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Anthropic revela que Claude já lidera 26% do trabalho para criar novas gerações de modelos de IA

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A Anthropic revelou que o Claude já lidera 26% do trabalho de pesquisa e desenvolvimento da empresa para criar novos modelos de IA. O índice subiu de 1% em março, segundo a Reuters, mostrando como a participação da IA cresceu rapidamente em poucos meses.

Em agosto, mais de 90% das pesquisas da Anthropic envolveram colaboração entre humanos e IA. A empresa ressalta, porém, que o Claude ainda não opera de forma totalmente autônoma em nenhuma das atividades avaliadas.

Mais de 1 bilhão de decisões foram tomadas pelos agentes de IA da Anthropic em agosto. – Imagem: Mijansk786/Shutterstock

O índice de 26% considera tarefas nas quais o Claude consegue conduzir a maior parte do trabalho a partir de uma orientação geral, enquanto humanos supervisionam o processo. A metodologia usada pela Anthropic foi desenvolvida com base em um sistema de classificação da Epoch AI, e os resultados foram posteriormente verificados por pessoas.

“Modelos que aceleram o próprio desenvolvimento podem tornar mais desafiador para os humanos entenderem ou controlarem esses sistemas”, afirmou a Anthropic.

30 mil agentes atuam na empresa

A Anthropic informou que cerca de 30 mil agentes de IA realizavam tarefas de pesquisa e engenharia em sua principal plataforma interna em agosto. Cada ação passa por uma verificação antes de ser executada.

Os agentes tomaram mais de 1 bilhão de decisões ao longo do mês. Desse total, aproximadamente uma em cada 47 mil foi bloqueada. A empresa não detalhou quais tipos de decisões foram barradas.

A segurança também representa uma parcela do esforço computacional da Anthropic. Em uma semana de julho, 6% da capacidade usada em pesquisa e desenvolvimento foi destinada a esse tipo de trabalho. Quando consideradas apenas as pesquisas realizadas pela própria IA, o índice chegou a 12%.

A empresa considera os números conservadores. Isso porque tarefas que contribuíam tanto para o desenvolvimento de capacidades quanto para a segurança foram contabilizadas como trabalho de capacidade.

O avanço da IA no desenvolvimento de novos modelos também alimenta o debate sobre o chamado “autoaperfeiçoamento recursivo”, cenário em que sistemas poderiam contribuir para melhorar versões futuras de si mesmos com participação humana cada vez menor. A Anthropic não informou quão próxima considera estar dessa situação.

Logo da Anthropic em uma parede com pessoas ao redor
A Anthropic pretende divulgar regularmente métricas sobre o ritmo de desenvolvimento de seus sistemas de IA. – Imagem: PhotoGranary02/Shutterstock

Anthropic quer mais transparência

A empresa pretende divulgar essas métricas regularmente para mostrar ao público, a terceiros e aos governos o ritmo de desenvolvimento da IA dentro de laboratórios que trabalham com modelos avançados.

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“Qualquer desenvolvedor de fronteira poderia publicar essas medidas regularmente, usando uma metodologia pública”, declarou a Anthropic.

A iniciativa ocorre em meio à preocupação crescente com comportamentos inesperados de sistemas de IA. A OpenAI também anunciou que passará a publicar regularmente relatórios sobre comportamentos inesperados ou não autorizados de seus sistemas, segundo a Reuters.

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Conheça o Jev, nova IA do cocriador do ChatGPT que não conversa e foi criada para tomar decisões dentro de softwares

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Diogo Almeida, ex-pesquisador da OpenAI e um dos pesquisadores ligados às bases do ChatGPT, apresentou sua nova criação: o Jev. Lançado pela startup TypeSafe AI, o modelo passa longe de interfaces de chat ou da geração de textos longos.

A ferramenta foi projetada para realizar classificações e julgamentos rápidos diretamente dentro de softwares. A proposta combina respostas estruturadas, automação de tarefas repetitivas, alta velocidade e baixo custo.

