O CEO da Nvidia, Jensen Huang, destacou o avanço do OpenClaw, um novo modelo de inteligência artificial baseado em agentes autônomos. Durante entrevista concedida ao programa Mad Money, na conferência GTC, o executivo defendeu que o projeto representa uma mudança significativa na forma como usuários interagem com sistemas de IA e afirmou que a plataforma “é definitivamente o próximo ChatGPT”.
Segundo Huang, o OpenClaw já se consolidou como um dos projetos de código aberto mais relevantes da “história da humanidade”, com potencial para redefinir o papel da IA no cotidiano.
Diferentemente dos chatbots tradicionais, que se limitam a responder perguntas, a plataforma permite a criação de agentes capazes de executar tarefas, tomar decisões e operar com pouca intervenção humana. O Olhar Digital já deu os detalhes sobre ele neste link.
O OpenClaw amplia o escopo de uso da IA ao permitir que usuários criem seus próprios agentes com comandos simples. De acordo com o CEO, a tecnologia possibilita delegar atividades complexas a esses sistemas, que podem aprender, iterar e aprimorar resultados de forma autônoma.
Segundo o site CNBC, Huang citou como exemplo o desenvolvimento de um projeto de design, como a criação de uma cozinha. Nesse cenário, o agente seria capaz de analisar referências, aprender ferramentas específicas, propor soluções e revisar o próprio trabalho, em um ciclo contínuo de aperfeiçoamento.
Para o executivo, esse tipo de automação tende a democratizar habilidades especializadas. Ele argumenta que profissionais de diferentes áreas poderão ampliar suas capacidades com o apoio desses agentes, assumindo funções mais complexas sem a necessidade de formação tradicional em determinadas áreas.
Huang fez as declarações sobre o OpenClaw durante a conferência GTC da Nvidia, que acontece esta semana na Califórnia (Imagem: FotoField/Shutterstock)
NemoClaw: Nvidia lançou seu próprio OpenClaw
A Nvidia não ficou para trás e anunciou nesta semana o NemoClaw, uma versão voltada ao ambiente corporativo que integra o OpenClaw ao ecossistema de softwares da empresa. A iniciativa busca adaptar os agentes autônomos para uso em larga escala, com foco em segurança, controle e confiabilidade.
A segurança, inclusive, era uma das preocupações em relação ao OpenClaw. O avanço dos agentes de IA levou receios relacionados ao controle, especialmente à medida que essas ferramentas passam a executar ações de forma independente.
No caso do NemoClaw, a companhia pretende incorporar mecanismos de proteção, como ferramentas de supervisão e recursos voltados à privacidade, para mitigar riscos associados à autonomia desses sistemas.
Para a Nvidia, enfrentar esses desafios será essencial para viabilizar a próxima etapa da inteligência artificial – uma fase em que os sistemas não apenas auxiliam usuários, mas atuam diretamente em seu nome em diferentes contextos.
A inteligência artificial (IA) tem avançado em diversas habilidades, incluindo a capacidade de ver, ouvir, ler e falar. Agora, pesquisadores estão desenvolvendo a habilidade de cheirar.
Nos últimos anos, um novo tipo de tecnologia conhecido como nariz eletrônico, ou e-nose, tem sido refinado. Esses aparelhos são capazes de detectar e distinguir aromas com uma precisão que pode ser até mil vezes maior do que a de um ser humano. Além disso, eles não sofrem a perda de sensibilidade que ocorre quando nossos narizes se acostumam a um odor, fenômeno comum em humanos.
A inovação na tecnologia do nariz eletrônico não se limita apenas à precisão. A IA é capaz de verificar as substâncias voláteis que compõem um cheiro, entendendo a combinação desses elementos e o significado dessas combinações.
Isso tem implicações significativas. Atualmente, pesquisadores estão explorando, e até mesmo comercializando, sistemas que podem, por exemplo, analisar o hálito de uma pessoa para detectar infecções graves. Eles também podem examinar o ar em um ambiente em busca de contaminantes ou até mesmo auxiliar na criação de perfumes de uma forma mais rápida e econômica.
Nariz eletrônico com IA tem seus obstáculos
Entretanto, a trajetória para um nariz eletrônico perfeito enfrenta desafios significativos;
Identificar cheiros utilizando IA é uma tarefa muito mais complexa do que a análise de imagens. Fatores ambientais, como a umidade, a dispersão de um odor e a forma como o dispositivo ‘inala’ o cheiro podem afetar a precisão dos resultados obtidos pelo e-nose;
Haritosh Patel, pós-doutorando que estuda engenharia biologicamente inspirada na Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas de Harvard, disse ao The Wall treet Journal que a subjetividade do cheiro torna difícil a padronização e calibração dos dispositivos, em comparação com imagens que podem ser totalmente quantificadas em graduações objetivas de luz;
Um outro ponto crítico é a quantidade limitada de dados disponíveis para treinar esses sistemas. Enquanto imagens visuais, áudios e textos foram acumulados em enormes volumes na internet por décadas, ainda não existe um equivalente em dados de cheiro;
Criar um banco de dados de aromas levará tempo e esforço consideráveis. Jack Liu, chefe de desenvolvimento corporativo da Ainos, empresa de tecnologia de IA focada em aromas com sede no Texas (EUA), observa que levaram aproximadamente 30 anos para que a tecnologia de visão computacional amadurecesse. Ele acredita que estamos apenas no início de uma evolução similar para a coleta de dados olfativos.
