme com pequenas equipas. Mas os agentes de coding com IA farão com que estas “maravilhas de equipa pequena” aconteçam com ainda mais frequência.
O Vibe Coding não vai fazer desaparecer engenheiros, mas vai redefinir quem consegue criar software
A visão de Naval sobre o vibe coding não é “os engenheiros já não são importantes”. Pelo contrário: quando o produto se move para grandes escalas de utilizadores, exigências de segurança, estabilidade de arquitectura e comercialização, engenheiros verdadeiramente excelentes continuam a ser indispensáveis.
Mas a mudança real que ele destaca é que o ponto de partida para criar software está a ser reescrito. No passado, entre uma ideia e um protótipo havia recursos de engenharia, colaboração de equipa, cronograma de desenvolvimento e custos; agora, quem tem intuição clara do produto consegue simplesmente lançar as necessidades para a IA e receber uma versão funcional em minutos a horas.
Isto vai remodelar três coisas: primeiro, o software personalizado vai explodir em crescimento; segundo, será mais difícil as startups criarem barreiras apenas com o desenvolvimento de funcionalidades e obterem valuation; terceiro, as plataformas de entrada existentes, como o telemóvel e a App Store, vão voltar a ser desafiadas por agents de IA.
Este artigo 《Manual de Naval》Naval: o AI Agent é o começo do fim da Apple, Vibe Coding: toda a gente consegue fazer Apps surgiu pela primeira vez em ABMedia (cadeia de notícias).
