# Em 2015, o Google abriu o código do TensorFlow e popularizou o aprendizado de máquina — Citeo > Em 9 de novembro de 2015, o Google liberou o TensorFlow, seu sistema de aprendizado de máquina de segunda geração, sob a licença aberta Apache 2.0. A ferra... Fonte: https://citeo.com.br/artigo/2015-google-abre-o-codigo-do-tensorflow · Atualizado em 21/10/2026 [Início](https://citeo.com.br) [Insights](https://citeo.com.br/blog) [IA na prática](https://citeo.com.br/blog/ia) Retrospectiva 2015 · IA na prática# Em 2015, o Google abriu o código do TensorFlow e popularizou o aprendizado de máquina **Redação Citeo** Publicado em 31/12/2015 Revisado em 17/10/2026 **Período analisado: 2015** 3 min de leitura Resposta rápidaEm 9 de novembro de 2015, o Google liberou o TensorFlow, seu sistema de aprendizado de máquina de segunda geração, sob a licença aberta Apache 2.0. A ferramenta substituía o DistBelief interno e permitiu que empresas e pesquisadores usassem a mesma base que o Google aplicava em seus produtos. Em 9 de novembro de 2015, o Google tornou público o código do TensorFlow, seu sistema de aprendizado de máquina de segunda geração, sob a licença Apache 2.0. A biblioteca foi apresentada por Jeff Dean e Rajat Monga como sucessora do DistBelief, sistema interno criado em 2011, e era, segundo o Google, cerca de duas vezes mais rápida que ele em alguns testes. Com a abertura, qualquer empresa passou a ter acesso gratuito à mesma ferramenta que a empresa já usava em produtos como a busca. O lançamento é um dos marcos que ajudam a explicar por que o aprendizado de máquina saiu dos laboratórios e entrou na rotina de equipes de desenvolvimento a partir da segunda metade da década. ## O que era o TensorFlow? No anúncio, o Google descreveu o TensorFlow como um sistema flexível e portátil, capaz de expressar qualquer cálculo que pudesse ser representado como um grafo de fluxo de dados. O suporte a redes neurais profundas era apenas uma parte do escopo. A biblioteca oferecia diferenciação automática e otimizadores prontos, o que simplificava o treinamento de modelos baseados em gradiente. O lançamento incluiu, além da biblioteca, ferramentas, tutoriais e exemplos. AspectoTensorFlow (2015)DistBelief (2011)DisponibilidadeCódigo aberto, licença Apache 2.0Uso interno no GoogleFocoQualquer cálculo em grafo de fluxo de dadosPrincipalmente redes neuraisConfiguraçãoPensado para ser flexível e portátilDifícil de configurarDesempenhoCerca de 2 vezes mais rápido em alguns testesReferência de comparaçãoCompartilhamento de pesquisaViável fora do GoogleQuase impossível, por depender da infraestrutura interna ## Por que o Google decidiu abrir o código? O próprio anúncio explica parte da motivação. O DistBelief estava preso à infraestrutura interna do Google, o que tornava praticamente impossível compartilhar código de pesquisa com a comunidade externa. Com o TensorFlow, pesquisadores e engenheiros poderiam trocar ideias e modelos usando uma base comum. O Google também informou que seus engenheiros já usavam o TensorFlow para adicionar sinais derivados de redes neurais profundas à busca e para construir recursos ainda não lançados. O anúncio atribuiu ao DistBelief, a geração anterior, avanços como a melhora de 25% no reconhecimento de voz do aplicativo do Google e a busca de imagens do Google Fotos. ## O que mudou para empresas e desenvolvedores? A abertura do TensorFlow, somada a outras bibliotecas que surgiram na mesma época, reduziu a barreira de entrada para projetos de aprendizado de máquina. Para equipes de software, alguns efeitos práticos ficaram evidentes nos anos seguintes: - **Custo de licença zero**: a licença Apache 2.0 permite uso comercial, o que viabilizou projetos em empresas de qualquer porte. - **Base comum de conhecimento**: tutoriais e exemplos oficiais facilitaram a formação de profissionais. - **Portabilidade**: a proposta de rodar o mesmo modelo em diferentes ambientes interessava a quem precisava levar IA para servidores e dispositivos. - **Ecossistema**: com uma ferramenta amplamente adotada, fornecedores