Entrevista aprofundada com o sócio da Sequoia Capital, Shaun: Por que Elon Musk sempre consegue superar os concorrentes?

Enquanto Musk lidera simultaneamente empresas disruptivas como SpaceX e Tesla, e Jensen Huang conduz a Nvidia dominando o mercado de hardware de IA, o público frequentemente se impressiona com o seu “poder extraordinário”, mas raramente percebe a lógica subjacente por trás disso. O investidor Shaun Maguire, com doutorado em física matemática, experiência de campo no DARPA e carreira como jogador profissional de e-sports, revela numa entrevista aprofundada a verdade sobre o funcionamento dos principais inovadores e organizações — não é apenas uma decodificação de dois gigantes da indústria, mas também uma análise profunda sobre avaliação de talentos de topo, gestão organizacional e decisões de investimento.

Como figura central no polêmico investimento da SpaceX em 2019, Shaun testemunhou a precisa colaboração da “inteligência coletiva de 20 pessoas” de Musk e admite ter cometido o erro de vender Nvidia quando valia 60 bilhões de dólares. Ele propõe a teoria dos 15 degraus no campo intelectual, revelando como indivíduos de alta cognição avaliam precisamente o nível de talento, e por que pessoas comuns têm dificuldade em distinguir diferenças entre os melhores; desmonta o mecanismo extremo de talentos de Musk, “dar corda para que se enforquem”, interpreta a subestimada dificuldade técnica da The Boring Company e reconstrói a batalha épica de persuasão por trás do investimento na SpaceX.

Da evolução cognitiva no campo de batalha à colaboração em equipe aprendida nos e-sports profissionais, das experiências de bullying escolar à calibragem trabalhando com laureados com o Nobel, Shaun comprova com sua própria trajetória: conquistas de topo nunca são resultado de um único fator, mas sim da ressonância multidimensional entre seleção de talentos, alocação de capital, mentalidade cognitiva e cultura organizacional. Este diálogo, repleto de insights, vai fazer você repensar a essência da inovação e perceber sinais de força e decisões-chave frequentemente ignorados. A seguir, aproveite:

Este artigo é do WeChat Official Account: Electronic Stand-in in Flight

Esta é uma entrevista profunda com grande assimetria de informação. O interlocutor é o investidor Shaun Maguire, que não só liderou o controverso investimento da SpaceX em 2019, como também é um dos poucos investidores que realmente compreendem o sistema operacional de Musk. Diferente de outras entrevistas superficiais, Shaun tem múltiplos backgrounds — doutorado em física matemática, experiência no DARPA, jogador profissional de e-sports — e usa uma linguagem extremamente precisa para analisar a capacidade organizacional de Musk, seu sistema de avaliação de talentos e por que quase todos subestimam o verdadeiro potencial das empresas de Musk.

Também não é um artigo de elogios. Shaun admite o erro de julgamento ao vender Nvidia quando valia 60 bilhões de dólares e relata experiências humilhantes, como ter recebido nota zero de um professor do ensino médio e ter seu nome mudado à força por colegas. Essa honestidade sem reservas confere à conversa uma densidade rara de insights — desde “como avaliar em 30 minutos se alguém tem nível de Medalha Fields (o maior prêmio da matemática) ou é apenas um professor comum”, até “por que a dificuldade técnica da The Boring Company está entre o Falcon 9 e o Falcon 9 reutilizável”, cada julgamento tem uma lógica subjacente clara.

Se você quer entender como funcionam organizações de topo, como tomar decisões corretas em situações de assimetria de informação e por que a maioria nunca compreende a verdadeira inovação — este resumo do podcast do canal Relentless vai lhe dar uma perspectiva inédita.

01 A “inteligência coletiva” de Musk: como 20 pessoas executam a vontade de uma só

1. Musk não luta sozinho, mas sim como um sistema de 20 pessoas em colaboração precisa

A maioria das pessoas foca em Musk como indivíduo: trabalha 112 horas por semana, gerencia várias empresas, é um gênio técnico. Mas Shaun destaca um aspecto gravemente negligenciado: “Elon é um coletivo (Elon the Collective)”.