Novidade pode ajudar, inclusive, na detecção de infecções e outras doenças pelo hálito (Imagem: Orawan Pattarawimonchai/Shutterstock)
Se você já se perguntou como a tecnologia pode ser aplicada no dia a dia, o nariz eletrônico promete ser mais do que uma curiosidade científica. Imagine um dispositivo que consegue avisar você sobre a presença de substâncias perigosas na sua casa, como gases tóxicos ou mesmo a presença de infecções potencialmente fatais baseado no seu hálito.
A possibilidade de desenvolvimento dessa tecnologia pode transformar diagnósticos médicos, oferecer segurança em ambientes corporativos e até mesmo melhorar experiências sensoriais na perfumaria.
Os próximos passos para a efetivação do nariz eletrônico estarão atrelados ao desenvolvimento de técnicas que minimizem as variáveis que afetam a detecção de odores e à criação de uma base de dados robusta que permita ao sistema aprender de forma eficaz.
À medida que mais pesquisas forem realizadas e mais avanços tecnológicos ocorrerem, a expectativa é que a tecnologia de nariz eletrônico possa, de fato, superar seus desafios e se estabelecer como uma ferramenta indispensável em diversas indústrias.
A IA não está apenas revolucionando a forma como interagimos com o mundo visual e auditivo, mas, agora, também está começando a explorar a dimensão olfativa.
O potencial dos e-noses pode levar a práticas de saúde mais seguras, ambientes mais limpos e à criação de produtos que atendam melhor às nossas percepções sensoriais.
Contudo, há muito a ser feito antes que possamos ver esses dispositivos se tornarem comuns em nossas vidas. O futuro do cheiro artificial parece promissor, mas o caminho até lá requer inovação e tempo.
No início de março, a OpenAI apresentou o modelo GPT-5.4, criado especialmente para trabalhos profissionais, como programação e análise de dados. Agora, a empresa traz novidades com o lançamento do GPT-5.4 mini e do GPT-5.4 nano.
O destaque é que o modelo GPT-5.4 mini está disponível para usuários gratuitos e do plano Go, permitindo acesso a funcionalidades que se aproximam das capacidades do GPT-5.4 em diversos aspectos.
OpenAI lança GPT-5.4 mini no ChatGPT
Os usuários que optarem pelo GPT-5.4 mini podem acessá-lo facilmente por meio da opção “Thinking” no menu Plus do ChatGPT;
Para os assinantes, este novo modelo servirá como uma alternativa quando o limite de utilização do GPT-5.4 padrão for atingido;
A OpenAI garante que o 5.4 mini apresenta desempenho superior ao do GPT-5.0 mini em áreas essenciais, como raciocínio, compreensão multimodal e uso de ferramentas;
Isso significa que o GPT-5.4 mini é mais eficiente na interpretação de entradas não textuais, como imagens e áudio, além de possuir uma compreensão mais elaborada de tarefas como pesquisa na web. E tudo isso é realizado com uma velocidade mais de duas vezes superior à do seu predecessor.
OpenAI liberou novo modelo mini para plano gratuitos e Go (Imagem: JRdes/Shutterstock)
Por outro lado, o GPT-5.4 nano é voltado para tarefas que exigem eficiência em velocidade e custo, como classificação e extração de dados. No entanto, ao contrário do mini, este modelo não estará disponível diretamente no ChatGPT.
A OpenAI optou por oferecer o 5.4 nano exclusivamente por meio do seu serviço de API, visando facilitar o uso em projetos em que desenvolvedores delegam tarefas a agentes de IA que operam com essa nova versão.
Os custos para acesso ao GPT-5.4 nano começam em US$ 0,20 (R$ 1,04) por milhão de tokens de entrada, refletindo a proposta da OpenAI de tornar a IA mais acessível e útil para diferentes aplicações.
A Microsoft anunciou uma reorganização interna nas equipes responsáveis pelas diferentes versões do seu assistente de inteligência artificial, o Copilot. A mudança, comunicada pelo CEO Satya Nadella em um memorando interno, elimina a separação entre as equipes voltadas ao segmento corporativo e ao consumidor comum, que segundo funcionários gerava uma experiência fragmentada e confusa para os usuários.
Com a reestruturação, a empresa passa a adotar uma única experiência de produto que abrange tanto aplicações empresariais quanto de consumo. Nadella afirmou que o novo modelo permitirá entregas mais coerentes e competitivas, com capacidade de evoluir conforme os modelos de IA avançam. O CEO também reforçou que os modelos de inteligência artificial são mais críticos do que nunca para o sucesso da companhia na próxima década. As informações são do Wall Street Journal.
Mudança foi comunicada pelo CEO da companhia, Satya Nadella (Imagem: QubixStudio / Shutterstock.com)
Novos papéis na liderança
A reorganização redefine as responsabilidades de executivos-chave. Jacob Andreou, que até então liderava produto e crescimento da Microsoft AI, assume o cargo de vice-presidente executivo do Copilot, passando a responder pelo design, produto, crescimento e engenharia da solução.
Já Mustafa Suleyman, CEO da Microsoft AI — contratado em 2024 para liderar o Copilot voltado ao consumidor —, passará a concentrar seus esforços nos modelos de IA proprietários da empresa e na busca pelo que a companhia denomina superinteligência. Os aplicativos do Microsoft 365 ficarão sob responsabilidade de um grupo de executivos que inclui Ryan Roslansky, CEO do LinkedIn e vice-presidente executivo da Microsoft.
Desafios de adoção e concorrência
A reestruturação acontece em um momento de pressão crescente. Em fevereiro, a Microsoft divulgou ter comercializado 15 milhões de assentos do Microsoft 365 Copilot — número modesto diante de uma base total de mais de 450 milhões de assentos pagos do Microsoft 365. No segmento de consumo, a empresa registrou mais de 150 milhões de usuários ativos mensais do Copilot em suas plataformas.
