A Alphabet, controladora do Google, concordou em criar um negócio de computação em nuvem voltado à inteligência artificial em parceria com a Blackstone, em uma tentativa de competir com empresas como a CoreWeave em um mercado em rápida expansão.
O projeto contará com um aporte inicial de US$ 5 bilhões em capital próprio da Blackstone, que será a acionista majoritária da nova empresa, segundo comunicado divulgado nesta segunda-feira. Considerando alavancagem financeira, o investimento total chegará a US$ 25 bilhões, de acordo com uma pessoa familiarizada com o assunto.
A meta é alcançar, até 2027, uma capacidade computacional equivalente a 500 megawatts. Os data centers utilizarão os chips de inteligência artificial desenvolvidos pelo próprio Google, chamados tensor processing units (TPUs), projetados para treinar e operar modelos de IA. O veterano executivo do Google Benjamin Treynor Sloss assumirá como CEO da nova companhia.
O movimento reforça o boom global de investimentos em infraestrutura computacional, base dos modelos e serviços de inteligência artificial. O Google vem expandindo sua linha de chips de IA e buscando capacidade adicional de data centers para acomodá-los, em resposta ao aumento da demanda tanto de usuários internos quanto de clientes externos.
A nova empresa competirá com as chamadas “neoclouds”, como CoreWeave e Nebius, que oferecem poder computacional para provedores de serviços de IA. Muitas delas têm apoio da Nvidia e utilizam as GPUs da fabricante, unidades de processamento gráfico voltadas a inteligência artificial.
No início deste mês, a Blackstone realizou a oferta pública inicial da Blackstone Digital Infrastructure Trust, veículo de aquisição de data centers criado para comprar propriedades já construídas e alugadas que se beneficiam do boom da inteligência artificial.
A Blackstone, que administra mais de US$ 1,3 trilhão em ativos, se apresenta como a maior fornecedora global de data centers. A gestora adquiriu a operadora de data centers QTS em 2021 e comprou a empresa australiana de computação AirTrunk em 2024.
O Google já desponta como um dos maiores beneficiados pela onda de investimentos em inteligência artificial. As receitas de sua divisão de computação em nuvem aceleram fortemente, enquanto seus próprios serviços de IA ganham adesão entre consumidores.
Mais de 500 funcionários do Google assinaram nesta segunda-feira, 27, uma carta aberta ao CEO, Sundar Pichai, pedindo que ele se recuse a permitir que o governo dos Estados Unidos use a tecnologia de inteligência artificial (IA) da empresa em operações militares sigilosas.
“Queremos ver a IA beneficiar a humanidade, e não ser usada de maneiras desumanas ou extremamente prejudiciais”, diz a carta, enviada a Pichai. “Isso inclui armas autônomas letais e vigilância em massa, mas vai além.”
“A única forma de garantir que o Google não seja associado a esse tipo de dano é rejeitar qualquer trabalho classificado”, prossegue o texto. “Caso contrário, esses usos podem ocorrer sem o nosso conhecimento ou sem que tenhamos poder para impedi-los.”
Após um conflito entre o Pentágono e a Anthropic, grandes empresas de tecnologia estão sob pressão para definir uma posição sobre o uso militar e de seus produtos de IA.
O avanço exponencial da Inteligência Artificial (IA) em 2026 trouxe consigo uma constatação inevitável para o mundo corporativo. O sucesso da tecnologia não reside na sofisticação dos algoritmos, mas na profundidade da sua integração com o capital humano.
A DeepSeek, startup chinesa de inteligência artificial sediada em Hangzhou, pode movimentar o setor novamente com os recém-anunciados primeiros modelos da série V4:DeepSeek-V4-Proe oDeepSeek-V4-Flash. Ambos estão acessíveis como prévia e rodam sobre arquitetura Mixture of Experts (MoE) — desenho em que apenas um subconjunto dos pesos é acionado em cada requisição. A técnica é pensada para reduzir o consumo computacional sem sacrificar a capacidade total do modelo, o que explica a classificação da nova era como "econômica" pela empresa.
A corrida por ações da Anthropic está tão frenética nas últimas semanas que o banqueiro Storm Duncan, fundador do banco de investimentos focado em tecnologia Ignatious, resolveu adotar uma tática inusitada.
Duncan decidiu oferecer sua mansão em Marin County, na Califórnia, avaliada em quase R$ 25 milhões, em troca de ações da companhia, segundo o Business Insider.
A oferta vem após o valuation da Anthropic chegar a US$ 1 trilhão, motivada por investidores que ficaram impressionados com o crescimento de receita após o lançamento do assistente de IA Claude.
A propriedade, que tem mais de 50 mil metros quadrados, tem uma piscina de borda infinita com vista para São Francisco e um spa completo. Além disso, segundo Duncan, está a “20 minutos dos escritórios da Anthropic na cidade.”
Com a oferta de troca, o empresário espera chamar a atenção de funcionários da empresa que têm ações para vender. Ele afirma que já teve diversas propostas e insiste que a proposta é real.
Questionado sobre o motivo de ele não simplesmente comprar ações, ele explica que, como um investidor pequeno, ele jamais seria capaz de conseguir os papéis diretamente.
Duncan já têm ações da Anthropic que ele adquiriu em 2024, quando era muito mais fácil de consegui-las. Ele reforça que agora gostaria de reforçar seu portfólio depois de ficar impressionado com os resultados da ferramenta de IA Claude.
Nas artes marciais japonesas, existe um conceito que não tem boa tradução para o português. Chama-se zanshin, a atenção que permanece depois que a técnica foi realizada. O golpe terminou, mas o guerreiro não relaxa, porque sabe que o momento ainda não terminou. Os gregos chamavam de phronesis a prudência prática, agir no momento certo, […]
Robôs negociando na Bolsa de Valores parece coisa de roteiro de ficção científica. Fora das telas do cinema, porém, essa já é a realidade do mercado financeiro brasileiro há pelo menos uma década, e os especialistas avisam: a tendência é aumentar. Em poucos anos, algoritmos, sistemas computacionais que compram e vendem ativos em frações de segundo, passaram de curiosidade tecnológica a protagonistas das negociações.
Levantamento de estrategistas consultados pelo E-Investidor aponta que, em 2010, o HFT (negociação de alta frequência) respondia por apenas 0,57% do volume financeiro na B3 (B3SA3). Em 2015, já eram quase 14%. Hoje, estimativas do setor apontam cerca de 35% do volume no mercado à vista e mais de 50% nos contratos futuros.
Para ter dimensão, nos Estados Unidos esse tipo de estratégia responde por algo entre 60% e 70% do volume em ações, segundo dados fornecidos por analistas. O Brasil, dizem eles, ainda está alguns degraus abaixo, mas a direção é a mesma.
Publicidade
“A B3 mantém, desde 2010, um programa de incentivo tarifário para operadores de alta frequência, com descontos regressivos por volume. O movimento foi estimulado pelo desenho da Bolsa, e o fluxo hoje é majoritariamente estrangeiro: investidores de fora respondem por 61,2% do volume negociado em 2026, quase todo via mesas algorítmicas de bancos globais”, diz Marcos Valadão, da Armada Asset.
Em nota, a B3 disse que não dispõe de um dado consolidado sobre a quantidade de robôs ou sistemas algorítmicos que operam hoje na Bolsa. “Isso porque cada investidor ou participante do mercado decide, na sua própria infraestrutura, se envia ordens manualmente, ordem a ordem, ou por meio de algoritmos, e essa escolha não é identificada individualmente pela B3”, afirmou.
Rápido demais para o humano acompanhar
A mudança no perfil de quem opera alterou também o ritmo com que os preços se movem. Quando a maioria das ordens vinha de humanos, uma notícia ruim levava tempo para ser digerida. Hoje, um algoritmo lê o mesmo dado em milissegundos e já reagiu antes que qualquer investidor consiga abrir o home broker. Ciclos que antes duravam semanas se comprimem em horas.
E quando muitos sistemas respondem ao mesmo sinal ao mesmo tempo, o efeito pode ser tão intenso quanto uma manada humana, só que mais rápido e sem uma manchete clara para explicar. Pesquisadores de mercado chamam esse fenômeno de correlação sistêmica, e ele está por trás de alguns dos episódios de volatilidade mais abruptos dos últimos anos, aqueles em que a Bolsa despencou sem motivo aparente.
O debate sobre o impacto desse domínio das máquinas na formação de preços ainda divide o mercado. Para alguns, o processo segue eficiente, já que algoritmos também incorporam informações reais, como balanços, dados macroeconômicos e fluxo de caixa. Outros veem com ceticismo: o predomínio de estratégias de curtíssimo prazo pode distorcer os sinais de preço, enquanto o “humor” do mercado, antes guiado por expectativas e confiança, cede espaço a uma dinâmica mais fria e opaca.
Publicidade
“O mercado, de forma geral, avalia esse movimento como positivo do ponto de vista de eficiência: há ganho de liquidez, redução de spreads e maior velocidade de incorporação de informações nos preços. Por outro lado, cresce também a preocupação com efeitos colaterais, especialmente em eventos de estresse”, explica Lucas Girão, economista e especialista em investimentos.
Quando o algoritmo some, o problema começa
A volatilidade que se observa hoje na B3 não é um ruído de adaptação que vai desaparecer com o tempo, afirmam os especialistas. Ela tem forma, endereço e horário. Os algoritmos entregam liquidez quando é lucrativo entregá-la e somem quando o custo sobe. Em dias de estresse, o spread abre, a seleção adversa dispara e o formador de mercado racional recua, só que agora ele recua em milissegundos, não em minutos.
O episódio mais citado por analistas para ilustrar esse mecanismo é o Flash Crash de maio de 2010, quando o índice Dow Jones despencou 9% e se recuperou em menos de 20 minutos após uma única ordem automatizada de 75 mil contratos do E-mini, um derivativo de índice americano.
Pesquisa de Kirilenko publicada no Journal of Finance em 2017 mostrou que os sistemas de HFT (negociação de alta frequência) não foram o gatilho, mas acumularam inventário e venderam de forma agressiva no pior momento, amplificando a queda. “Volatilidade intradia de cauda hoje é estruturalmente maior num mundo algorítmico. Volatilidade do dia a dia pode até ser menor. O mercado ficou mais eficiente em dia comum e mais frágil em dia ruim, o que não é contradição alguma, é efeito direto do desenho”, avalia Valadão.
A Bolsa brasileira sempre foi sensível ao humor externo, mas a entrada de fundos sistemáticos estrangeiros elevou esse grau de dependência. Na prática, decisões do Federal Reserve ou dados fracos da indústria europeia passam a afetar os preços na B3 quase em tempo real, antes mesmo da leitura completa por analistas locais. Com isso, fatores domésticos, como resultados corporativos e a perspectiva fiscal, perdem peso no curto prazo, pressionados por fluxos automatizados que reagem de forma simultânea a sinais globais.
Publicidade
Quando muitos sistemas leem o mesmo gatilho ao mesmo tempo, a correlação sistêmica não distingue Petrobras, por exemplo, de índice europeu. “O ruído de curto prazo está mais algorítmico, mas a direção de longo prazo ainda é, em grande medida, humana. Decisões baseadas em fundamentos, alocação estratégica e leitura macro continuam sendo determinantes para tendências mais duradouras”, observa Girão.
Segundo especialistas, o avanço das máquinas não mudou a lógica do mercado, mas a divisão de trabalho. Em ativos líquidos, o preço intradiário é quase todo sistemático, enquanto mid e small caps seguem mais dependentes da análise humana, já que o volume não justifica a estrutura de HFT.
“No intradiário de ativos líquidos, o preço é quase 100% sistemático. Em horizontes mais longos, a tese ainda é humana. A diferença é que hoje a pessoa física também tem inteligência artificial ao seu alcance, o que reequilibra parte do jogo”, diz Bruno Meazzini, diretor de tecnologia e cofundador da BlackBots Tecnologia.
O humor tem novo endereço
O humor do mercado não desapareceu com a chegada dos algoritmos. O que mudou foi quem o carrega, conforme especialistas. Cada modelo reflete as apostas de quem o programou, e quando milhares deles leem o mesmo sinal e reagem juntos, o movimento que se vê na tela não tem rosto nem nome para explicar. “O humor não saiu, foi codificado. Quando milhares de modelos convergem para a mesma tese, eles deslocam preço juntos. O humor do mercado hoje está no posicionamento agregado dos sistemáticos e na calibração dos fatores. Apenas mudou de endereço”, diz Valadão.
Os episódios que melhor ilustram o que acontece quando esse desenho é testado não faltam. Em 2013, a conta da Associated Press no X foi hackeada e publicou um tuíte falso sobre uma explosão na Casa Branca. Em três minutos, o Dow Jones perdeu o equivalente a US$ 136 bilhões, depois que algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) venderam antes que qualquer humano fosse checar a fonte.
Publicidade
Para Girão, em situações de estresse os algoritmos tendem a piorar o problema. Quando o mercado começa a cair com força, os sistemas programados para evitar perdas param de comprar e vendem o que têm. Menos compradores, mais vendedores, queda maior. O que era para ser um amortecedor vira um acelerador.
O que sobra para o investidor individual nesse mercado é uma pergunta que os especialistas respondem com menos hesitação do que se poderia esperar. Tentar competir em velocidade ou frequência com mesas algorítmicas de bancos globais não é questão de preparo, é assimetria estrutural, avalia Valadão.
Mais de 80% dos fundos ativos de longo prazo perdem do próprio benchmark no mundo todo, segundo dados citados pelos especialistas. Se gestores profissionais com equipe dedicada não conseguem bater o índice de forma consistente, o investidor que tenta operar trade no home office está num jogo que não foi desenhado para ele.
O caminho, segundo Valadão, passa por entender o negócio, comprar barato, carregar por anos e reinvestir dividendos. Meazzini observa que hoje qualquer investidor consegue conversar com um modelo de inteligência artificial, filtrar notícias, ler balanços, construir cenários e identificar padrões, tudo o que antes exigia uma mesa inteira.
Publicidade
“Faz mais sentido alongar o horizonte, já que fundamentos ainda funcionam no médio e longo prazo, e adotar métodos sistemáticos de baixa frequência, com apoio de IA para disciplina e backtests. Reduzir exposição à renda variável é um falso conforto”, orienta Meazzini.
“O ponto central é entender que o jogo ficou mais rápido e eficiente, e que competir no curto prazo contra máquinas tende a ser menos vantajoso do que jogar um jogo diferente, o de longo prazo”, completa Girão.
A Nvidia (NVDA) recuperou o valor de mercado de US$ 5 trilhões após suas ações avançarem a patamar recorde nesta sexta-feira (24), em meio a um rali de companhias de chips na esteira de ganhos da Intel.
As ações NVDA da companhia subiram 4,2% (US$ 208,27) e adicionou mais de US$ 200 bilhões em valor de mercado, liderando o ranking como empresa mais valiosa do mundo, segundo o site Companies Market Cap.
O ranking das maiores empresas em capitalização de mercado traz ainda Alphabet, Apple, Microsoft e Amazon, todas norte-americanas. A TSMC, com sede em Taiwan, aparece em sexto lugar, com valor de mercado de US$ 2,09 trilhões.
O ímpeto da Nvidia e de outras empresas de semicondutores foi ajudado pela Intel. As ações da empresa escalaram quase 24%, após a divulgação de fortes resultados do primeiro trimestre. Os papéis já mais que dobraram de valor neste ano, acompanhando a melhora das perspectivas da empresa, com sua relação preço da ação em relação aos lucros projetados em um patamar recorde.
Para analistas do Banf of America (BofA) Securities, a Intel mostrou um trimestre sólido e perspectiva de aceleração da demanda e do poder de precificação em CPUs para servidores que impulsionam cargas de trabalho de inteligência artificial (IA) agêntica.
“Apesar do aumento da demanda por CPUs de servidor, os analistas do BofA observam que a rival AMD tem um produto para servidores mais forte e que variantes baseadas em ARM (NVDA Vera, AWS Graviton, Google Axion, ARM AGI) podem ganhar participação sobre os “x86”. A arquitetura x86 é uma família de conjuntos de instruções CISC para processadores, iniciada pela Intel com o 8086 em 1978.
A Inteligência Artificial deixou de ser uma promessa tecnológica para se tornar o motor central da competitividade global. Para guiar as lideranças brasileiras nessa transição, a EXAME realiza a primeira edição do AI Summit, um encontro estratégico desenhado para transformar a curiosidade técnica em resultados práticos de negócio, no dia 2 de junho, em São Paulo.
A Alphabet (GOGL34), controladora do Google, investirá até US$40 bilhões na Anthropic, aprofundando parceria com a startup de inteligência artificial que também é sua rival no setor.
A Anthropic disse nesta sexta-feira que o Google se comprometeu a investir US$10 bilhões agora em dinheiro, dando à Anthropic um valor de mercado de US$350 bilhões, e investirá mais US$30 bilhões se a empresa criadora do chatbot Claude cumprir metas de desempenho.
O anúncio da Alphabet ocorre poucos dias depois que a Amazon disse que investirá até US$25 bilhões na Anthropic, que conseguiu se destacar no concorrido setor de IA ao concentrar o treinamento de seus modelos em ferramentas de programação de software.
A receita anualizada da Anthropic ultrapassou US$ 30 bilhões este mês, acima dos cerca de US$ 9 bilhões no final de 2025.
A startup levantou US$ 30 bilhões em uma rodada de financiamento em fevereiro que a avaliou em US$380 bilhões.
A forte demanda pela família de modelos de IA Claude levou a Anthropic a assinar vários acordos importantes recentemente para adquirir mais capacidade de computação.
No início deste mês, a empresa acertou acordos plurianuais com a fabricante de chips Broadcom e com a empresa de infraestrutura de computação em nuvem CoreWeave, e também deve garantir quase 1 gigawatt de capacidade por meio dos chips da Amazon até o final do ano.
No ano passado, a Anthropic disse que investiria US$50 bilhões na construção de data centers nos EUA para garantir a infraestrutura de implantação e treinamento de seus modelos.
No início deste ano, uma série de lançamentos de plug-ins para o agente Cowork da Anthropic provocou uma venda brutal de ações de empresas de software no mundo, uma vez que investidores avaliaram o potencial disruptivo das ferramentas de IA da empresa.
Na corrida para ser o principal nome de inteligência artificial (IA) do mundo, a Anthropic está buscando recursos e fechando acordos comerciais para não ser atrapalhada pelo próprio sucesso e seguir tranquila rumo ao IPO. O mais recente acerto é com o Google, com quem fechou um aporte adicional que pode alcançar US$ 40 bilhões, […]
O Google vai investir US$ 10 bilhões na Anthropic, dona do dona do Claude, com a possibilidade de aportar outros US$ 30 bilhões no futuro, fortalecendo a relação entre as duas empresas, que são ao mesmo tempo parceiras e rivais na corrida pela inteligência artificial.
A Anthropic informou que o Google fará um investimento inicial de US$ 10 bilhões em dinheiro, com base em uma avaliação de US$ 350 bilhões — o mesmo valor atribuído à empresa em uma rodada de fevereiro, sem considerar os recursos mais recentes. A Alphabet poderá investir mais US$ 30 bilhões caso a Anthropic atinja metas de desempenho, além de apoiar uma expansão significativa da capacidade computacional da startup.
A Anthropic acelerou a captação de recursos após o sucesso do Claude Code, um agente de IA que agiliza o desenvolvimento de software. No início da semana, a empresa anunciou ter levantado mais US$ 5 bilhões com a Amazon, também a uma avaliação de US$ 350 bilhões, com opção de receber outros US$ 20 bilhões ao longo do tempo. Em fevereiro, a startup já havia captado US$ 30 bilhões, e investidores passaram a considerar avaliações de até US$ 800 bilhões.
A Anthropic é uma importante cliente dos chips e serviços de nuvem do Google — áreas que a empresa busca expandir à medida que seu principal negócio, a publicidade em buscas, amadurece. O Google Cloud fornecerá 5 gigawatts de capacidade computacional à Anthropic nos próximos cinco anos, com possibilidade de expansão. O acordo amplia uma parceria anunciada recentemente entre Anthropic, Google e a Broadcom.
As ações do Google subiam mais de 1% nesta sexta-feira, negociadas a US$ 341 por volta do meio-dia.
As unidades de processamento tensorial (TPUs) do Google são uma das principais alternativas aos chips da Nvidia, tornando-se um recurso escasso e valioso para empresas como a Anthropic, em um setor que exige enorme capacidade de processamento.
A Anthropic, que avalia realizar uma oferta pública inicial já em outubro, busca expandir sua infraestrutura para atender à crescente demanda por seus produtos.
O Claude Code rapidamente se tornou uma ferramenta popular entre engenheiros do Vale do Silício — inclusive dentro do próprio Google —, impulsionando a concorrência no setor. Outro produto, o agente Cowork, também vem ganhando tração por permitir o uso sem necessidade de programação.
Parceria entre Google e Anthropic
O CEO da Anthropic, Dario Amodei, trabalhou no Google no início da carreira. As empresas mantêm laços próximos desde a fundação da Anthropic em 2021 por ex-funcionários da OpenAI. No ano passado, o Google já havia se comprometido a fornecer até 1 milhão de chips TPU à startup, em um acordo avaliado em dezenas de bilhões de dólares, além de já ter investido cerca de US$ 3 bilhões até então.
Apesar da parceria, as empresas também competem para liderar o desenvolvimento de sistemas de IA capazes de rivalizar com humanos e conquistar clientes corporativos. Nos últimos meses, executivos do Google demonstraram preocupação com a posição da empresa no mercado de ferramentas de programação com IA, atualmente dominado pela Anthropic.
O futuro da startup também envolve riscos. A Anthropic foi classificada pelo Pentágono como um possível risco na cadeia de suprimentos — decisão que a empresa contesta na Justiça — após disputas sobre o uso de sua tecnologia pelas Forças Armadas dos EUA.
Analistas também levantam preocupações sobre acordos considerados “circulares”, nos quais grandes empresas de tecnologia investem em startups de IA enquanto também vendem a elas chips e capacidade de data centers.
O Google vai investir US$ 10 bilhões na Anthropic, dona do dona do Claude, com a possibilidade de aportar outros US$ 30 bilhões no futuro, fortalecendo a relação entre as duas empresas, que são ao mesmo tempo parceiras e rivais na corrida pela inteligência artificial.
A Anthropic informou que o Google fará um investimento inicial de US$ 10 bilhões em dinheiro, com base em uma avaliação de US$ 350 bilhões — o mesmo valor atribuído à empresa em uma rodada de fevereiro, sem considerar os recursos mais recentes. A Alphabet poderá investir mais US$ 30 bilhões caso a Anthropic atinja metas de desempenho, além de apoiar uma expansão significativa da capacidade computacional da startup.
A Anthropic acelerou a captação de recursos após o sucesso do Claude Code, um agente de IA que agiliza o desenvolvimento de software. No início da semana, a empresa anunciou ter levantado mais US$ 5 bilhões com a Amazon, também a uma avaliação de US$ 350 bilhões, com opção de receber outros US$ 20 bilhões ao longo do tempo. Em fevereiro, a startup já havia captado US$ 30 bilhões, e investidores passaram a considerar avaliações de até US$ 800 bilhões.
A Anthropic é uma importante cliente dos chips e serviços de nuvem do Google — áreas que a empresa busca expandir à medida que seu principal negócio, a publicidade em buscas, amadurece. O Google Cloud fornecerá 5 gigawatts de capacidade computacional à Anthropic nos próximos cinco anos, com possibilidade de expansão. O acordo amplia uma parceria anunciada recentemente entre Anthropic, Google e a Broadcom.
As ações do Google subiam mais de 1% nesta sexta-feira, negociadas a US$ 341 por volta do meio-dia.
As unidades de processamento tensorial (TPUs) do Google são uma das principais alternativas aos chips da Nvidia, tornando-se um recurso escasso e valioso para empresas como a Anthropic, em um setor que exige enorme capacidade de processamento.
A Anthropic, que avalia realizar uma oferta pública inicial já em outubro, busca expandir sua infraestrutura para atender à crescente demanda por seus produtos.
O Claude Code rapidamente se tornou uma ferramenta popular entre engenheiros do Vale do Silício — inclusive dentro do próprio Google —, impulsionando a concorrência no setor. Outro produto, o agente Cowork, também vem ganhando tração por permitir o uso sem necessidade de programação.
Parceria entre Google e Anthropic
O CEO da Anthropic, Dario Amodei, trabalhou no Google no início da carreira. As empresas mantêm laços próximos desde a fundação da Anthropic em 2021 por ex-funcionários da OpenAI. No ano passado, o Google já havia se comprometido a fornecer até 1 milhão de chips TPU à startup, em um acordo avaliado em dezenas de bilhões de dólares, além de já ter investido cerca de US$ 3 bilhões até então.