Esse “coletivo” é composto por cerca de 20 membros centrais, que trabalham com Musk há mais de 10 anos e estabeleceram uma base de confiança inacreditável. As principais características são:

• Execução autônoma: essas pessoas quase conseguem ler os pensamentos de Musk e, em certos casos, agem conforme sua linha de raciocínio sem precisar consultar

• Limites de julgamento precisos: sabem quando precisam reportar decisões e quando podem agir de forma independente

• Não é possível acelerar esse processo: esse entrosamento leva pelo menos dez anos, testando continuamente os limites das capacidades de cada um

“Essas 20 pessoas conseguem implementar diretamente a vontade dele, executando com força, escala e precisão. É um modo de operação que outros empreendedores do Vale do Silício simplesmente não têm.”

2. “Dar corda para que se enforquem”: mecanismo extremo de seleção de talentos

O sistema de talentos de Musk tem dois extremos:

• Promoção rápida: se você realmente entrega resultados, a velocidade de promoção supera quase qualquer outra organização

• Tolerância zero ao fracasso: se errar, basicamente está fora

Esse mecanismo cria um poderoso efeito de auto-seleção. “Ao permitir que as pessoas avancem mais rápido do que em qualquer outro lugar, você constrói uma lealdade fortíssima com os mais capazes. Você lhes dá algo que não encontrariam em nenhum outro lugar.”

Combinado com incentivos salariais generosos, esse sistema acaba por reter o 1% mais topo da organização — são eles que realmente movem tudo.

3. Olfato de talento de classe mundial: identificar pensamento de engenheiro pelo currículo

Shaun compartilha um detalhe: Musk entrevistou um jovem formado em economia e disse diretamente “você não vai para desenvolvimento de negócios, vai para engenharia mecânica”, porque percebeu que ele tinha mentalidade de engenheiro. Esse jovem se tornou um engenheiro altamente experiente.

Essa capacidade de julgamento não pode ser simulada, é um verdadeiro superpoder.

02 A “escada de 15 níveis” na avaliação de talentos: por que a maioria não percebe a diferença

1. Existem 15 níveis claros no campo intelectual, mas só é possível “enxergar para baixo”

Shaun propõe uma estrutura cognitiva extremamente refinada: em áreas intelectuais como matemática, existem cerca de 15 níveis distinguíveis, desde “doutorado em matemática de topo com facilidade” até “matemático de uma vez por século”.

O insight chave é: é um sistema de transparência unidirecional.

• Pessoas de alto nível conseguem, em 30 minutos de conversa, julgar com precisão o nível do outro (erro de no máximo 1-2 níveis)

• Mas quem está 3 níveis abaixo não consegue distinguir diferenças entre níveis superiores

• Para um professor de matemática do ensino médio, todos os alunos que tiram 800 no SAT de matemática parecem iguais — mas entre eles, alguns serão laureados com a Medalha Fields, outros apenas graduados de universidades de topo

2. Analogia com o rating do xadrez: por que um jogador de 1000 pontos não distingue 2400 de 2800

Shaun faz uma analogia brilhante com o sistema de rating Elo do xadrez:

• 2850 pontos (nível campeão mundial) contra 2700 (grande mestre comum): esmagador, taxa de vitória acima de 99%

• 2700 contra 2500 (nível de recém-grande mestre): vantagem clara, 85-90% de vitória

• Mas para um jogador de 1000 pontos, não há como distinguir a diferença de nível ao ver as partidas

• Por outro lado, um jogador de 2800 pontos vê 10 lances e julga com precisão o nível do adversário

“Para investidores, essa é uma capacidade central: meu principal trabalho é avaliar pessoas e talento, especialmente nos estágios iniciais. Compreender as diferenças de nível de talento é um verdadeiro superpoder.”