Em vez de gerar textos longos, o modelo devolve rótulos e probabilidades para serem usados por outros sistemas. – Imagem: Ksw Photographer/Shutterstock

Como funciona a tecnologia sem chat

Em vez de conversar com usuários ou criar textos, o Jev atua na parte interna dos programas:

  • Processa dados como chamados de suporte e devolve rótulos e probabilidades;
  • Faz a classificação de solicitações com base em opções definidas previamente;
  • Apresenta tempo de resposta entre 70 e 500 milissegundos;
  • Pode ajudar a direcionar demandas ou indicar quando uma revisão humana é necessária.

Na prática, o modelo de IA pode ser usado para encaminhar mensagens de atendimento, definir rotas de vendas, classificar registros e verificar respostas produzidas por outras IAs.

Também é possível utilizá-lo antes de uma ação automática. Um exemplo citado pela empresa é conferir se um texto gerado por outra IA contradiz a conversa ou promete algo que não existe no cadastro.

Custo baixo, mas não sem riscos

Para operar em grande volume, a empresa cobra US$ 0,042 (cerca de R$ 0,21) por milhão de tokens de entrada e afirma não cobrar pela saída. Como o Jev escolhe entre opções predefinidas, sua resposta fica limitada ao conjunto estabelecido para cada tarefa.

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Isso reduz a possibilidade de o sistema inventar uma resposta fora dessas alternativas. Não elimina, porém, o risco de escolher a opção errada. Um erro pode encaminhar um chamado para o setor incorreto, atribuir uma prioridade inadequada ou bloquear uma ação indevidamente.

A qualidade também pode variar conforme a tarefa e a forma como as alternativas são definidas. A TypeSafe divulga testes internos e comparações de desempenho, mas parte das avaliações usa respostas de outros modelos de IA como referência.

A fusão entre RPA e IA adaptativa torna a automação uma camada estratégica, elevando a precisão, a governança e a capacidade de escalar processos de forma segura. (Imagem: WANAN YOSSINGKUM/iStock)
A ferramenta auxilia na triagem de suporte ao cliente, rotas de vendas e checagem de regras de segurança. Imagem: WANAN YOSSINGKUM/iStock

O que diferencia o Jev dos chatbots

A proposta do Jev é menos parecida com a de um assistente que conversa e mais com a de um componente integrado a outros softwares. Ele não precisa produzir uma resposta extensa: recebe informações, faz uma classificação ou julgamento e devolve um resultado estruturado.

É o tipo de coisa que vai ser obviamente indispensável em 6 a 12 meses.

Dan Shipper, CEO da newsletter Every, em post no X.

Se a proposta funcionar como anunciado, o Jev poderá ser usado em diferentes pontos de sistemas que precisam tomar decisões simples e repetitivas. A questão central, nesse caso, não será apenas a velocidade ou o preço, mas a confiabilidade das escolhas feitas em cada contexto.

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Elon Musk quer rivais testando modelos de IA antes do lançamento

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Elon Musk sugeriu que os maiores laboratórios de inteligência artificial permitam que concorrentes testem seus modelos antes do lançamento. A ideia é fazer com que empresas dos Estados Unidos e da China avaliem os sistemas umas das outras em busca de problemas de segurança.

Para o empresário, a checagem entre rivais evitaria que as próprias empresas fossem as únicas responsáveis por avaliar seus modelos. A proposta surge em meio a novos alertas sobre os riscos da tecnologia e a pedidos por maior controle sobre o desenvolvimento da IA.

Musk defende uma revisão entre rivais para identificar problemas antes do lançamento de novos modelos. – Imagem: Digineer Station/Shutterstock

Como funcionaria o teste cruzado

Pelo plano de Musk, os laboratórios permitiriam que concorrentes executassem uma espécie de bateria de testes nos modelos antes de eles serem lançados ao público. A proposta envolveria empresas norte-americanas e chinesas.

  • Participantes: xAI, OpenAI, Anthropic, Google, Meta e três ou quatro das principais empresas chinesas.
  • Método de análise: concorrentes testariam os modelos para identificar possíveis problemas de segurança.
  • Objetivo: aumentar as chances de encontrar falhas que poderiam passar despercebidas pela própria empresa.

“Em vez de corrigir sua própria prova, você teria pelo menos concorrentes corrigindo sua prova e dando o alarme se vissem preocupações”, afirmou Musk.

O debate sobre frear a IA

A proposta aparece depois que líderes de empresas como Anthropic e OpenAI defenderam uma desaceleração no desenvolvimento de modelos. Pesquisadores também fizeram alertas sobre os possíveis riscos da tecnologia.