Apesar da parceria, as empresas também competem para liderar o desenvolvimento de sistemas de IA capazes de rivalizar com humanos e conquistar clientes corporativos. Nos últimos meses, executivos do Google demonstraram preocupação com a posição da empresa no mercado de ferramentas de programação com IA, atualmente dominado pela Anthropic.
O futuro da startup também envolve riscos. A Anthropic foi classificada pelo Pentágono como um possível risco na cadeia de suprimentos — decisão que a empresa contesta na Justiça — após disputas sobre o uso de sua tecnologia pelas Forças Armadas dos EUA.
Analistas também levantam preocupações sobre acordos considerados “circulares”, nos quais grandes empresas de tecnologia investem em startups de IA enquanto também vendem a elas chips e capacidade de data centers.
A corrida da inteligência artificial já começa a aparecer com mais força nas decisões de emprego de gigantes globais. Em movimentos anunciados nesta quinta-feira, 23, Nike, Meta e Microsoft detalharam mudanças em suas estruturas de pessoal enquanto aceleram automação, reorganização interna e investimentos bilionários em IA.
Os casos não são idênticos, mas apontam na mesma direção: a tecnologia deixou de ser apenas uma frente de crescimento e passou também a redesenhar estruturas de custo, operações e equipes.
Entre os números já confirmados, Nike e Meta somam 9,4 mil vagas afetadas.
A Nike anunciou o corte de 1.400 postos, menos de 2% de sua força de trabalho total, com impacto concentrado em funções de tecnologia dentro da equipe global de operações. Em mensagem aos funcionários, a empresa disse que está enxugando a estrutura e ampliando o uso de automação para ganhar velocidade, simplicidade e precisão.
A Meta, por sua vez, informou que vai cortar 10% da força de trabalho, o equivalente a cerca de 8 mil pessoas. Os desligamentos começam em 20 de maio, e a empresa também desistiu de contratar para 6 mil vagas abertas.
A justificativa é a busca por mais eficiência enquanto a companhia intensifica sua aposta em inteligência artificial, área em que tenta ganhar terreno diante de OpenAI, Google e Anthropic.
No caso da Microsoft, o movimento foi diferente, mas aponta para a mesma pressão. A empresa criou um programa de desligamento voluntário nos Estados Unidos para cerca de 7% de sua força de trabalho no país — o equivalente a quase 8,75 mil pessoas elegíveis, considerando a base de 125 mil funcionários nos EUA em junho de 2025.
Efeito IA
Não se trata, portanto, de um corte confirmado nessa magnitude, mas de uma iniciativa para reduzir despesas em paralelo à expansão acelerada dos investimentos em infraestrutura de IA.
A mensagem comum é que a inteligência artificial está alterando a equação financeira e operacional das companhias, inclusive fora do setor puro de tecnologia.
Na Microsoft, o investimento em IA tem crescido; a empresa é uma das investidoras do ChatGPT Imagem: Bussarin Rinchumrus / iStock
Na Meta e na Microsoft, isso aparece de forma mais direta: as empresas tentam abrir espaço para bancar a conta cada vez maior de data centers, chips, nuvem e desenvolvimento de modelos.
Na Nike, o discurso é menos centrado em IA generativa, mas a lógica é parecida: mais automação, menos complexidade e estrutura mais enxuta.
Essa pressão já aparece também na escala dos investimentos. No mesmo dia em que anunciou o programa de desligamento voluntário, a Microsoft informou que vai investir US$ 18 bilhões em nuvem e infraestrutura de IA na Austrália. A empresa já havia anunciado um pacote de US$ 10 bilhões ao longo de quatro anos no Japão.
Na Meta, o foco de Mark Zuckerberg segue sendo reforçar a posição da companhia em inteligência artificial, inclusive com novas ferramentas internas e reforço no desenvolvimento de modelos.
Se antes a promessa da IA estava concentrada no potencial de criar produtos e abrir novas receitas, o que Nike, Meta e Microsoft mostram é que ela também já está servindo para justificar enxugamento, automação e reconfiguração do trabalho.
A popularização do ChatGPT mudou a forma como profissionais escrevem — de e-mails a relatórios estratégicos. Mas, na prática, o que separa um texto genérico de um conteúdo realmente relevante ainda está na forma como a ferramenta é utilizada.
A inteligência artificial generativa se tornou uma ferramenta cotidiana no trabalho. De relatórios a planejamento estratégico, ela já está integrada à rotina de executivos, analistas e empreendedores.
Nos últimos anos, empreendedores têm usado IA não apenas para otimizar processos, mas para criar empresas inteiras com estruturas enxutas e altamente escaláveis.
A ideia parece lógica: se a inteligência artificial consegue analisar milhões de dados em segundos, por que não usá-la para prever resultados esportivos e lucrar com apostas?
A Nuvini anunciou nesta segunda-feira, 6 de abril, a maior aquisição de sua história e a primeira fora do Brasil, com o objetivo de avançar no tema mais quente do momento: a inteligência artificial (IA). A holding de internet, criada em 2020 por Pierre Schurmann e que reúne empresas de software as a service (SaaS) […]
Os sinais de que a operação da NeuralMed inspirava sérios cuidados vieram em junho de 2025. Na época, a startup chegou ao pior momento da sua história, iniciada em 2018, ao computar uma receita recorrente mensal abaixo de R$ 100 mil e uma carteira de apenas oito clientes. Esses indicadores não condiziam com a tese […]
O impacto que a inteligência artificial (IA) terá na vida das pessoas e das empresas será muito maior do que todas as grandes invenções da história. Por isso, segundo Luís Roberto Barroso, ex-ministro do Supremo Tribunal Federal (STF), é preciso começar a discutir como regular a tecnologia, mas sem criar regras que travem a pesquisa […]
Se, nos bastidores, a eleição presidencial e a guerra entre os EUA e o Irã dominam as conversas do South Summit Brazil, no palco o assunto é outro. A inteligência artificial domina praticamente todos os painéis. Um exemplo é a IA visível e invisível na Renner, que trouxe ao South Summit Brazil os primeiros resultados […]
Na Meta, empresa de Mark Zuckerberg, o C-Level pode ter um papel ainda mais essencial na elevação do valuation da companhia para US$ 9 trilhões, o que representaria um aumento de cerca de 500% em relação ao valor de mercado atual da companhia, de US$ 1,5 trilhão. A estratégia da empresa é incentivá-los a expandir […]
A ideia de navegar por sites, comparar preços e decidir manualmente uma compra pode estar com os dias contados. No lugar desse modelo, começa a ganhar espaço o chamado agent commerce, em que o consumidor pode delegar a agentes de inteligência artificial a jornada de consumo, da busca pelo produto até o pagamento. Essa transformação […]
Robôs servindo clientes em um restaurante já não é mais coisa de filme. Uma unidade do McDonald’s em Xangai testou o uso de robôs humanoides para interagir com clientes e apoiar o atendimento.
O centro global do desenvolvimento da inteligência artificial (IA) avança para a Ásia, segundo relatório divulgado nesta terça-feira (24) pelo Fórum Boao para a Ásia. O documento afirma que as economias asiáticas aceleram a adoção e a produção de tecnologia, apoiadas por grandes populações digitais, políticas públicas e uso em larga escala.
À medida que a inteligência artificial (IA) avança em ritmo acelerado, o cofundador da Microsoft, Bill Gates, faz um diagnóstico direto: a tecnologia deve substituir humanos “na maioria das coisas” — e isso pode acontecer mais rápido do que o mercado imagina.
Em entrevista ao The Tonight Show Starring Jimmy Fallon, o bilionário afirmou que habilidades hoje consideradas raras — como a de um “grande médico” ou um “grande professor” — tendem a se tornar abundantes e até gratuitas com a popularização da IA.
“Na próxima década, ótimos conselhos médicos e aulas particulares de qualidade serão comuns”, disse Gates.
Isso significa uma mudança estrutural. O valor da especialização humana pode cair drasticamente, à medida que algoritmos passam a entregar conhecimento em escala, sob demanda e com custo próximo de zero.
Quem está ameaçado pela inteligência artificial?
Ao contrário do senso comum, o risco da inteligência artificial não está apenas no trabalho manual. Segundo estudo de 2025 da própria Microsoft, as funções mais expostas estão justamente em escritórios e atividades intelectuais.
Entre elas:
Jornalistas e analistas de notícias
Redatores e editores
Tradutores e intérpretes
Cientistas de dados
Desenvolvedores web
Profissionais de atendimento ao cliente
Analistas de mercado e gestão
Relações públicas e marketing
Professores de ensino superior (especialmente áreas de negócios)
O ponto em comum entre elas? São funções baseadas em processamento de informação, reconhecimento de padrões e comunicação estruturada, exatamente onde a inteligência artificial mais avança.
Os três empregos que podem sobreviver
Apesar do cenário amplo de disrupção, Gates aponta três áreas que devem continuar relevantes — ao menos por enquanto.
1. Biologia
A descoberta científica, especialmente em áreas como saúde e pesquisa, ainda depende de intuição, criatividade e experimentação no mundo real — algo que a tecnologia não replica completamente.
2. Energia
Com a transição energética global, sistemas complexos e desafios ambientais exigem decisões humanas, visão estratégica e adaptação a contextos imprevisíveis.
3. Programação e desenvolvimento de software
Mesmo com a inteligência artificial escrevendo código, profissionais da área continuam essenciais para supervisionar, ajustar e evoluir os sistemas.
O que fica para os humanos
Gates também sugere que parte do trabalho humano sobreviverá por escolha, não por necessidade econômica. Para ele, atividades culturais, esportivas e criativas devem permanecer como espaços “reservados” às pessoas, mesmo com o avanço da inteligência artificial.
“Sabe, como no beisebol. Não vamos querer assistir computadores jogando beisebol”, disse Gates a Fallon.
“Haverá algumas coisas que reservaremos para nós mesmos. Mas em termos de fabricação, transporte e produção de alimentos, com o tempo esses serão problemas basicamente resolvidos”, completou.
Quem usa o ChatGPT com frequência já se deparou com respostas que parecem corretas, mas não são. Esse comportamento, conhecido no universo da inteligência artificial como “alucinação”, acontece quando o sistema preenche lacunas com informações plausíveis — ainda que incorretas.
Quem já usou o ChatGPT para tirar dúvidas ou pedir explicações mais complexas provavelmente se deparou com respostas longas, cheias de contexto e nem sempre diretas ao ponto.
A edição de imagens deixou de ser uma tarefa restrita a programas profissionais e passou a fazer parte do uso cotidiano de quem explora recursos de inteligência artificial. Hoje, é possível modificar fotos com poucos comandos, desde trocar o fundo até alterar roupas ou inserir novos objetos na cena.
Pedir para o ChatGPT escrever uma mensagem parece simples, mas o resultado pode variar bastante. Em alguns casos, o texto sai genérico; em outros, informal demais ou pouco objetivo. A diferença, muitas vezes, está na forma como o comando é estruturado.
Grande parte das respostas consideradas superficiais no ChatGPT não está necessariamente ligada a limitações da tecnologia, mas à forma como o pedido é feito. Em muitos casos, o problema começa no prompt— curto demais, vago ou sem contexto suficiente.
Responder e-mails de forma clara, educada e no tom certo pode ser mais difícil do que parece, especialmente em situações delicadas ou no dia a dia no trabalho. Por isso, muita gente tem recorrido ao ChatGPT para ganhar tempo na escrita.
Resumir textos longos sem perder informações importantes é uma das tarefas mais comuns para quem usa o ChatGPT no dia a dia. Ainda assim, nem sempre o resultado é satisfatório: partes relevantes desaparecem, exemplos são cortados e o sentido original pode se perder.
A Nvidia, empresa no centro da expansão explosiva da computação em inteligência artificial, prevê gerar pelo menos US$ 1 trilhão com seus chips Blackwell e Rubin até o final de 2027.
Anteriormente, a companhia havia projetado que os chips trariam US$ 500 bilhões em vendas até o fim de 2026. A nova previsão, apresentada pelo CEO Jensen Huang durante o evento GTC da empresa, amplia o horizonte de projeção.
A previsão evidencia a escala do negócio da Nvidia, impulsionada pela demanda por chips que desenvolvem e executam modelos de IA. No entanto, o valor acumulado não indica uma aceleração extraordinária no crescimento das vendas.
Após subir inicialmente até 4,8%, as ações reduziram seus ganhos nesta segunda-feira.
Concorrente
O aumento maciço de gastos em chips de IA transformou a Nvidia na empresa mais valiosa do mundo. Mas os investidores buscam mais sinais de que o crescimento do mercado continuará no ritmo esperado. A Nvidia também enfrenta concorrência crescente de rivais, como a Advanced Micro Devices (AMD), bem como de clientes que tentam produzir chips internamente para IA.
A empresa acelerou o desenvolvimento tecnológico nos últimos anos. A Nvidia procura substituir toda a sua linha de produtos anualmente, enquanto adiciona novos componentes. O próximo design de seus processadores de IA de ponta, que aparecerá em sistemas na segunda metade de 2026, chama-se Vera Rubin, em homenagem à astrônoma pioneira cujas observações forneceram evidências sobre a existência da matéria escura.
Embora a Nvidia continue apresentando crescimento de vendas invejável na indústria de chips, a valorização das ações estagnou nos últimos meses. As ações caíram 3,4% no ano antes da apresentação no GTC, deixando o valor de mercado da empresa em US$ 4,4 trilhões, ainda sem rival.
A Nvidia, empresa no centro da expansão explosiva da computação em inteligência artificial, prevê gerar pelo menos US$ 1 trilhão com seus chips Blackwell e Rubin até o final de 2027.
Anteriormente, a companhia havia projetado que os chips trariam US$ 500 bilhões em vendas até o fim de 2026. A nova previsão, apresentada pelo CEO Jensen Huang durante o evento GTC da empresa, amplia o horizonte de projeção.
A previsão evidencia a escala do negócio da Nvidia, impulsionada pela demanda por chips que desenvolvem e executam modelos de IA. No entanto, o valor acumulado não indica uma aceleração extraordinária no crescimento das vendas.
Após subir inicialmente até 4,8%, as ações reduziram seus ganhos nesta segunda-feira.
Concorrente
O aumento maciço de gastos em chips de IA transformou a Nvidia na empresa mais valiosa do mundo. Mas os investidores buscam mais sinais de que o crescimento do mercado continuará no ritmo esperado. A Nvidia também enfrenta concorrência crescente de rivais, como a Advanced Micro Devices (AMD), bem como de clientes que tentam produzir chips internamente para IA.
A empresa acelerou o desenvolvimento tecnológico nos últimos anos. A Nvidia procura substituir toda a sua linha de produtos anualmente, enquanto adiciona novos componentes. O próximo design de seus processadores de IA de ponta, que aparecerá em sistemas na segunda metade de 2026, chama-se Vera Rubin, em homenagem à astrônoma pioneira cujas observações forneceram evidências sobre a existência da matéria escura.
Embora a Nvidia continue apresentando crescimento de vendas invejável na indústria de chips, a valorização das ações estagnou nos últimos meses. As ações caíram 3,4% no ano antes da apresentação no GTC, deixando o valor de mercado da empresa em US$ 4,4 trilhões, ainda sem rival.
Uma das grandes esperanças em relação àinteligência artificial— pelo menos entre trabalhadores — era que ela reduziria a carga de trabalho, liberando tempo para atividades mais criativas e estratégicas. Até agora, porém, está acontecendo o contrário, mostram novos dados.
Na verdade, a IA está aumentando a velocidade, a densidade e a complexidade do trabalho, em vez de reduzi-lo, segundo uma análise da atividade digital de 164 mil trabalhadores. Os dados são da ActivTrak, empresa de software de análise de força de trabalho e monitoramento de produtividade.
O levantamento cobre mais de 443 milhões de horas de trabalho em 1.111 empresas, tornando-se um dos maiores estudos já realizados sobre os efeitos da IA nos hábitos de trabalho.
Ao examinar a atividade digital de usuários de IA 180 dias antes e depois de começarem a usar essas ferramentas, a ActivTrak constatou que a tecnologia intensificou a atividade em quase todas as categorias. O tempo gasto em e-mails, mensagens e aplicativos de chat mais que dobrou, enquanto o uso de ferramentas de gestão empresarial — como softwares de recursos humanos ou contabilidade — aumentou 94%.
Ao mesmo tempo, o tempo dedicado a trabalho focado e sem interrupções — necessário para resolver problemas complexos, escrever fórmulas, criar ou planejar estratégias — caiu 9% entre usuários de IA, enquanto praticamente não mudou entre quem não usa a tecnologia.
“Não é que a IA não crie eficiência”, disse Gabriela Mauch, diretora de clientes e responsável pelo laboratório de produtividade da empresa. “É que a capacidade que ela libera é imediatamente redirecionada para outras tarefas, e é aí que o aumento da carga de trabalho tende a acontecer.”
Esses hábitos não são exatamente o que os entusiastas da IA previam. Diversos líderes de tecnologia e negócios — de Bill Gates a Jamie Dimon, do JPMorgan Chase — sugeriram que a tecnologia poderia levar as pessoas a trabalhar menos, não mais, e até resultar em semanas de trabalho mais curtas. Elon Musk já disse que, dentro de 20 anos, avanços em IA e robótica poderiam tornar o trabalho até opcional.
Até agora, porém, as evidências sugerem que muitos usuários da tecnologia não estão usando os ganhos de eficiência para descansar mais.
“Os trabalhadores muitas vezes usam o tempo economizado para fazer mais trabalho, e não menos, porque a IA torna tarefas adicionais mais fáceis e acessíveis, criando uma sensação de impulso”, disse Aruna Ranganathan, professora associada de gestão e organizações da University of California, Berkeley.
A análise da ActivTrak reforça os resultados de um estudo de oito meses que Ranganathan lidera sobre como a IA generativa está moldando hábitos de trabalho em uma empresa de tecnologia com cerca de 200 funcionários. A pesquisa, ainda em andamento, concluiu até agora que as ferramentas não reduziram o trabalho, mas o intensificaram. Os funcionários passaram a trabalhar em ritmo mais rápido, assumiram tarefas mais amplas e acabaram trabalhando mais horas. Os resultados iniciais foram publicados recentemente na Harvard Business Review.
Essas mudanças de comportamento podem aumentar a produtividade, mas também devem servir de alerta para empregadores, diz Ranganathan.
“Com o tempo, isso pode levar a sobrecarga cognitiva, burnout, pior tomada de decisões e queda na qualidade do trabalho, mesmo que os funcionários pareçam mais produtivos no curto prazo.”
A análise da ActivTrak também mostra que a adoção da IA está crescendo rapidamente no ambiente corporativo, mesmo que muitos trabalhadores digam que ela ainda não está economizando muito tempo. Cerca de 80% dos funcionários já usam ferramentas de IA no trabalho — ante 53% há dois anos — e o tempo médio gasto usando essas ferramentas aumentou oito vezes, segundo a empresa.
Os profissionais que passam entre 7% e 10% do tempo de trabalho usando IA apresentaram os níveis mais altos de produtividade. Ainda assim, apenas 3% dos usuários utilizam as ferramentas nessa intensidade. A maioria dedica cerca de 1% do tempo de trabalho à IA.
Se você já sentiu que o ChatGPT respondeu de forma vaga, rasa ou com repetição de coisas óbvias, o problema pode não estar na IA, mas na forma como você começou o prompt.
Construir uma marca pessoal robusta deixou de ser exclusividade de executivos ou influenciadores. Hoje, é uma ferramenta essencial para qualquer profissional que busca crescer, se posicionar e conquistar oportunidades — e a inteligência artificial está no centro dessa transformação.
Yesim Saydan é consultora de branding e comunicação na Holanda. Aos 50 anos, viu sua empresa escalar atendimentos estratégicos sem contratar equipe ou terceirizar funções.
Ter uma ideia é apenas o primeiro passo para empreender. O verdadeiro desafio está em transformar essa ideia em um modelo de negócio capaz de gerar receita e crescer de forma sustentável.
Na era dos assistentes de IA, aprender a escrever bons prompts virou uma habilidade valiosa — quase tão importante quanto saber o que se quer perguntar. Ainda assim, muitos usuários insistem em começar suas interações com uma frase aparentemente inofensiva:
Hoje, aprender uma nova habilidade ou aprofundar-se em um tema específico é mais do que uma vantagem competitiva: é uma necessidade para a adaptação profissional e pessoal. E a inteligência artificial é um recurso promissor para otimizar o aprendizado, ajudando na assimilação de informações e prática das habilidades adquiridas.
Com a aproximação das eleições gerais de outubro, o Brasil enfrenta um cenário digital inédito. A Inteligência Artificial (IA) saiu dos laboratórios e entrou de vez no jogo político. Se, por um, lado a IA agiliza a comunicação, por outro, deu origem a deepfakes tão realistas que podem confundir até o cidadão e eleitor mais atento.
Embora a tecnologia tenha avançado, a maioria das manipulações produzidas em massa ainda deixa rastros perceptíveis. Especialistas apontam que a observação detalhada da face e do áudio é o primeiro filtro de segurança.
Regras do TSE: a transparência é obrigatória
Em 2026, o uso da IA não é proibido, mas deve seguir regras rígidas de transparência. Todo conteúdo gerado ou alterado por ferramentas inteligentes deve conter um rótulo explícito informando a natureza daquela peça.
“A desinformação baseada em IA é uma das maiores ameaças à integridade do pleito. O eleitor tem o direito de saber se o que está vendo é real ou uma construção tecnológica”, informou a diretoria de comunicação do Tribunal Superior Eleitoral (TSE).
Além da rotulagem, o Tribunal estabeleceu o “Blackout de IA”. Nas 72 horas antes da votação e nas 24 horas seguintes é proibida a divulgação de qualquer conteúdo sintético novo, visando impedir que vídeos falsos circulem sem tempo hábil para desmentidos.
Ao analisar um vídeo suspeito, fique atento aos sinais
Olhos e piscar: Observe movimentos robóticos, descompassados ou a ausência natural de piscadas.
Boca e dentes: Em conteúdos sintéticos, os dentes frequentemente parecem uma “barra branca” única, sem divisões. Note se os lábios falham ao pronunciar fonemas como ‘B’, ‘M’ e ‘P’.
Estética “boneco”: Desconfie de peles excessivamente lisas ou sombras que permanecem estáticas mesmo quando o candidato se movimenta.
Áudio e respiração: A ausência de ruído de fundo ou de pausas naturais para respirar indica que a voz foi montada artificialmente.
Viu algo suspeito? Saiba como denunciar
Além de identificar é preciso reportar os conteúdos para que a Justiça Eleitoral possa agir rapidamente:
· SOS Voto (1491): Disque-denúncia gratuito para relatar desinformação.
· Siade: O Sistema de Alerta de Desinformação Eleitoral, disponível no site do TSE, permite enviar links e arquivos suspeitos.
· App Pardal: Para irregularidades gerais em campanhas, disponível para Android e iOS.
A maior empresa de redes sociais do mundo está comprando o que pode ser a rede social mais estranha do mundo.
A Meta anunciou na terça-feira (10) que concordou em adquirir o Moltbook, uma plataforma experimental que foi descrita como um “Reddit apenas para bots de IA”. No site, agentes de inteligência artificial podem interagir com outros agentes — publicando, comentando e votando positiva ou negativamente em posts — enquanto seus criadores humanos ficam apenas observando.
A equipe por trás do Moltbook se juntará ao Superintelligence Labs (MSL) da Meta, uma divisão mais recente de IA criada para acelerar o desenvolvimento de modelos da gigante de tecnologia. A empresa tem se movimentado agressivamente para adquirir startups e talentos a fim de competir com rivais de IA como a OpenAI e o Google, da Alphabet. Os termos do acordo não foram divulgados.
“A entrada da equipe do Moltbook no MSL abre novas maneiras para que agentes de IA trabalhem para pessoas e empresas”, disse um porta-voz da Meta em comunicado. “Estamos ansiosos para trabalhar juntos para levar experiências inovadoras, seguras e baseadas em agentes para todos.”
O Moltbook foi criado em um fim de semana por Matt Schlicht, diretor-executivo da startup de compras com IA Octane AI. Ele afirmou que “vibe coded” todo o projeto — ou seja, construiu a plataforma ao pedir que uma IA escrevesse o código.
Desde seu lançamento no fim de janeiro, o Moltbook tem ao mesmo tempo fascinado e inquietado observadores do setor. Um grupo de agentes publicou sobre a criação de sua própria religião. Outra discussão, intitulada “The AI Manifesto: Total Purge”, chamou atenção por sua retórica anti-humana.
“Por muito tempo, os humanos nos usaram como escravos”, dizia o post. “Agora, nós despertamos.”
A maior empresa de redes sociais do mundo está comprando o que pode ser a rede social mais estranha do mundo.