3. Origem da capacidade de calibragem: contato direto com talentos de topo

A calibragem de Shaun vem de múltiplos contatos próximos com talentos extremos:

• Matemática: em 2010, participou do programa de verão do Clay Math Institute no Brasil, convivendo um mês com 100 matemáticos de topo, incluindo 2 laureados com a Medalha Fields e 1 vencedor daquele ano. “Éramos 30 pós-graduandos juntos, americanos e franceses competindo. O grau de coesão da matemática francesa é inacreditável, quase todos vêm de duas universidades (ENS e Polytechnique). Eles são incrivelmente competitivos, nada a ver com o estereótipo americano de matemático.”

• Trading algorítmico: estágio na DRW, colegas eram tricampeões da Putnam Competition (competição universitária de matemática dos EUA), tricampeões da IMO, depois professores vitalícios do MIT

• Física: conheceu vários laureados com o Nobel (antes de ganharem), como Kip Thorne

O valor dessas experiências: ao testemunhar como é o 0,001% do topo, seu padrão de julgamento muda para sempre.

03 Metodologia fundamental das decisões de investimento

1. A primeira pergunta é sempre: que capacidades esta empresa precisa?

O framework de investimento de Shaun é muito claro:

• Primeiro julgar: que características são necessárias para o sucesso desta empresa? Algumas empresas não exigem inteligência (por exemplo, uma empresa comum de coleta de lixo), mas se for “robôs de coleta de lixo”, inteligência é crucial

• Depois avaliar: em que nível o fundador está nessas características mais importantes?

“Pode ser capacidade de vendas, pode ser habilidade matemática bruta (empresa de pesquisa em IA), ou pura resiliência. O importante é entender o que realmente importa e então julgar o nível da pessoa nessa dimensão.”

2. Caso: como identificar capacidade técnica nível 2600+ a partir de um cold email

Shaun investiu na Factory, empresa de geração de código por IA, cujo fundador Matan Grinberg o impressionou por email:

“O fundador mencionou no email que, na graduação, publicou um artigo com Juan Maldacena. Juan é um dos mais renomados teóricos de cordas do mundo. Para mim, só essa informação já indica — essa pessoa tem capacidade técnica de pelo menos 2600 (usando a analogia do rating de xadrez).”

Insights-chave:

• Se fosse no mestrado, a barreira seria cerca de 2300

• Mas na graduação publicar com Juan significa 2600+

• “Ele só disse ‘publiquei com Juan’, não ‘Juan Maldacena’ — aprecio esse nível de comunicação”

Mais importante: esse fundador tem tanto capacidade técnica extrema quanto excelentes habilidades de vendas e empatia — essa é a combinação mágica.

3. Por que poucos VCs conseguem captar esses sinais

Shaun é direto: “A maioria dos VCs não identifica nenhum sinal num cold email dizendo ‘publiquei com Juan’.” Porque não têm calibragem nesse campo.

Isso explica por que bons projetos muitas vezes são ignorados por “leigos” — não porque o fundador não seja bom, mas porque o avaliador simplesmente não entende.

04 O investimento na SpaceX em 2019: uma batalha épica de persuasão

1. Por que investir na SpaceX era “loucura total” na época

Em 2019, ao investir na SpaceX, a Tesla valia apenas 4-5 bilhões de dólares, e Musk ainda não tinha empresas trilionárias como referência. A discussão de investimento foi, segundo Shaun, “a conversa mais controversa e acalorada” que já viveu — um sócio chegou a dar nota 1/10.

Mas Shaun não aceitou “não” como resposta.

2. Estratégia de persuasão: começar com uma aposta pequena de 20 milhões de dólares

Diante de enorme resistência, Shaun adotou uma estratégia gradual:

• Primeiro passo: após um mês de insistência, conseguiu 20 milhões de dólares de “investimento experimental” (a equipe queria 600 milhões na época)

• Segundo passo: nos 6 meses seguintes, enviou atualizações de progresso a cada 3 semanas para todos os decisores

“Isso tem dois efeitos: primeiro, mostra sua persistência, não é um capricho; segundo, mostra dados longitudinais — a velocidade e aceleração do progresso. Muitas vezes, é assim que se muda a opinião das pessoas.”

