Anthropic foi aprovada pela GSA. O Pentágono a colocou na lista negra.

Em agosto de 2025, a General Services Administration aprovou a Anthropic para vender IA a agências civis. Treze meses depois, uma corte federal de apelações manteve a decisão do Pentágono de colocá-la na lista negra pelo risco apresentado pela integração do Claude com sistemas do Departamento de Defesa. O mesmo fornecedor de modelos cabia em um canal federal de compras e ficava de fora de outro.

A contradição se resolve no ponto de uso. As compras de IA de defesa estão se tornando uma arquitetura de permissões: um modelo precisa ser capaz, mas seu fornecedor também precisa aceitar os termos sob os quais autoridades podem conectá-lo a dados, ferramentas e decisões de consequências relevantes. Um modelo de fronteira pode ser valioso para o governo e ainda assim não ser elegível para um sistema específico quando governo e fornecedor não conseguem concordar sobre quem controla seu uso operacional.

Um contrato pode desqualificar um modelo antes que ele responda a uma pergunta

A aprovação de agosto de 2025 da General Services Administration para OpenAI, Google e Anthropic, por meio de seu Multiple Award Schedule, deu às agências civis uma via para comprar das três. Ela não resolveu o que o Pentágono poderia fazer com o Claude depois de conectá-lo a sistemas militares. Um canal de compras responde quem pode concorrer a determinado trabalho; um contrato operacional precisa responder o que comprador e fornecedor podem, cada um, permitir, restringir ou alterar.

Essa distinção se tornou concreta em fevereiro de 2026. O Pentágono exigiu acesso mais amplo ao Claude, enquanto a Anthropic disse que a linguagem contratual proposta praticamente não avançava na prevenção de vigilância doméstica em massa ou do uso de armas totalmente autônomas. A Anthropic tratou esses usos como um limite de segurança de IA. O departamento buscava autoridade para usar uma ferramenta comprada para fins militares lícitos sem que um fornecedor mantivesse poder de veto sobre missões.

A disputa não dizia simplesmente respeito a se o Claude conseguiria executar uma tarefa. Mais tarde, a Anthropic afirmou em uma petição judicial que não poderia manipular o Claude depois que os militares o implantassem, contestando uma alegação do Pentágono sobre adulteração em tempos de guerra. A alegada incapacidade técnica de uma empresa de alterar um modelo implantado e seu poder contratual de proibir uma categoria de uso são questões diferentes. As preocupações do departamento com a integração e as objeções da Anthropic aos termos contratuais se encontraram nesse limite.

Em 28 de agosto, um juiz dos EUA bloqueou a lista negra e classificou a designação de risco à cadeia de suprimentos como “ilegal e sem fundamento”. Mais tarde, uma corte federal de apelações manteve a designação do Pentágono, concluindo que a integração do Claude com sistemas do DoD constituía um risco à segurança nacional coberto por lei. A corte de apelações emitiu uma decisão, tratada em duas coberturas confirmadas datadas de 25 e 26 de setembro — não duas sentenças independentes. A decisão anterior importa porque a autoridade legal do governo era contestada, não autoevidente.

O resultado da apelação tampouco estabeleceu uma regra contra modelos de fronteira como categoria. A análise da disputa com a Anthropic feita pela analista de contratos governamentais Jessica Tillipman situa os direitos retidos por um fornecedor no processo de aquisição, no tipo de contrato e nos termos negociados. O Pentágono e um fornecedor podem chegar a acordos diferentes em contratos distintos. Isso é menos organizado que uma regra universal e consideravelmente mais importante para uma empresa que decide o que pode prometer.

A elegibilidade civil não se transfere para redes classificadas

O cronograma da GSA e a designação do Pentágono se situam em ambientes de missão diferentes. Em março de 2026, a GSA elaborou diretrizes que exigiriam que empresas com contratos civis de IA concedessem ao governo uma licença irrevogável para “qualquer uso lícito”. As diretrizes eram um rascunho, não uma condição consolidada que rege toda compra federal. Ainda assim, mostravam que até compradores civis examinavam quanto controle um fornecedor poderia reter após a assinatura de um contrato.

O DoD tomou uma rota separada. Em maio, firmou acordos com AWS, Microsoft, Nvidia, Oracle e Reflection AI para usar suas ferramentas em redes militares classificadas para “uso operacional lícito”. Uma autoridade do DoD também disse que a xAI aceitara um padrão de “todo uso lícito” para o Grok em sistemas classificados, condição à qual a Anthropic resistiu. Esses acordos são evidência de demanda contínua por capacidade comercial de IA, não de uma retirada para modelos exclusivos de defesa. Também evidenciam que a entrada em uma rede classificada depende dos termos vinculados a essa capacidade.

Um acordo para rede classificada não demonstra, por si só, que uma ferramenta funciona de forma confiável em toda missão. Ele estabelece uma via de uso. Antes da lista negra, o Pentágono pediu à Boeing e à Lockheed Martin que avaliassem sua dependência do Claude — indício de que remover um fornecedor pode ir além de um endpoint de modelo e alcançar o trabalho já existente dos contratados. O custo de uma questão de permissão não resolvida aumenta quando outras organizações construíram em torno da resposta.