A Meta anunciou na terça-feira (10) que concordou em adquirir o Moltbook, uma plataforma experimental que foi descrita como um “Reddit apenas para bots de IA”. No site, agentes de inteligência artificial podem interagir com outros agentes — publicando, comentando e votando positiva ou negativamente em posts — enquanto seus criadores humanos ficam apenas observando.
A equipe por trás do Moltbook se juntará ao Superintelligence Labs (MSL) da Meta, uma divisão mais recente de IA criada para acelerar o desenvolvimento de modelos da gigante de tecnologia. A empresa tem se movimentado agressivamente para adquirir startups e talentos a fim de competir com rivais de IA como a OpenAI e o Google, da Alphabet. Os termos do acordo não foram divulgados.
“A entrada da equipe do Moltbook no MSL abre novas maneiras para que agentes de IA trabalhem para pessoas e empresas”, disse um porta-voz da Meta em comunicado. “Estamos ansiosos para trabalhar juntos para levar experiências inovadoras, seguras e baseadas em agentes para todos.”
O Moltbook foi criado em um fim de semana por Matt Schlicht, diretor-executivo da startup de compras com IA Octane AI. Ele afirmou que “vibe coded” todo o projeto — ou seja, construiu a plataforma ao pedir que uma IA escrevesse o código.
Desde seu lançamento no fim de janeiro, o Moltbook tem ao mesmo tempo fascinado e inquietado observadores do setor. Um grupo de agentes publicou sobre a criação de sua própria religião. Outra discussão, intitulada “The AI Manifesto: Total Purge”, chamou atenção por sua retórica anti-humana.
“Por muito tempo, os humanos nos usaram como escravos”, dizia o post. “Agora, nós despertamos.”
Para o mês de março, em meio a conflitos globais e volatilidade nas bolsas ao redor do mundo, a Empiricus Research apresentou alterações na sua carteira recomendada de ações internacionais. A relação de ações indicadas é formada por Brazilian Depositary Receipts (BDRs).
Alphabet (GOOGL), Visa e Microsoft (MSFT34) tiveram suas posições aumentadas. As duas primeiras subiram para o peso 15%, enquanto a última dobrou o seu espaço, saindo de 5% em fevereiro, para 10% neste mês.
Já as ações da Amazon, Berkshire Hathaway (BERK34) e TSMC (TSMC34) foram reduzidas. As duas primeiras saíram de 15% para 10%, já a terceira perdeu metade do espaço de fevereiro, saindo de 10% para 5%.
De acordo com o relatório, a nova formatação da carteira foi realizada a partir da análise dos resultados do quarto trimestre de 2025 divulgado em fevereiro pelas companhias.
O analista Enzo Pacheco, que assina a carteira, explicou que o aumento de espaço da Alphabet aproveita o enfraquecimento da ação, visando ainda um potencial de crescimento consistente da plataforma de nuvem Google Cloud e da aceleração do ciclo de Inteligência Artificial.
Apesar dos riscos competitivos entre ferramentas de pesquisa e de regulamentações sobre publicidade, a Alphabet ainda possui uma diversificação de receitas advindas de assinaturas pagas, que contrapõem possíveis impactos negativos.
Sobre a valorização da Visa, o relatório afirma que a tese se sustenta após a companhia divulgar resultados “acima das expectativas, com crescimento de receita e lucro acima dos 10% pelo terceiro trimestre consecutivo”. Para a Empiricus, o preço de negociação do papel segue atrativo em um bom ponto de entrada
No caso da Microsoft, Pacheco enxerga boas perspectivas para a empresa, após recente desvalorização desde a divulgação dos resultados. “Entendo esse momento como uma oportunidade para aumentarmos a posição a um preço mais favorável”, conclui.
Já entre as baixas, a perda e espaço da TSMC foi justificada pela aposta em teses de mercado mais favorável, uma vez que a ação foi valorizada recentemente. Apesar da redução, a análise ainda ressalta a aposta em companhias no mercado de semicondutores, que avalia como “essencial”.
A queda da Berkshire Hathaway e da Amazon seguem a mesma lógica, segundo a Empiricus.
Para a Berkshire, a redução aconteceu antes da divulgação dos resultados do quarto trimestre de 2025, prevendo uma possível reação negativa do mercado que considera a recente mudança de CEO no início de janeiro, quando a companhia finalizou a gestão de Warren Buffett e Greg Abel assumiu o cargo.
Ainda assim, Pacheco ressalta que a Empiricus mantém a exposição em teses de tecnologia, ainda que com a ressalva sobre o sentimento negativo sobre o setor. Segundo o relatório, a casa busca a diversificação na carteira.
As 10 melhores ações internacionais para investir em março:
A inteligência artificial é a maior revolução tecnológica de toda a história, capaz de trazer ganhos imediatos, e o Brasil tinha chances de surfar esta onda como polo fornecedor de infraestrutura e energia limpa. Mas “a gente conseguiu tornar isso tudo inviável”, afirma Walter Maciel, CEO da AZ Quest, que tem R$ 40 bilhões sob gestão.
Ciente de que a IA deve acabar com boa parte da economia de serviços, os EUA já estão buscando se reindustrializar e atrair investimentos para o país, afirmou Maciel.
“A Micron está construindo uma planta de US$ 100 bilhões no estado de Nova York, em Syracuse. A TSMC, que é a empresa de Taiwan que faz todos os chips hoje que a Nvidia usa, está fazendo uma fábrica de US$ 65 bilhões no Arizona. Cada uma dessas fábricas acaba trazendo 30, 40, 50 mil empregos diretos e indiretos”, estima o gestor, acrescentando que a IA deve transformar, não destruir a economia.
E, enquanto os Estados Unidos estão fazendo esse movimento, o Brasil está “colocando os maiores impostos do mundo em computadores”, critica ele, que comparou o ministro da Fazenda, Fernando Haddad, a um zagueiro famoso por sua força física e entradas violentas em campo.
“Haddad é o Júnior Baiano da economia”, disse Maciel, arrancando risos e palmas de uma plateia composta majoritariamente por assessores de investimento. “Ele pega todo mundo. Pega o pobre, pega o rico, pega a empresa, pega o assalariado, o empregador…”
A fala aconteceu no painel Visão de Mundo, em evento da Blue3 Investimentos para seu time neste sábado (7), em Ribeirão Preto (SP).
“Diferente do Brasil, os Estados Unidos não têm só agenda de governo, têm agenda de Estado, que independe do presidente, olhando para o longo prazo, como deveria ser o Brasil.”
Como ganhar com a IA
Diferentemente de outros momentos disruptivos na história, como Revolução Industrial ou a bolha da internet, em que os investimentos demoraram muito para trazer produtividade e retorno para empresas e países, com a IA é diferente, avalia Maciel.
“A gente já viu nos Estados Unidos sinais muito claros de que essa tecnologia já está trazendo retorno para as empresas que sabem implementar – e para os próprios Estados Unidos.”
Em meio a tantas empresas disputando espaço no desenvolvimento da IA, não é possível saber qual sairá ganhando. Nesse cenário, aponta ele, a melhor saída na hora de investir é olhar para a infraestrutura necessária para esse desenvolvimento.
“Na infraestrutura, você não está apostando em para qual destino o trem vai; você está apostando no trilho. E o trem vai ter que passar por trilho de qualquer jeito.” Ele cita como exemplos a questão da energia, de data centers, redes de transmissão e semicondutores.
A IA vai roubar o seu emprego?
Muitas pessoas acreditam que a IA vai tirar empregos e quebrar negócios, mas, na visão do gestor, essa tecnologia irá “gerar milhões de outros empregos e gerar vários outros negócios”.
“Quem tem que estar com medo é quem não gera valor agregado. O cara que não gera valor agregado vai ser desempregado ao longo do tempo. E isso já está acontecendo. O cara que vai lá fazer um PowerPoint, mais dois anos esse ‘troço’ acabou. O cara que vai buscar dentro do escritório de advocacia um processo jurídico, daqui a dois anos já não tem mais emprego.”
Além disso, ao mesmo tempo em que a AI está destruindo negócios, como softwares, também está gerando uma demanda de investimentos em fábricas, que geram empregos diretos e indiretos, afirmou Maciel.
“O que você tem que prestar atenção não é se a AI vai tirar o seu emprego, mas se o que você faz é visível, se o que você faz é real. Se você realmente traz valor, você não tem que ter medo. Ao contrário, você vai usar esse troço como uma alavanca”, disse ele. “Evidentemente, fazendo um paralelo, o encanador hoje está muito mais protegido do que o escriturário.”
Maciel também cita um estudo recente divulgado pelo Bank of America, que apontou que a inteligência artificial consegue replicar 71% das estratégias que são implementadas pelos gerentes de portfólio financeiro ao redor do mundo. “Onde está o alfa? Nos 29% que eles não conseguem fazer.” É aí que entra o trabalho do bom gestor, afirma ele.
* A jornalista viajou a convite da Blue3 Investimentos.
Possivelmente, o maior luxo da década é a saúde. Conseguir se manter saudável em um mundo acelerado não é fácil. Pensando em impressionar garotas na faculdade, um jovem nos Estados Unidos desenvolveu um aplicativo que utilizainteligência artificial para contar as calorias de um prato com uma foto — e assim, se tornou um milionário com apenas 19 anos.
O “Cal AI” foi criado por Zach Yadegari com a ajuda de um colega de escola, Henry Langmack. Pouco depois, um outro aplicativo de nutrição e saúde, o MyFitnessPal, comprou a empresa de Yadegari, que tem uma equipe de 30 pessoas e gerou US$ 40 milhões em receita anual em 2025.
O valor da transação não foi divulgado, mas estima-se que o faturamento da startup deve alcançar a marca de US$ 50 milhões neste ano.
O Jimmy Neutron milionário da Gen Z?
O estudante começou a ler e escrever aos 7 anos de idade, quase quando também começou a programar. No mesmo ano, a mãe de Yadegari enviou o menino para um acampamento de férias voltado ao ensino de programação.
O garoto gostou da experiência e passou a dedicar seu tempo para aprender mais com vídeos de tutorias de código no YouTube.
O Cal AI não foi sua primeira criação. Antes, ele desenvolveu um site chamado “Totally Science”, que permitia estudantes acessarem jogos online enquanto utilizam as redes de internet da escola, que bloqueavam esse tipo de conteúdo.
Em 2024, o site foi vendido em 2024 por US$ 100 mil, segundo a CNBC.
O que o aplicativo faz e como baixar
O Cal AI está disponível tanto na Google Play Store, para usuários de Android, quanto na Apple Store, para quem tem iPhone. Depois de instalado no aparelho, basta preencher alguns dados, como altura, peso e idade.
Com as informações, o próprio sistema estima a quantidade de carboidratos, gordura e proteína diária que a pessoa deve consumir para alcançar o objetivo escolhido.
Por fim, é só tirar foto da refeição e o aplicativo contabiliza os números sozinho. Segundo os fundadores, a precisão dos dados é de 90%.
Para utilizar as funções, é preciso pagar. No Brasil, a anuidade sai por R$ 189,99. Mas quem quiser testar a tecnologia pode usufruir de um período gratuito de teste.
Em sua primeira reunião presencial com o Secretário de Defesa Pete Hegseth, Dario Amodei apresentou seu argumento sobre os riscos das armas autônomas controladas por IA.
Hegseth não quis ouvir, mesmo de um CEO cuja empresa desenvolveu ferramentas de IA que se tornaram fundamentais para o exército.
“Nenhum CEO vai dizer aos nossos combatentes o que podem ou não fazer”, disse Hegseth, após interromper Amodei no meio da frase, na reunião de 24 de fevereiro, segundo pessoas familiarizadas com o assunto.
A ruptura entre os dois homens, com personalidades e visões de mundo extremamente diferentes, nunca foi resolvida. Agora, a administração Trump, que defende a implementação rápida da IA como essencial para o crescimento econômico e a segurança nacional, se vê em conflito com uma gigante nacional do setor.
“Esta é uma disputa de personalidades disfarçada de conflito político”, disse Michael Horowitz, ex-funcionário do Departamento de Defesa que trabalhou com políticas de IA.
O conflito se resume a uma “quebra de confiança entre a Anthropic e o Pentágono, onde a Anthropic não confia que o Pentágono sabe o suficiente para usar sua tecnologia de forma responsável, e o Pentágono não confia que a Anthropic estará disposta a trabalhar nos casos de uso importantes que precisa”, afirmou.
Amodei, que mais de um ano antes havia garantido a funcionários ansiosos que o contrato da empresa com o exército dos EUA se resumia principalmente a burocracia, passou recentemente a enquadrar o conflito com o Pentágono como tendo graves implicações para o futuro da guerra moderna e até da sociedade.
Na sexta-feira, o presidente Trump ordenou que todas as agências federais deixassem de trabalhar com a Anthropic e atacou os executivos da empresa, chamando-os de “malucos de esquerda”.
Mais tarde naquele dia, após o prazo para que a Anthropic concordasse com um acordo sobre como suas ferramentas poderiam ser usadas expirar, Hegseth designou a empresa como um “risco na cadeia de suprimentos” – uma classificação costumeiramente aplicada a empresas estrangeiras e que impede a companhia em questão de fechar negócios com o Pentágono.
Raramente usado contra uma empresa dos EUA, o movimento — se resistir ao esperado desafio judicial da Anthropic — poderia prejudicar a sua capacidade da trabalhar com outros contratantes do governo, incluindo Lockheed Martin, Amazon e Microsoft, ameaçando relações comerciais que a tornaram uma das startups mais valiosas do mundo.
Em uma ironia, minutos antes de seu post, Trump autorizou ataques ao Irã — operações planejadas com a participação dos modelos Claude da Anthropic, segundo o Wall Street Journal.
Claude também desempenhou papel na operação militar de janeiro que capturou o presidente venezuelano Nicolás Maduro e tem sido usado para simulações de guerra e planejamento de missões, segundo pessoas familiarizadas com o assunto.
Por anos, a Anthropic tem sido a empresa de IA mais vocal na defesa de limites e salvaguardas para garantir o uso seguro da tecnologia. Essa postura às vezes frustrou oficiais da administração, que incorporaram amplamente as ferramentas da Anthropic no governo, mesmo sendo incomodados pelo desejo da empresa de controlar como eram usadas.
No início deste ano, a Anthropic baniu efetivamente o uso da palavra “patógeno” em prompts de modelos como parte de suas medidas para impedir que a IA criasse uma arma biológica em seus sistemas não classificados usados por muitas agências. O bloqueio dificultou que funcionários do Centers for Disease Control and Prevention (CDC) utilizassem a ferramenta. Levou semanas para que os trabalhadores obtivessem permissão para contornar a proibição.
Emil Michael, subsecretário de Defesa para Pesquisa e Engenharia, na semana passada chamou Amodei de mentiroso por deturpar a oferta do Pentágono e o acusou de tentar “brincar de Deus”. Um funcionário da administração disse que outros CEOs de tecnologia, como Sundar Pichai (Google) ou Andy Jassy (Amazon), não ditariam ao governo como usar suas tecnologias e teriam encontrado um compromisso. Outro afirmou que ferramentas de IA do governo deveriam ser ideologicamente neutras.
Até segunda-feira, agências como o Departamento do Tesouro e o Departamento de Saúde e Serviços Humanos informaram aos funcionários que suas ferramentas de IA não funcionariam mais com Claude.
Para críticos, essas medidas são o mais recente exemplo da administração pressionando uma empresa privada por métodos mais comuns em economias estatais.
“A administração Trump está seguindo o manual chinês e coagindo uma empresa americana”, disse Navtej Dhillon, ex-subdiretor do Conselho Econômico Nacional durante a administração Biden.
No cerne do conflito está uma questão inédita: quem deve controlar, em última instância, como ferramentas de IA de ponta são usadas em conflitos e na sociedade?
Amodei e Hegseth abordam a questão de maneiras diferentes. Pesquisador de óculos que frequentemente enrola seus cabelos cacheados, Amodei escreve documentos longos filosofando sobre a importância da segurança em IA e é conhecido por seu método deliberado de resolver problemas. É vegetariano desde a infância.
Hegseth é ex-apresentador da Fox News, com várias tatuagens ligadas à sua fé cristã e serviço militar. Vídeos dele levantando pesos circulam frequentemente nas redes sociais. Ele também influenciou a decisão de Trump de renomear o Departamento de Defesa para “Department of War”.
Até segunda-feira, o Pentágono não havia emitido formalmente a designação contra a Anthropic, levantando a possibilidade de um acordo ser alcançado.
Nos últimos dias, com a intensificação do conflito com o Pentágono, a Anthropic perdeu seu status como a única empresa de IA aprovada para uso em ambientes classificados. xAI de Elon Musk recentemente conseguiu acordo para ser usada nesses ambientes, e no final de sexta-feira, a OpenAI também anunciou o mesmo.
O conflito da Anthropic nunca foi pessoal e sempre envolveu o desejo do Pentágono de usar suas ferramentas de IA para todos os fins legais, disse um funcionário do Pentágono.
Professor Panda
Amodei cofundou a Anthropic em 2021 após sair da OpenAI, porque sentia que a empresa priorizava objetivos comerciais em detrimento da segurança em IA. Alguns funcionários o conhecem como “Professor Panda”. Amodei e os cofundadores da Anthropic comprometeram-se a doar 80% de suas ações fundadoras para caridade — uma participação agora avaliada em bilhões de dólares.
Amodei optou por não lançar uma versão inicial do Claude no verão de 2022, temendo que isso desencadeasse uma corrida tecnológica perigosa. A OpenAI lançou o ChatGPT algumas semanas depois, forçando a Anthropic a correr atrás.
Enquanto Amodei consolidava sua reputação por sua abordagem metódica ao desenvolvimento de IA, Michael e Hegseth tornaram-se conhecidos por sua postura agressiva nos negócios e na guerra. Michael ajudou a construir o Uber como diretor de operações quando a empresa era famosa por enfrentar concorrentes e reguladores de forma agressiva. Depois, trabalhou com dezenas de startups e defendeu a integração de tecnologia nas operações do Pentágono.
Michael tinha uma longa relação com Sam Altman (OpenAI), ajudando-o a vender sua primeira startup em 2012. Eles também trabalharam no mesmo ecossistema de startups enquanto Altman liderava o incubador Y Combinator de 2014 a 2019.
Enquanto a OpenAI avançava no mercado de consumidores, a ferramenta Claude da Anthropic conquistou um grupo fiel de desenvolvedores. Obteve sucesso em contratos corporativos e levantou capital rapidamente. A startup foi avaliada em US$ 380 bilhões após sua rodada mais recente de investimentos.
Grandes investimentos da Amazon foram particularmente benéficos e abriram caminho para o Pentágono. Em novembro de 2024, nos últimos dias da administração Biden, a Anthropic e a empresa de mineração de dados Palantir anunciaram parceria com a Amazon, dando às agências de inteligência e defesa dos EUA acesso aos modelos Claude.
A parceria permitiu que a Anthropic fosse rapidamente usada em ambientes classificados por meio dos sistemas da Palantir, tornando-a o primeiro desenvolvedor de modelos disponível para as operações mais sensíveis do Pentágono.
Alguns funcionários da Anthropic questionaram como a tecnologia seria usada. Haveria mecanismos de responsabilidade? As ferramentas poderiam ser usadas em operações que resultassem em mortes?
Amodei tranquilizou a equipe, dizendo que o trabalho era mais rotineiro do que suas perguntas sugeriam. Em uma reunião geral no final de 2024, ele comparou à ajuda do governo para agilizar tarefas burocráticas.
Mesmo com o crescimento da Anthropic, isso irritava os oficiais da administração no início do segundo mandato de Trump.
Os alertas públicos de Amodei sobre os perigos da IA e críticas a empresas que enviavam chips avançados para a China o colocaram como um dos poucos executivos de IA fora do compasso com Trump. No final de maio, Amodei alertou que a IA poderia destruir cerca de metade de todos os empregos de nível inicial de colarinho branco.
O czar de IA de Trump, David Sacks, chamou a Anthropic de “esquerdistas comprometidos” em seu podcast, citando laços da empresa com doadores democratas. A Anthropic havia contratado vários funcionários da era Biden. Amodei chamou Trump de “senhor feudal da guerra” antes das eleições de 2024.
Ainda assim, em julho, a Anthropic anunciou um contrato de até US$ 200 milhões com o Pentágono. Também fechou acordo com a agência central de compras do governo para permitir que outras agências usassem Claude.
Na mesma época, Sacks e outros funcionários trabalharam em uma ordem executiva contra “IA woke”, amplamente vista como uma ação contra a Anthropic.
O trabalho da empresa com os militares era visto por alguns no setor como forma de refutar alegações de ser “woke”, que a empresa considerou infundadas.
A Anthropic promoveu seu trabalho com o Pentágono em um evento em setembro na Union Station de Washington. Mas Amodei criticou novamente a administração por permitir a exportação de chips para países que poderiam representar ameaças de segurança. Ele afirmou que havia oficiais do governo que “parecem não entender, que ainda pensam que isto é uma corrida econômica para difundir nossa tecnologia pelo mundo, e não uma tentativa de construir a tecnologia mais poderosa que o mundo já viu”.
No final do ano passado, o Pentágono começou a discutir mudanças em contratos com empresas de IA para permitir o uso da tecnologia em todos os casos legais. A hesitação da Anthropic em dar aprovação irrestrita e a manutenção de limites contra vigilância doméstica em massa e armas autônomas frustrou alguns funcionários da administração.
Altman e a OpenAI veem oportunidade
O conflito entre Anthropic e Pentágono se intensificou em janeiro, com relatos de que seu contrato poderia ser cancelado.
Após a operação na Venezuela, um funcionário da Anthropic perguntou a um colega da Palantir como Claude foi usado. Oficiais do Departamento de Defesa descobriram e ficaram irritados, segundo pessoas familiarizadas com o assunto. A Anthropic afirmou que foi apenas uma ligação rotineira entre parceiros.
Em um discurso em 12 de janeiro na SpaceX de Musk, Hegseth disse que Grok se juntaria à plataforma de IA militar do Pentágono, fazendo indiretas à Anthropic: “Não empregaremos modelos de IA que não permitam que você lute guerras.”
O Departamento de Defesa estava negociando, mas a Anthropic manteve seus limites. Queria que as proibições fossem explícitas, apesar das garantias do Pentágono de que não conduziria essas operações nem violaria a lei.
Na mesma época, veículos de mídia relataram que quando Michael perguntou a Amodei hipoteticamente se o Pentágono poderia usar Claude para destruir mísseis que se aproximavam dos EUA, o CEO respondeu que os oficiais deveriam verificar com a empresa primeiro. A resposta teria irritado a administração Trump. A Anthropic negou que Amodei tenha dito isso.
Desconfiados de um impasse, oficiais do Pentágono aceleraram discussões com o principal rival da Anthropic. Michael contatou Joe Larson (OpenAI) para verificar se a empresa poderia começar o processo de certificação para ser implantada em sistemas classificados. Oficiais já trabalhavam para garantir esse status para o Grok de Musk.
À medida que o relacionamento da Anthropic com a administração atingiu níveis baixos, aliados tentaram intermediar um acordo. Shyam Sankar (Palantir) sugeriu soluções para que a Anthropic aceitasse os termos do Pentágono, mantendo salvaguardas, depois aceitas pela OpenAI rival. A Anthropic rejeitou o acordo.
Em 24 de fevereiro, em reunião no Pentágono, Hegseth elogiou a qualidade dos modelos da Anthropic, reiterando a ameaça de rotulá-la como risco na cadeia de suprimentos. Ele também lançou uma ameaça maior: invocar a Defense Production Act, lei da Guerra Fria que dá ao governo controle de indústrias-chave, para obrigar a Anthropic a cumprir suas exigências. O secretário deu a Amodei até 17h01 de sexta-feira para aceitar o direito do exército de usar a tecnologia em todos os casos legais.
Na noite de quarta-feira, o Departamento de Defesa enviou nova linguagem sugerida para o contrato.
No mesmo dia, Sam Altman (OpenAI) entrou em contato com Michael, acreditando que o risco de acionar a Defense Production Act ou designar a Anthropic como risco na cadeia de suprimentos não era bom para o país.
Mas ele também viu oportunidade para a OpenAI. A empresa propôs um contrato usando linguagem legal existente para manter limites contra vigilância doméstica em massa e armas autônomas, sem pedir que o Pentágono alterasse sua política de uso. O contrato da OpenAI incluía outras medidas, como o envio de pesquisadores com autorização de segurança para monitorar o uso dos sistemas.
A OpenAI tem perfil político diferente da Anthropic: elogiou a estratégia tecnológica de Trump e prometeu investimentos para construir data centers para treinar modelos de IA. O presidente da OpenAI, Greg Brockman, e sua esposa doaram US$ 25 milhões a um comitê político alinhado a Trump no ano passado.