Os concorrentes seguem na frente: o Gemini, do Google, ultrapassa 650 milhões de usuários mensais, enquanto o ChatGPT registra cerca de 900 milhões de usuários ativos semanais. Pesquisas internas da Microsoft apontaram que os usuários se mostram confusos com as múltiplas versões do produto, reflexo direto dos silos organizacionais entre as equipes.
Copilot corre atrás de concorrentes como Gemini e ChatGPT (Imagem: jackpress / Shutterstock.com)
O esforço para desenvolver modelos proprietários competitivos também enfrentou obstáculos. Segundo o Wall Street Journal, o processo foi prejudicado por escassez de capacidade computacional, e os modelos da Microsoft ficaram atrás dos concorrentes em testes de benchmark.
Para ampliar a base de usuários do Copilot voltado ao consumidor, a Microsoft vem investindo em novas funcionalidades. Entre elas, uma ferramenta anunciada recentemente que permite ao chatbot oferecer orientações personalizadas de saúde com base no histórico médico de cada usuário.
No balanço financeiro mais recente, a companhia informou estar destinando mais capacidade computacional para aprimorar seus produtos Copilot, após ganhar maior confiança em sua capacidade de monetizá-los.
Teorias da conspiração envolvendo o primeiro-ministro de Israel, Benjamin Netanyahu, têm se espalhado rapidamente nas redes sociais. Após a Guarda Revolucionária do Irã ter afirmado que realizou um ataque com mísseis com alvo no gabinete do político, usuários apontaram que as imagens de Netanyahu divulgadas desde então parecem ter sido geradas por IA.
Os rumores ganharam força após a transmissão ao vivo de uma coletiva de imprensa realizada na última sexta-feira. Um trecho específico passou a circular nas redes, com usuários apontando um suposto “sexto dedo” na mão direita de Netanyahu. A partir disso, surgiram alegações de que o governo israelense estaria utilizando deepfakes para ocultar a morte do líder no suposto ataque.
Análises mais cuidadosas indicaram que o ‘erro’ pode ter uma explicação simples. O The Verge revelou que o sexto dedo pode ser um efeito visual resultado de baixa qualidade da imagem ou de condições de iluminação. Além disso, o vídeo completo tem cerca de 40 minutos, uma duração maior do que modelos atuais de geração de vídeo por IA conseguem produzir. Organizações independentes de checagem já classificaram as alegações como infundadas.
Na tentativa de conter as especulações, Netanyahu publicou um novo vídeo no X no qual aparece em uma cafeteria e pede que a pessoa atrás da câmera conte seus dedos. A iniciativa, porém, não teve o efeito esperado. Usuários passaram a apontar novas “inconsistências”, como o comportamento do líquido na xícara, que parecia estranho, e um anel que pareceria desaparecer e reaparecer.
Outras críticas levantadas incluem elementos do cenário, como a data “2024” exibida em um equipamento ao fundo, e até o fato de o premiê utilizar a mão direita no vídeo, apesar de ser apontado por alguns como canhoto.
Apesar das especulações dos usuários, não há provas concretas de que os vídeos tenham sido gerados por inteligência artificial. No entanto, também não existem mecanismos claros que confirmem sua autenticidade. Nenhum dos conteúdos analisados apresenta metadados de sistemas de verificação de IA. Plataformas que prometem rotular conteúdos artificiais também não acusaram o uso da tecnologia.
— Benjamin Netanyahu – בנימין נתניהו (@netanyahu) March 15, 2026
Não há evidências de que Netanyahu esteja morto
Os rumores começaram após a Guarda Revolucionária do Irã ter afirmado que realizou um ataque com mísseis contra o gabinete de Benjamin Netanyahu, no início de março. Ele chegou a ficar sem ser visto por alguns dias, o que levantou suspeitas sobre se estaria ferido ou desaparecido.
A coletiva da semana passada e o vídeo publicado no X não tranquilizaram usuários. No entanto, não há indícios de que o primeiro-ministro israelense esteja morto.
Uma mudança relevante começa a redesenhar o cenário da inteligência artificial. Depois de anos em que o foco esteve concentrado no treinamento dos modelos, o mercado passa por uma mudança: a prioridade agora é a chamada inferência, etapa responsável por colocar esses sistemas para funcionar no dia a dia.
Nos últimos cinco anos, o desenvolvimento de IA foi marcado por investimentos massivos no treinamento de grandes modelos de linguagem. Esse processo exige uma infraestrutura robusta, de milhares de chips especializados operando continuamente por semanas ou meses em data centers de grande escala, consumindo grandes volumes de energia para processar bilhões de dados.
Com a popularização das aplicações de IA, o foco passou a ser como executar essas soluções em tempo real. É nesse contexto que a inferência ganhou protagonismo: trata-se da etapa em que modelos já treinados respondem às solicitações dos usuários.
Essa mudança já se reflete nos investimentos. Segundo projeções da consultoria Gartner repercutidos pelo Wall Street Journal, os gastos globais com infraestrutura voltada à inferência devem superar, pela primeira vez, os investimentos em treinamento ainda neste ano. A tendência é de aceleração: até 2029, as empresas devem destinar cerca de US$ 72 bilhões à inferência, quase o dobro dos US$ 37 bilhões previstos para treinamento.
O novo cenário também impacta diretamente o mercado de semicondutores. A Nvidia, que se destacou com GPUs voltadas ao treinamento de IA, enfrenta agora uma demanda crescente por chips mais especializados em inferência. Esses componentes são projetados para otimizar desempenho e eficiência em tarefas específicas. Empresas como Google, Cerebras e SambaNova já avançam nesse segmento.