O integrador controla o caminho dos dados à decisão

O Departamento de Defesa testava o sistema ao redor antes que a disputa com a Anthropic chegasse aos tribunais. A Scale AI assinou um contrato de um ano com o Pentágono para testar e avaliar grandes modelos de linguagem para planejamento militar e tomada de decisão. Depois de um acordo de US$ 100 milhões com o DoD em 2025, a Scale ganhou um contrato de US$ 500 milhões em maio de 2026 para filtrar dados e auxiliar decisões. A maior adjudicação trata do trabalho entre informações armazenadas e a ação de uma autoridade, não da propriedade de um único modelo de fronteira.

Esse trabalho tem uma lógica econômica específica. Um sistema de previsão precisa dos dados para fazer uma previsão útil, e uma organização precisa de uma forma de testar, interpretar e agir sobre o resultado. Uma saída melhor do modelo tem valor limitado se os dados relevantes não puderem ser acessados sob regras acordadas ou se ninguém tiver projetado um processo decisório capaz de contestar a saída. O futuro CEO da Scale, Francis deSouza, descreveu seu papel como ajudar empresas e governos a implantar IA que possam “verificar e confiar”. Os contratos da Scale dão a essa frase um contexto prático: preparação de dados, avaliação e apoio à decisão.

Empresas de software de defesa estão posicionadas de forma diferente de fornecedores que vendem apenas acesso a modelos. O Wall Street Journal informou que Anduril, Palantir e Scale faziam parte de um grupo que desenvolvia software para o planejado escudo antimísseis Golden Dome, de US$ 185 bilhões. Tratava-se de um esforço de desenvolvimento reportado, não de uma adjudicação de contrato de US$ 185 bilhões a essas empresas. Sua importância está no trabalho proposto: um sistema operacional para um programa de defesa teria de conectar dados e decisões entre componentes que nenhum modelo isolado fornece.

A Shield AI oferece outra versão da abordagem integrada. A empresa levantou US$ 2 bilhões a uma avaliação de US$ 12,7 bilhões em março de 2026, acima dos US$ 5,3 bilhões após sua captação de março de 2025, e cerca de metade de seus negócios era software autônomo. Ela também planejava adquirir uma fabricante de software de simulação. Os investidores avaliavam uma empresa construída em torno de autonomia, testes e implantação de aeronaves, em vez de apenas um modelo de uso geral. Enquanto isso, a Scale processou o DoD pelo que chamou de uma decisão recente de compras, apesar de deter vários contratos com o departamento. Relações estabelecidas não eliminam a concorrência nem tornam a elegibilidade permanente.

Controle operacional não é prova de desempenho em campo

A avaliação de modelos e a avaliação de sistemas fazem perguntas diferentes. O conjunto de ferramentas Inspect, do UK AI Safety Institute, avalia capacidades que incluem conhecimento e raciocínio. O framework ASSERT, da Microsoft, gera e executa testes de comportamento a partir de descrições em linguagem natural. Ambos podem ajudar a tornar testáveis as alegações sobre o comportamento de IA. Nem uma pontuação geral de capacidade nem um teste escrito de comportamento podem substituir a observação de um sistema inteiro implantado nas condições em que as pessoas o utilizam.

A distinção se torna mais nítida quando agentes de IA interagem com ferramentas externas. Um operador precisa decidir quais dados um agente pode ler, quais ações pode realizar, onde deve parar e quem pode inspecionar ou substituir seu trabalho. A camada de controle de agentes relacionada dá a essas permissões e vias de escalonamento um endereço no software. Nas compras de defesa, a responsabilização pela implantação também precisa de um endereço no contrato: alguém deve ser responsável por testar o sistema e por alterar ou interromper seu uso quando ele falhar.

A Shield AI demonstra por que uma arquitetura integrada não pode ser tratada como certificado de confiabilidade. A Reuters documentou anos de falhas técnicas e preocupações de segurança envolvendo seu drone autônomo V-BAT. A Shield pode controlar mais do sistema de aeronave e software do que um fornecedor de modelos controla dentro do fluxo de trabalho de um cliente; esse controle também a deixa com o problema do desempenho em campo. O mercado de drones condicionado à origem relacionado mostra outra forma pela qual a permissão pode decidir quais produtos chegam a um comprador. Nem origem permitida nem integração permitida fazem uma aeronave voar corretamente.

O CEO da Anthropic, Dario Amodei, defendeu testes obrigatórios de terceiros para modelos de fronteira quanto a riscos cibernéticos, biológicos e de autonomia, com autoridade para bloquear ou revogar a implantação. Essa proposta daria a um avaliador externo poder sobre alguns usos; a posição contratual do Pentágono buscava ampla autoridade para o governo como comprador. Testes podem expor modos de falha, mas não podem eliminar o desacordo fundamental sobre quem tem a palavra final.

O cronograma civil da GSA tinha lugar para a Anthropic. À porta da rede classificada do Pentágono, o Claude precisava de uma chave sobre a qual comprador e fornecedor não conseguiam concordar quem deveria segurar.