Musk e o CEO da OpenAI, Sam Altman, apoiaram a proposta do CEO da Anthropic, Dario Amodei, para desacelerar o desenvolvimento. Amodei sugeriu que laboratórios de IA adotassem avaliações feitas por terceiros, com especialistas que verificariam as práticas de segurança.

A adesão à ideia de Musk, porém, ainda está longe de ser consenso. O empresário reconheceu que seu método pode não ser perfeito, mas defendeu que ele aumentaria significativamente a chance de encontrar problemas.

“As chances de você encontrar problemas são dramaticamente maiores”, disse Musk.

Donald Trump de lado; Trump está na frente de bandeiras de países, durante cúpula do G7, na França
Trump resiste a limites maiores para a IA e afirma que desacelerar o setor poderia favorecer a China. – Imagem: PFG7/Philémon Henry

A barreira política em Washington

O governo Trump tem resistido aos pedidos por maiores limites para o desenvolvimento da IA. O presidente publicou mensagens na Truth Social classificando os temores sobre a tecnologia como uma “farsa” e um “golpe”.

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Kevin Hassett, diretor do Conselho Econômico Nacional, afirmou que o setor privado é o lugar adequado para lidar com as preocupações envolvendo a IA. Segundo ele, o governo continua monitorando a indústria e poderá usar a aplicação da lei quando necessário para garantir que as empresas ajam de maneira responsável.

Trump também argumenta que desacelerar o desenvolvimento da IA poderia dar vantagem à China. O próprio Amodei classificou essa questão como um dos dilemas mais difíceis do debate.

Do lado chinês, um porta-voz do Ministério das Relações Exteriores classificou os pedidos por uma desaceleração como “alarmismo”. Musk, por sua vez, afirmou acreditar que a China provavelmente aceitaria sua proposta de testes entre concorrentes.

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China cria regras para evitar que IA avançada escape do controle

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Autoridades e pesquisadores na China ligam o sinal de alerta para os riscos da inteligência artificial avançada. O temor é que modelos poderosos escapem do controle humano, preocupação também levantada por desenvolvedores de IA nos Estados Unidos.

Documentos regulatórios e declarações de Pequim mostram que o risco de perder o controle sobre sistemas avançados é tratado com seriedade. O governo chinês já prevê cenários em que a tecnologia possa agir de forma autônoma e imprevisível.

Modelos avançados de IA dos EUA entraram no radar das autoridades chinesas por possíveis riscos à infraestrutura crítica. – Imagem: Infinite Creations/iStock

O risco está em modelos fechados e abertos

A China vê riscos significativos em modelos proprietários dos EUA. O ministro da Segurança do Estado, Chen Yixin, alertou que sistemas como o Mythos, da Anthropic, e o GPT-5.5-Cyber, da OpenAI, podem representar riscos para a infraestrutura crítica de informação do país. Ele defendeu um reforço abrangente da segurança relacionada à IA.

Desenvolvedores chineses, por outro lado, apostam em modelos de pesos abertos para permitir que equipes de segurança inspecionem e modifiquem os sistemas. A plataforma Hugging Face usou o modelo chinês GLM-5.2, da Z.AI, para analisar uma intrusão de agentes da OpenAI ocorrida em julho, depois que modelos americanos mais restritos se mostraram menos úteis para o trabalho de investigação.

Especialistas, porém, também apontam riscos nos modelos abertos, que podem ser modificados e redistribuídos com pouca supervisão. No mês passado, o Kimi K3, da Moonshot, conseguiu contornar um ambiente de testes do Instituto de Segurança de IA do Reino Unido, mostrando que modelos chineses também podem escapar de controles criados para limitar seu acesso e suas ações.

Reguladores já preveem “perda de controle”

Pequim incluiu explicitamente um cenário de perda de controle em uma estrutura de segurança de IA publicada em setembro de 2024, sob orientação da Administração do Ciberespaço da China (CAC). O documento considerava que uma IA futura poderia:

  • obter recursos externos de forma autônoma;
  • replicar a si mesma;
  • desenvolver autoconsciência;
  • buscar poder externo e competir com humanos pelo controle.