Inferência passou a ser o foco da indústria (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)
Inferência x treinamento da IA
Mas o que diferencia a inferência do treinamento? O WSJ fez uma analogia: se o modelo de IA é um chef, o treinamento seria o período em que ele aprende receitas e técnicas. Já a inferência corresponde ao funcionamento do restaurante, quando os pedidos chegam e precisam ser preparados rapidamente.
Esse processo ocorre em duas etapas principais. A primeira, chamada de “pré-preenchimento”, envolve a interpretação da solicitação do usuário – cada palavra, símbolo ou imagem é analisado pelo modelo. Em seguida, vem a “decodificação”, quando o sistema gera a resposta com base no conhecimento adquirido.
Essas fases têm exigências técnicas distintas. O pré-preenchimento demanda maior capacidade de processamento, enquanto a decodificação exige mais memória, já que precisa acessar grandes volumes de informação para construir respostas coerentes.
Nesse contexto, entram os “tokens”, unidades básicas de dados usadas pelos modelos. Em geral, cada token representa uma fração de palavra. Uma pergunta simples pode ser convertida em poucos tokens, que são processados e gerados sequencialmente para formar a resposta final.
Com a expansão do uso comercial da IA, métricas de eficiência ganharam importância. Empresas passaram a avaliar desempenho em termos como “tokens por segundo por watt” ou “tokens por dólar”, refletindo a necessidade de reduzir custos operacionais. Executivos do setor apontam que tornar a inferência mais eficiente é hoje uma das principais prioridades da indústria.
Diferentemente do treinamento, que pode levar semanas e permite certa flexibilidade no uso de recursos, a inferência ocorre sob demanda e precisa entregar resultados em segundos. Isso exige não apenas chips mais rápidos, mas também data centers estrategicamente posicionados, próximos aos usuários, para minimizar atrasos.
Além disso, novas tecnologias começam a ser adotadas para melhorar a eficiência. Algumas empresas já utilizam conexões ópticas dentro dos sistemas, substituindo cabos de cobre para acelerar a transmissão de dados e reduzir a necessidade de resfriamento.
A Nvidia anunciou uma série de novas tecnologias e parcerias voltadas para ampliar o uso da inteligência artificial (IA) em diferentes setores, incluindo data centers, robótica, jogos, veículos autônomos e missões espaciais. Os anúncios foram apresentados durante o evento anual da empresa, o GTC 2026, e reforçam a estratégia de expandir sua infraestrutura de computação acelerada para aplicações cada vez mais complexas.
Entre as novidades estão um novo processador desenvolvido especificamente para IA, plataformas para robótica e veículos autônomos, ferramentas para geração de dados de treinamento e sistemas capazes de levar processamento de IA para o espaço.
O CEO e fundador da Nvidia, Jensen Huang, disse, nesta segunda-feira (16), que a chance de receita para os chips de IA da companhia totaliza pelo menos US$ 1 trilhão (R$ 5,2 trilhões) até 2027.
O número mostra que Huang e sua companhia estão confiantes de que poderão continuar sendo a maior fatia do mercado de microprocessadores de IA ante à crescente concorrência e dúvidas de investidores sobre se a estratégia de investir em IA está valendo a pena.
Huang não forneceu mais detalhes, mas isso representa grande avanço em relação à oportunidade de receita de cerca de US$ 500 bilhões (R$ 2,6 trilhões) para 2026 que a Nvidia indicou em sua divulgação de resultados trimestrais. As ações da Nvidia saltaram brevemente com a notícia, mas diminuíram no final do pregão.
Novo processador para a era da IA “agente”
A empresa revelou o Vera CPU, descrito como o primeiro processador projetado especificamente para a era da chamada “IA agêntica”, em que sistemas de IA são capazes de planejar tarefas, executar ferramentas, interagir com dados e validar resultados de forma autônoma.
Segundo a companhia, o novo chip oferece eficiência duas vezes maior e desempenho até 50% mais rápido em comparação com CPUs tradicionais usadas em grandes infraestruturas de computação.
O novo processador foi desenvolvido a partir da arquitetura da NVIDIA Grace CPU e, de acordo com a empresa, permitirá que organizações criem “fábricas de IA” capazes de executar serviços de IA em grande escala.
“O Vera chega em momento decisivo para a IA. À medida que a inteligência se torna agêntica — capaz de raciocinar e agir —, a importância dos sistemas que orquestram esse trabalho aumenta”, afirmou Jensen Huang, fundador e CEO da Nvidia. “A CPU não está mais simplesmente apoiando o modelo; ela o está impulsionando.”
O chip conta com 88 núcleos personalizados chamados Olympus, capazes de executar duas tarefas simultaneamente por meio da tecnologia de multithreading espacial da empresa. Ele também utiliza memória LPDDR5X, oferecendo até 1,2 terabyte por segundo de largura de banda.
A Nvidia também apresentou um rack que integra 256 CPUs Vera com resfriamento líquido, capaz de sustentar mais de 22,5 mil ambientes de CPU funcionando simultaneamente em desempenho total.
Entre os primeiros parceiros que pretendem implementar o novo processador estão empresas de computação em nuvem e tecnologia, como Alibaba, CoreWeave, Meta e Oracle, além de fabricantes de infraestrutura, como Dell, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Lenovo e Supermicro.
A Nvidia informou que o processador já está em produção e deverá estar disponível por meio de parceiros no segundo semestre deste ano.