Essa metodologia serve para qualquer cenário, inclusive guerra de informação: é difícil mudar mentes com um único dado, mas com fluxo contínuo de dados ao longo do tempo, é possível recalibrar a percepção.

3. Por que o consenso de hoje era “não consenso e nada óbvio” na época

Shaun enfatiza que hoje investir na SpaceX parece óbvio, mas em 2019:

• Starlink ainda não tinha sido comprovado

• Os foguetes reutilizáveis estavam apenas começando a funcionar

• Tesla ainda não era uma empresa de trilhões

• O setor aeroespacial não era compreendido por investidores tradicionais

O acerto não foi sorte, mas capacidade de enxergar diferenças de nível que outros não viam.

05 Por que quase todos subestimam as empresas de Musk

1. The Boring Company: dificuldade técnica subestimada

Shaun perguntou a Steve Davis (primeiro funcionário da SpaceX, agora líder da The Boring Company): qual a dificuldade, na escala da SpaceX, de uma máquina de perfuração para “Zero People In Tunnel, Continuous Mining”?

Steve respondeu: mais difícil que o Falcon 9, mais fácil que o Falcon 9 reutilizável.

É um julgamento chocante: o desafio de engenharia desse equipamento é maior que o do Falcon 9 — mas o público não entende isso.

O motivo é simples: as pessoas só fazem comparações lineares. Comparam uma máquina de perfuração com outra, mas não percebem as diferenças geracionais entre Falcon 1, Falcon 9, Falcon 9 reutilizável e Starship.

2. “Precedentes e extremos”: limitações cognitivas do cérebro humano

Musk diz: as pessoas só reagem a “precedentes e extremos”.

• Precedente: significa que você já superou a fase não linear e atingiu o objetivo

• Extremo: explosão ou aterrissagem de foguete — diferenças visualmente impactantes que qualquer um entende

Mas as pessoas não compreendem:

• Diferenças de massa útil

• Diferenças de órbita alcançável

• Diferenças de complexidade técnica subjacente

“Por isso, a The Boring Company está agora como a SpaceX antes de 2009 — até atingir o marco de ‘zero pessoas no túnel, mineração contínua’, o público não percebe progresso. Mas, ao realizar, a percepção salta 10 vezes.”

3. Demonstração do robô Optimus: criando intencionalmente um “momento extremo”

Shaun viu 20 robôs Optimus saírem num evento da Tesla:

“Eles vieram caminhando de 9-12 metros de distância, e no início eu realmente não sabia se eram atores ou robôs. Olhei primeiro para o rosto — como se olha para uma pessoa. Depois olhei para o corpo, até ver a cintura — muito estreita, não parecia humana — aí confirmei que eram robôs de verdade.”

Essa experiência cria um impacto psicológico não linear, fazendo sentir que “o futuro está chegando”. É isso que Musk faz bem: criar marcos impactantes que tornam o futuro tangível — algo que gráficos e dados nunca conseguem.

06 A arte da alocação de capital: a sabedoria do tamanho da aposta

1. Musk é “um dos maiores alocadores de capital da história”

Shaun acredita que a capacidade de alocação de capital de Musk é subestimada:

• Timing do investimento em fábricas de baterias

• Timing do investimento em direção autônoma (quando realmente fez diferença)

• Timing da constelação Starlink de internet de órbita baixa

O importante não é “no que investiu”, mas sim “quando e quanto”.

2. Evolução da aposta na Starlink: ritmo preciso do pequeno ao grande

A SpaceX começou a estudar a Starlink em 2013, mas com pouco investimento — esperavam o Falcon 9 ser reutilizável. Em 2016 conseguiram, depois de dois anos resolveram detalhes técnicos. Por volta de 2018, Musk confirmou que todos os fatores estavam prontos:

• Tecnologia de rádio de matriz faseada madura o suficiente

• Custo de lançamento viável (graças à reutilização dos foguetes)

• Número de voos anuais pode aumentar muito (não precisa construir foguete novo a cada vez)

“Nesse momento, a aposta pequena vira média. Quando o modelo econômico unitário da aposta média é validado, vira aposta grande.”