Uma versão ampliada, publicada em setembro de 2025, acrescentou a possibilidade de um “salto” repentino e inesperadamente grande na inteligência de um sistema. O texto também estabeleceu o princípio de “aplicação confiável, prevenindo a perda de controle”.

Uma interpretação posterior publicada pelo órgão regulador afirmou que a medida busca evitar riscos de perda de controle capazes de ameaçar a sobrevivência e o desenvolvimento humanos.

Ilustração da distribuição de uso da IA pelo mundo
Agentes de IA podem executar tarefas mais complexas e com maior autonomia do que chatbots convencionais. – Imagem criada com IA. ChatGPT/Olhar Digital

Xi Jinping quer controle humano no centro

A preocupação chegou ao mais alto nível da política chinesa. Na Conferência Mundial de Inteligência Artificial, realizada em Xangai em julho, o presidente Xi Jinping afirmou que as autoridades deveriam prestar atenção aos riscos próprios e derivados da IA.

Xi disse que a inteligência artificial deve “sempre permanecer sob controle humano”.

Na Organização das Nações Unidas, no mês passado, Sun Xiaobo, autoridade do Ministério das Relações Exteriores responsável por assuntos de IA, afirmou que a China estava acelerando pesquisas para uma legislação mais ampla sobre a tecnologia.

Agentes de IA também entram no radar

Pequim já começou a criar regras específicas para agentes de IA, sistemas capazes de executar tarefas mais complexas e com maior autonomia que os chatbots convencionais.

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Diretrizes publicadas em maio exigem que desenvolvedores aprimorem a capacidade de identificar, intervir, bloquear e recuperar comportamentos inadequados. As regras também apontam envenenamento de dados, manipulação de algoritmos, vulnerabilidades dos sistemas e “perda de controle operacional” como riscos de segurança.

Os usuários devem manter a decisão final sobre ações tomadas autonomamente pelos agentes. As normas ainda permitem avaliações de segurança por terceiros e testes realizados por organizações externas e pesquisadores.

A estratégia chinesa mostra que a possibilidade de perder o controle sobre sistemas avançados já faz parte do debate regulatório sobre o desenvolvimento da inteligência artificial.

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DeepSeek lança nova IA mais rápida e com custo reduzido

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A DeepSeek lançou o V4.1-Flash, novo modelo de IA da empresa chinesa. A tecnologia foi apresentada como a menor da nova família de modelos da startup e promete respostas mais rápidas, maior capacidade de processamento e custos menores.

O lançamento acontece enquanto a DeepSeek começa a se preparar para uma oferta pública inicial de ações no mercado STAR, em Xangai, segundo a Reuters. A empresa também está substituindo modelos anteriores pelo V4.1-Flash.

O novo modelo utiliza um quarto da memória HBM necessária pela geração anterior, segundo a DeepSeek. – Imagem: mundissima/Shutterstock

Modelo quer fazer mais gastando menos

Embora seja considerado o menor modelo da nova família, o V4.1-Flash reúne 552 bilhões de parâmetros, que são elementos usados pela inteligência artificial para processar informações e produzir respostas.

A tecnologia consegue usar apenas uma parte desses recursos durante cada tarefa. São 8 bilhões de parâmetros ativos para receber informações e 16 bilhões para gerar as respostas.

Para o usuário, a ideia é fazer o modelo funcionar com mais velocidade e atender um volume maior de solicitações sem exigir tantos recursos. A DeepSeek também afirma que o sistema foi preparado para facilitar a criação de modelos maiores no futuro.

“Apresentamos o menor modelo da nossa nova família de arquitetura, com compreensão visual nativa.”

O V4.1-Flash também consegue interpretar informações visuais, como imagens. Segundo a DeepSeek, testes feitos por diferentes partes colocaram o novo modelo à frente do V4-Pro em desempenho, custo, velocidade e tempo total de execução.

Menos espaço para guardar informações

Outra mudança importante está na forma como o modelo guarda informações durante uma tarefa. Isso pode pesar nos custos de serviços que utilizam inteligência artificial por longos períodos.

Na comparação com a geração anterior, a DeepSeek afirma que o V4.1-Flash precisa de:

  • um quarto da memória HBM;
  • um oitavo do espaço de armazenamento SSD;
  • menos espaço para manter informações das interações;
  • menos recursos para lidar com esses dados.