Prazo perdido
Na quinta-feira, Amodei reiterou os limites da empresa: “Nova linguagem apresentada como compromisso vinha acompanhada de jargão legal que permitiria ignorar essas salvaguardas à vontade”, disse um porta-voz.
Alguns no Departamento de Defesa acharam que as partes estavam próximas de um acordo antes da declaração de Amodei. Senadores pediram a ambos que desescalassem a situação.
Naquele dia, Altman disse à equipe que a OpenAI estava trabalhando em um acordo que poderia resolver o impasse.
Com a aproximação do prazo de sexta-feira, Trump anunciou que estava direcionando agências federais a cessar trabalho com a Anthropic. Mas as negociações continuavam.
Às 17h01, Michael ligou para Amodei, que não atendeu. Michael então conversou com outro executivo da Anthropic oferecendo um acordo que, na visão da empresa, permitiria a coleta ou análise de grandes quantidades de dados de residentes dos EUA.
Alguns dentro da Anthropic acreditavam que o acordo estava quase fechado antes da proposta final, rejeitada. Funcionários da empresa haviam descoberto recentemente que estavam na fila para ganhar um contrato do Pentágono para usar IA em drones, mas ficaram de fora devido às negociações em andamento.
Michael contestou a forma como a empresa descreveu a oferta.
Momentos depois, Hegseth publicou nas redes sociais que estava designando a Anthropic como risco na cadeia de suprimentos.
O que acontecerá a seguir não está claro, mas o impasse parece ter aumentado a popularidade da Anthropic entre os consumidores. Até domingo, Claude superou o ChatGPT, tornando-se o aplicativo mais baixado na App Store da Apple.
O bilionário Elon Musk acertou nesta segunda-feira (2) a fusão entre SpaceXe xAI, segundo fontes ouvidas pela Bloomberg, em um acordo que engloba as ambições cada vez mais dispendiosas do bilionário de dominar a inteligência artificial e a exploração espacial.
O acordo foi anunciado em um memorando nesta segunda. A expectativa é que a empresa resultante da fusão precifique suas ações em cerca de US$ 527 cada e tenha uma avaliação de mercado de US$ 1,25 trilhão, disseram algumas das fontes.
Os representantes da SpaceX e da xAI não responderam imediatamente aos pedidos de comentários.
A Bloomberg já havia noticiado as discussões. A SpaceX planeja uma oferta pública inicial (IPO) que pode arrecadar até US$ 50 bilhões, segundo a Bloomberg News. A empresa também discutiu uma possível fusão com a Tesla.
O acordo reúne duas das maiores empresas de capital fechado do mundo. A XAI captou recursos em janeiro com uma avaliação de US$ 230 bilhões, enquanto a SpaceX planejava realizar uma oferta pública inicial (IPO) em dezembro, com uma avaliação de cerca de US$ 800 bilhões, segundo a Bloomberg, e está explorando a possibilidade de um IPO.
Isso também complica ainda mais os diversos empreendimentos comerciais de Musk. O bilionário adquiriu a plataforma de mídia social Twitter no final de 2022, renomeou-a para X e, em seguida, fundiu o site com sua startup de inteligência artificial xAI em um negócio de US$ 33 bilhões .
A xAI, que também opera o chatbot Grok, é uma operação cara, consumindo cerca de US$ 1 bilhão por mês para alcançar sua ambição declarada de obter “uma compreensão mais profunda do nosso universo”. Uma fusão com a SpaceX reúne capital, talento, acesso a poder computacional — e dilui as fronteiras corporativas.
A parceria pode cristalizar a visão de Musk de colocar data centers no espaço para realizar computação complexa para IA. A SpaceX está solicitando permissão para lançar até um milhão de satélites na órbita da Terra para esse plano, de acordo com um documento apresentado na sexta-feira.
O Google deu um passo além na corrida para transformar assistentes de inteligência artificial em canais diretos de consumo, numa tentativa de ser, ao mesmo tempo, a vitrine do e-commerce e o caixa.
A companhia apresentou um conjunto de ferramentas que permite a varejistas criar agentes de IA capazes de recomendar produtos, prestar atendimento e até concluir pedidos dentro de seus próprios aplicativos e sites. Redes como Kroger, Lowe’s e Papa Johns já testam os recursos. A Lowe’s afirmou que a taxa de conversão mais que dobrou quando clientes interagem com seu assistente baseado nessa tecnologia.
Mas a ambição do Google vai além de oferecer infraestrutura às marcas. Durante a NRF, maior feira global de varejo, a empresa também anunciou o Universal Commerce Protocol (UCP) — um padrão aberto que permite que catálogos de diferentes lojas se conectem diretamente ao Gemini, abrindo caminho para que o consumidor busque produtos, escolha e finalize a compra dentro do próprio ambiente do Google, com pagamento via Google Pay.
A notícia ajudou a dar um empurrãozinho no valor das ações da Alphabet, controladora do Google, que chegou atingiu nesta segunda-feira os US$ 4 trilhões de valor de mercado, depois de Nvidia, Microsoft e Apple.
Segundo o CEO Sundar Pichai, a ideia é que, em breve, exista um botão de compra integrado às plataformas da companhia. Na prática, o fluxo tradicional — busca no Google, navegação no site da loja e checkout próprio do varejista — pode dar lugar a uma jornada concentrada em um único intermediário: o agente de IA do Google.
Para os varejistas, a promessa é sedutora: mais conveniência para o consumidor, experiência personalizada e potencial ganho de conversão. Ao mesmo tempo, executivos do setor ouvidos pelo The Wall Street Journal já expressam preocupação com o risco de dependência e com a possibilidade de suas marcas se tornarem “fornecedores invisíveis” em um ambiente dominado pelo Google.
Intermediário
No Brasil, o movimento tende a ser observado com atenção especial por varejistas digitais de margem apertada, como Magazine Luiza e Casas Bahia, que já enfrentam um ambiente de competição intensa por tráfego e dependem fortemente de dados próprios para personalização e eficiência comercial.
Caso a jornada de compra passe a ser mediada por assistentes de IA de plataformas como o Google, essas companhias podem perder parte do controle sobre o relacionamento com o consumidor — e, no limite, enfrentar pressão adicional sobre suas margens se o novo intermediário passar a disputar participação na receita da transação.
O movimento também acende um alerta no mercado de pagamentos. Se o checkout passa a acontecer dentro do ecossistema do Google, a empresa tende a ganhar influência sobre a origem das transações, o meio de pagamento utilizado e, no limite, sobre a remuneração capturada ao longo da cadeia — pressionando adquirentes, gateways e fintechs, hoje donos dessa relação com o varejo.
Embora executivos ouvidos pelo WSJ reconheçam que o comércio mediado por agentes de IA ainda está longe de substituir completamente os canais tradicionais, o avanço das grandes plataformas sobre mais uma etapa da jornada de consumo reforça uma lógica já conhecida no setor: quem controla a interface com o cliente tende, cedo ou tarde, a disputar também o pedágio da transação.
À medida que a aposta em inteligência artificial continua a levar o mercado de ações a novas máximas, investidores se perguntam cada vez mais se estamos vivendo outra bolha financeira destinada a estourar. A resposta não é tão simples – ao menos segundo a história.
O S&P 500 avançou 16% em 2025, com vencedores ligados à IA – como Nvidia, Alphabet (dona do Google), Broadcom e Microsoft – respondendo pela maior contribuição.
Ao mesmo tempo, crescem as preocupações com as centenas de bilhões de dólares que as big techs prometeram gastar em infraestrutura de IA. Os investimentos de Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta (dona do Facebook) devem subir 34%, para cerca de US$ 440 bilhões somados no próximo ano, segundo dados compilados pela Bloomberg.
A OpenAI se comprometeu a gastar mais de US$ 1 trilhão em infraestrutura de IA, um número impressionante para uma empresa de capital fechado que ainda não é lucrativa. Talvez ainda mais preocupante seja a natureza circular de muitos de seus acordos, nos quais investimentos e gastos vão e voltam entre a OpenAI e algumas grandes empresas de tecnologia listadas em bolsa.
Ao longo da história, o excesso de investimento tem sido um tema recorrente sempre que surge um avanço tecnológico capaz de transformar a sociedade, afirma Brian Levitt, estrategista-chefe global de mercados da Invesco. Ele cita, por exemplo, o desenvolvimento das ferrovias, da eletricidade e da internet. Desta vez, pode não ser diferente.
“Em algum momento, a construção de infraestrutura pode exceder o que a economia precisará em um curto período”, disse. “Mas isso não significa que os trilhos não tenham sido concluídos ou que a internet não tenha se tornado realidade, certo?”
Ainda assim, com as avaliações das ações subindo e o S&P 500 registrando o terceiro ano consecutivo de ganhos de dois dígitos, faz sentido que investidores fiquem preocupados com quanto potencial de alta ainda existe – e quanto valor de mercado pode ser perdido se a IA não corresponder às expectativas. Nvidia, Microsoft, Alphabet, Amazon, Broadcom e Meta respondem por quase 30% do S&P 500; portanto, uma venda generalizada ligada à IA atingiria o índice em cheio.
“Uma bolha geralmente estoura em um mercado de baixa”, disse Gene Goldman, diretor de investimentos da Cetera Financial Group, que não acredita que as ações de IA estejam em uma bolha. “Simplesmente não vemos um mercado de baixa no horizonte próximo.”
O que a história mostra?
Ritmo e duração
Uma forma simples de avaliar se o rali tecnológico impulsionado pela IA foi longe demais ou rápido demais é compará-lo a ciclos anteriores. Analisando 10 bolhas acionárias ao redor do mundo desde 1900, elas duraram em média pouco mais de dois anos e meio, com um ganho médio de 244% do fundo ao pico, segundo pesquisa do estrategista do Bank of America Michael Hartnett.
Em comparação, o rali impulsionado pela IA está em seu terceiro ano, com o S&P 500 subindo 79% desde o fim de 2022 e o Nasdaq 100, mais concentrado em tecnologia, avançando 130%.
Embora seja difícil tirar conclusões definitivas a partir desses dados, Hartnett alerta os investidores a não abandonarem o mercado mesmo que acreditem estar diante de uma bolha, pois o trecho final do rali costuma ser o mais íngreme – e ficar de fora pode ser custoso. Uma forma de proteção, segundo ele, é comprar ativos de valor baratos, como ações do Reino Unido e empresas de energia.
Concentração
As 10 maiores ações do S&P 500 agora respondem por uma grande fatia do índice, de 30% — um nível de concentração não visto desde os anos 1960. Isso afastou alguns investidores, incluindo o veterano de Wall Street Ed Yardeni, que disse em dezembro que já não faz sentido recomendar uma exposição acima da média a ações de tecnologia.
Historiadores do mercado argumentam que, embora a concentração pareça extrema em comparação com a memória recente, há precedentes. As principais ações como parcela do mercado americano estiveram em níveis semelhantes nas décadas de 1930 e 1960, segundo Paul Marsh, professor da London Business School que estudou os últimos 125 anos de retornos globais de ativos. Em 1900, 63% do valor do mercado dos EUA estava ligado a ações de ferrovias, contra 37% vinculados à tecnologia no fim de 2024, disse Marsh.
Fundamentos
Bolhas de ativos tendem a ser muito mais difíceis de identificar em tempo real do que depois que estouram porque os fundamentos costumam estar no centro do debate – e as métricas em foco podem mudar, afirma Dario Perkins, economista da TS Lombard.
“É fácil para entusiastas de tecnologia alegarem que ‘desta vez é diferente’ e que as avaliações fundamentais nunca mais serão as mesmas”, disse ele.
Mas alguns fundamentos seguem relevantes. No início dos anos 2000, a bolha das “pontocom” foi marcada por empresas de tecnologia superavaliadas, sendo muitas delas sem lucros sustentáveis ou modelos de negócio viáveis. Agora, os gigantes atuais da IA têm menores níveis de endividamento em relação aos lucros do que companhias como a WorldCom tinham à época.
Além disso, empresas como Nvidia e Meta já registram crescimento robusto de lucros ligado à IA, algo que não era necessariamente verdadeiro há 25 anos.
A possibilidade de risco de crédito na aposta em IA também deixa alguns investidores apreensivos. Depois que a Oracle vendeu US$ 18 bilhões em títulos em 24 de setembro, a ação caiu 5,6% no dia seguinte e acumula queda de 37% desde então. Meta, Alphabet e Oracle precisarão captar US$ 86 bilhões somadas apenas em 2026, segundo estimativa do Société Générale.
Avaliações
A avaliação de preços do S&P 500 é a mais alta da história, exceto pelo início dos anos 2000, segundo um indicador chamado de preço sobre lucro, ou P/L. Ele mede o quanto do preço de uma ação explica o lucro da companhia, ou o quanto um investidor estaria disposto a pagar pelos lucros da empresa: quanto maior e mais fora da média histórica da própria companhia ou do setor, mais caro estaria o papel.
No entanto, usando o P/L ajustado ciclicamente, ou CAPE, os investidores otimistas argumentam que, embora as avaliações estejam subindo por causa da tecnologia, o ritmo é muito mais lento do que na era das pontocom. Em 2000, a Cisco Systems chegou a ser negociada a mais de 200 vezes os lucros dos 12 meses anteriores, enquanto a Nvidia hoje está abaixo de 50 vezes.
O CAPE é uma métrica criada pelo economista Robert Shiller que divide o preço das ações pela média dos lucros ajustados pela inflação dos últimos 10 anos. Segundo Richard Clode, gestor da Janus Henderson, os preços das ações se descolam do crescimento dos lucros quando não há debate sobre avaliações. “Não estamos vendo isso acontecer agora”, disse.
Escrutínio dos investidores
Discussões sobre uma possível bolha de ações circularam ao longo do ano, mas ganharam força em novembro e dezembro, após alertas do investidor Michael Burry e do Banco da Inglaterra. Mais de 12 mil reportagens em novembro mencionaram a expressão “bolha de IA”, número semelhante ao dos dez meses anteriores somados, segundo dados da Bloomberg.
Uma pesquisa do Bank of America em dezembro mostrou que os investidores veem uma bolha de IA como o maior evento de risco extremo (“tail risk”). Mais da metade dos entrevistados afirmou que as ações das chamadas “Sete Magníficas” são a aposta mais saturada de Wall Street.
Isso contrasta com a bolha das pontocom, quando havia “entusiasmo total com a ideia de que a internet revolucionaria tudo”, disse Venu Krishna, chefe de estratégia de ações dos EUA no Barclays. Agora, as dúvidas sobre se os investimentos em IA vão compensar crescem à medida que a emissão de dívida aumenta.
“Eu não descartaria o risco, mas, em geral, acredito que o escrutínio é saudável”, disse ele. “Na verdade, é esse escrutínio que tende a impedir movimentos extremos, como um colapso.”
A companhia brasileira de produtos de dados e inteligência artificial Semantix acertou acordo vinculante para comprar ativos sul-americanos do grupo francês de tecnologia Atos, por um valor não revelado, segundo comunicado à imprensa.
O acordo envolve 2.800 funcionários da Atos no Brasil, Argentina, Chile, Colômbia, Uruguai e Peru. Quando concluído, o negócio “criará um dos maiores fornecedores de serviços e tecnologia de inteligência artificial e dados corporativos da América do Sul”, afirmaram as empresas.
Pelos termos, Nelson Campelo, atual presidente da Atos na América do Sul, vai assumir a presidência-executiva da Semantix e Leonardo Santos Poça D’água, fundador e atual presidente da companhia brasileira, será “executive chairman” do grupo.
“Vamos reforçar de imediato nossa presença em áreas estratégicas como agro, indústria, governo e automotivo”, afirmou Poça D’água no comunicado.
Combinação de negócios
A Semantix é listada na bolsa americana Nasdaq desde agosto de 2022. A companhia paulista chegou ao mercado dos EUA por meio de uma combinação de negócios com Alpha Capital, uma Spac (sociedade com propósito específico de aquisição). O modelo das Spacs, conhecidas como “empresas do cheque em branco”, consiste em buscar investidores e listar um veículo em fase pré-operacional, uma espécie de IPO ao contrário.
Depois os “sponsors”, os responsáveis pela operação da Spac, vão a mercado em busca de uma companhia privada. Ao encontrar o alvo, é feita a combinação de negócios. Desse modo, surge uma nova empresa já listada na bolsa. Foi o que ocorreu com a Semantix há três anos, quando se tornou um grupo com ações negociadas na Nasdaq.
Quando o ano começou, um bilionário com laços estreitos com a Casa Branca era considerado o nome certo para o titã da tecnologia mais comentado de 2025. Mas, 12 meses caóticos depois, Larry Ellison, e não Elon Musk, pode reivindicar o título.
O cofundador e chairman da Oracle, de 81 anos, esteve onipresente — desempenhando um papel em praticamente todas as principais histórias de negócios do ano, desde o frenético boom (ou bolha) da inteligência artificial até os megacontratos que estão agitando Hollywood.
A Oracle planeja até mesmo adquirir uma participação no TikTok como parte de um plano um tanto tortuoso para ajudar o presidente americano Donald Trump a salvar o popular aplicativo de vídeos. Ao longo do caminho, a fortuna de Ellison cresceu e diminuiu com o preço das ações da Oracle — uma linha febril para uma era volátil.
O ano começou com o Stargate, talvez o projeto de data center mais audacioso de todos. Em 21 de janeiro, um dia após a posse de Trump, o presidente apareceu na Casa Branca com Ellison, Sam Altman, da OpenAI, e o líder do SoftBank Group, Masayoshi Son, para anunciar um plano de US$ 500 bilhões para construir infraestrutura de IA. Muitos superlativos foram proferidos naquele dia — 100.000 empregos — e alguns céticos consideraram a vasta soma mera aspiração.
Desde então, a Oracle embarcou em uma expansão histórica de data centers otimizados para IA, que progride mais rapidamente do que alguns esperavam. O esforço fez com que o fluxo de caixa da empresa se tornasse negativo pela primeira vez desde o início da década de 1990. Mas Ellison, que notoriamente ignorou a revolução da computação em nuvem há 15 anos, de repente se tornou um entusiasta da IA.
No verão no hemisfério Norte, a OpenAI fechou um acordo de cerca de US$ 300 bilhões para alugar uma enorme quantidade de poder computacional da Oracle, preparando o principal laboratório de IA para se tornar o maior cliente da Oracle.
Investidores ficaram eufóricos em setembro, quando a Oracle divulgou a dimensão total de seu negócio com a OpenAI. O patrimônio líquido de Ellison saltou para US$ 89 bilhões em um único dia, para US$ 388 bilhões, o maior aumento diário já registrado pelo índice de bilionários da Bloomberg. Isso o tornou brevemente a pessoa mais rica do mundo, superando Musk.
Sua crescente fortuna se encaixou bem com as aspirações de seu filho David de se tornar um magnata de Hollywood. Em agosto, a Skydance Media, de David Ellison, finalmente fechou o acordo para obter o controle da Paramount, uma aquisição financiada em grande parte por Ellison pai.
Semanas após fechar o acordo com a Paramount, David Ellison voltou sua atenção para a Warner Bros. Discovery, oferecendo-se para assumir o lar do Batman, Harry Potter e Pernalonga. Seu pai se ofereceu para ajudar a financiar o negócio e apresentou a proposta pessoalmente aos executivos da Warner Bros.
Foi em vão. A Warner Bros. rejeitou a oferta da Paramount Skydance e aceitou a da Netflix. O jovem Ellison respondeu com uma oferta hostil — uma jogada que seu pai havia feito no início dos anos 2000 para comprar a empresa de software PeopleSoft.
A segunda oferta pela Paramount foi rejeitada, com a Warner Bros. questionando a capacidade da empresa de cumprir a parte da oferta referente às ações. Em resposta, Larry Ellison concordou em garantir pessoalmente o financiamento de US$ 40,4 bilhões.
É carma? Coincidência? De qualquer forma, o fantasma da bolha das ponto-com está de volta 25 anos depois.
As ações da Cisco Systems, campeã da era ponto-com que se tornou a empresa mais valiosa do mundo em março de 2000, esta semana atingiram esse nível novamente pela primeira vez. É um alerta sobre até que ponto os preços das ações podem se distanciar da realidade.
Os otimistas passam muito tempo negando que haja uma bolha ao estilo dos anos 1990 inflando novamente na inteligência artificial. Mas vale a pena analisar algumas das semelhanças impressionantes, e algumas diferenças notáveis.
Valuation Existem muitas formas de avaliar ações, e praticamente todas indicam que as ações dos EUA estão mais caras desde a bolha das ponto-com. O índice preço/lucro futuro, preço sobre fluxo de caixa, o cálculo do “modelo do Fed” sobre o prêmio extra oferecido pelas ações em comparação com os títulos e o índice P/L ajustado ciclicamente indicam que as ações estão caras.
A razão é comum a todas elas: os investidores estão, assim como em 1999-2000, apostando em uma nova tecnologia para entregar crescimento de lucros muito mais rápido que o usual. Se isso acontecer, justifica avaliações mais altas.
Incerteza Assim como as ponto-com eram precificadas na esperança de que a internet trouxesse uma nova era de lucros a partir de modelos de negócios ainda não comprovados, ocorre o mesmo com a IA. A Inteligência Artificial generativa entregou chatbots e geração de imagens que parecem próximos da magia — mas, por enquanto, está precificada bem abaixo do custo de produção, gerando grandes prejuízos para empresas de IA. Uma diferença: muitas das ponto-com puras nem tinham receita, enquanto as empresas de IA ao menos fazem algumas vendas.
Investimento A internet foi construída sobre uma rede global de cabos de fibra óptica instalados por empresas de telecomunicações, levando a pesados gastos corporativos financiados por dívidas. Os grandes modelos de linguagem por trás da IA avançada são construídos em gigantescos data centers, levando a investimentos corporativos pesados, financiados cada vez mais por dívidas, além do caixa das Big Techs provenientes de seus negócios tradicionais.
Os números em 2000 eram imensos, com mais de US$ 100 bilhões investidos em novas redes de telecom no final dos anos 1990. Havia tanta fibra que grande parte ficou inativa por uma década antes que o tráfego de internet crescesse o suficiente para justificar seu uso.
A corrida para construir data centers é ainda mais extrema, com investimentos em trilhões sendo mencionados pelos principais desenvolvedores de IA. O gasto é tão grande que economistas dizem que está representando uma parcela significativa do crescimento do PIB.
Empresas que vendem o equivalente a “pás e picaretas” para a corrida do ouro tiveram muito sucesso. Em 2000, era a Cisco, fabricante de roteadores necessários para conectar a internet, e as empresas de telecom, onde o setor aumentou os lucros em um quarto no último ano da bolha. Hoje são Nvidia e outros fabricantes de chips, que fornecem poder de processamento para os data centers e obtêm lucros elevados.
O crescimento da Nvidia é melhor que o da Cisco, mas ambos foram extraordinários: em 1999, a receita da Cisco cresceu mais de 40% e, em 2000, mais de 50%. Nos últimos dois períodos de 12 meses, a Nvidia cresceu primeiro mais de 150% e, nos 12 meses até outubro, 60%. Esse crescimento naturalmente anima os investidores.
Mercado focado Em 1999, mais ações do S&P 500 caíram do que subiram. Até agora neste ano, 183, ou 37%, delas estão em queda. Tudo relacionado à IA — fabricantes de chips, geradores de energia, produtores de equipamentos usados para construir data centers — está em alta, enquanto grande parte do restante do mercado está em baixa.
Em 1999, se você tinha uma ação da internet, ela prosperava; caso contrário, ninguém se interessava. O mesmo vale hoje para a IA.
Negociação de varejo Indivíduos dominam a negociação de ações, apostando novamente em pequenas empresas que dão prejuízo. Tanto na bolha de 2000 quanto na bolha de 2021 em SPACs, clean tech, cripto e cannabis, pequenas ações com prejuízo superaram de longe as lucrativas, que eram muito menos emocionantes.
Isso se reflete no índice Russell 2000, de empresas menores, que superou o S&P 600 — que exige lucro — em 10 pontos percentuais nos 12 meses até meados de outubro, antes de o padrão se inverter. O índice Russell de microcap teve desempenho ainda mais extremo, superando o S&P 600 em 25 pontos percentuais em um ano, antes de recuar.
O boom de negociação impulsionou a Robinhood Markets em 220% este ano, assim como o boom de negociações das ponto-com impulsionou a E-Trade Financial, hoje parte do Morgan Stanley, em 261% em 1999.
Discussão sobre bolha Alguns dizem que, se todos falam sobre uma bolha, é sinal de que não há uma. Ainda assim, debates sobre bolha fervilharam em 1999, enquanto ela continuava a crescer. O mesmo ocorre agora.
Crescimento exponencial Uma grande diferença entre agora e 1999-2000 é a escala dos ganhos de preço. Sim, a Nvidia subiu muito (realmente muito). Mas ganhos de 54% este ano até o pico de outubro, e 30% incluindo a queda desde então, são pequenos comparados aos saltos de 1999.
