Dossiê · Inteligência artificial
Andrej Karpathy: a biografia completa do professor mais popular da IA
Nascido em Bratislava em 1986 e criado em Toronto, Andrej Karpathy ficou conhecido primeiro por tutoriais de cubo mágico no YouTube, depois pelo curso de visão computacional mais famoso de Stanford. Foi membro fundador da OpenAI, chefiou a IA do Autopilot da Tesla, inventou o termo vibe coding e, em 2026, juntou-se à Anthropic.
Atualizado em · 1 fontes públicas citadas
Andrej Karpathy é o pesquisador de IA que mais gente aprendeu a ouvir. Não por prêmios ou fortuna, mas porque explica. Seus cursos em Stanford, seus vídeos no YouTube e seus repositórios de código aberto formaram uma geração de engenheiros de aprendizado de máquina, e suas expressões, como Software 2.0 e vibe coding, entraram no vocabulário do setor [1].
A carreira também passa por lugares centrais da história recente da tecnologia: a fundação da OpenAI, cinco anos à frente da visão computacional do Autopilot da Tesla e, em 2026, a equipe de pré-treinamento da Anthropic. Este dossiê reúne apenas informações públicas e com fonte, listadas ao final.
Origem: de Bratislava a Toronto
Andrej Karpathy nasceu em 23 de outubro de 1986, em Bratislava, então parte da Tchecoslováquia e hoje capital da Eslováquia. Aos 15 anos, mudou-se com a família para Toronto, no Canadá [1].
Ainda estudante, em 2006, criou o canal badmephisto no YouTube, com tutoriais de cubo mágico que somavam mais de 9 milhões de visualizações em junho de 2025. O estilo didático, paciente e detalhista que marcou esses vídeos seria a assinatura de toda a sua carreira [1].
Formação: Toronto, UBC e Stanford
Karpathy se formou em ciência da computação e física na Universidade de Toronto em 2009, onde assistiu às aulas de Geoffrey Hinton e teve o primeiro contato com redes neurais. Fez o mestrado na University of British Columbia, concluído em 2011, com trabalhos sobre personagens simulados fisicamente [1].
Em Stanford, fez o doutorado sob orientação de Fei-Fei Li, concluído em 2015, com pesquisa na interseção entre processamento de linguagem natural e visão computacional. A tese, "Connecting Images and Natural Language", tratava de sistemas que descrevem imagens em linguagem natural [1].
Alunos do curso CS231n em Stanford
Número de alunos matriculados no primeiro curso de aprendizado profundo de Stanford, criado por Karpathy.
Fonte: página de Andrej Karpathy na Wikipedia [1].
CS231n: o curso que formou uma geração
Ainda doutorando, Karpathy criou e foi o principal professor do CS231n, o primeiro curso de aprendizado profundo de Stanford, dedicado a redes neurais convolucionais para reconhecimento visual. O número de alunos saltou de 150 em 2015 para 750 em 2017 [1].
As aulas e as notas do curso foram publicadas gratuitamente na internet e viraram material de estudo de engenheiros do mundo todo, muito antes de a IA virar assunto de massa. No mesmo período, seu blog publicou textos que se tornaram clássicos, como o de 2015 sobre a eficácia das redes neurais recorrentes.
Membro fundador da OpenAI
Karpathy foi um dos membros fundadores da OpenAI, apresentada em dezembro de 2015, e trabalhou como cientista de pesquisa de 2015 a 2017, ao lado de Ilya Sutskever, Greg Brockman e Sam Altman [1].
Voltou à empresa em 9 de fevereiro de 2023, anunciando nas redes sociais que estava "entrando na OpenAI de novo". A segunda passagem durou cerca de um ano: em 13 de fevereiro de 2024, a OpenAI confirmou sua saída [1].
Tesla: a visão do Autopilot
Em junho de 2017, Karpathy tornou-se diretor de inteligência artificial da Tesla, reportando-se diretamente a Elon Musk, responsável pela visão computacional do Autopilot e do Full Self-Driving [1].
Na Tesla, liderou a aposta de dirigir apenas com câmeras e redes neurais, sem radar nem lidar, treinadas com os dados de milhões de carros da frota. Em 2020, entrou na lista Innovators Under 35 da MIT Technology Review. Depois de um período sabático, anunciou a saída em julho de 2022 [1].
O período coincide com investigações de autoridades americanas sobre acidentes envolvendo o Autopilot e com críticas às promessas de Musk sobre direção autônoma, temas que pertencem mais à empresa do que ao trabalho técnico de Karpathy, mas que marcaram a área que ele chefiava.
Eureka Labs e a série Zero to Hero
Depois da Tesla, Karpathy passou a dedicar boa parte do tempo à educação. A série Neural Networks: Zero to Hero, no YouTube, ensina a construir redes neurais e modelos de linguagem do zero, linha por linha de código, e se tornou uma das referências mais recomendadas para quem quer entender como funcionam os GPTs [1].
Em 16 de julho de 2024, anunciou a Eureka Labs, empresa de educação com IA cujo primeiro produto seria o curso LLM101n, sobre como construir um modelo de linguagem [1]. No GitHub, publicou projetos didáticos como o nanoGPT, implementação mínima de um GPT, o llm.c, que treina modelos de linguagem em C puro, e o nanochat, um clone completo e barato do ChatGPT.