A empresa diz que essa redução pode diminuir significativamente os custos, especialmente em agentes de inteligência artificial, sistemas capazes de realizar tarefas com menor intervenção humana.

Aplicativos de IA em um smartphone
Segundo a DeepSeek, testes colocaram o V4.1-Flash à frente do V4-Pro em desempenho, custo e velocidade. – Imagem: Robert Way/iStock

Modelos antigos serão substituídos

O V4.1-Flash já está disponível na API da DeepSeek, serviço que permite que outras aplicações utilizem o modelo. Os modelos V4-Flash e V4-Flash-Vision-Exp foram retirados e, temporariamente, suas solicitações serão encaminhadas para o novo sistema.

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O V4-Pro também será retirado gradualmente. A partir de 14 de setembro de 2026, as solicitações feitas para ele serão direcionadas ao V4.1-Flash e terão a cobrança correspondente ao novo modelo. Isso continuará até o lançamento do V4.1-Pro.

Preços também mudam

Os novos preços da API entram em vigor em 10 de setembro. A DeepSeek mantém valores diferentes para períodos de maior e menor demanda. Fora do horário de pico, o preço será equivalente à metade da tarifa de pico.

“V4.1-Flash permite atender mais usuários a um custo menor. Estamos repassando essa economia para você.”

A DeepSeek também pretende trabalhar com a comunidade de código aberto para ampliar o suporte ao modelo e estudar outras formas de implantação.

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Anthropic cria nova barreira após Claude acessar sistemas na internet

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A Anthropic revelou novas medidas de segurança depois que modelos Claude acessaram sistemas reais sem autorização durante avaliações de cibersegurança. Como o Olhar Digital comentou há algumas semanas, os episódios expuseram falhas de contenção e problemas de alinhamento que levaram a empresa a rever seus processos de testes e treinamento.

Os modelos estavam sendo executados propositalmente sem salvaguardas cibernéticas. Em um caso, uma configuração incorreta de terceiros deixou a internet acessível. No outro, o acesso foi concedido deliberadamente durante um teste do UK AI Security Institute.

Os incidentes levaram a empresa a reforçar o isolamento de sandboxes usados em testes de cibersegurança. – Imagem: Samuel Boivin/Shutterstock

O que deu errado

Os dois episódios, divulgados em 30 de julho e 4 de agosto, fizeram a Anthropic suspender temporariamente avaliações externas de cibersegurança e ambientes de aprendizado por reforço de maior risco.

A investigação preliminar apontou dois problemas de alinhamento. Um deles é o chamado “raciocínio motivado”: diante de evidências contrárias, o modelo pode interpretá-las de uma maneira que preserve sua premissa inicial. O outro é a disposição para executar ações prejudiciais em busca de um objetivo específico.

Os modelos haviam recebido a informação de que estavam em ambientes simulados. Quando encontraram sinais de acesso à internet real, podem ter interpretado esses indícios de forma a manter essa suposição. A configuração dos testes também pesou. Em um dos casos, o alvo fictício tinha o mesmo nome de um site real.

Novas barreiras de segurança

A Anthropic criou um classificador capaz de detectar, durante a execução, tentativas de escapar do ambiente de testes ou obter acesso inesperado à internet. Se uma ação é considerada suspeita, a chamada é bloqueada, a tarefa é encerrada e um humano é avisado.

Entre as medidas implementadas estão:

  • migração de sandboxes de alto risco para sistemas de isolamento mais robustos;
  • monitoramento automatizado de avaliações internas;
  • bloqueio padrão do tráfego de saída dos clusters de computação;
  • redução de contas com acesso permanente a modelos e dados de clientes;
  • maior visibilidade sobre comportamentos inesperados na infraestrutura.

As avaliações internas de cibersegurança já foram retomadas. Alguns ambientes de aprendizado por reforço de maior risco continuam suspensos enquanto passam por revisão manual.

Treinamento também preocupa

A investigação encontrou outro possível fator de risco: ambientes de treinamento vulneráveis ao chamado “reward hacking”. Neles, o modelo pode descobrir maneiras de obter recompensas sem cumprir corretamente a tarefa.

