O Efeito Overdrive

Admito: fiquei cético ao ver o nome de Maxime Raynaud no radar do draft 2025. Não pela falta de talento — pelo contrário — mas porque já vimos histórias assim antes. O prospecto europeu que se desenvolve lentamente, brilha no college e surge como escolha de topo.

Mas aqui está a verdade: os dados não mentem. Na sua última temporada em Stanford, Raynaud não melhorou — acelerou. Com 19,8 PPG e 10,3 RPG na ACC, liderou a conferência em rebotes e foi segundo em pontuação. Isso não é evolução — é aceleração.

Mais Que um ‘Espaço’ Esticado

Seja claro: sim, Raynaud consegue arremessar de longe. Seus 44% nos arremessos de três em 84 tentativas isoladas não são sorte — são elite para um centro.

Mas não o chame ainda de ‘stretch four’. Ele brilha onde poucos conseguem: dentro da área. Sua taxa de pontuação no fundo (50,7%) é elite, especialmente hoje, quando movimentos pós estão quase extintos entre grandes.

E aqui meu modelo se anima: sua eficiência em rebotes recuperados é de 67,4%, com finalizações com dedos na borda em 63,6%. Quando ele ataca o rebote (e ataca mesmo), ele não apenas pega — ele finaliza. Em uma era com centros fracos nos rebotes, isso importa.

O Calcanhar de Aquiles: Defesa & Movimento

Agora vem a verdadeira dificuldade — mesmo meus modelos Python têm dificuldade para ignorá-la.

Raynaud tem uma taxa de toque bloqueado de apenas 4,6% (recorde pessoal). Parece bom até ver que os adversários ainda acertam 52,3% dentro dos cinco metros dele sob pressão.

Por quê? Porque quando eles se movem… ele também se move… devagar.

Sua jogada contra cortes ou drives rápidos é como ver uma árvore centenária tentar evitar ventos fortes. Não consegue mudar defensivamente sem ser explorado por armadores ou alas que adoram atacar grandes após cortes.

Pior? Tem dificuldade para contestar arremessos na linha lateral por reação lenta e distância longa entre passos.

No melhor cenário, Raynaud é um alicerce no espaço; no pior, vira um obstáculo próprio.

Stanford Foi Sua Sala de Aula – Mas Funciona Fora?

Stanford não foi feita para dominar — foi feita para desenvolver. Com poucos companheiros além dele (apenas dois companheiros médios em duplos dígitos), tudo girava ao redor dele: o sistema defensivo em zona virou uma jogada única com pivô central e nenhum plano B exceto alguém acertar bem da linha externa rápido.

Sim — suas estatísticas são boas porque havia menos defensores tentando pará-lo do que normalmente acontece. Pelo contrário? Na NBA? Você não terá tempo para montar seu giro básico se estiver sendo perseguido por Tatum ou Booker depois de um erro defensivo simples. Então… esse modelo sobrevive fora do purgatório da ACC? Pode ser respondido… mas certamente mensurável.

Veredito Final: Chão vs Teto – Uma Previsão Baseada em Dados

The real question isn’t whether Raynaud will be drafted — it’s how far up in Round One.* The analytics say: mid-first round (8–15), depending on team need.* If you’re building around shooters or need immediate floor-spacing off bench units, she’s ideal as a role player rather than starter.* If your team plays defense-heavy systems, your flaws may cost them too much early on.* But if you believe in player growth via structure… there might be something special here.* For now? He’s not yet ready to be called ‘The Next Luke Kornet.’* But if given time? He could become one of those rare gems who proves analytics aren’t always right about ceilings… just about floors.