Software 2.0 e vibe coding
Em 2017, Karpathy publicou o ensaio "Software 2.0", em que argumentava que redes neurais treinadas com dados substituiriam boa parte do código escrito à mão: em vez de programar regras, engenheiros passariam a curar conjuntos de dados e otimizar modelos. A ideia ajudou a explicar a transição que ele mesmo liderava na Tesla.
Em fevereiro de 2025, cunhou o termo vibe coding para descrever o jeito de programar em que a pessoa descreve o que quer a um modelo de IA, aceita o código gerado e quase não o lê, guiando-se pelo resultado. A expressão se espalhou em semanas, foi tema de reportagem do New York Times e virou o nome de uma categoria inteira de produtos [1].
Em entrevistas em 2025, Karpathy adotou um tom mais cauteloso sobre agentes de IA, dizendo que eles ainda não funcionam bem o suficiente para substituir trabalhadores e que a construção de agentes realmente úteis levaria cerca de uma década.
A ida para a Anthropic em 2026
Em maio de 2026, a Anthropic anunciou a contratação de Karpathy para liderar uma equipe de pesquisa em pré-treinamento, a etapa em que os modelos aprendem com grandes volumes de dados. A notícia, divulgada pela CNBC em 19 de maio, foi vista como mais um sinal da disputa por talentos entre os grandes laboratórios [1].
Vida pessoal e reconhecimento
Karpathy é eslovaco-canadense e mantém a vida privada fora do noticiário. Este dossiê não inclui informações sobre familiares. Em 2024, foi incluído na lista Time 100 AI das pessoas mais influentes da inteligência artificial [1].
Frases e declarações públicas
“Estou entrando na OpenAI (de novo :)).”
Linha do tempo
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1986
Nasce em Bratislava, em 23 de outubro.
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2001
Muda-se para Toronto, aos 15 anos.
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2006
Cria o canal de tutoriais de cubo mágico no YouTube.
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2009
Forma-se em ciência da computação e física em Toronto.
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2011
Conclui o mestrado na University of British Columbia.
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2015
Conclui o doutorado em Stanford, cria o CS231n e entra na OpenAI como membro fundador.
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2017
Publica o ensaio Software 2.0 e vira diretor de IA da Tesla.
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2022
Deixa a Tesla.
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2023
Volta à OpenAI.
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2024
Sai da OpenAI e funda a Eureka Labs; entra na Time 100 AI.
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2025
Cunha o termo vibe coding.
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2026
Entra na Anthropic para liderar pesquisa em pré-treinamento.
Empresas ligadas a Andrej Karpathy
Empresas desta coleção em que a pessoa trabalhou, fundou, investiu ou com que teve relação direta. Os nomes com link já têm dossiê publicado.
Ver a rede de Andrej Karpathy no grafo 3D
- OpenAI Membro fundador e pesquisador em duas passagens.
- Tesla Diretor de IA de 2017 a 2022.
- Anthropic Onde trabalha desde 2026.
- Anysphere (Cursor) (dossiê em produção) Editor de código associado à onda do vibe coding.
- GitHub (dossiê em produção) Onde publica seus projetos didáticos abertos.
Veja também: outras pessoas
- Fei-Fei Li Orientadora do doutorado em Stanford.
- Geoffrey Hinton Professor em Toronto que o apresentou às redes neurais.
- Elon Musk CEO da Tesla, a quem se reportava, e cofundador da OpenAI.
- Ilya Sutskever Colega na fundação da OpenAI.
- Sam Altman CEO da OpenAI nas duas passagens de Karpathy.
- Dario Amodei CEO da Anthropic, que o contratou em 2026.
- Andrew Ng Outro grande educador da IA em Stanford.
Sumário de siglas usadas
- CS231n
- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, curso de Stanford criado por Karpathy.
- FSD
- Full Self-Driving, o pacote de direção autônoma da Tesla.
- GPT
- Generative Pre-trained Transformer.
- LLM
- Large Language Model, grande modelo de linguagem.
- UBC
- University of British Columbia, em Vancouver.
Perguntas frequentes
Quem é Andrej Karpathy?+
O que é vibe coding?+
Onde Karpathy trabalha hoje?+
O que Karpathy fez na Tesla?+
Onde aprender IA com Karpathy?+
Referências
Livros
GOODFELLOW, I.; BENGIO, Y.; COURVILLE, A. Deep Learning.
MIT Press, 2016. O manual que complementa os cursos de Karpathy.
ISAACSON, W. Elon Musk.
Simon & Schuster, 2023. Inclui os bastidores do Autopilot no período em que Karpathy chefiava a IA da Tesla.
Vídeos
Sites e Artigos
Cursos e Ferramentas
Fontes consultadas
- Andrej Karpathy · Wikipedia (inglês)
Este dossiê usa apenas informações públicas e com fonte. Não publicamos dados pessoais privados, como endereço, documentos ou informações de saúde. Encontrou um erro? Escreva para [email protected].
Conclusão
Andrej Karpathy é o raro pesquisador de ponta que dedica tanto esforço a ensinar quanto a construir. Passou pelos três projetos mais emblemáticos da IA na última década, o laboratório que criou o ChatGPT, o carro que tenta dirigir sozinho e o laboratório do Claude, e em todos deixou também material público para que outros aprendessem. Esse legado educacional talvez dure mais do que qualquer um dos produtos em que trabalhou.