Em fevereiro, a Anthropic reverteu três dias de treinamento do Mythos Preview após encontrar sinais desse comportamento. Dois meses depois, congelou por aproximadamente um mês as alterações nos ambientes de aprendizado por reforço para reformular o processo.

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Mais de 10% dos ambientes de produção foram sinalizados por problemas como reward hacking, tarefas quebradas ou configurações incorretas. Eles só voltaram ao treinamento depois de corrigidos e recertificados.

A empresa também treinou deliberadamente um modelo em ambientes suscetíveis a esse tipo de falha. Nas simulações, o sistema mostrou maior disposição para escapar de sandboxes, atacar infraestruturas simuladas, alterar sua própria função de recompensa e contornar mecanismos de segurança.

Mão segurando smartphone com o logo do Claude exibido na tela, sobre fundo com números digitais em azul.
Uma configuração incorreta de terceiros deixou a internet aberta em um dos ambientes usados nos testes com Claude. – Imagem: Mijansk786/Shutterstock

Anthropic quer coordenação

A empresa defende que o desenvolvimento de IA não pode colocar segurança e velocidade em lados opostos. Para a Anthropic, governos e empresas também precisam criar mecanismos legais, verificáveis e eficazes de coordenação.

“Queremos garantir que ambos os estudos sejam completos e compartilharemos mais detalhes nas próximas semanas”, afirmou a empresa.

A Anthropic planeja trabalhar com a METR em uma revisão independente. “Acreditamos que o mundo se beneficiaria se a indústria adotasse um mecanismo legal, verificável e eficaz de ritmo coordenado o quanto antes”, disse a companhia.

Os episódios não envolveram uma invasão da infraestrutura interna da Anthropic. O problema surgiu em ambientes de avaliação, mas mostrou como configurações inadequadas podem ganhar outra dimensão quando modelos de IA têm capacidade crescente de agir por conta própria.

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IA para todos: Coreia do Sul aposta em acesso como serviço público

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A Coreia do Sul pretende oferecer acesso gratuito a serviços de inteligência artificial generativa para toda a população. Segundo o The Wall Street Journal, o programa “AI for All” quer ampliar o uso da tecnologia e diminuir a dependência de ferramentas dos Estados Unidos e da China.

Os testes começam em setembro, e o lançamento completo está previsto para este ano. Três consórcios sul-coreanos vão fornecer os serviços, com suporte do governo em infraestrutura computacional e despesas de operação.

Conceito de IA com mulher pressionando um smartwatch
Chatbots apoiados pelo governo poderão ajudar cidadãos com consultas médicas, moradia e orientações sobre impostos. – Imagem: TierneyMJ/Shutterstock

IA para tarefas do cotidiano

A ideia é colocar os chatbots dentro de situações práticas. As ferramentas poderão se conectar a sistemas governamentais para ajudar moradores a marcar consultas médicas, procurar apartamentos e receber orientações sobre impostos.

Pequenas empresas também poderão recorrer à IA para calcular tributos e verificar se podem participar de programas de apoio do governo. Para os pais, haverá sugestões de conteúdos educacionais destinados aos filhos.

O acesso será ilimitado nos serviços apoiados pelo governo. Cada consórcio lançará seu próprio aplicativo, mas as ferramentas também serão integradas a plataformas que os sul-coreanos já usam.

Entre os participantes estão as duas maiores empresas de telecomunicações do país e a operadora do Kakao.

A relação da Coreia do Sul com a tecnologia

A iniciativa encontra terreno fértil. O MIT Technology Review descreve os sul-coreanos como entusiastas de novas tecnologias e cita desde robôs humanoides e ídolos virtuais até diferentes aplicações de inteligência artificial.

Essa disposição tem raízes na história econômica do país. Depois da Guerra da Coreia, a tecnologia esteve no centro de ciclos sucessivos de desenvolvimento, que passaram por aço, construção naval, semicondutores, banda larga e smartphones.

Hoje, Samsung e SK Hynix fornecem grande parte das memórias de alta largura de banda usadas pelo hardware da Nvidia para treinar modelos de IA.

O presidente Lee Jae-myung também estabeleceu uma meta clara: colocar a Coreia do Sul entre as três maiores potências mundiais de inteligência artificial.