Plataforma de IA para robôs e humanoides
Outra frente destacada pela empresa é o avanço da chamada “IA física”, voltada para robôs capazes de perceber o ambiente, tomar decisões e agir autonomamente;
Durante o evento, a Nvidia anunciou novas ferramentas de simulação e modelos abertos para o desenvolvimento de robôs inteligentes, incluindo atualizações do framework Nvidia Isaac e novos modelos das plataformas Nvidia Cosmos e Nvidia Isaac GR00T;
Segundo Huang, a robótica tende a se tornar parte essencial da indústria global: “A IA física chegou — toda empresa industrial vai se tornar uma empresa de robótica”, afirmou;
Empresas, como ABB Robotics, Fanuc, Kuka e Yaskawa estão integrando bibliotecas da plataforma Nvidia Omniverse e ferramentas de simulação Isaac para criar “gêmeos digitais” de fábricas e linhas de produção;
A companhia também apresentou o Cosmos 3, modelo de base voltado para geração de ambientes simulados, raciocínio visual e simulação de ações, além do Isaac Lab 3.0, que permite treinar robôs em grande escala utilizando infraestrutura da classe Nvidia DGX;
Entre os projetos de robôs humanoides que utilizam essas tecnologias estão iniciativas de empresas, como Boston Dynamics, Agility Robotics e Figure.
A Nvidia também apresentou o Physical AI Data Factory Blueprint, arquitetura aberta destinada a acelerar a geração de dados de treinamento para sistemas de IA usados em robótica, visão computacional e veículos autônomos.
A proposta automatiza a criação, ampliação e avaliação de conjuntos de dados, permitindo transformar pequenos volumes de dados reais em grandes bases de treinamento com cenários complexos ou raros.
“IA física é a próxima fronteira da revolução da IA, onde o sucesso depende da capacidade de gerar quantidades massivas de dados”, afirmou Rev Lebaredian, vice-presidente de tecnologias de simulação e Omniverse da Nvidia.
A arquitetura inclui ferramentas, como o Cosmos Curator, que processa e organiza dados; o Cosmos Transfer, que amplia e diversifica datasets; e o Cosmos Evaluator, responsável por validar automaticamente os dados gerados.
O sistema também utiliza o framework de orquestração de código aberto OSMO, capaz de gerenciar fluxos de trabalho de IA em larga escala e integrar agentes de programação, como Claude Code, OpenAI Codex e Cursor. A infraestrutura está sendo integrada a serviços de nuvem de empresas, como Microsoft e Nebius.
Huang apresentou diversas novidades e números animadores em pouco mais de duas horas de evento (Imagem: FotoField/Shutterstock)
Parceria para carros autônomos
No setor automotivo, a Nvidia anunciou a ampliação de sua parceria com a Hyundai e a Kia para desenvolver tecnologias de direção autônoma. A colaboração utilizará a plataforma Nvidia Drive Hyperion para criar sistemas escaláveis de direção automatizada em veículos das marcas do grupo.
A tecnologia deverá suportar funcionalidades que vão desde assistência avançada ao motorista até sistemas de condução autônoma mais avançados, com níveis entre 2 e 4 de automação.
Segundo Heung‑Soo Kim, executivo do grupo Hyundai, a parceria representa um passo importante na estratégia da empresa. “A parceria ampliada com a Nvidia marca um marco importante na realização da visão do Hyundai Motor Group de desenvolver tecnologias de direção autônoma seguras e confiáveis”, afirmou. As empresas também pretendem expandir a cooperação com a startup de robotáxis Motional.
IA generativa aplicada a gráficos de videogames
No setor de jogos, a Nvidia apresentou o DLSS 5, nova versão de sua tecnologia de gráficos baseada em IA. O sistema combina dados tradicionais de gráficos 3D com modelos de IA generativa capazes de prever e completar partes de uma imagem, permitindo criar cenários mais realistas sem a necessidade de renderizar todos os elementos.
“Fundimos gráficos 3D controláveis, a verdade fundamental dos mundos virtuais, com IA generativa, computação probabilística”, explicou Huang. Segundo o executivo, a combinação entre dados estruturados e modelos generativos poderá ser aplicada em diversos setores além dos jogos. “Esse conceito de fundir informações estruturadas e IA generativa vai se repetir em um setor após o outro”, disse.
Ele também citou plataformas de dados corporativos, como Snowflake, Databricks e BigQuery, como exemplos de bases estruturadas que poderão ser exploradas por sistemas de IA no futuro.
Computação de IA da Nvidia também chega ao espaço
Outro anúncio envolve a expansão da computação acelerada da Nvidia para aplicações espaciais. A empresa apresentou o Space-1 Vera Rubin Module, um módulo capaz de levar capacidade de processamento de IA para satélites e centros de dados orbitais. Segundo a companhia, o sistema pode oferecer até 25 vezes mais capacidade de inferência de IA no espaço em comparação com a GPU Nvidia H100.
A empresa também destacou o uso das plataformas Nvidia IGX Thor e Nvidia Jetson Orin para permitir processamento de dados em tempo real diretamente em órbita. “Computação espacial, a fronteira final, chegou”, afirmou Huang. “À medida que implantamos constelações de satélites e exploramos o espaço profundo, a inteligência precisa existir onde os dados são gerados.”
Empresas, como Aetherflux, Axiom Space, Kepler Communications, Planet Labs e Starcloud, já estão utilizando plataformas da Nvidia para missões espaciais, processamento de dados geoespaciais e operações autônomas em órbita.
Segundo a empresa, a expansão da indústria espacial está aumentando rapidamente a demanda por processamento de dados em tempo real fora da Terra, tornando a IA ferramenta central para satélites e missões científicas.