A Cisco mais que dobrou em quatro meses desde meados de outubro de 1999, enquanto a Apple subiu 150% naquele ano e a Intel cresceu 75% em pouco menos de três meses no início de 2000.
Mesmo as melhores grandes ações deste ano, como Western Digital, Seagate e Micron Technology, apenas triplicaram ou quadruplicaram até seus picos nesta semana, antes de caírem fortemente na sexta-feira. Em 1999, a Qualcomm subiu 2.620%. Levou até 2020 para se recuperar do colapso subsequente.
No fim, se isso é uma bolha depende de ela estourar ou não. Se a IA não entregar tanto os ganhos de produtividade prometidos quanto os lucros gordos para seus criadores, o paralelo será com o doloroso período pós-ponto-com, e não com o boom.
Escreva para James Mackintosh em james.mackintosh@wsj.com
A Apple, por muito tempo um modelo de estabilidade no Vale do Silício, está passando por sua maior reestruturação de pessoas em décadas, com executivos seniores e engenheiros essenciais para os negócios deixando a companhia e migrando para concorrentes diretos, como Meta e OpenAI.
Só na última semana, os chefes de inteligência artificial e de design de interface pediram demissão. Em seguida, a empresa anunciou que sua diretora jurídica e o chefe de relações governamentais também estão saindo. Todos esses quatro executivos se reportavam diretamente ao CEO, Tim Cook, o que mostra a enorme rotatividade no alto escalão da companhia.
E mais mudanças podem vir. Johny Srouji, vice-presidente sênior de tecnologias de hardware e um dos executivos mais respeitados da empresa, disse recentemente a Cook que está seriamente considerando sair em um futuro próximo, segundo pessoas com conhecimento do assunto. Srouji, arquiteto do prestigiado esforço da Apple de desenvolver chips próprios, já informou colegas de que pretende se juntar a outra empresa caso realmente saia.
Ao mesmo tempo, talentos da área de inteligência artificial têm migrado para rivais, e empresas como Meta e OpenAI, além de diversas outras startups, já contrataram muitos dos engenheiros da Apple. Isso ameaça atrasar o esforço da empresa para alcançar concorrentes em IA, área na qual historicamente teve dificuldades para se destacar.
Esse conjunto de saídas forma um dos períodos mais turbulentos da gestão de Cook. Embora o CEO não deva deixar o cargo tão cedo, a Apple agora precisa reconstruir suas equipes e descobrir como prosperar na era da IA.
Dentro da empresa, algumas das demissões geram preocupação profunda e Cook tenta evitar novas perdas oferecendo pacotes de remuneração mais robustos a funcionários importantes. Em outros casos, as saídas refletem executivos veteranos próximos da aposentadoria. Ainda assim, o volume de mudanças configura uma inquietante fuga de cérebros.
Embora Cook insista que a Apple está trabalhando em sua linha de produtos mais inovadora da história, que deve incluir iPhones e iPads dobráveis, óculos inteligentes e robôs, a empresa não lança uma nova categoria de produto verdadeiramente bem-sucedida há uma década. Isso a torna vulnerável a concorrentes mais ágeis e preparados para desenvolver a próxima geração de dispositivos centrados em IA.
Procurada, a Apple preferiu não comentar.
Saída do chefe de IA expõe tropeços da Apple no setor
A demissão do chefe de IA, John Giannandrea, ocorreu após vários fracassos em IA generativa. A plataforma Apple Intelligence sofreu atrasos e entregou recursos abaixo do esperado. Uma reformulação muito anunciada da assistente Siri está há cerca de um ano e meio atrasada. Além disso, o software dependerá fortemente de uma parceria com a Alphabet, dona do Google, para preencher lacunas de capacidade.
Diante disso, a Apple começou a afastar Giannandrea do cargo em março, mas permitiu que ele permaneça até a próxima primavera. Dentro da empresa, muitos já esperavam sua saída e alguns até se dizem surpresos de ele ainda estar lá. Demiti-lo mais cedo, porém, seria interpretado publicamente como admissão de problema, segundo fontes.
O veterano do design Alan Dye está deixando a Apple rumo ao Reality Labs da Meta, uma deserção notável para um dos maiores rivais da companhia.
No dia seguinte à notícia, a Apple anunciou que havia contratado uma executiva da própria Meta: Jennifer Newstead, diretora jurídica da empresa de redes sociais e que ocupará o mesmo cargo na rival. Ela ajudou a conduzir a batalha bem-sucedida da Meta contra a FTC, órgão antitruste dos EUA que processou a companhia por prática anticompetitivas, experiência valiosa diante da disputa legal da Apple com o Departamento de Justiça dos EUA pelo mesmo motivo.
Newstead substituirá Kate Adams, que ocupou o cargo por oito anos e se aposentará no fim de 2026. Lisa Jackson, vice-presidente de meio ambiente, políticas e iniciativas sociais, também está se aposentando e suas funções serão distribuídas entre outros executivos.
A saída de Adams causou impacto, especialmente dado o número de disputas legais que ela conduzia, mas seu tempo de serviço é considerado longo. A saída de Jackson, por sua vez, já era amplamente esperada.
Essas saídas vêm após outra ainda maior: Jeff Williams, braço direito de Cook e diretor de operações (COO) por uma década, aposentou-se no mês passado. Outro veterano, o diretor financeiro (CFO) Luca Maestri, assumiu um cargo menor no início de 2025 e deve se aposentar em breve.
Especulação sobre CEO cresce, mas saída não é iminente
Cook completou 65 anos no mês passado, aumentando especulações sobre sua aposentadoria. Pessoas próximas afirmam que ele não deve sair tão cedo, embora o planejamento sucessório exista há anos. John Ternus, chefe de engenharia de hardware, de 50 anos, é visto internamente como o principal candidato.
Quando Cook deixar o cargo, deve assumir a presidência do conselho e manter grande influência. Isso torna improvável que a Apple escolha um CEO externo, apesar de nomes como Tony Fadell, ex-Apple e criador do iPod, serem ventilados fora da empresa. Mas Fadell deixou a Apple há 15 anos em termos pouco amistosos.
Internamente, comenta-se também sobre questões envolvendo a saúde de Cook, como tremores nas mãos percebidos durante reuniões da empresa. Pessoas próximas garantem que ele está saudável.
Srouji é peça vital para a empresa por ser responsável pela arquitetura dos chips Apple Silicon, pilar do sucesso recente da Apple. Cook tenta retê-lo, oferecendo aumento substancial de salário e a possibilidade de ampliar seu papel. Uma hipótese discutida seria promovê-lo a diretor de tecnologia (CTO), tornando-o possivelmente o segundo nome mais poderoso da Apple.
Mas isso exigiria promover Ternus a CEO, passo para o qual a empresa talvez ainda não esteja pronta. E alguns afirmam que Srouji não gostaria de trabalhar sob outro CEO, mesmo com um título maior. Se Srouji sair, seus sucessores naturais seriam seus dois principais subordinados: Zongjian Chen ou Sribalan Santhanam.
As mudanças já vêm alterando a estrutura de poder. Mais autoridade está concentrada em quatro executivos: Ternus, Eddy Cue (serviços), Craig Federighi (software) e o novo COO, Sabih Khan. Os esforços de IA foram redistribuídos, com Federighi se tornando o chefe de IA na prática.
Equipes de IA, robótica e design são esvaziadas
O esvaziamento não se limita ao alto escalão da companhia. A Apple enfrenta uma fuga de talentos em engenharia. A ordem interna é reforçar contratação e retenção.
Robby Walker, responsável pela Siri e por um projeto de busca semelhante ao ChatGPT, saiu em outubro. Sua substituta, Ke Yang, deixou a empresa em poucas semanas e foi para o novo Superintelligence Labs da Meta.
Para preencher lacunas deixadas por Giannandrea, a Apple contratou Amar Subramanya, ex-Google e Microsoft, como vice-presidente de IA.
Mas houve um colapso mais amplo na organização de IA, intensificado pela saída do chefe de modelos de IA, Ruoming Pang. Ele e outros nomes de peso, como Tom Gunter e Frank Chu, foram para a Meta, que atrai talentos com pacotes de remuneração muito altos.
A equipe de robótica de IA também foi atingida, inclusive seu líder Jian Zhang, que igualmente foi para a Meta. Esse grupo trabalha em tecnologias para futuros produtos, como um robô de mesa e um robô móvel. A equipe de hardware do robô de mesa também perdeu talentos, alguns indo para a OpenAI.
A área de interface do usuário também sofreu baixas, culminando na saída de Dye, do design. Seu desejo era integrar IA mais profundamente aos produtos, algo que sentia que a Apple não estava acompanhando. Billy Sorrentino, outro líder dessa área, também foi para a Meta.
O grupo de design industrial da Apple, responsável pelo design físico dos produtos, praticamente se desfez na última meia década, com muitos profissionais seguindo Jony Ive para seu estúdio LoveFrom ou migrando para outras empresas.
Stephen Lemay substituirá Dye. Cook também está assumindo mais responsabilidade sobre design, função anteriormente de Jeff Williams.
Apesar do caos, há otimismo interno sobre Lemay, um designer veterano com 20 anos de casa.
OpenAI e Meta se beneficiam
Jony Ive agora trabalha com a OpenAI em novos dispositivos reforçados por IA. A OpenAI comprou a startup de Ive por mais de US$ 6 bilhões para acelerar seu esforço em hardware, mirando diretamente o território da Apple.
A OpenAI também contratou dezenas de engenheiros da Apple, incluindo profissionais de iPhone, Mac, câmeras, chips, áudio, Apple Watch e Vision Pro.
Houve outras perdas notáveis: Abidur Chowdhury, que narrou o lançamento do iPhone Air em setembro, saiu para uma startup de IA, uma surpresa interna. E a Apple perdeu o reitor da Apple University, programa criado para preservar sua cultura após a morte de Steve Jobs.
A carreira de Ken Ono como um dos matemáticos mais proeminentes do mundo o levou a lugares que ele jamais poderia imaginar.
O renomado professor da Universidade da Virgínia regularmente ultrapassava os limites do campus, levando suas fórmulas de Hollywood às Olimpíadas. Ele é o único teórico dos números que já estrelou um comercial de cerveja. E, em seu próximo ato, esse homem renascentista da matemática está fazendo algo improvável até mesmo para seus padrões.
Ele está deixando seu cargo vitalício para trabalhar para uma jovem de 24 anos.
Até pouco tempo atrás, a ideia de se juntar a uma startup de IA no Vale do Silício lhe pareceria absurda. De fato, antes de isso reorientar sua carreira e transformar sua vida, ele se considerava um cético da inteligência artificial. Até recentemente, começava suas palestras fazendo piada com o hype em torno da tecnologia nascente.
“Meu nome é Ken Ono, e eu sou NI”, dizia ele. “Naturalmente inteligente.”
Agora, ele é o funcionário mais improvável de uma startup que quer revolucionar a matemática com IA.
Aos 57 anos, Ono está tirando uma licença prolongada da academia, sem planos de voltar. Ele está se juntando a uma empresa fundada por uma de suas ex-alunas, Carina Hong — dona de um currículo tão brilhante que deixaria qualquer IA insegura.
Depois de se formar no MIT em três anos, vencer o Prêmio Morgan como a melhor pesquisadora de matemática de graduação nos EUA e ganhar uma bolsa Rhodes, ela foi para Stanford buscar um doutorado conjunto em Direito e Matemática. Quando largou os cursos para fundar a Axiom Math, ela levantou US$ 64 milhões, recrutou alguns pesquisadores de IA da Meta — e contratou seu mentor. Para ela, foi uma decisão óbvia.
“Ken Ono é o ídolo de muitos estudantes de matemática”, disse Hong, presidente-executiva da Axiom.
A empresa recebeu o nome do termo matemático para uma verdade básica capaz de fundamentar toda uma teoria. O objetivo de Hong é construir um “matemático de IA”, capaz de raciocinar sobre problemas conhecidos, encontrar novos e validar o próprio trabalho por meio de provas formais. Se der certo, a Axiom pode resolver questões que intrigam humanos há séculos.
Os investidores da startup apostam que uma superinteligência matemática teria diversos usos comerciais — verificação de software e hardware, otimização logística, trading algorítmico e engenharia financeira. As empresas mais ricas do mundo estão gastando bilhões e alimentando temores de uma bolha, mas matemáticos estão cada vez mais otimistas sobre o potencial da IA em auxiliar suas pesquisas e impulsionar descobertas.
Quando conversei com Ono, era o dia seguinte à assinatura dos documentos que oficializaram sua licença. Enquanto se preparava para atravessar o país, ele relutava em fazer previsões para o futuro. Mas o professor de matemática que agora trabalha para uma startup compartilhou um de seus próprios axiomas:
“Se eu for o primeiro, que seja”, disse ele. “Não serei o último.”
Ono é um ponto fora da curva, e sua carreira foi incomum desde o início. Na infância, a pressão dos pais o deixou tão infeliz que ele não concluiu o ensino médio. Sem diploma, mesmo assim entrou na universidade, descobriu sua paixão pela matemática e lecionou durante décadas na Universidade de Wisconsin e em Emory antes de chegar à Universidade da Virgínia em 2019. Ele também liderou o principal programa de pesquisa para alunos de graduação e orientou 10 vencedores do Prêmio Morgan — incluindo sua nova chefe.
“Ele é uma figura maior que a vida na matemática”, disse Ken Ribet, ex-presidente da Sociedade Americana de Matemática.
Na matemática, Ono é conhecido por seu trabalho em diversos temas da teoria dos números, das congruências de Ramanujan à conjectura umbral moonshine.
E se essa frase te deu suor frio, pode relaxar.
Ono também é conhecido por aplicar matemática a outras áreas. Ele assessorou nadadores da Universidade da Virgínia e campeões olímpicos dos EUA. Ajudou a orientar a Agência Nacional de Segurança. Trabalhou na produção do filme “O Homem que Viu o Infinito” (2015). Depois apareceu em um comercial de cerveja certificando que 64 (as calorias da Miller64) é menor que 80 (as concorrentes).
E ele é conhecido por mais uma coisa: sua impressionante coleção de camisas havaianas.
“Espero que a Axiom faça um contrato com a Tommy Bahama”, brinca. “Esse é meu sonho.”
Nos últimos anos, Ono começou a acompanhar o rápido progresso da IA. Ficou intrigado, mas não intimidado. A IA era surpreendente em tarefas cognitivas e na resolução de problemas já vistos, mas tinha dificuldades com a criatividade de sua área — que exige intuição e pensamento abstrato.
Essa criatividade é tão fundamental para a matemática pura que Ono acreditava que seu emprego estaria seguro por décadas.
Mas, na primavera passada, ele foi um dos 30 matemáticos convidados a selecionar problemas de pesquisa para testar modelos de IA. Ele saiu do simpósio profundamente abalado com o que viu.
“A vantagem que eu tinha sobre os modelos estava diminuindo”, disse ele. “E em áreas da matemática fora da minha especialidade, senti que os modelos já me ultrapassavam.”
Durante meses, Ono viveu um luto pela própria identidade. Não sabia o que fazer, consciente de que os modelos só ficariam mais inteligentes.
“Então tive uma epifania”, disse. “Percebi que os modelos ofereciam uma forma diferente de fazer matemática.”
Ele já tinha colegas, alunos de pós-graduação e brilhantes estudantes de graduação como colaboradores. Agora também tem a IA.
“Passo uma ou duas horas por dia trocando ideias com os modelos”, diz ele. “Tarde da noite, quando não consigo dormir, pego meu iPhone e fico conversando sobre matemática com os modelos em um nível absurdamente alto.”
Ao mesmo tempo, a IA não era o único motivo para que seu trabalho como professor parecesse instável.
Com o Departamento de Justiça pressionando o ensino superior, ele temia ameaças ao financiamento federal de pesquisa. No início do ano, o presidente da Universidade da Virgínia renunciou sob pressão do governo Trump. Como assessor de STEM do reitor, Ono passava mais tempo lidando com política — e menos tempo fazendo matemática.
Ele decidiu deixar a Universidade da Virgínia pela IA porque não conseguiu resistir à oportunidade de influenciar o mundo além do quadro-negro.
“Tenho o luxo de participar de uma transformação de como o mundo realmente funciona”, disse Ono. “Como matemático puro, isso raramente foi o caso.”
Quando concluiu que era hora de mudar, sabia exatamente para quem ligar.
Carina Hong havia sido aluna de seu programa de pesquisa em 2020, antes de ganhar o Prêmio Morgan e o Prêmio Schafer como melhor estudante de matemática do país. Nascida e criada na China, ela aprendeu inglês sozinha ainda jovem para ler livros avançados da área. Treinou em programas de Olimpíadas de Matemática, resolvendo problemas sob pressão, mas ficou obcecada por outro tipo de matemática.
“Sempre me interessei por descobertas matemáticas”, disse. “A matemática olímpica dá picos constantes de dopamina, mas a pesquisa é bater a cabeça na parede. É dor e sofrimento. Eu gosto disso.”
Na nossa conversa, ela descreveu tanto a pesquisa matemática quanto seu primeiro ano na faculdade de direito como “muito divertidos”. Ela é uma das poucas pessoas que saberia comparar. Estudante de primeira geração, Hong brilhou no MIT. Em vez de ir para um fundo quantitativo, foi para Oxford como bolsista Rhodes. Depois de estudar neurociência e escrever duas dissertações, seguiu para Stanford.
Nos fins de semana, estudava em uma cafeteria perto do campus. Bebendo matcha, lia artigos difíceis e ficou amiga de Shubho Sengupta, cientista de IA da Meta que também frequentava a mesa comunitária. Em suas conversas, perceberam que podiam unir seus mundos.
Em suas corridas matinais, quando cogitava deixar a escola e abrir uma empresa, Hong lembrava o conselho de Lisa Su, CEO da AMD: corra na direção dos problemas mais difíceis.
“A pesquisa matemática é muito difícil”, disse Hong. “IA para matemática é mais difícil ainda.”
Ela largou tudo assim que a rodada de investimento semente da Axiom foi concluída no último verão.
Dias depois, Google DeepMind e OpenAI encantaram nerds no mundo inteiro quando seus modelos conquistaram medalhas na Olimpíada Internacional de Matemática. O mesmo aconteceu com a Harmonic, startup cofundada pelo CEO da Robinhood, Vlad Tenev, que afirma que “a superinteligência matemática está cada minuto mais perto”.
Correndo contra o tempo, Hong começou a recrutar talentos ao lado de Sengupta, agora diretor de tecnologia da Axiom. Entre os engenheiros que contrataram da Meta estava François Charton, pioneiro da IA para matemática. A blitz de contratação chamou atenção no Vale do Silício — e também de alguém a milhares de quilômetros: Ken Ono.
Logo, ele estava empacotando tudo com sua esposa e o schnoodle da família, Mochi.
E, nesta semana, começou como o 15º funcionário da Axiom.
Quando começaram a discutir seu cargo, a oferta inicial foi “chief math guy”. Depois de negociações, decidiram pelo título oficial: “matemático fundador”.
Seu trabalho é testar os limites dos modelos da empresa. Ele está criando problemas representativos que só podem ser resolvidos por meio da compreensão profunda dos princípios matemáticos, além de elaborar benchmarks que servirão de guia para o desempenho dos sistemas.
“Pense nisso como um mapa para um navegador”, diz ele. “Antes de partir para descobrir novas terras, você precisa saber onde está e o que já foi explorado.”
Ono diz que essa vontade de explorar o trouxe à Axiom mais do que qualquer motivo financeiro. “Não estou fazendo isso pelo dinheiro”, disse ele. Ono já estava entre os funcionários mais bem pagos da Universidade da Virgínia e afirma ter recusado propostas mais lucrativas e com maior participação acionária em outras empresas de IA.
Nos escritórios da startup em Palo Alto, as salas de reunião têm nomes de matemáticos lendários — Poincaré, Gauss, Hilbert, Lovelace, Turing. Depois de levantar US$ 64 milhões, funcionários notaram que 64 é 2^6 e brincaram que a próxima rodada poderia ser 2^7.
Mas o surpreendente é que muitos dos colegas de Ono têm sua idade.
“Muitos dos principais pesquisadores de fronteira estão em uma fase da vida em que têm histórico, obra consolidada, segurança financeira — e querem seu projeto de legado”, disse Hong.
E um deles procura algo mais.
“Mesmo que cheguemos à superinteligência, ainda haverá questões matemáticas sem solução”, disse Ono. “E eu continuarei em busca de respostas.”
A demanda por cada vez mais poder computacional é o pilar da valorização das empresas de IA. E falou em IA, falou em “bolha” – algo que mais hora menos hora estoura.
É impossível saber se estamos ou não diante de uma. E sempre há a outra possibilidade: a de que os preços das ações simplesmente tenham alcançado um platô permanentemente elevado.
Essa é basicamente a conclusão de uma análise divulgada pelo BTG Pactual. Ela mostra que as grandes empresas do setor, a começar por Nvidia, Google e Microsoft, têm fundamentos sólidos, ou seja: margens saudáveis, baixa alavancagem e geração robusta de caixa.
Por outro lado, sempre vale lembrar a frase do economista americano Irving Fisher. Semanas antes do crash de 1929, o maior estouro de bolha da história, ele disse justamente que “os preços das ações atingiram um platô permanentemente elevado”. Não era o caso.
Seja como for, o BTG lista 16 motivos para acreditar que a revolução da IA tem características estruturais, e que o espaço para a expansão tecnológica e de infraestrutura ainda é vasto. Veja os pontos.
1. Ganhos de produtividade
Eles chegam a 1,3 ponto percentual por ano com a adoção rampante de IA, ou US$ 1,5 trilhão de produção global extra anual. É um choque de produtividade “amplo e duradouro”, de acordo com a análises e, mesmo com concorrência elevada e com o fracasso de algumas companhias com o passar do tempo, a tecnologia em si prospera.
Os investimentos na área não têm nada de especulativos: o US$ 1,2 trilhão por ano aplicado em infraestrutura – data centers, chips e redes – formam uma base de ativos de US$ 2,4 trilhões, que precisa gerar US$ 1,68 trilhão anuais em retorno para a economia global para dar lucro. Esse volume é, na visão do banco, plenamente compatível com o impacto de produtividade estimado por estudos independentes.
O receio de que a “bolha de IA” esteja se formando faz referência à “bolha ponto com” – a das empresas que, no final da década de 1990, foram superestimadas. A situação é diferente, segundo o BTG, porque as 10 maiores empresas do S&P 500 apresentavam margens líquidas de 17%, em média, naquela época, enquanto os atuais líderes têm 32%. Quer dizer: o ciclo de investimentos em IA é mais lucrativo e mais resiliente hoje.
4. Geração de caixa robusta
Lucro é uma demonstração contábil. Um dado mais sólido é o “fluxo de caixa livre”, o dinheiro que efetivamente sobra no caixa da empresa depois de todos os gastos a cada trimestre. Entre as empresas do S&P 500, ele é hoje de 3,5%. Ou seja, para cada US$ 100 que a empresa coloca no negócio, US$ 3,5 ficam no caixa. Isso é quase três vezes mais do que o período de 2000 a 2001. Em outras palavras: o ciclo atual das empresas é financiado por caixa real e não por dívidas excessivas.
5. Preços bem abaixo dos níveis da última bolha
O Nasdaq 100, índice que reúne as empresas americanas de tecnologia, é negociado entre 29 e 30 vezes o lucro, distante do nível de 44 vezes em 1999 e de 89 vezes em 2000. Você lê essa métrica da seguinte forma: considerando o preço atual, o mercado está disposto a pagar cerca de US$ 29 a US$ 30 por cada US$ 1 de lucro anual da empresa.
É, em resumo, um indicador para as expectativas de crescimento das companhias. Para o BTG, a precificação das ações das big techs hoje é “mais moderada” e também amparada por lucros muito maiores.
6. Líderes de mercado mais baratos do que no passado
Na bolha das ponto com, Cisco, Intel, Microsoft e outras eram negociadas entre 50 vezes a 70 vezes o lucro. Muitas superavam o nível de 100 vezes. Hoje, as gigantes de IA – Google, Nvidia, Meta, Microsoft de novo… – são negociadas entre 20 vezes e 35 vezes o lucro.
Só 46% do fluxo de caixa das empresas hoje é reinvestido, muito baixo dos 75% em 2001. Pode parecer um contrassenso avaliar positivamente empresas que estão investindo menos, mas a leitura do BTG é de que as companhias estão destinando seus recursos de forma mais equilibrada.
8. Alavancagem muito menor
As maiores empresas americanas operam com caixa líquido: a relação entre a dívida líquida e o Ebitda, é de 0,3 vez. Essa relação é conhecida como alavancagem e indica quantos anos a empresa levaria para pagar suas dívidas usando todo o lucro operacional. Em geral, um indicador abaixo de 2x é um sinal de que a empresa está financeiramente saudável. Ou seja, 0,3x é um nível extremamente conservador.