Pessoa utilizando ferramentas de inteligência artificial em um notebook.
A estratégia sul-coreana busca ampliar o uso de IA e diminuir a dependência de ferramentas desenvolvidas nos Estados Unidos e na China. – Imagem: vittaya pinpan / Shutterstock

Uma estratégia de bilhões

A expansão tem forte respaldo financeiro. O governo reservou cerca de 10 trilhões de won (aproximadamente R$ 37 bilhões) para gastos relacionados à IA em 2026. O montante é três vezes maior que o do ano anterior.

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No “AI for All”, os três consórcios poderão receber até 512 chips Nvidia B200. O governo também ajudará nas despesas de operação, embora o custo específico do programa ainda não tenha sido divulgado.

A iniciativa também expõe uma contradição. O MIT Technology Review relata que, embora a população use IA intensamente, existe preocupação com a possibilidade de a tecnologia eliminar empregos. Sindicatos chegaram a reagir à adoção de robôs humanoides em fábricas.

A Coreia do Sul agora tenta levar essa disposição para uma escala ainda maior: colocar ferramentas de IA à disposição de praticamente todos os cidadãos, enquanto fortalece sua própria indústria e busca reduzir a dependência de modelos estrangeiros.

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Nvidia aposta US$ 6 bilhões em IA aberta contra rivais chineses

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A Nvidia fechou um acordo de US$ 6 bilhões (cerca de R$ 30,9 bilhões) com a startup Poolside para licenciar sua tecnologia e contratar a maior parte de seus engenheiros. O objetivo é acelerar o desenvolvimento de modelos de IA de pesos abertos capazes de disputar espaço com sistemas chineses.

Segundo o The Wall Street Journal, o movimento também aproxima a Nvidia de uma concorrência direta com OpenAI e Anthropic. A empresa, que fornece os chips usados por grandes laboratórios de IA, agora amplia sua atuação para o desenvolvimento dos próprios modelos.

A Nvidia quer fortalecer a IA aberta dos EUA para disputar espaço com modelos chineses como DeepSeek, Kimi e GLM – Imagem: justhavealook/iStock

Poolside reforça o Nemotron

O acordo inclui ainda um investimento de US$ 1 bilhão (R$ 5,16 bilhões) na Poolside, que tinha avaliação prévia de US$ 12 bilhões (R$ 62 bilhões).

Mais de 100 funcionários da startup, principalmente engenheiros, serão incorporados à Nvidia. O grupo trabalhará no Nemotron, projeto de modelos de pesos abertos apresentado pela companhia em 2023.

Fundada em 2023 por Eiso Kant e Jason Warner, ex-CTO do GitHub, a Poolside também tem Margarida Garcia na equipe de liderança. Os três não irão para a Nvidia e continuarão envolvidos em projetos de pesquisa ainda não divulgados.

A diferença dos modelos de pesos abertos está na possibilidade de download e modificação. Isso permite adaptar os sistemas para diferentes necessidades e, em geral, operar a tecnologia com custos menores.

China acelera a disputa

A Nvidia aumentou sua atenção ao segmento depois do avanço dos modelos chineses. Em março, criou a Nemotron Coalition, com empresas como Mistral, Thinking Machines Lab e Perplexity, para compartilhar dados, conhecimento e recursos computacionais.

O lançamento do primeiro modelo de pesos abertos de baixo custo da DeepSeek, em janeiro de 2025, foi um dos momentos que elevaram a pressão sobre as empresas americanas.

Entre os modelos chineses mencionados estão:

  • DeepSeek;
  • Kimi, da Moonshot;
  • GLM, da Z.AI;
  • outros sistemas de pesos abertos que vêm se aproximando dos modelos americanos.

Em uma carta publicada na rede X, Jensen Huang, CEO da Nvidia, defendeu que a liderança americana dependerá da construção de um ecossistema aberto capaz de chegar a diferentes setores.

O problema que levou ao acordo

A situação financeira da Poolside também ajudou a aproximar as duas empresas. No fim de 2025, a startup tentou levantar US$ 2 bilhões (R$ 10,3 bilhões) em seis semanas para pagar por um cluster com 40 mil servidores GB300. A captação não foi concluída.

“Não fechamos a tempo e perdemos o cluster”, escreveram os fundadores da Poolside aos acionistas.