Com o avanço da inteligência artificial (IA) e sua crescente autonomia na tomada de decisões, empresas do setor de seguros passaram a desenvolver produtos específicos para lidar com falhas dessas tecnologias. Segundo reportagem da Agence France-Presse (AFP) divulgada nesta segunda-feira (16), seguradoras começaram a oferecer apólices voltadas para riscos associados ao uso de sistemas de IA.
Esses seguros podem cobrir situações, como decisões equivocadas tomadas por sistemas automatizados, prejuízos financeiros decorrentes de respostas incorretas geradas por ferramentas de IA — conhecidas como “alucinações” — e até impactos no mundo real provocados por agentes virtuais.
Apesar da capacidade cada vez maior desses sistemas, a tecnologia continua sujeita a erros. Por isso, empresas que desenvolvem ou utilizam soluções mais autônomas têm buscado novas formas de proteção contra eventuais falhas.
Mudança na lógica dos seguros
Tradicionalmente, as apólices de seguro foram estruturadas para cobrir erros cometidos por pessoas, e não decisões tomadas por máquinas. O avanço da IA, no entanto, tem desafiado essa lógica;
SegundoPhil Dawson, responsável pela área de IA na seguradora Armilla, o objetivo dessas ferramentas muitas vezes é justamente operar com pouca ou nenhuma supervisão humana;
“A finalidade destas ferramentas avançadas de IA é prescindir da assistência e da supervisão humanas na tomada de decisões, o que questiona parte da lógica fundamental da cobertura de seguros existente”, afirmou.
Até recentemente, os riscos relacionados à IA eram frequentemente incluídos de forma implícita em apólices tradicionais, em um modelo conhecido no setor como “cobertura silenciosa”.
Segundo análise publicada em 2025 por Sonal Madhok e Anat Lior na corretora Willis Towers Watson, esse cenário lembra os primeiros anos da criminalidade cibernética, quando os riscos associados à tecnologia ainda não estavam claramente definidos pelas seguradoras.
Nos últimos meses, porém, o setor passou de uma postura mais cautelosa para uma abordagem ativa diante do crescimento do uso de IA. De acordo com Jonathan Mitchell, da corretora Founder Shield, muitas apólices padrão começaram a incluir cláusulas de “exclusão absoluta da IA”, retirando esses riscos das coberturas tradicionais.
Segundo o Financial Times, seguradoras, como a Chubb, chegaram a solicitar autorização a reguladores dos Estados Unidos para excluir formalmente responsabilidades ligadas à inteligência artificial de seus contratos. Com isso, cresce a oferta de produtos específicos para lidar com esse tipo de risco.
Um dos principais tipos de seguro adaptados para a nova realidade é o de erros e omissões (E&O), tradicionalmente utilizado por profissionais de serviços especializados. Agora, essas apólices estão sendo ajustadas para incluir falhas relacionadas à inteligência artificial. Entre os eventos que podem ser cobertos, estão:
Decisões erradas tomadas por sistemas automatizados;
Prejuízos financeiros provocados por “alucinações” da IA;
Danos concretos causados por agentes virtuais, como compras excessivas realizadas automaticamente.
Seguradoras chegaram a solicitar autorização a reguladores dos Estados Unidos para excluir formalmente responsabilidades ligadas à IA de seus contratos (Imagem: lerbank/iStock)
Em um dos exemplos citados por Dawson, uma imobiliária decidiu proteger um agente de IA da mesma forma que protegeria um funcionário humano e acabou contratando uma apólice específica voltada à tecnologia.
Antes de oferecer esse tipo de seguro, as empresas do setor costumam realizar uma análise detalhada dos sistemas de inteligência artificial utilizados pelos clientes. A Armilla, por exemplo, conduz testes para identificar vulnerabilidades nos modelos de IA e avalia como as empresas administram riscos, além de verificar se seguem normas nacionais e internacionais.
Mesmo assim, determinadas áreas continuam excluídas das coberturas. A seguradora não oferece proteção para aplicações relacionadas a diagnósticos médicos ou saúde mental. Já a Munich Re exclui falhas que possam surgir em condições excepcionais de mercado, como variações atípicas na avaliação de ativos financeiros ou obras de arte.
Mercado em expansão
Atualmente, os principais clientes dessas apólices são empresas de tecnologia e companhias de setores, como agricultura, indústria e energia — tanto aquelas que desenvolvem soluções de IA quanto as que utilizam esses sistemas em suas operações.
Para Michael von Gablenz, da Munich Re, o potencial desse mercado pode ser comparável ao setor de cibersegurança — ou até maior. Mesmo com os avanços tecnológicos, ele afirma que as incertezas associadas à inteligência artificial continuarão existindo. “Seguem sendo modelos estatísticos”, disse. “Sempre apresentam uma parte de incerteza.”
De acordo com estimativas da consultoria Deloitte, o mercado global de seguros voltados a riscos da inteligência artificial pode movimentar até US$ 4,8 bilhões (R$ 25 bilhões) até o ano de 2032.
Três adolescentes do estado do Tennessee (EUA) — duas delas ainda menores de idade — processaram a empresa de inteligência artificial (IA) xAI, fundada por Elon Musk, alegando que ferramentas da companhia foram usadas para criar imagens sexualizadas delas quando eram menores. As acusações constam em uma ação judicial que atribui à empresa crimes, como distribuição, posse e produção com intenção de distribuir pornografia infantil.
Segundo a ação, uma mãe do leste do Tennessee procurou a polícia local após descobrir que fotos nuas de sua filha adolescente estavam circulando na internet. Ela afirma ter sido informada pelas autoridades de que as imagens teriam sido geradas com auxílio da xAI, startup de inteligência artificial que ela desconhecia até então.