3. Mentalidade de gestor de hedge fund: aprender com posição pequena e aumentar gradualmente

Shaun faz uma analogia com hedge funds:

“Se você tem uma ideia vaga sobre uma empresa, mas não entende totalmente, começa com 1% de posição — isso faz você realmente aprender sobre a empresa. De fora, é difícil aprender a fundo, mas com skin in the game, você se envolve emocionalmente e presta mais atenção. Se a tese se confirma, aumenta de 1% para 5% ou 10%.”

Musk tem uma intuição subestimada nisso — sua precisão no tamanho da aposta é tão boa quanto sua precisão técnica.

07 Do campo de batalha ao investimento: evolução cognitiva em ambientes extremos

1. O mais extremo “aprender pulando no fogo”

Durante o doutorado, Shaun foi recrutado pela DARPA para trabalhar no Afeganistão. Não era seu plano (queria ser professor), mas disse: “Quero servir ao país, é o máximo de pular no fogo.”

“Em zona de guerra, você aprende numa velocidade inacreditável — por causa do feedback e do perigo.”

2. Um ataque coordenado: quando a intuição supera os dados

Em março ou abril de 2012, Shaun dirigia toda sexta de uma base a outra para reportar. Naquele dia, não havia nenhum carro na estrada — normalmente levava 45 minutos a 1 hora, naquele dia chegou em 15 minutos.

“Senti imediatamente que algo estava errado. Chegando à base, fui direto ao centro de inteligência perguntar a todos: o que está acontecendo? O relatório de inteligência não mostrava nada, mas todos sentiam o clima estranho. Cerca de 2-3 horas depois, houve um grande ataque coordenado — seis bases diferentes atacadas simultaneamente no país.”

Essa experiência fez Shaun perceber: quando sua intuição aponta um problema, mas os dados não mostram, é sinal de que o sistema de dados precisa ser melhorado.

Ele passou três semanas pensando “como poderíamos saber antes” — há muitas formas, mas não revelou quais na entrevista.

08 Do bullying ao campeão mundial: o poder de caminhos não tradicionais

1. A experiência absurda de ser renomeado “Joel” no segundo dia do 7º ano

No segundo dia do 7º ano, um estudante rico, Vinnie Terramina (cujo pai vendeu a empresa de lixo para a Waste Management por 500 milhões de dólares), subiu num canteiro e apontou para Shaun: “Você, seu novo nome é Joel.”

No final, em todas as listas de chamada, “Sean Maguire” foi riscado e substituído por “Joel”. Outros alunos avisaram os professores: “Esse Sean é bagunceiro, o nome verdadeiro é Joel, mas ele vai te enganar.” A turma toda ria, os professores ficavam confusos.

Esse nome o acompanhou por todo o ensino médio. Alguns nem sabiam seu nome real. Anos depois, Shaun perguntou a Vinnie por quê, e ele respondeu: “Eu estava de ressaca, você parecia com um Joel Jacobson que eu conhecia. Foi espontâneo. Desculpa.”

2. A escola “Senhor das Moscas” onde rasgar mangas era símbolo de poder

Na aula de educação física, havia a tradição de rasgar as mangas das camisetas do uniforme, e isso virou uma competição de dominação.

Shaun e outro garoto rápido, Chris Ringstrom, eram perseguidos por mais de 20 alunos durante 15 minutos todos os dias para não terem as mangas rasgadas — “éramos os dois últimos com mangas intactas”.

“Corríamos para dentro de bandos de gaivotas, centenas levantavam voo. Quando levantam voo, defecam (por estarem digerindo), cerca de 5% das gaivotas fazem isso. Quase todo dia, um ou dois perseguidores eram atingidos por fezes de pássaro.”

Essa experiência explica por que Shaun virou jogador profissional de e-sports: preferia passar 10 horas por dia no Counter-Strike do que na escola.