e consultorias passaram a oferecer serviços em torno dela. ## Qual era o contexto da IA em 2015? O lançamento aconteceu poucas semanas depois de o Google revelar, em reportagem da Bloomberg, que usava o RankBrain, um sistema de aprendizado de máquina, para interpretar buscas. Em dezembro do mesmo ano, foi anunciada a criação da OpenAI, organização sem fins lucrativos dedicada à pesquisa em inteligência artificial. O ano ficou marcado pela passagem do aprendizado profundo de tema acadêmico para infraestrutura de produto. ## O que isso significa hoje para quem contrata projetos de IA? A abertura de ferramentas como o TensorFlow ajudou a criar o mercado de consultorias e software houses especializadas em IA. Para quem contrata, a lição prática é que o diferencial raramente está na biblioteca usada, já que as principais são abertas e acessíveis. O valor está na qualidade dos dados, na definição do problema, na avaliação dos resultados e na capacidade de colocar o modelo em produção e mantê-lo funcionando. ## Fontes - [Google Research Blog: TensorFlow, Google's latest machine learning system, open sourced for everyone (9 nov. 2015)](https://research.google/blog/tensorflow-googles-latest-machine-learning-system-open-sourced-for-everyone/) - [Google Open Source Blog: TensorFlow, Google's latest machine learning system, open sourced for everyone](https://opensource.googleblog.com/2015/11/tensorflow-googles-latest-machine.html?m=0) - [9to5Google: Google RankBrain, artificial intelligence in search (out. 2015)](https://9to5google.com/2015/10/26/google-rankbrain-artificial-intelligence-search/) - [TechCrunch: Non-profit OpenAI launches with backing from Elon Musk and Sam Altman (dez. 2015)](https://techcrunch.com/2015/12/11/non-profit-openai-launches-with-backing-from-elon-musk-and-sam-altman) **Encontre inteligência artificial verificadas**Compare nota, avaliações verificadas e score, e fale direto com a empresa pela Citeo. [Ver empresas ](https://citeo.com.br/empresas/ia) [Comparar empresas lado a lado](https://citeo.com.br/comparar) ## Perguntas frequentes ### Quando o TensorFlow foi lançado como código aberto? O Google anunciou a abertura do código do TensorFlow em 9 de novembro de 2015, em post assinado por Jeff Dean e Rajat Monga. A biblioteca foi publicada sob a licença Apache 2.0, que permite uso comercial. ### Qual era a diferença entre TensorFlow e DistBelief? O DistBelief era o sistema interno de aprendizado profundo do Google, criado em 2011, focado em redes neurais e dependente da infraestrutura da empresa. O TensorFlow foi apresentado como mais flexível, portátil, aberto e, em alguns testes, cerca de duas vezes mais rápido. ### Uma empresa pode usar o TensorFlow em produtos comerciais? Sim. A licença Apache 2.0, adotada desde o lançamento em 2015, permite uso, modificação e distribuição comercial, desde que respeitadas as condições da licença, como a preservação dos avisos de direitos autorais. ## Leia também [](https://citeo.com.br/artigo/adocao-de-ia-nas-empresas-brasileiras-pesquisas) IA na prática### [Adoção de IA nas empresas brasileiras: o que mostram as pesquisas públicas](https://citeo.com.br/artigo/adocao-de-ia-nas-empresas-brasileiras-pesquisas) 18 de out · 6 min de leitura [](https://citeo.com.br/artigo/busca-semantica-e-embeddings-para-gestores) IA na prática### [Busca semântica e embeddings explicados para gestores](https://citeo.com.br/artigo/busca-semantica-e-embeddings-para-gestores) 18 de out · 6 min de leitura [](https://citeo.com.br/artigo/chatgpt-gemini-claude-perplexity-diferencas) IA na prática### [ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity: diferenças que importam para empresas](https://citeo.com.br/artigo/chatgpt-gemini-claude-perplexity-diferencas) 18 de out · 6 min de leitura [](https://citeo.com.br/artigo/ia-no-desenvolvimento-de-software-produtividade) IA na prática### [IA no desenvolvimento de software: o que dizem os estudos sobre produtividade](https://citeo.com.br/artigo/ia-no-desenvolvimento-de-software-produtividade) 18 de out · 6 min de leitura