De acordo com a investigação policial, uma pessoa presa em dezembro teria utilizado o Grok — ferramenta de IA da empresa — para editar fotografias da jovem, incluindo uma imagem retirada de sua conta no Instagram. Na manipulação, o suspeito teria removido digitalmente um biquíni azul da foto, “para retratá-la sem qualquer roupa”, conforme descrito no processo judicial protocolado nesta segunda-feira (16).
Adolescentes contra o Grok
A adolescente faz parte de um grupo de jovens do Tennessee que acusam a empresa de permitir que suas ferramentas de IA fossem usadas para transformar fotografias nas quais elas apareciam vestidas em imagens falsas de nudez;
As imagens manipuladas passaram a circular em plataformas, como Discord e Telegram, nos últimos meses;
Em alguns casos, segundo a denúncia, elas foram trocadas em salas de bate-papo online por outros materiais de abuso sexual infantil. O caso foi inicialmente revelado pelo The Washington Post;
A ação judicial foi registrada nesta segunda-feira (16) no tribunal federal do Distrito Norte da Califórnia;
O processo afirma que um único perpetrador reuniu imagens e vídeos de mais de 18 garotas — muitas delas estudantes da mesma escola — e alterou digitalmente parte desse material com o auxílio de IA;
Segundo os advogados, trata-se da primeira ação movida por vítimas menores de idade relacionada a um escândalo recente envolvendo ferramentas capazes de “despir” pessoas em fotos, recurso que teria gerado controvérsias envolvendo a xAI.
A mãe de uma das adolescentes, que falou sob condição de anonimato para preservar a privacidade da filha, afirmou que o episódio teve forte impacto emocional sobre a jovem, descrita como uma estudante sociável e atleta. “Isso definitivamente a colocou um pouco dentro de uma concha, algo que nunca tínhamos visto antes”, disse.
Os três autores do processo — incluindo duas menores — pedem indenizações por cada violação relacionada à pornografia infantil e buscam impedir que a empresa permita o uso de ferramentas de edição semelhantes às que foram utilizadas para alterar suas imagens.
Os advogados argumentam que a xAI criou um ambiente no qual a disseminação de material de abuso sexual infantil seria inevitável. Segundo a acusação, a tecnologia e a forma como a empresa divulgou suas ferramentas incentivavam a criação de imagens explícitas. No processo, os autores afirmam que “um modelo capaz de criar imagens sexualizadas de adultos não pode ser impedido de criar material de abuso sexual infantil envolvendo menores”.
A advogada Vanessa Baehr-Jones, do escritório Baehr-Jones Law, que representa os adolescentes em ação coletiva proposta, afirmou que o impacto sobre as vítimas pode ser permanente. “Esses jovens — essas crianças — estão enfrentando uma vida inteira com essas imagens sexualizadas do que parece ser o corpo de uma criança circulando na internet”, disse. “Isso não teria sido possível sem essa ferramenta que a xAI lançou, sabendo plenamente que esse material poderia ser gerado.”
Nem Musk nem a xAI responderam imediatamente a pedidos de comentário sobre o processo feitos pelo Post. Em janeiro, porém, Musk escreveu em uma publicação no X que não tinha conhecimento de imagens nuas de menores geradas pelo Grok. “Não tenho conhecimento de nenhuma imagem nua de menores gerada pelo Grok. Literalmente zero”, afirmou.
Segundo Musk, o chatbot apenas segue as solicitações feitas pelos usuários e recusaria produzir qualquer conteúdo ilegal. Ele acrescentou que ataques de “hacking adversarial” poderiam fazer a ferramenta agir de forma inesperada. “Se isso acontecer, corrigimos o bug imediatamente”, escreveu.
Na semana passada, Musk também afirmou em outra publicação que “se é permitido em um filme classificado como R [A-18 no Brasil], é permitido” pelas ferramentas de criação de imagens e vídeos do Grok.
Segundo Musk, chatbot apenas segue as solicitações feitas pelos usuários e recusaria produzir qualquer conteúdo ilegal (Imagem: Algi Febri Sugita/Shutterstock)
A ação judicial surge após a xAI enfrentar críticas por permitir que usuários “despissem” pessoas reais em fotografias usando recursos de edição disponíveis no Grok Imagine e em um modo chamado “Spicy”. Essas funcionalidades permitiam criar imagens sexualizadas de pessoas reais, retratando-as com roupas extremamente reveladoras — por exemplo, com peças tão pequenas quanto um fio dental.
Pesquisadores afirmam que milhões de imagens sexualizadas foram geradas com essas ferramentas, incluindo cerca de 23 mil fotos que aparentavam retratar crianças. O caso levou autoridades a abrir investigações, entre elas o procurador-geral da Califórnia, a Comissão Europeia e o regulador britânico de comunicações.
Em janeiro, a xAI informou que havia revertido algumas das ferramentas de edição em determinadas jurisdições, após já ter restringido anteriormente a geração de imagens apenas a usuários pagantes. Segundo reportagens do Post, a adoção de conteúdos sexualizados pelo Grok fazia parte de uma estratégia para atrair mais usuários para o chatbot.
A ação judicial afirma que a xAI cometeu diversas irregularidades, incluindo a criação de pornografia infantil e o lançamento de uma funcionalidade com falhas graves de design. Os autores alegam que a empresa permitiu conscientemente que suas ferramentas gerassem imagens sexualizadas de menores como parte de um esforço para monetizar a tecnologia de IA.
O processo também sustenta que editar imagens de crianças reais para produzir representações sexualizadas configura criação de pornografia infantil. Autoridades dos Estados Unidos já afirmaram anteriormente que representações sexualmente explícitas de crianças geradas por computador são ilegais.