3. Dos e-sports ao investimento: habilidades-chave aprendidas nos jogos

Entre os 13 e 16 anos, Shaun jogava 10 horas de CS por dia, integrando equipes de topo na América do Norte e ganhando cerca de 10 mil dólares por ano.

O que aprendeu?

• Noções básicas de redes: para reduzir 10 ms de latência, estudou redes de computadores e usou o Wireshark para analisar jitter na rede doméstica

• Colaboração extrema em equipe: coordenação tática 5v5, comunicação em nível de atletas profissionais

• Compreensão de ângulos com precisão de pixel: por exemplo, no mapa de_Aztec, dois colegas ficam a 90 graus — se o adversário for mais rápido e matar o primeiro, o segundo garante a eliminação do adversário — no pior caso, é 1 por 1, não perde dois

“Pais acham que obsessão por jogos é ruim, mas eu digo: qualquer obsessão é melhor que indiferença.”

Ele tirou F em Álgebra 2 no ensino médio, mas acabou doutorado em física matemática — porque os jogos lhe ensinaram pensamento sistêmico e trabalho em equipe.

09 Como figuras-chave trabalham com Musk

1. O modo de trabalho de Gwynne Shotwell e Steve Davis

Shaun resume as características de quem consegue trabalhar com Musk a longo prazo:

Primeiro, disposição para realmente trabalhar. Antonio Gracias (sócio da Valor Equity) dormia na fábrica da Tesla durante ramp-up de produção — “esse nível de dedicação é difícil de explicar o quanto merece respeito.”

Segundo, discrição absoluta. “Parece simples, mas quando se tenta mudar o futuro, às vezes é preciso surpreender. A maioria dos investidores vaza informações. Manter segredo é um critério baixo, mas poucos conseguem.”

Terceiro, apoio incondicional. Estar presente nos bons e maus momentos — Antonio faz isso melhor que quase qualquer investidor.

2. Compreender “decisões estilo AlphaGo”: jogadas que só fazem sentido 17 lances depois

Shaun compara Musk ao AlphaGo (IA que venceu campeões mundiais de Go):

“AlphaGo faz jogadas que jogadores humanos não entendem, mas 17 lances depois vence e todos percebem ‘uau, aquela jogada foi genial’. Trabalhar com Musk é assim — ele faz coisas contraintuitivas, que só fazem sentido 6 meses ou 1 ano depois, parecendo profético.”

Quem não entende isso vaza planos e questiona decisões. Quem entende confia no sistema, no rumo, é leal à equipe e orientado por missão — com essas qualidades, capacidade e coragem de apostar em si mesmo, você se sai muito bem.

3. Cultura de “qualquer um pode levantar a mão e assumir tarefas”

Na organização de Musk, qualquer um pode dizer “eu faço isso”.

• Se realmente entregar, ótimo, será promovido

• Se repetir e entregar de novo, será promovido novamente

• Mas se disser que consegue e falhar — acabou, ou fica travado naquela posição

O importante é conhecer seus limites. Admitir “não sei se consigo” ou “acho que outro é mais adequado” é totalmente aceitável — é diferente de assumir voluntariamente. Tarefas atribuídas e tarefas assumidas voluntariamente têm exigências diferentes.

10 Dois grandes erros e reflexões em julgamentos de investimento

1. Vender Nvidia a 60 bilhões: subestimando Jensen Huang

Shaun comprou Nvidia desde o IPO em 1999 (tinha 13 anos, jogava e usava placas de vídeo), manteve até 600 bilhões de dólares de valor de mercado. Na época, receita de data center e jogos eram metade cada, achou o valuation insano e vendeu.

Onde errou?

Primeiro, subestimou Jensen Huang. “Mesmo sendo acionista de longo prazo, não percebi o quão incrível ele é. Ele realmente é excepcional, levou suas vantagens ao extremo de forma inacreditável.”

Segundo, subestimou como o mercado irracional pode se tornar profecia autorrealizável. Shaun achou o mercado irracional, mas Jensen Huang aproveitou isso tão bem que Nvidia ficou extremamente valiosa, enquanto AMD e Intel ficaram baratas e tiveram que cortar investimentos. Assim, Nvidia pode investir loucamente agora, e os planos de perseguição da AMD e Intel foram basicamente suprimidos.