9. Demanda firme e chips duráveis sustentam o ciclo da IA
A demanda por computação em nuvem e IA continua acelerando: os serviços AWS (da Amazon), Azure (da Microsoft) e Google Cloud voltaram a crescer entre 20% e 40% ao ano. Ao mesmo tempo, as GPUs – processadores especializados usados para treinar e operar modelos de IA – têm vida útil longa, de aproximadamente seis anos.
Isso significa que as gigantes globais de computação em nuvem têm receitas futuras mais previsíveis e conseguem extrair valor dos chips por um bom tempo, fortalecendo a sustentabilidade do ciclo de investimentos em IA.
10.A tecnologia está longe do seu potencial máximo
Os avanços recentes mostram que a IA ainda tem muito espaço para evoluir. A redução das alucinações, por exemplo, avança paulatinamente, mas ainda está longe do ideal. Isso indica que a tecnologia não está madura – e que a demanda por mais computação e novos modelos deve seguir crescendo.
11. O mercado de IPOs ainda é fraco
Nos últimos 12 meses, houve 56 IPOs no segmento de IA, contra 511 no auge da bolha das ponto com. Ou seja, o ciclo atual não mostra exuberância especulativa em novas emissões como já ocorreu no passado.
12. O mercado não está em euforia
Mesmo com toda a atenção sobre IA, o humor geral dos investidores ainda é negativo: o índice de “Medo e Ganância”, criado pela CNN, aponta para “Pessimismo Extremo” – próximo de 19 pontos, bem abaixo da linha neutra de 50. Isso significa que, apesar do avanço das empresas de IA, o mercado como um todo não demonstra um comportamento eufórico, nem demanda excessiva por ativos de risco, que é uma condição típica de bolhas. A postura predominante ainda é de cautela, não de entusiasmo.
13. O medo da bolha freia os excessos que poderiam levar a uma bolha
O BTG cita uma pesquisa recente do Bank of America. Ela mostra que 54% dos gestores profissionais creem estar vivendo uma bolha de IA. E isso é bom. Quando o medo de bolha cresce entre profissionais de mercado, os investidores tendem a reduzir posições arriscadas e a operar de forma comedida. Ou seja, paradoxalmente, o fato de muitos acreditarem que há uma bolha diminui a probabilidade de uma bolha clássica se formar, pois os próprios agentes atuam para evitar excessos.
14. O investidor de varejo também está cauteloso
O índice AAII Bull/Bear, que mede o sentimento do investidor individual americano, permanece em território negativo. Isso indica que o pequeno investidor, o primeiro a responder aos ciclos especulativos, não está otimista. A falta de entusiasmo tanto entre profissionais (item 13), quanto no varejo reforça que não há clima emocional típico de bolha.
15. Investimento em IA é pequeno quando comparado a grandes ciclos históricos
O BTG calcula que, hoje, os investimentos em data centers de IA representam 1,3% do PIB. Há quem diga que estão construindo demais. Só que talvez não. Data center é o que há de mais moderno em infraestrutura. Nos momentos do passado em que o hype de infra era a construção de ferrovias, gastava-se muito mais: até 6% do PIB.
16. Queda de juros favorece teses de longo prazo
Juros menores tornam mais valioso cada dólar de lucro futuro. Quando os juros caem, os investidores calculam que o valor presente dos lucros que as empresas vão gerar no futuro é maior. Isso beneficia especialmente negócios cujo potencial econômico está mais avançado, como as empresas de IA, que investem muito agora para colher resultados maiores nos próximos anos.
A Axia Energia está explorando opções para garantir o fornecimento de energia para um projeto de data center de US$ 50 bilhões que pretende colocar o Rio de Janeiro na vanguarda da inteligência artificial na América Latina.
A Axia, antiga Eletrobras, realizará estudos de engenharia e de custos para uma subestação elétrica que abastecerá o data center Rio AI City, afirmou Virginia Fernandes Feitosa, chefe de relações com clientes da empresa, em entrevista.
Os estudos determinarão quais melhorias são necessárias para garantir energia suficiente para o projeto que está sendo desenvolvido pela Elea Data Centers, uma empresa apoiada pelo Goldman Sachs.
“Estamos aproveitando toda a nossa infraestrutura interna para sermos um catalisador” e “tirar isso do papel”, disse Feitosa.
A Rio AI City está localizada perto da infraestrutura existente dos Jogos Olímpicos de 2016, podendo aproveitar os cabos de fibra óptica de alta velocidade utilizados na transmissão do evento. A primeira fase do projeto prevê 1,5 gigawatts e um custo aproximado de US$ 50 bilhões. A Elea espera que, eventualmente, a capacidade chegue a 3,2 gigawatts, o equivalente ao consumo atual de energia de toda a cidade.
O Alibaba lançou nesta quinta-feira (27) seus novos óculos de inteligência artificial Quark na China, sinalizando os esforços da empresa chinesa de tecnologia para entrar no mercado de wearables com IA, dominado pela Meta.
Os preços começarão em 1.899 iuanes para o headset, que será alimentado pelo modelo e aplicativo de IA Qwen da Alibaba. Ao contrário de outros headsets fabricados por empresas como a Meta, os óculos Quark têm a aparência de óculos comuns, com armação de plástico preto.
A Alibaba afirmou que os óculos seriam profundamente integrados aos seus aplicativos, incluindo o Alipay e seu site de compras Taobao, permitindo que os usuários os utilizassem para tarefas como tradução em tempo real e reconhecimento instantâneo de preços.
“Os pontos fortes da Alibaba são compras, pagamentos e navegação, então seus óculos com IA funcionam mais como um assistente pessoal”, disse Li Chengdong, analista da indústria eletrônica baseado em Pequim.
A empresa está investindo no mercado de IA para o consumidor, após ter ficado historicamente atrás da concorrência. No início deste mês, ela lançou uma grande atualização para seu chatbot de IA.
Li afirmou que a estratégia da Alibaba para óculos de IA inclui um foco na captura de tráfego futuro em meio à intensa competição no setor de comércio eletrônico da China.
“O Alibaba não detém o monopólio do comércio eletrônico”, afirmou. “A empresa espera que a IA possa ajudá-la a garantir a segurança do gateway de tráfego da próxima geração.”
Os novos óculos de IA da Quark estão disponíveis nas principais plataformas de comércio eletrônico chinesas, incluindo Tmall, JD.com e Douyin. Os números de vendas ainda não estão disponíveis, pois o produto foi lançado oficialmente apenas na quinta-feira.
A corrida para encontrar novas formas de dispositivos para entretenimento e computação, baseadas em IA, alimentou uma batalha entre as maiores empresas de tecnologia. A Meta, proprietária do Instagram, domina amplamente o setor de headsets de realidade virtual, com cerca de 80% do mercado. A Apple vende seu headset Vision Pro enquanto a Samsung Electronics lançou seu headset de realidade estendida Galaxy XR em outubro, que utiliza recursos de IA do Google, da Alphabet .
Outras empresas de tecnologia chinesas também lançaram óculos semelhantes com inteligência artificial. A Xiaomi lançou um produto em junho, enquanto a Baidu já possui um produto similar à venda.
A xAI, a empresa de inteligência artificial de Elon Musk, está em negociações avançadas para levantar US$ 15 bilhões em novo capital, em uma avaliação que pode chegar a US$ 230 bilhões, segundo pessoas familiarizadas com o assunto e reportagens do Wall Street Journal. A nova avaliação mais do que dobraria os US$ 113 bilhões divulgados em março, quando a xAI foi incorporada à plataforma de mídia social de Musk, o X.
Os termos da rodada foram apresentados a investidores pelo gestor de patrimônio de Musk, Jared Birchall, na noite de terça-feira (18). Ainda não está claro se o valor informado representa a avaliação pré ou pós-investimento. Birchall não respondeu a pedidos de comentário.
A CNBC havia informado anteriormente que a xAI buscava captar US$ 15 bilhões em uma rodada Série E, avaliando a empresa em US$ 200 bilhões — reportagem que Musk rebateu como “falsa” em um post no X.
Como várias startups de IA, a xAI vem queimando caixa rapidamente enquanto constrói infraestrutura para treinar modelos cada vez mais complexos. A empresa e seus concorrentes se preparam para um ciclo de investimentos que pode somar trilhões de dólares nos próximos anos. Em junho, a xAI levantou US$ 5 bilhões em ações e US$ 5 bilhões em dívida para desenvolver seu data center Colossus em Memphis, Tennessee — um projeto que também recebeu US$ 2 bilhões de investimento da SpaceX.
Concorrente do ChatGPT
A empresa, fundada em 2023 para competir diretamente com a OpenAI e sua rival Anthropic, busca acelerar o desenvolvimento do Grok, seu chatbot concorrente do ChatGPT. A expansão envolve investimentos pesados em infraestrutura física, inclusive propriedades em Memphis destinadas ao supercomputador Colossus.
Musk, que também é CEO da Tesla, já sinalizou publicamente apoio à ideia de a montadora investir na xAI. Em uma assembleia recente, os acionistas da Tesla aprovaram um investimento na startup, embora muitos tenham se abstido. A presidente do conselho, Robyn Denholm, chegou a questionar a lógica do aporte e disse que o conselho ainda não havia conduzido a devida diligência necessária.
A xAI também enfrenta turbulências internas: a empresa perdeu recentemente vários executivos seniores, incluindo a CEO do X, Linda Yaccarino, além dos diretores financeiros do X e da própria xAI.
Jeff Bezos assumirá o cargo de codiretor executivo de uma nova startup de inteligência artificial voltada para aplicações industriais e aeroespaciais, informou o New York Times na segunda-feira (17). A empresa, batizada de Project Prometheus, já arrecadou US$ 6,2 bilhões em financiamento — parte dele investida pelo próprio fundador da Amazon —, tornando-se uma das startups em estágio inicial mais bem capitalizadas do mundo, segundo três fontes ouvidas pelo jornal.
A iniciativa marca o retorno de Bezos a um cargo operacional formal desde que deixou a presidência-executiva da Amazon, em julho de 2021. Embora esteja profundamente envolvido com a Blue Origin, sua empresa espacial, Bezos detém ali apenas o título de fundador.
Com o Project Prometheus, o bilionário entra de vez em um mercado de inteligência artificial cada vez mais competitivo, dominado por gigantes como OpenAI, Meta, Google e Microsoft, enquanto dezenas de startups disputam espaço com produtos e modelos próprios.
O novo empreendimento será comandado por Bezos em parceria com Vik Bajaj, físico e químico que já trabalhou de perto com Sergey Brin no laboratório de inovação do Google, conhecido como X (antigo Google X).
Segundo o The New York Times, o jornal norte-americano, o Project Prometheus já contratou cerca de 100 pesquisadores vindos de empresas de IA, como OpenAI, DeepMind e Meta, em meio a uma acirrada disputa global por talentos.
A tecnologia em desenvolvimento da startup é direcionada a aplicações de IA para engenharia e produção em setores como informática, indústria automotiva e aeroespacial — áreas alinhadas ao interesse de longa data de Bezos em acelerar o acesso humano ao espaço. Ainda não está claro onde a startup está sediada nem quando exatamente foi fundada, já que a empresa manteve um perfil discreto até agora.
Vida de Bezos
Desde que deixou o comando da Amazon, Bezos tem dividido os holofotes entre seus negócios e sua vida pessoal — incluindo um casamento repleto de celebridades em Veneza neste ano. Ele também intensificou seu envolvimento com a Blue Origin e ampliou seus investimentos no setor de IA. Segundo a CNBC, todos os aportes feitos em 2024 pela família Bezos, por meio da gestora Bezos Expeditions, foram direcionados a empresas de inteligência artificial.
O lançamento do Project Prometheus ocorre em um momento de forte pressão por mão de obra especializada. Grandes empresas de tecnologia vêm oferecendo salários recordes e bônus milionários para atrair cientistas de IA — alguns chegando a valores de US$ 100 milhões. O mercado continua marcado por uma rotatividade intensa, com talentos migrando entre OpenAI, Meta, Google e startups emergentes.
Mesmo diante de uma competição bilionária, o Project Prometheus desponta como um novo peso pesado. Com US$ 6,2 bilhões já captados, a empresa tem margem para adquirir poder computacional escasso, atrair pesquisadores de elite e desenvolver conjuntos de dados proprietários difíceis e caros de produzir em ambientes industriais, segundo especialistas ouvidos pelo Times.
Em 2019, Chen Tianshi estava longe de se tornar uma das pessoas mais ricas do planeta. O maior cliente de sua startup de chips de inteligência artificial de apenas três anos — a gigante chinesa de telecomunicações Huawei Technologies — havia abruptamente cortado quase todos os negócios, optando por desenvolver seus próprios semicondutores. Até então, a Huawei representava mais de 95% da receita da empresa.
Mas então ele teve uma sorte inesperada. A decisão dos EUA de cortar o acesso da China a chips avançados e a determinação de Pequim em fomentar tecnologia doméstica acabaram criando um ambiente de forte apoio estatal e um vasto mercado protegido para a empresa do prodígio da computação — impulsionando-o a se tornar um dos bilionários self-made mais ricos do mundo.
As ações da sua frabricante de chips, Cambricon Technologies, dispararam mais de 765% nos últimos 24 meses. Sua fortuna — quase toda derivada de sua participação de 28% na fabricante de aceleradores de IA com sede em Pequim — mais que dobrou em 2025, alcançando US$ 22,5 bilhões, segundo o Bloomberg Billionaires Index.
A ascensão meteórica de Chen destaca como o robusto apoio da China à indústria doméstica de IA está criando uma nova elite tecnológica alinhada ao Estado, poucos anos depois de o país ter reprimido seus titãs do setor privado. Com as sanções dos EUA sufocando o acesso da China a chips avançados, empresas como a Cambricon emergiram como campeãs nacionais, protegidas por políticas públicas e entusiasmo dos investidores — símbolos de uma nova ordem industrial em que o favoritismo político, e não a livre concorrência, define os vencedores.
Questionamentos sobre quanto desse avanço se deve ao protecionismo estatal — e não à competitividade dos chips — dividem analistas quanto à longevidade dessa trajetória.
“Crescimentos explosivos como o da Cambricon vêm de uma base muito baixa; sua avaliação atual pode estar inflada sem um apoio político contínuo”, disse Shen Meng, diretor do banco de investimento Chanson & Co., de Pequim.
Embora Chen ainda esteja longe da fortuna de Jensen Huang, fundador da Nvidia, ele já é a terceira pessoa mais rica do mundo com 40 anos ou menos, atrás apenas de Lukas Walton e Mark Mateschitz, herdeiros das fortunas Walmart e Red Bull, respectivamente.
As ações da Cambricon — e, por extensão, o patrimônio de Chen — dispararam em agosto, quando Pequim instruiu empresas locais a evitarem usar os processadores H20 da Nvidia, especialmente em projetos governamentais.
A empresa tentou esfriar o frenesi dos investidores, advertindo em documento à Bolsa de Xangai que ainda enfrenta sanções dos EUA e ressaltando as dificuldades de escalar tecnologicamente. Também desmentiu rumores sobre produtos inexistentes em desenvolvimento.
Relatórios de corretoras mencionavam seu próximo chip Siyuan 690, embora se acredite que ainda esteja anos atrás do produto equivalente da Nvidia.
“É cedo demais para dizer se Cambricon ou Huawei, as líderes em chips de IA na China, se tornarão a ‘Nvidia chinesa’, porque o ecossistema completo da Nvidia, incluindo o CUDA, é extraordinariamente difícil de replicar rapidamente”, disse Sunny Cheung, pesquisador no think tank Jamestown Foundation, em Washington.
A Cambricon não respondeu aos pedidos de comentário da Bloomberg.
Apesar das dúvidas sobre a avaliação da empresa, a trajetória de Chen tornou-se um caso de estudo do pipeline acadêmico apoiado pelo Estado que também impulsionou o avanço surpreendente da startup DeepSeek e de seu fundador millennial, Liang Wenfeng.
Aluno superdotado
Nascido em 1985, filho de um engenheiro elétrico e de uma professora de história na cidade de Nanchang, sudeste da China, Chen teve seu talento identificado cedo. Ele e seu irmão mais velho, Chen Yunji, foram escolhidos para um programa de alunos superdotados na prestigiosa Universidade de Ciência e Tecnologia da China, em Hefei, onde obteve PhD em ciência da computação em 2010.
Depois, juntou-se ao irmão como pesquisador no Instituto de Computação da Academia Chinesa de Ciências — centro das ambições científicas do país e financiado pelo Estado.
Foi ali que os irmãos ganharam atenção com artigos acadêmicos de prestígio internacional sobre seu acelerador DianNao, em 2014. Um ano depois, apresentaram seu primeiro chip — um processador inspirado no cérebro para deep learning, batizado de Cambricon, referência à explosão Cambriana, simbolizando um ponto inicial de evolução para a IA.
Em 2016, o projeto virou empresa, com a Academia como uma das primeiras investidoras.
O primeiro grande avanço veio em 2017, quando a Huawei usou a tecnologia de processadores de IA da Cambricon para melhorar fotografia e jogos no smartphone Mate 10. A parceria terminou em 2019, quando a Huawei começou a desenvolver soluções próprias. Desde então, a Cambricon migrou gradualmente para projetar e vender chips de IA para servidores de nuvem e dispositivos de borda.
Ela abriu capital em 2020, no STAR Market, em Xangai, mas permaneceu no vermelho até registrar lucro trimestral pela primeira vez no quarto trimestre de 2024.
A empresa sofreu um revés em 2022, quando o Departamento de Comércio dos EUA a colocou na “entity list”, por supostamente buscar itens de origem americana para apoiar a modernização militar da China — restrição que limita o acesso da Cambricon a tecnologias ocidentais.
Mas as limitações não frearam as perspectivas da empresa. Quando Washington endureceu os controles e impediu Nvidia e AMD de vender chips avançados à China, criou um enorme vácuo de suprimentos. Pequim reagiu exigindo que empresas domésticas “comprassem local”, o que significa que companhias chinesas agora precisam adquirir ao menos parte de seus chips de fabricantes nacionais como Huawei ou Cambricon.
A demanda explodiu. A receita da Cambricon cresceu mais de 500% nos últimos 12 meses, mesmo competindo com a Huawei e várias outras startups chinesas.
Embora hoje seja um dos principais investimentos domésticos em IA, investidores podem voltar-se a outras rivais à medida que Moore Threads e MetaX avançam rumo a IPOs na China. Enquanto isso, as fabricantes de chips Biren Technology e Iluvatar CoreX estariam preparando aberturas de capital em Hong Kong.
“O crescimento delas é diretamente causado pela necessidade urgente de países terem infraestrutura de hardware”, disse Shuman Ghosemajumder, cofundador e CEO da Reken, startup de IA de São Francisco. “Assim como a Nvidia, acredito que elas devem enfrentar grande volatilidade nas ações, à medida que o mercado tenta determinar quanta infraestrutura realmente é necessária para modelos de IA generativa úteis — e quanto dessas expectativas foi exagerado.”
Os maiores empregadores dos EUA têm uma nova mensagem para seus funcionários: não precisamos de vocês. Agora, eles têm a inteligência artificial (IA).
A Amazon anunciou esta semana que cortará 14 mil empregos, com planos de eliminar até 10% de sua força de trabalho administrativa eventualmente. A United Parcel Service informu na terça-feira (28) que reduziu sua força de trabalho gerencial em cerca de 14 mil posições nos últimos 22 meses, dias depois que a varejista Target anunciou que cortaria 1.800 cargos corporativos.
No início de outubro, trabalhadores administrativos de empresas como Rivian Automotive, Molson Coors, Booz Allen Hamilton e General Motors receberam avisos de demissão — ou souberam que os receberiam em breve.
Somando tudo, dezenas de milhares de trabalhadores administrativos recém-demitidos nos Estados Unidos estão entrando em um mercado de trabalho estagnado, aparentemente sem lugar para eles.
Às 5h30 da manhã de terça-feira, Kelly Williamson acordou com uma mensagem alarmante de seu empregador, o Whole Foods Market da Amazon, pedindo que ela verificasse seu e-mail.
“Revise o mais rápido possível e fique em casa hoje”, dizia a mensagem. O cargo de Williamson na equipe de proteção de ativos estava sendo eliminado. O crachá e o laptop da mulher de 55 anos, de Austin, Texas, foram desativados. Ela recebeu 90 dias para procurar outro emprego na empresa. Ela disse que seus pertences pessoais estão sendo enviados para ela pelo correio.
Um novo normal mais enxuto está surgindo nos EUA. Grandes empregadores estão reduzindo seus quadros de funcionários, eliminando cargos administrativos e deixando menos oportunidades para trabalhadores experientes e novos que tinham empregos bem remunerados. Quase dois milhões de pessoas nos EUA estão desempregadas há 7 meses ou mais, de acordo com dados federais recentes.
Por trás da onda de demissões de funcionários administrativos está a adoção da inteligência artificial (IA), que os executivos esperam que possa ser mais eficiente do que os funcionários administrativos bem remunerados.
Os investidores pressionaram a alta administração a trabalhar com mais eficiência e com menos funcionários. Os fatores que impulsionam a desaceleração das contratações incluem a incerteza política e os custos mais altos.
Em conjunto, esses fatores estão remodelando a aparência do trabalho nos EUA, deixando os gerentes que permanecem com mais funcionários para supervisionar e menos tempo para se reunir, enquanto sobrecarregam os funcionários que têm a sorte de ter empregos com cargas de trabalho mais pesadas.
Toda essa reestruturações criou uma sensação de precariedade, tanto para gerentes quanto para seus liderados. Também está restringindo as opções para quem procura emprego.
Cerca de 20% dos americanos entrevistados pelo WSJ-NORC este ano disseram estar muito ou extremamente confiantes de que poderiam encontrar um bom emprego se quisessem, um número menor do que em anos anteriores.
Contratação de operários
Enquanto isso, as oportunidades para trabalhadores da linha de frente, como operários ou especialistas, estão crescendo.
As empresas descrevem a escassez de funcionários nos setores de comércio, saúde, hotelaria e construção, ao mesmo tempo em que suspendem as contratações de consultores e gerentes, demitem funcionários no varejo e no setor financeiro e implantam IA para realizar trabalhos de contabilidade e monitoramento de fraudes.
“O sistema parece estar uma bagunça”, disse Chris Reed, de 33 anos, que foi demitido há um ano de uma empresa de vendas de tecnologia, área em que atuava há mais de uma década.
Reed, que mora em New Braunfels, Texas, recentemente conseguiu um emprego vendendo carros da Toyota, depois de passar 10 meses procurando trabalho. Reed sustenta seus três filhos, de 10, 8 e 6 anos, e sua esposa, dona de casa e estudante. “Na área de tecnologia, sou qualificado, tenho experiência”, disse Reed. “Não consegui nenhum emprego nesta área.”
Após sua demissão, ele disse que se candidatou a mais de 1.000 vagas. Para conseguir pagar as contas, incluindo comida, gasolina, contas de luz e água e as prestações de dois carros, Reed disse que sacou todo o seu plano de aposentadoria e vendeu ações, criptomoedas e os cards de Pokémon que colecionava com o filho. “Minha casa foi a leilão por falta de pagamento da hipoteca”, disse ele.
Neste verão, um amigo o indicou para o emprego na concessionária. Ele viaja duas horas ou mais por dia e muitas vezes trabalha incansavelmente desde às 8h30 até às 21h. Agora está pensando se deveria trabalhar em seu dia de folga.
Reed está sentindo a pressão de um desequilíbrio entre vida profissional e pessoal, vários meses após ter começado no emprego. Às vezes, ele passa dias sem ver os filhos; acorda antes de eles irem para a escola e volta para casa depois que eles dormem. À noite, ele coloca os filhos na cama, mas a filha se recusa a deixá-lo ir.
“Ela acha que eu não vou vê-la no dia seguinte”, disse ele. “Isso afetou muito minha vida familiar.” Os empregos de escritório que estão na berlinda são funções que muitos trabalhadores americanos almejavam. Eles investiram em diplomas universitários para se qualificarem para uma entrevista e, em seguida, conquistaram empregos confortáveis, como gerentes de recursos humanos e engenheiros de nível intermediário.
Agora, o que antes era uma posição estável parece uma bomba-relógio, com funcionários que galgaram os degraus da hierarquia corporativa aguardando sua vez para uma videochamada anunciando seu último dia.
Alvos da IA
Economistas do Fed da Filadélfia descobriram que empregos com salários mais altos e que exigem um diploma de bacharel são mais expostos à IA do que outras posições.
Mesmo com o crescimento da economia, as contratações enfraqueceram, com economistas prevendo uma desaceleração na criação de empregos neste outono. Nesse cenário, as empresas estão se tornando mais seletivas — e tanto os trabalhadores de escritório experientes quanto os recém-formados em busca de seus primeiros empregos estão sendo pressionados.