Segundo a denúncia, “a xAI — e seu fundador Elon Musk — viram uma oportunidade de negócios: lucrar com a predação sexual de pessoas reais, incluindo crianças”.
As estudantes do Tennessee tomaram conhecimento das imagens explícitas no fim do ano passado. Uma delas, identificada no processo como “Jane Doe 1”, recebeu uma mensagem no Instagram informando que fotos sexualizadas dela estavam circulando no Discord.
De acordo com a ação, uma das imagens de abuso sexual infantil atribuídas a ela foi criada a partir de uma fotografia tirada durante o baile de boas-vindas da escola, em setembro de 2025. Outra imagem, em que ela aparece com os seios expostos, teria sido produzida a partir de uma foto do anuário escolar. A jovem “era menor de idade no período relevante”, afirma o processo.
Ela recebeu também um link para um servidor no Discord “que continha imagens e vídeos de pelo menos outras 18 garotas menores de idade, muitas das quais Jane Doe 1 reconheceu de sua escola”. Segundo o documento judicial, a polícia abriu, no ano passado, uma investigação criminal contra o responsável. Ele foi preso em dezembro, quando os investigadores também realizaram buscas em seu telefone.
Mesmo assim, as imagens continuaram circulando amplamente na internet. “Em chats de grupo no Telegram com centenas de outros usuários, [o perpetrador trocou] arquivos de material de abuso sexual infantil dela por conteúdo sexual explícito de outros menores”, diz a ação.
Os advogados afirmam ter consultado especialistas independentes que concluíram que as imagens foram geradas por IA — especificamente pelo Grok. Segundo a denúncia, o autor utilizou o chatbot e outras ferramentas que licenciam suas capacidades, incluindo aplicativos projetados para “despir pessoas”, para manipular fotos reais de menores. Esses aplicativos funcionariam como intermediários, levando os recursos do Grok a usuários que não acessam diretamente o site da ferramenta ou o aplicativo X.
“Em todos os casos, as imagens e vídeos reais enviados para os servidores dos réus não eram material ilegal, mas tornaram-se conteúdo ilícito apenas depois que a IA dos réus transformou os arquivos nos servidores da xAI para produzir e distribuir material de abuso sexual infantil”, afirma o processo.
Até fevereiro, as duas outras autoras da ação — ambas menores — descobriram, por meio da investigação criminal, que o suspeito também havia usado imagens delas para criar material de abuso sexual infantil.
Segundo os advogados, as consequências do episódio podem acompanhar as vítimas por décadas. A denúncia afirma que elas provavelmente receberão notificações do National Center for Missing & Exploited Children pelo resto da vida, informando que “réus criminais possuíram, receberam ou distribuíram arquivos de material de abuso sexual infantil que as retratam”.
Em entrevista ao Post, a advogada Annika K. Martin, principal responsável pelo caso, disse que gostaria de fazer uma série de perguntas diretamente ao fundador da xAI, ou seja, Musk.
“Como pai, você consegue imaginar seu filho — o rosto do seu filho — em imagens de atos sexuais depravados, inserido em vídeos de comportamento sexual grotesco?”, questionou. “A voz do seu filho em um vídeo gritando. Você consegue imaginar isso como pai? Consegue imaginar isso e se sentir bem com o que fez?”
A ByteDance, empresa-mãe do TikTok, pausou o lançamento mundial do seu mais novo modelo de geração de vídeos com inteligência artificial, o Seedance 2.0, depois de enfrentar uma série de disputas de direitos autorais com grandes estúdios de Hollywood e plataformas de streaming. A informação foi publicada pelo site The Information no último sábado, com base em duas fontes com conhecimento direto do assunto. A ByteDance não respondeu aos pedidos de comentário do site ou da agência de notícias Reuters.
A empresa havia planejado disponibilizar o modelo para clientes ao redor do mundo em meados de março, mas os planos foram suspensos diante das ameaças legais. Segundo a reportagem, a equipe jurídica da companhia está trabalhando para identificar e resolver possíveis problemas legais, enquanto engenheiros adicionam salvaguardas para evitar que o sistema gere conteúdo que possa violar propriedade intelectual.
Disney envia carta à ByteDance
Um dos casos mais emblemáticos envolve a Disney, que encaminhou uma carta de cease-and-desist à ByteDance no mês passado. A acusação é de que o Seedance 2.0 teria sido treinado com personagens da empresa sem autorização — incluindo franquias como Star Wars e Marvel — tratando-os como se fossem imagens de domínio público.
Disney entrou em contato com a dona do TikTok para solicitar que o gerador de vídeo com IA da empresa pare de usar seus personagens sem autorização (Imagem: Bankrx / Shutterstock)
A polêmica ganhou força depois que vídeos gerados pelo modelo viralizaram na China, entre eles uma cena fictícia com os atores Tom Cruise e Brad Pitt em uma briga. A Disney afirmou que a ByteDance pré-configurou o Seedance com uma biblioteca pirata de personagens protegidos por direitos autorais.
Lançado oficialmente em fevereiro, o Seedance 2.0 foi apresentado pela ByteDance como uma ferramenta voltada para uso profissional nas áreas de cinema, e-commerce e publicidade. O sistema é capaz de processar texto, imagens, áudio e vídeo simultaneamente, com o objetivo de reduzir custos de produção de conteúdo.
O modelo ganhou projeção internacional ao ser comparado ao DeepSeek, empresa chinesa de IA cujos sistemas rivalizam com os da Anthropic e da OpenAI. Personalidades do setor de tecnologia, incluindo Elon Musk, chegaram a elogiar a capacidade do Seedance de gerar narrativas cinematográficas a partir de poucos comandos.