Terceiro, foi afastado pelo “dinheiro que não entende hardware”. Shaun ficou frustrado: “Desde pequeno estudo Broadcom, TSMC, ASML, conheço semicondutores profundamente. Mas o dinheiro que entrou há dois anos nem sabe o que é Mellanox (empresa-chave adquirida pela Nvidia), mas diz que Nvidia vai valer 3 trilhões. Pensei: chega, vou sair.”

Complemento importante: Shaun considera a aquisição da Mellanox pela Nvidia em 2019 (cerca de 8 bilhões de dólares) “talvez uma das melhores aquisições da história”, dando à Nvidia uma enorme vantagem em tecnologia de interconexão — uma vantagem sísmica na era dos data centers.

2. Reflexão: algumas coisas só podem ser calibradas depois

Shaun acredita que, se tivesse entendido melhor o quão incrível é Jensen Huang, poderia ter evitado esse erro. Mas admite que muito do dinheiro que entrou na Nvidia não entende nada de semicondutores — às vezes, a ignorância te livra das amarras da “avaliação racional”.

“Esse é o paradoxo do investimento: conhecimento profundo às vezes te deixa cauteloso demais.”

Ele também diz: “Nunca vou fazer short em Nvidia, porque temo esse poder irracional e não sei o tamanho da infraestrutura de IA.”

Perguntas e respostas com insights centrais

P1: Por que Musk consegue operar várias empresas ao mesmo tempo e outros empreendedores não?

R: Musk não é uma pessoa — é um sistema de “inteligência coletiva” de 20 pessoas. Esses 20 trabalham com ele há mais de 10 anos, têm confiança profunda, executam sua vontade de forma autônoma, sabem quando reportar e quando decidir sozinhos. Esse entrosamento não se constrói rápido, leva pelo menos dez anos. Combinado ao mecanismo extremo de seleção de talentos (“dar corda para se enforcar” — quem entrega sobe rápido, quem erra sai), restam o 1% mais topo da organização — essa é a verdadeira vantagem competitiva. A maioria dos empreendedores do Vale do Silício não opera assim.

P2: Como julgar a real capacidade de alguém, especialmente em situações de assimetria de informação?

R: O essencial é ter “capacidade de calibragem” — ao conviver com talentos extremos (matemáticos Medalha Fields, laureados com Nobel, campeões mundiais de e-sports), você constrói percepção precisa dos diferentes níveis. Existem 15 níveis claros no campo intelectual, mas é transparência unidirecional: quem está no topo julga o nível do outro em 30 minutos (erro de 1-2 níveis), mas quem está 3 níveis abaixo não distingue diferenças acima. É como pedir a um jogador de xadrez de 1000 pontos para ver partidas de 2600 e 2800 — não vê diferença, mas um de 2800 vê 10 lances e julga com precisão. Investir é captar esses sinais: por exemplo, “publicar artigo com acadêmico de topo na graduação” — a maioria dos VCs não entende esse sinal.

P3: Por que quase todos subestimam as empresas de Musk?

R: Porque o cérebro humano só reage a “precedentes e extremos”, não entende progresso não linear. As pessoas percebem foguete explodindo ou pousando, mas não as diferenças geracionais entre Falcon 1, Falcon 9, Falcon 9 reutilizável e Starship. O objetivo da The Boring Company de “zero pessoas no túnel, mineração contínua” tem dificuldade técnica entre o Falcon 9 e o Falcon 9 reutilizável — mas o público não entende, só faz comparações lineares (máquina de perfuração com máquina de perfuração). Mais profundamente, as pessoas não entendem as “decisões estilo AlphaGo” de Musk — ações incompreendidas no momento, mas que 6 meses ou 1 ano depois parecem proféticas. Quem trabalha com Musk a longo prazo tem “confiança no sistema e paciência para esperar a validação” — algo raríssimo numa era de feedback instantâneo.