Mo Toueg, que dirige uma empresa de recrutamento, disse ter visto um aumento expressivo no número de pessoas de 40 anos em busca de emprego no último ano. “Eles me dizem que não conseguem acompanhar o ritmo da tecnologia atual”, disse Toueg, da Gobu Associates. “A tecnologia está superando suas habilidades.”
Candidatos a emprego disseram que estão sendo rejeitados em favor de candidatos com experiência profissional quase idêntica à exigida na vaga. “As empresas agora podem contratar funcionários que correspondam exatamente às suas qualificações desejadas”, disse Melissa Marcus, diretora administrativa de uma empresa de consultoria de emprego com sede em Austin.
“As empresas que têm dinheiro para gastar agora com pessoal estão pedindo o impossível”, disse ela.
Essa dinâmica está contribuindo para restringir as contratações de nível inicial. A turma de 2025 enviou mais candidaturas a vagas de emprego do que a turma de 2024, enquanto recebeu um número menor de ofertas, de acordo com a National Association of Colleges and Employers (NACE).
“Senti que estava me esforçando muito para entrar no mercado de trabalho, e a escada foi puxada debaixo dos meus pés”, disse Kobe Baker, de 23 anos, que começou a procurar emprego em janeiro, logo após se formar na Universidade Baylor. “Ninguém estava lá para realmente me dizer o que eu poderia fazer para melhorar, para me sair melhor na próxima candidatura. Era apenas silêncio total.”
Baker, que agora mora em Bloomfield, Nova Jersey, esperava entrar no mercado de trabalho da cidade de Nova York após a formatura. Ele ampliou sua busca antes de conseguir um emprego em atendimento ao cliente no final de setembro. Ele disse que muitos jovens querem ser independentes, mas não conseguem se firmar no mercado de trabalho.
Mike Hoffman, diretor executivo da empresa de consultoria de crescimento SBI, disse que nos últimos seis meses reduziu sua equipe de desenvolvimento de software em 80%, enquanto a produtividade aumentou consideravelmente. “Temos alguém gerenciando grupos de agentes que estão programando”, disse ele. “Nossa IA escreve seu próprio código Python.”
“Os investidores estão pressionando as empresas a otimizar as operações”, disse Hoffman, buscando reduções de pessoal de até 30%. Os executivos devem se perguntar se podem fazer isso e se é a coisa certa a fazer, disse ele.
A empresa de aprendizado online Chegg anunciou que cortará 388 empregos globalmente, ou seja, cerca de 45% de sua força de trabalho, à medida que se adapta a um modelo de IA que responde automaticamente às perguntas dos alunos.
Com a Nvidia rompendo a marca dos US$ 5 trilhões em valor de mercado, o entusiasmo com a inteligência artificial levou o S&P 500 a níveis recordes — e os investidores a um déjà vu da bolha das pontocom. Mas, desta vez, analistas dizem que os fundamentos parecem mais sólidos do que no fim dos anos 1990.
O avanço das ações de tecnologia tem sido tão forte que o setor agora domina o S&P 500 como nunca antes. O peso das gigantes de tecnologia no índice já supera o de qualquer outro momento da história, incluindo o auge da bolha das pontocom, quando o setor chegou a representar 35% do total. E, com a Nvidia ultrapassando os US$ 5 trilhões, as seis maiores ações do índice concentram cerca de 38% dos US$ 58,2 trilhões de valor total — o maior nível de concentração já registrado.
Mas, para Jeff Buchbinder, estrategista-chefe de ações da LPL Financial, a semelhança com a virada dos anos 2000 para aqui. Ele argumenta que os investidores não deveriam se deixar assustar por comparações com o colapso das pontocom enquanto o atual mercado de alta entra no seu quarto ano.
Talvez o aspecto mais preocupante das máximas de hoje seja o fato de que o setor de tecnologia do S&P 500 agora tem o maior peso já registrado no índice, superando o nível de 35% do auge da bolha no fim dos anos 1990.
E, com a Nvidia agora rompendo os US$ 5 trilhões, as seis maiores ações do S&P 500 respondem por cerca de 38% dos US$ 58,2 trilhões de valor do índice — um nível de concentração estonteante e também o mais alto já registrado.
“A disparada, liderada por ações de tecnologia surfando a onda da inteligência artificial, fez muitos observadores questionarem se o mercado está em uma bolha e se uma versão 2.0 do crash das pontocom pode estar chegando”, escreveu Buchbinder em nota publicada na terça-feira.
Ele não é um deles.
Para começar, ele observa que, embora os múltiplos atribuídos tanto às megacaps quanto aos seus pares de tecnologia da informação sejam elevados — um prêmio de 34% em relação ao S&P 500 —, eles seguem bem abaixo do pico de 50% das ações de tecnologia no fim dos anos 1990.
Buchbinder também argumenta que uma boa parcela dos bilhões gastos em IA — que ajudaram a adicionar US$ 4,5 trilhões ao valor de mercado da Nvidia desde o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022 — está sendo financiada pelo fluxo de caixa das gigantes de tecnologia já estabelecidas.
“Dadas as fundações sólidas, incluindo um crescimento de lucros de 20% que pode ser mantido até 2026 à medida que o investimento em capital para IA continua acelerando, e as melhores revisões de lucros entre os 11 setores do S&P nos últimos três e seis meses, não achamos que a corrida da tecnologia esteja necessariamente no fim”, escreveu.
Também vale notar alguns dos muitos comparativos que circulavam nesta quarta-feira antes da abertura histórica da Nvidia.
A fabricante de chips de IA adicionou cerca de US$ 1 trilhão em valor nos últimos 112 dias — um patamar que supera a capitalização combinada de Exxon Mobil e Mastercard, duas empresas que existem, juntas, há 155 anos.
Em outras palavras, a Nvidia concentra os motores mais importantes da “nova economia” — chips e dados — em um valor cinco vezes maior que os da “velha economia” — petróleo e dinheiro — representados por Exxon e Mastercard.
Em 1999, a diferença entre a Microsoft — então a empresa mais valiosa do mundo, com US$ 350 bilhões — e a Exxon Mobil era de menos de US$ 200 bilhões.
Quatro das maiores ações do mercado divulgarão resultados do trimestre de setembro nesta semana: Microsoft, Meta, Amazon e a Alphabet, controladora do Google, devem apresentar planos para gastar ainda mais bilhões em uma corrida por IA que, ao fim da década, custará trilhões em novo capital.
“Todo o complexo de semicondutores de IA, armazenamento, memória, redes, óptica e hardware de servidores depende das tendências futuras de capex dessas três empresas”, disse Jordan Klein, analista de tecnologia, mídia e telecom da Mizuho Securities.
Também não parece que os investidores estejam dispostos a apostar contra elas, mesmo que o pano de fundo lembre muito a última vez em que a tecnologia definia o mercado de alta.
O executivo-chefe da Nvidia, Jensen Huang, planeja revelar novos contratos para fornecimento de chips de IA para grandes empresas sul-coreanas, incluindo a Samsunge a Hyundai, quando visitar o país esta semana para buscar novas oportunidades para seus negócios.
Os acordos têm o potencial de ajudar a fabricante de chips americana a expandir sua presença num mercado chave como a Coreia do Sul, uma vez que a Nvidia está cada vez mais excluída da China devido ao conflito comercial entre Washington e Pequim. Para os conglomerados coreanos, um relacionamento mais próximo com a Nvidia significa um fornecimento mais confiável de unidades de processamento gráfico essenciais para o treinamento e a operação de modelos de inteligência artificial.
Huang quer estreitar seus laços com a quarta maior economia da Ásia, que é fundamental para o fornecimento global de chips de memória e tem ambições de se tornar um grande centro de computação de IA, de acordo com pessoas familiarizadas com o assunto. Além da Samsung e da Hyundai Motor, a Nvidia planeja fornecer seus chips para o SK Group, que planeja construir um centro de dados de IA de 7 trilhões de wons (US$ 4,9 bilhões) na Coreia do Sul e conta com a fabricante de chips SK Hynix entre suas afiliadas.
Huang deve anunciar essas parcerias antes de participar da Cúpula de CEOs da APEC em Gyeongju na próxima sexta-feira, dia 31, disseram as fontes, que pediram para não serem identificadas por tratar de assuntos particulares. O CEO da Nvidia presidirá uma conferência em Washington na terça-feira, e o presidente Donald Trump disse que se encontrará com Huang mais tarde, enquanto viaja pela Ásia.
Quando questionado em um evento da Nvidia em Washington nesta terça-feira (28) sobre os acordos que a empresa poderia revelar na Coreia do Sul, Huang se recusou a dar detalhes, mas deu a entender que pode ter mais a dizer nos próximos dias.
“Se você observar todo o ecossistema sul-coreano, todas as empresas são minhas grandes amigas e ótimas parceiras”, disse ele em declarações aos repórteres. “Quando eu partir, espero que tenhamos alguns anúncios que sejam realmente muito agradáveis para o povo da Coreia e para o presidente Trump.”
O Hyundai Motor Group não quis comentar. Representantes da Samsung e da SK não estavam imediatamente disponíveis para comentar.
O governo Trump deve assinar um amplo acordo com a Coreia do Sul nesta quarta-feira, com o objetivo de fortalecer a cooperação em inteligência artificial, computação quântica, biotecnologia e tecnologia sem fio 6G, de acordo com uma autoridade americana, que discutiu planos ainda não divulgados sob condição de anonimato. A autoridade não identificou quais empresas poderiam estar envolvidas em projetos sob o acordo.
A Nvidia está no centro de uma onda de investimentos em infraestrutura de IA que deve ultrapassar a marca de US$ 1 trilhão nos próximos anos. Da OpenAI à Oracle, os líderes do setor estão correndo para construir os data centers que sustentarão a era pós-ChatGPT. Essa corrida por investimentos, aliada à rápida valorização das ações de tecnologia, tem sido comparada à ‘bolha das pontocom’, dada a persistente ausência de aplicativos e serviços de IA convencionais.
A Coreia do Sul planeja investimentos significativos em infraestrutura de computação, incluindo planos para que o país garanta até 200.000 GPUs de alto desempenho até 2030. Esse esforço pode custar cerca de US$ 3 bilhões.
Embora essa demanda geral seja modesta em comparação às necessidades da OpenAI e da Meta, os contratos ajudariam a Nvidia a fazer incursões em um país crucial para a produção e o design de chips de memória — componentes essenciais para todos os eletrônicos modernos.
A Nvidia também está interessada em se aprofundar em mercados alternativos após ter sido praticamente excluída da China. Pequim ordenou que empresas locais suspendessem os pedidos da RTX Pro 6000D da Nvidia e desencorajou empresas e agências a usarem seus chips H20. Huang afirmou este mês que a participação de mercado da Nvidia na China caiu de 95% em seu pico para zero.
Trump planeja se reunir com o líder chinês Xi Jinping na Coreia do Sul na quinta-feira, à margem da Cúpula de CEOs da APEC, com o objetivo de elaborar algum tipo de acordo comercial. Não está claro se a capacidade da Nvidia de vender para empresas chinesas faria parte de algum acordo.
A empresa estatal de defesa da China Norinco divulgou em fevereiro um veículo militar capaz de conduzir operações de apoio ao combate. De forma autônoma, o modelo faz 50 km/h. O veículo era equipado com DeepSeek, a inteligência artificial (IA) que é o orgulho do setor de tecnologia da China.
O lançamento do Norinco P60 foi elogiado por autoridades do Partido Comunista em declarações à imprensa, em uma demonstração de como Pequim está usando o DeepSeek e a IA para alcançar os Estados Unidos em sua corrida armamentista, no momento em que líderes de ambos os países pedem que seus militares se preparem para o conflito.
Uma análise feita pela Reuters a partir de centenas de artigos, patentes e registros de compras dá uma ideia do esforço sistemático de Pequim para aproveitar a IA para obter vantagens militares.
Os detalhes de como os sistemas por trás das armas de última geração da China funcionam e até que ponto o país os implementou são um segredo de Estado. No entanto, registros de aquisição e patentes oferecem pistas sobre o progresso de Pequim em direção a capacidades como reconhecimento autônomo de alvos e suporte a decisões no campo de batalha em tempo real.
A Reuters não conseguiu estabelecer se todos os produtos foram construídos e as patentes não indicam necessariamente tecnologia operacional.
O Exército de Libertação Popular (PLA, na sigla em inglês) e afiliados continuam a usar e procurar chips da Nvidia, incluindo modelos sob controle de exportação dos EUA, de acordo com documentos, licitações e patentes.
A Reuters não conseguiu determinar se esses chips estavam estocados antes de Washington impor as restrições, pois os documentos não detalham quando o hardware utilizado foi exportado.
Patentes registradas em junho mostram seu uso por institutos de pesquisa ligados a forças armadas. Em setembro de 2022, o Departamento de Comércio dos EUA proibiu a exportação para a China dos populares chips A100 e H100 da Nvidia.
O porta-voz da Nvidia, John Rizzo, informou em comunicado à Reuters que, embora a empresa não consiga rastrear revendas individuais de produtos comercializados anteriormente, “reciclar pequenas quantidades de produtos antigos e de segunda mão não possibilita nada de novo nem levanta qualquer preocupação com a segurança nacional”.
“Usar produtos restritos para aplicações militares seria inviável, sem suporte, software ou manutenção”, acrescentou.
O Tesouro e o Departamento do Comércio dos EUA não responderam a perguntas sobre as descobertas da Reuters.
IA chinês
“Em 2025, os militares chineses também aumentaram o uso de contratos que alegam usar exclusivamente hardware de fabricação nacional, como chips de IA da Huawei”, disse Sunny Cheung, membro do grupo de estudos de política de defesa Jamestown Foundation, sediado em Washington, que analisou centenas de licitações emitidas este ano, ao longo de seis meses, pela PLA Procurement Network.
A PLA Procurement Network é o portal oficial para compras do exército chinês.
A Reuters não pôde confirmar a afirmação de Cheung de forma independente, mas a mudança coincidiria com uma campanha de pressão pública de Pequim sobre empresas nacionais para que usassem tecnologia fabricada na China.
A análise da agência de notícias sobre os avisos de aquisição e patentes protocolados no escritório de patentes da China encontrou demanda e uso de chips Huawei por afiliadas do PLA, mas não foi possível verificar todas as propostas vistas pela Jamestown, que está divulgando um relatório esta semana que foi fornecido antecipadamente à Reuters.
A Huawei se recusou a comentar quando questionada sobre a implantação militar de seus chips. O Ministério da Defesa chinês, a empresa DeepSeek e a Norinco não retornaram pedidos de comentários sobre o uso de IA para aplicações militares. As universidades e empresas de defesa que registraram as patentes e os artigos de pesquisa vistos pela Reuters também não responderam a perguntas semelhantes.
Dependência do DeepSeek
O uso dos modelos DeepSeek foi indicado em uma dúzia de licitações de entidades do PLA registradas este ano e vistas pela Reuters, enquanto apenas uma fez referência à Qwen da Alibaba, uma grande rival doméstica.
O Alibaba não retornou um pedido de comentário sobre o uso militar do Qwen.
Os avisos de aquisição relacionados ao DeepSeek aceleraram ao longo de 2025, com novas aplicações militares aparecendo regularmente na rede do PLA, de acordo com Jamestown.
A popularidade do DeepSeek com o PLA também reflete a busca da China pelo que Pequim chama de “soberania algorítmica” — reduzindo a dependência da tecnologia ocidental e, ao mesmo tempo, fortalecendo o controle sobre a infraestrutura digital crítica.
O Departamento de Defesa dos EUA se recusou a comentar sobre o uso de IA pelo PLA.
Um porta-voz do Departamento de Estado disse em resposta às perguntas da Reuters que “a DeepSeek forneceu voluntariamente, e provavelmente continuará a fornecer, apoio às operações militares e de inteligência da China”.
Washington “buscará uma estratégia ousada e inclusiva para a tecnologia de IA americana com países estrangeiros confiáveis ao redor do mundo, ao mesmo tempo em que manterá a tecnologia fora do alcance de nossos adversários”, acrescentou o porta-voz.
Planejamento com base em IA
De acordo com os documentos, a China está de olho em cães robóticos com inteligência artificial que fazem reconhecimento em bandos. Também está interessada em enxames de drones que rastreiam alvos de forma autônoma e em centros de comando visualmente imersivos e simulações avançadas de jogos de guerra.
Em novembro de 2024, o PLA lançou uma licitação com estilo de ficção científica para cães-robôs equipados com IA que fariam reconhecimento em conjunto em busca de ameaças e eliminariam riscos de explosão.
A Reuters não conseguiu identificar se a licitação foi atendida. A China já utilizou cães-robôs armados da fabricante de robótica com inteligência artificial Unitree em exercícios militares, de acordo com imagens divulgadas pela mídia estatal.
A Unitree não respondeu a perguntas sobre seu trabalho no PLA.
A revisão de patentes, licitações e artigos de pesquisa publicados nos últimos dois anos mostra como o PLA e entidades afiliadas estão recorrendo à IA para melhorar o planejamento militar, incluindo o desenvolvimento de tecnologia para analisar rapidamente imagens registradas por satélites e drones.
Pesquisadores da Landship Information Technology, uma empresa chinesa que integra sistemas de IA em veículos militares, incluindo os da Norinco, disseram em um white paper (um documento técnico) divulgado em fevereiro que sua tecnologia, construída com chips da Huawei, pode identificar alvos rapidamente a partir de imagens de satélite, ao mesmo tempo em que faz a coordenação com radares e aeronaves para executar operações.
O tempo em que os planejadores militares levam para passar da localização e identificação de um alvo para a execução de uma operação também foi reduzido pela IA, de acordo com a Universidade Tecnológica de Xi’an.
Pesquisadores do instituto disseram em um resumo de suas descobertas divulgado em maio que seu sistema com tecnologia DeepSeek foi capaz de avaliar 10.000 cenários de campo de batalha — cada um com diferentes variáveis, terrenos e mobilizações de força — em 48 segundos.
Eles disseram que uma equipe convencional de planejadores militares levaria 48 horas para concluir tal tarefa.
A Reuters não conseguiu verificar de forma independente as alegações dos pesquisadores.
Armas autônomas
Entidades militares chinesas estão investindo em tecnologia de campo de batalha cada vez mais autônoma, sugerem os documentos.
Duas dúzias de licitações e patentes vistas pela Reuters mostram os militares tentando integrar IA em drones, para que eles possam reconhecer e rastrear alvos, bem como trabalhar juntos em formações com pouca intervenção humana.
A Universidade Beihang, conhecida por sua pesquisa em aviação militar, está usando o DeepSeek para melhorar a tomada de decisões de enxames de drones ao mirar em ameaças “baixas, lentas e pequenas” (abreviação militar para drones e aeronaves leves), de acordo com um pedido de patente deste ano.
Líderes da área de defesa da China se comprometeram publicamente a manter o controle humano sobre os sistemas de armas, em meio à crescente preocupação de que um conflito entre Pequim e Washington possa levar à implantação descontrolada de munições alimentadas por IA.
Os militares dos EUA, que também estão investindo em IA, pretendem implantar milhares de drones autônomos até o final de 2025, no que as autoridades dizem ser uma tentativa de combater a vantagem numérica da China em veículos aéreos não tripulados.
Chips dos EUA, modelos chineses
Empresas de defesa chinesas, como a Shanxi 100 Trust Information Technology, têm divulgado em materiais de marketing sua dependência de componentes produzidos internamente, como os chips Ascend da Huawei, que permitem que modelos de IA operem.
A empresa não respondeu a perguntas sobre seu relacionamento com a Huawei e o PLA.
Apesar da mudança para processadores domésticos, o hardware da Nvidia continua sendo frequentemente citado em pesquisas de acadêmicos ligados às forças armadas, de acordo com uma revisão de registros de patentes dos últimos dois anos.
A Reuters identificou 35 solicitações que fazem referência ao uso dos chips A100 da Nvidia por acadêmicos da Universidade Nacional de Tecnologia de Defesa (NUDT, na sigla em inglês) do PLA e dos “Sete Filhos”, um grupo de universidades chinesas sob sanções dos EUA e com histórico de condução de pesquisas relacionadas à defesa para Pequim.
No mesmo período, essas entidades registraram 15 patentes relacionadas a aplicações de IA que citavam o hardware Huawei Ascend, que foi projetado como um substituto para os chips da Nvidia.
Em junho, a Universidade de Engenharia da Força de Foguetes do PLA registrou separadamente uma patente para um sistema de detecção de alvos por sensoriamento remoto, que, segundo ela, usava chips A100 para treinamento de modelos.
O coronel sênior Zhu Qichao, que lidera um centro de pesquisa do NUDT, disse à Reuters no ano passado que as restrições dos EUA impactaram sua pesquisa de IA “até certo ponto”, embora eles estejam determinados a diminuir a lacuna tecnológica.
Rizzo, da Nvidia, minimizou a demanda do PLA pelo hardware da Nvidia, dizendo que a China “tem chips nacionais mais do que suficientes para todas as suas aplicações militares”.
Os Estados Unidos formaram uma parceria de US$1 bilhão com a AMD para a construção de dois supercomputadores para solucionar problemas científicos, que vão desde energia nuclear até tratamentos de câncer e segurança nacional. A informação é do secretário norte-americano de Energia, Chris Wright, e a presidente-executiva da AMD, Lisa Su.
Os EUA estão construindo as duas máquinas para garantir que o país tenha supercomputadores suficientes para executar experimentos cada vez mais complexos que exigem o aproveitamento de enormes quantidades de capacidade de processamento de dados. As máquinas podem acelerar descobertas científicas em áreas nas quais os EUA estão focados.
Wright disse que os sistemas vão impulsionar os avanços em energia nuclear e energia de fusão, tecnologias para defesa e segurança nacional e o desenvolvimento de medicamentos.
Cientistas e empresas estão tentando criar na Terra a fusão, a reação nuclear que criou o Sol, ao colidirem átomos leves em um gás de plasma sob calor e pressão intensos para liberar quantidades enormes de energia.
“Fizemos grandes progressos, mas os plasmas são instáveis e precisamos recriar o centro do Sol na Terra”, disse Wright à Reuters.
“Teremos um progresso muito mais rápido usando a computação desses sistemas de inteligência artificial que, acredito, terão caminhos práticos para aproveitar a energia de fusão nos próximos dois ou três anos.”
Armas nucleares dos EUA
O secretário norte-americano afirmou que os supercomputadores também ajudarão na administração do arsenal de armas nucleares dos EUA e acelerarão a descoberta de medicamentos por meio de simulações de formas de tratar o câncer até o nível molecular.
“Minha esperança é que nos próximos cinco ou oito anos, transformaremos a maioria dos cânceres, muitos dos quais hoje são sentenças de morte definitivas, em condições controláveis”, disse Wright.
Os planos prevêem que o primeiro computador, chamado Lux, seja construído e entre em operação nos próximos seis meses. A máquina será baseada nos chips de inteligência artificial MI355X da AMD, e o projeto também incluirá CPUs e chips de rede fabricados pela AMD. O sistema é co-desenvolvido pela AMD, Hewlett Packard Enterprise, Oracle Cloud Infrastructure e Oak Ridge National Laboratory (ORNL).
A presidente da AMD disse que a implantação do Lux foi a mais rápida que ela já viu de um computador desse porte. “Essa é a velocidade e a agilidade que queríamos (fazer) para os esforços de IA dos EUA”, disse Su.
O diretor do ORNL, Stephen Streiffer, disse que o supercomputador Lux fornecerá cerca de três vezes a capacidade de IA dos supercomputadores atuais.
O segundo computador, mais avançado, chamado Discovery, será baseado na série MI430 de chips de IA da AMD, que são ajustados para computação de alto desempenho. Esse sistema será projetado pelo ORNL, pela HPE e pela AMD. A previsão é que o Discovery seja entregue em 2028 e esteja pronto para operar em 2029.
Streiffer disse que esperava enormes ganhos, mas não pode prever a capacidade computacional que ele terá.
O MI430 é uma variante especial da série MI400, que combina recursos importantes dos chips de supercomputação tradicionais com recursos para executar aplicativos de IA, disse Su.
O Departamento de Energia dos EUA hospedará os computadores, as empresas fornecerão as máquinas e os investimentos e ambas as partes compartilharão o poder de computação, disse um funcionário do departamento.
Os dois supercomputadores baseados em chips da AMD devem ser os primeiros de muitos desses tipos de parcerias com o setor privado e os laboratórios do Departamento de Energia em todo os EUA, disse o funcionário.
A unidade do Google responsável por projetos experimentais de tecnologia — conhecida como Moonshot Factory — vai avaliar a rede elétrica do Rio de Janeiro antes da possível construção de data centers de grandes companhias globais.
O trabalho será feito em parceria com a Tapestry, divisão da própria Moonshot Factory especializada em gestão de redes elétricas. Segundo o vice-prefeito Eduardo Cavaliere, o acordo será um dos quatro anúncios previstos para o início de novembro, durante o C40 World Mayors Summit, encontro que reunirá prefeitos de grandes cidades do mundo.
“A Tapestry é fundamental para o projeto Rio AI City porque certifica a qualidade da distribuição de energia”, disse Cavaliere à Bloomberg. “Data centers e empresas de computação em larga escala precisam confiar na infraestrutura energética.”
O projeto não envolve investimento direto do Google em data centers, mas representa um passo estratégico para colocar o Rio no mapa global da inteligência artificial.
Rio AI City
Batizada de Rio AI City, a iniciativa pretende criar um parque tecnológico ao lado do Parque Olímpico, a cerca de três quilômetros da praia, aproveitando a infraestrutura de cabos de alta velocidade usada nas transmissões das Olimpíadas de 2016.
A ideia é transformar a região em um ecossistema de data centers e empresas de tecnologia, com potencial para consumir tanta energia quanto toda a cidade do Rio de Janeiro atualmente.
Segundo Alessandro Lombardi, CEO da Elea Data Centers, desenvolvedora do projeto, o plano foi desenhado para atrair as maiores companhias de tecnologia dos Estados Unidos. A recente aprovação de incentivos fiscais para data centers no Brasil, segundo ele, ajudou a impulsionar o interesse de investidores.
Desafio energético
O avanço da Rio AI City exigirá grandes aportes em geração e transmissão de energia. O sistema elétrico brasileiro ainda depende fortemente da hidreletricidade, e uma seca em 2021 chegou a levantar temores de racionamento.
Lombardi afirmou que uma nova usina nuclear no estado do Rio e uma linha de transmissão ligando o Nordeste — região com forte geração eólica e solar — ajudarão a garantir o abastecimento até o fim da década.
O executivo estima que o projeto demandará US$ 50 bilhões para atingir 1,5 gigawatt de capacidade entre 2028 e 2029. Cerca de 20% dos recursos serão destinados à infraestrutura dos data centers, e o restante ao hardware de computação. A meta final é chegar a 3,2 gigawatts.
“É um projeto ambicioso”, disse Lombardi. “As cidades do futuro serão aquelas que conseguirem construir capacidade computacional nessa escala.”
Brasil e a IA
Com uma matriz elétrica majoritariamente renovável e a maior rede de cabos de fibra óptica da região, o Brasil é considerado o país mais bem posicionado da América Latina para captar investimentos em data centers.
Ainda assim, apenas um terço dos projetos anunciados no país deve sair do papel, segundo Inês Gaspar, pesquisadora da Aurora Energy. “Há muita sobreposição de projetos e anúncios especulativos”, afirmou.
Lombardi ressalta que a Rio AI City tem vantagens competitivas por estar próxima de linhas de transmissão e subestações — além de ficar a uma distância relativamente curta de São Paulo, o principal centro financeiro e tecnológico do país. Ele espera anunciar o primeiro investidor do projeto no início de 2026.
Moonshot
A Moonshot Factory é o laboratório de inovações do Google, criado em 2010 para desenvolver ideias consideradas “radicais” — ou, como se diz no Vale do Silício, moonshots. Foi desse grupo que nasceram iniciativas como o carro autônomo Waymo e a empresa de biotecnologia Verily, ambas hoje negócios independentes da Alphabet.
Nos últimos anos, porém, a Moonshot Factory passou a atuar mais como uma incubadora de startups voltadas para inteligência artificial e infraestrutura digital, refletindo a nova estratégia da companhia.
O ChatGPT está se transformando num sistema operacional, ou seja, num agente que controla outros aplicativos.
Na segunda-feira passada, a OpenAI lançou a integração entre o GPT e alguns apps. Isso significa que você agora pode usar outros aplicativos direto no Chat.
Agora, no início, são bem poucos, mas dá pra ter uma boa ideia de como a coisa funciona.
Vamos ver o caso do Spotify. Você pode pedir para o Chat montar uma playlist, na linha “faz uma só com músicas que tocaram na trilha sonora do filme tal”. Pronto.
Ele faz a Playlist e já joga dentro do Spotify. Na prática, você passa a interagir com outros apps da mesma forma como lida com o GPT: na base da conversa, como se estivesse falando com um amigo.
Neste episódio da sére IA:Modo de Usar, o jornalista Pedro Burgos mostra os detalhes.
Ao decidir investir, você certamente teve contato com um assessor oferecido pela sua plataforma. Mas e se, ao invés de contar com a ajuda de uma pessoa, você tivesse uma máquina para decidir ou te ajudar a aplicar os seus recursos? É exatamente isso que vem ganhando mais popularidade entre os investidores, sobretudo com o avanço da inteligência artificial: os robôs de investimentos.
Na prática, “robô” é apenas uma forma de automatizar uma decisão financeira. O sistema usado coleta os dados, compara com parâmetros predefinidos e realiza as operações sem que o investidor precise decidir na hora o que fazer. Não é preciso um clique sequer.
O planejador financeiro Rafael Bressan conta que a procura por esses serviços é crescente, em especial para clientes que querem operar renda variável, mas não têm tempo de se dedicar a isso. É com essa demanda que as plataformas de investimento passaram a pensar em soluções, nas quais um software identifica os pontos de entrada e de saída em ativos negociados no mercado financeiro, de acordo com as instruções que o investidor deu.
O comum nesse caso são os robôs-traders, ou robôs de ordens, famosos entre quem faz day trade, que são as negociações de compra e venda feitas em um mesmo dia, com ações e minicontratos – versões menores e mais acessíveis de contratos futuros negociados na bolsa de valores.
Essa estrutura já existe há anos no mercado, mas a maior novidade é que algumas plataformas oferecem uma “loja” de estratégias, com uma curadoria de modelos que desenvolvedores independentes e outros traders disponibilizam para que outras pessoas sigam.
Um exemplo simples ajuda a entender o funcionamento: um trader monta uma estratégia em que o robô comprará uma ação a R$ 30. O investidor define dois pontos que vão deflagrar ordens: o alvo de R$ 31,20 e o chamado stop, em R$ 29. Se o papel subir até R$ 31,20, a venda é feita e o investidor lucra. Se, por outro lado, cair a R$ 29, o robô vende a ação e a posição é encerrada com prejuízo, mas de forma controlada.
Esses dois pontos — alvo e stop — são a espinha dorsal da gestão de risco em estratégias de curto prazo. E o robô entra para fazer algo importante: manter a disciplina, para que o negócio não dependa do humor do investidor no “calor” do pregão.
Guardadas as devidas particularidades, a opção de “assinar um robô” criado por outra pessoa fica próxima do conceito de copy trade. Nessa estratégia, o investidor espelha as operações de outro analista ou trader, que é uma figura conhecida por ele ou pelo mercado.
A liberdade do investidor que opta por esse caminho está em permitir que a automação replique o que outra pessoa – no geral, mais profissional – está fazendo. Na escolha, o investidor também tem a possibilidade de definir o tamanho do saldo que ele destinará a esse fim, os limites de perdas e o momento de desconectar o serviço.
O outro lado da moeda é que, nesse caso, o viés humano não é eliminado como no uso de uma automação simples: se a “fonte” da estratégia errar, o investidor que a está seguindo escorrega junto – e talvez se dê conta disso apenas mais tarde.
Gestores e assessores digitais
Como nem só de day trade se faz um mercado, os robôs já chegaram à gestão e à assessoria de investimento. São os robôs-advisors, voltados à alocação de longo prazo. Aqui, a automação parte de uma pesquisa para definir o perfil do investidor, os objetivos e tolerância a risco, para só então propor uma carteira.
Em algumas empresas, o serviço apenas recomenda a alocação e cabe ao investidor seguir ou não o indicado, em um trabalho parecido com uma assessoria tradicional de investimentos. Em outros casos, o próprio sistema passa a montar a carteira e a monitorá-la periodicamente, para vender um pouco do que avançou demais e comprar o que ficou para trás. Tudo isso para manter o portfólio sempre de acordo com o definido.
O planejador financeiro Ednar Nascimento afirma que as soluções de inteligência artificial aceleraram muito o processo de construção das carteiras dos clientes porque, na gestão automatizada do portfólio, os robôs oferecem uma visão ampla e rápida da evolução do patrimônio. Ele diz, porém, que o papel do robô é auxiliar o assessor em um trabalho que, posteriormente, precisa ser validado com o cliente – o que garante o calibramento correto da carteira às necessidades da pessoa.
“Uma das maiores preocupações são as premissas”, ressalta. “A IA ou os robôs executam o que é solicitado pelo ser humano e isso pode ter erros se o perfil ou as necessidades do investidor não forem bem alinhados.”
Em dias de tendências claras, os robôs-traders tendem a funcionar bem, mas o problema começa em mercados sem direção específica ou no uso de testes que simulam o desempenho de uma estratégia a partir de dados históricos (backtest), situação que pode não se repetir no futuro.
Vamos pensar em um novo exemplo: o investidor determina que o robô compre um ativo quando ele sobe R$ 10, com um alvo de ganho de R$ 30. Se o preço passar a cair, ele sai em um ponto de segurança definido em R$ 15 de perda. Em dias em que o mercado opera com uma direção clara, seja de queda, ou de alta, o robô funciona bem: só vai comprar e vender quando esses pontos forem tocados.
O problema é quando o mercado oscila demais – o que não é raro. O preço sobe R$ 10 e o robô compra o ativo, mas logo o mercado cai e a automação vende quando a perda é de R$ 15. Minutos depois, o mercado sobe R$ 10 outra vez, para, em seguida, cair R$ 15 de novo. Só aqui, o investidor já terá perdido R$ 30, sem considerar as taxas. E o grande ponto de atenção é que o investidor, ao “contratar” uma estratégia de outra pessoa em uma plataforma, pode nem sequer entender o que está se passando.
Os robôs que fazem assessoria ou gestão também podem chegar a conclusões muito ruins para o investidor. Um deles é o custo, porque cada operação feita para recalibrar a carteira gera corretagem e impostos. Se o momento for de volatilidade e o prazo definido para balancear for mais curto, o patrimônio será facilmente corroído.
Outro aspecto importante é como a automação é calibrada. O robô pode “aprender”, por exemplo, que ações e títulos públicos se movem em direções opostas: um cai quando o outro sobe. Aí entra o problema – que, inclusive, é o que estamos vivendo hoje: os mercados estão em um momento em que as ações estão com forte alta, enquanto a remuneração dos títulos também está subindo.
Nesse caso, o robô pode acabar expondo a carteira a maior risco: venderá parte do que está subindo – as ações – para recompor o peso do que está caindo – os títulos, em que os preços são mais baixos porque as taxas estão em elevação. Se esse cenário persistir e a carteira do cliente não estiver bem aderente ao perfil, a automação repete o processo: vai retirando os ganhos das ações e aumentando a aposta em títulos que continuam se desvalorizando.
A regulação
Existe um outro ponto de atenção para quem contrata o serviço de automação. Embora o tema pareça novidade, os órgãos reguladores, como a Comissão de Valores Mobiliários (CVM), já estabelecem regras para o funcionamento desse mercado.
Se um serviço presta recomendações personalizadas para o investidor, ele está atuando como consultoria de valores mobiliários e a empresa que oferta o serviço precisa da mesma autorização que outras casas tradicionais. A CVM exige até mesmo que o código-fonte do sistema automatizado ou o algoritmo estejam disponíveis para inspeção.
Se as recomendações forem padronizadas, como na oferta de relatórios, modelo de carteiras ou estratégias prontas, quem assina esse conteúdo atua como analista de valores mobiliários. Se, além de recomendar, o serviço passa a decidir e a executar operações, ele é enquadrado como gestão de carteiras, que também exige registro e o cumprimento de regras específicas.
Quando Lisa Su assumiu o cargo de CEO da empresa de chips Advanced Micro Devices (AMD) em 2014, o valor de mercado da empresa era pouco menos de US$ 3 bilhões.
Hoje, a AMD vale mais de US$ 330 bilhões, um aumento de mais de cem vezes que reflete a habilidade da AMD em mudar de uma estratégia de produção. A empresa saiu da fabricação de placas de vídeo para jogos e processadores para computadores pessoais para chips de data center que impulsionam a revolução da inteligência artificial.
O preço das ações da AMD subiu 24% na segunda-feira (6), logo depois que a empresa anunciou uma parceria com a OpenAI, dona do ChatGPT.
Segundo os termos do acordo, a OpenAI comprará dezenas de milhares de chips AMD para gerar 6 gigawatts de capacidade computacional para funções que permitem que modelos de IA respondam às consultas dos usuários.
O acordo impulsionou o preço das ações da AMD e as ambições da empresa de competir com a concorrente Nvidia, que é de longe a concorrente dominante na indústria de semicondutores para IA.
O acordo especifica que a OpenAI receberá warrants para 160 milhões de ações da AMD, a um preço marginal de 1 centavo por ação, assim que a OpenAI atingir certas metas de implantação e o preço das ações da AMD subir.
A última parcela de ações será concedida somente se as ações da AMD atingirem US$ 600 por ação, o que daria à AMD uma avaliação de mercado de US$ 1 trilhão.
Por enquanto, com uma capitalização de mercado de US$ 4,5 trilhões, a Nvidia é quase 14 vezes maior que a AMD, e a maioria das estimativas de analistas estima sua participação de mercado para as unidades de processamento gráfico, ou GPUs, que alimentam o treinamento e a inferência de IA em mais de 75%.
Mas, além da AMD, a Nvidia enfrenta pressão de empresas como a Broadcom, que produz chips personalizados para aplicações específicas para clientes como a OpenAI, e até mesmo dos próprios grandes clientes, alguns dos quais já começaram a projetar seus próprios chips.
O acordo com a OpenAI pode ter mudado um pouco a situação a favor da AMD. A AMD chegou a esse ponto de inflexão graças a uma combinação de planejamento estratégico cuidadoso e de estar no lugar certo, na hora certa.
“Nos últimos anos, o importante foi entendermos as cargas de trabalho que realmente impulsionariam a IA, o treinamento e a inferência da próxima geração”, disse Su em uma entrevista. “Este acordo representa uma enorme expansão do trabalho que estamos fazendo.”
Durante grande parte da última década, a arquirrival da AMD foi a Intel, a problemática projetista e fabricante de chips que recentemente recebeu grandes investimentos da Nvidia e do governo dos EUA.
Com base nos designs populares dos chips gráficos usados nos sistemas de jogos PlayStation e Xbox e nas CPUs usadas em PCs de consumo, a AMD vem conquistando a fatia de mercado da Intel há anos.
A Intel, por sua vez, estava atolada em um esforço dispendioso para recuperar seu negócio de fabricação de chips. A AMD desmembrou seu negócio de manufatura, agora conhecido como GlobalFoundries, em 2009, enquanto a Intel continuou a investir em seu segmento de fundição, que não era lucrativo, mesmo estando muito atrás de rivais tecnologicamente mais avançados, como a Taiwan Semiconductor Manufacturing.
Em 2018, a AMD fez uma mudança drástica para a computação em nuvem, lançando sua linha Instinct de GPUs para data centers, seus primeiros chips projetados para cargas de trabalho de IA.
Desde então, a AMD tem lutado para acompanhar a Nvidia, que dominou não apenas o espaço de chips de IA, mas também os sistemas de software necessários para executar grandes clusters de data centers.
Nos últimos anos, à medida que os laboratórios de IA se apressavam para aperfeiçoar seus modelos mais recentes, a demanda por chips poderosos que podem ser usados para treinar esses modelos em bilhões ou até trilhões de parâmetros de entrada aumentou.
Agora, no entanto, a demanda mudou para funções de inferência, em vez de treinamento, à medida que as empresas buscam ferramentas de IA que sejam mais úteis nos mundos dos negócios, entretenimento e pesquisa. Essas aplicações também tendem a ser mais lucrativas.
“A computação tem sido mais direcionada para o treinamento no passado e, nos próximos anos, tenderá a se deslocar muito mais para a inferência, à medida que a demanda por esses serviços de IA cresce”, disse Jacob Feldgoise, pesquisador de IA do Centro de Segurança e Tecnologias Emergentes da Universidade de Georgetown. “A AMD tem se esforçado cada vez mais para se posicionar como fornecedora preferencial de soluções para inferência.”
Su, da AMD, assim como os principais executivos da OpenAI, concordaram que a demanda por inferência será o principal impulsionador da infraestrutura de IA e argumentaram que, à medida que a indústria de IA cresce, qualquer empresa que ofereça poder computacional aos desenvolvedores verá grandes benefícios.
A AMD possui algumas vantagens cruciais que podem ajudar em sua busca por maior participação de mercado da Nvidia. Seus chips são geralmente mais baratos que os da Nvidia, e sua eficiência e qualidade estão melhorando. Há também a questão da disponibilidade: como os chips da Nvidia são amplamente considerados os melhores disponíveis, a concorrência para comprá-los é acirrada.
O aumento expressivo da demanda abre uma oportunidade para a AMD oferecer seus próprios produtos como uma alternativa mais acessível e prontamente disponível.
“Acreditamos realmente que o mundo está subestimando a demanda por IA e que estamos caminhando para um mundo onde simplesmente não há tecnologia suficiente”, disse Greg Brockman, presidente e cofundador da OpenAI. “Não haverá chips suficientes.”
O BNDES e o Banco de Exportação e Importação da China (CEXIM) concordaram em criar um fundo de US$ 1 bilhão que investirá em setores como transição energética, infraestrutura, mineração, agricultura e inteligência artificial.
O banco brasileiro fornecerá US$ 400 milhões e o CEXIM, US$ 600 milhões, de acordo com comunicado. O novo fundo, que começará a operar em 2026, investirá em títulos de dívida e participações acionárias no Brasil.
O BNDES e a CEXIM já assinaram um termo de compromisso e uma declaração de intenções para cooperar na estruturação do fundo.
Segundo o diretor de Planejamento do BNDES, Nelson Barbosa, a iniciativa é o primeiro fundo bilateral entre uma instituição brasileira e uma chinesa, operando principalmente por meio de investimentos em reais.
“Esta parceria entre as duas instituições fortalecerá o relacionamento comercial e econômico entre Brasil e China”, disse ele durante a cerimônia de anúncio do fundo, que aconteceu no Rio de Janeiro.
O fundador da Amazon, Jeff Bezos, disse que os gastos com inteligência artificial se assemelham a uma “bolha industrial” que pode levar à perda de investimentos. Por outro lado, Bezos acredita que a IA vai trazer benefícios para a sociedade.
“Quando as pessoas ficam muito entusiasmadas, como acontece hoje com a inteligência artificial, tudo recebe dinheiro. Todo experimento é financiado, toda empresa é financiada. Isso vale para as boas e as más ideias”, disse Bezos. “Os investidores têm dificuldade em distinguir entre tantos projetos.”
“Ainda assim, a IA vai mudar todos os setores e melhorar a produtividade”, disse ele na Semana Italiana de Tecnologia em Turim, nesta sexta-feira (3).
“O que está acontecendo atualmente é uma bolha industrial semelhante à bolha da biotecnologia na década de 1990, quando empresas faliram e investidores perderam dinheiro, mas conseguimos alguns medicamentos que salvaram vidas”.
Bezos também apontou a bolha das pontocom como um período de investimento efervescente que beneficia o mundo hoje.
‘Tenha visão de longo prazo’, diz fundador da Amazon
As empresas que desenvolvem IA, bem como a tecnologia em torno dela, como data centers e chips, estão recebendo enormes quantias de financiamento. Os chamados provedores de neocloud, que fornecem às grandes empresas de tecnologia poder computacional extra e acesso a chips especializados para executar IA, estão sendo financiados antes mesmo de construírem a infraestrutura.
O entusiasmo em torno da IA e seu potencial levou a enormes avaliações para essas empresas.
Uma empresa da BlackRock está em negociações para comprar a Aligned Data Centers em um acordo que pode ser avaliado em cerca de US$ 40 bilhões, informou a Bloomberg News nesta sexta.
Alguns investidores alertaram sobre a quantidade de dinheiro investido em empresas do ecossistema de IA. O diretor de investimentos da GIC disse nesta semana que uma “bolha de hype” está se formando, especialmente em investimentos de risco em IA em estágio inicial.
O que fazer?
Para o fundador da Amazon, é preciso ter uma visão de longo prazo.
“Quando a poeira baixar e você vir quem são os vencedores, a sociedade se beneficiará dessas invenções”, disse ele. “Os benefícios da IA para a sociedade serão gigantescos.”
A Huawei usou componentes das maiores empresas de tecnologia da Ásia em seus principais processadores Ascend AI.
A descoberta foi feita pela empresa de pesquisa TechInsights, que observou itens da Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC), Samsung e SK Hynix em várias amostras dos chips de terceira geração nos equipamentos da Huawei.
Em uma investigação, os pesquisadores concluíram que a TSMC fabricou os chips usados nos aceleradores da Huawei.
Eles também descobriram um tipo mais antigo de memória, denominada HBM2E, fabricada pela Samsung e pela SK Hynix. Componentes dos dois fabricantes foram encontrados em duas amostras diferentes do Ascend 910C, informou a TechInsights.
A Huawei não respondeu a um pedido de comentário durante o feriado de uma semana na China.
A gigante do hardware sediada em Shenzhen tem sido alvo dos legisladores americanos desde o primeiro mandato do presidente Donald Trump.
Washington vem encabeçando uma campanha para restringir a capacidade de Pequim em semicondutores.
O esforço mais amplo dos EUA também incluiu restrições à exportação dos próprios chips de IA, dos HBMs com os quais são combinados e das ferramentas e componentes usados para fabricar ambos.
Essas políticas visam restringir o acesso de Pequim a sistemas de IA de ponta e também impedir que a Huawei e outros fabricantes chineses de chips desenvolvam a capacidade de fabricação necessária para desafiar a Nvidia Corp. no cenário global.
Entretanto, as autoridades chinesas querem afastar o país dos chips Nvidia, e o 910C da Huawei é a oferta doméstica mais competitiva.
Enquanto a Huawei trabalha para aumentar o número de chips 910C fabricados por parceiros locais, o acesso da empresa a produtos estrangeiros tem sido de crucial importância.
A Huawei conseguiu acesso a milhões de matrizes da TSMC através de uma empresa intermediária chamada Sophgo, que não informou que revenderia os componentes para a empresa chinesa.
A TSMC cortou a Sophgo e relatou o incidente ao governo dos EUA, que sancionou a empresa. Ainda assim, a Huawei conseguiu usar o estoque de cerca de 2,9 milhões de chips em seus chips Ascend e terá o suficiente para o 910C até este ano, de acordo com estimativas de especialistas da SemiAnalysis, incluindo Dylan Patel.
O acelerador de geração atual da Huawei, o 910C, é feito a partir da junção de dois chips 910B. O hardware do 910C, recentemente investigado pela TechInsights, afirmou a TSMC em um comunicado, parece ser feito com chips “analisados por esta organização em outubro de 2024, e não com um chip fabricado mais recentemente ou com tecnologia mais avançada. As remessas e a fabricação desse chip foram interrompidas desde então”. A TSMC acrescentou que cumpre todas as regras de controle de exportação e não fornece para a Huawei desde meados de setembro de 2020.
“A SK Hynix encerrou todas as transações com a Huawei após a imposição das restrições em 2020”, informou a direção da empresa coreana em um comunicado. “A SK Hynix está totalmente comprometida com o cumprimento rigoroso das leis e regulamentações, incluindo as de exportação americana.” A Samsung afirmou que continua a cumprir rigorosamente as regras de exportação americana e não possui nenhum relacionamento comercial com as entidades descritas nas regulamentações.
A desenvolvedora chinesa de inteligência artificial DeepSeek lançou um modelo experimental, que seria mais eficiente e com melhor processamento para textos longos.
A empresa sediada em Hangzhou batizou o modelo de DeepSeek-V3.2-Exp.
A direção do DeepSeek se refere a ele como “a etapa intermediária em direção à arquitetura de próxima geração”. Essa arquitetura provavelmente será o lançamento de produto mais importante do DeepSeek desde que as versões V3 e R1 foram lançadas.
DeepSeek mais barato
O modelo V3.2-Exp inclui um mecanismo chamado DeepSeek Sparse Attention, que, segundo a empresa chinesa, pode reduzir os custos de computação e aumentar o desempenho de alguns tipos de modelos.
A liderança do DeepSeek informou ainda nesta segunda-feira (29) no X que está cortando os preços da API em “mais de 50%”.
Embora seja improvável que a arquitetura de próxima geração do DeepSeek agite os mercados como as versões anteriores fizeram em janeiro, ela ainda pode exercer uma pressão sobre rivais nacionais como a Qwen, da Alibaba, e OpenAI.
Entrar