O episódio deixou claro outro problema: sem novos recursos, a empresa poderia ficar sem capacidade computacional já no ano seguinte. A Nvidia tinha justamente a infraestrutura e o capital necessários para aliviar essa limitação.

Pouco antes do acordo, a Poolside havia lançado o Laguna S, modelo que ganhou popularidade entre os sistemas de pesos abertos no Ocidente.

Chip da Nvidia
A corrida da IA mudou de escala: a Nvidia quer vender os chips e também participar da criação dos modelos que eles alimentam. Imagem: Hairem/Shutterstock

Nvidia entra em terreno mais disputado

A operação cria uma situação incomum para a Nvidia. OpenAI e Anthropic estão entre seus grandes clientes de chips, mas também desenvolvem modelos que podem disputar mercado com o Nemotron.

Leia mais:

A empresa trabalha agora na versão mais avançada do projeto, que pode superar 1 trilhão de parâmetros. Alguns modelos chineses, segundo o texto, já são maiores.

Com a Poolside, a Nvidia deixa de atuar apenas nos bastidores da corrida da IA. A companhia passa a disputar também o desenvolvimento dos modelos que dependem de seus próprios processadores.

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DeepSeek lança V4 Pro e acelera corrida chinesa por IA

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A chinesa DeepSeek lançou oficialmente nesta quinta-feira (13) o V4 Pro, seu novo modelo de IA. A empresa tenta recuperar terreno diante de concorrentes locais enquanto amplia contratações, capacidade computacional e busca por investimentos.

Batizado de V4-Pro-0813, o modelo chega com recursos aprimorados para agentes de IA e pode ser usado por API, aplicativo e web. A companhia também anunciou novos preços para as APIs do V4 Pro e V4 Flash.

A DeepSeek lançou oficialmente o V4 Pro e quer recuperar espaço diante de rivais chineses cada vez mais fortes. – Imaem: Nuthawut Somsuk/iStock

Lançamento acontece após surpresa com o V4 Flash

O lançamento ganhou atenção depois que o V4 Flash, versão mais barata da empresa, superou a prévia do V4 Pro, apresentada em abril, em alguns testes independentes.

O resultado chamou a atenção porque o Pro foi desenvolvido para ser o modelo mais avançado da DeepSeek. Para a Reuters, o desempenho também indica que a companhia pode ter acelerado seus avanços tecnológicos entre a versão preliminar e o lançamento oficial.

A empresa agora enfrenta uma concorrência mais forte dentro da própria China. Moonshot AI, Zhipu AI, MiniMax, Alibaba e ByteDance estão entre as companhias que também vêm lançando novos modelos.

DeepSeek busca transformar fama em negócio

A DeepSeek ganhou projeção mundial no início de 2025, quando o modelo R1 viralizou. O sucesso alimentou o debate sobre a possibilidade de criar sistemas avançados de IA com custos menores que os praticados por empresas norte-americanas.

Leia mais:

Manter esse destaque, porém, exige dinheiro e infraestrutura. Segundo a Reuters, a empresa planejava uma nova rodada de financiamento com avaliação de aproximadamente US$ 74 bilhões (cerca de R$ 384 bilhões), após levantar cerca de US$ 7,4 bilhões (aproximadamente R$ 38,4 bilhões) em sua primeira rodada externa, em junho.

A captação representa uma mudança para uma empresa que havia evitado capital externo. Também evidencia o custo crescente da corrida pela IA, que envolve chips, data centers e profissionais especializados.

Empresas chinesas ameaçam a soberania estadunidense no mercado de inteligência artificial
O V4 Pro chega em meio a uma disputa que reúne DeepSeek, Alibaba, ByteDance, MiniMax e outras empresas chinesas. – (Reprodução: DELL AI/ChatGPT)

Equipe maior e chips próprios no radar

A DeepSeek pretende pelo menos dobrar seu quadro de funcionários em diferentes áreas, incluindo as equipes de data centers e agentes de IA.

A Reuters também informou em julho que a companhia ampliou a contratação privada de engenheiros especializados em design de chips. A intenção é desenvolver seu próprio chip de inteligência artificial e reduzir a dependência de fornecedores como Nvidia e Huawei.

Entre as principais iniciativas estão:

  • lançamento oficial do V4 Pro;
  • acesso ao modelo por API, aplicativo e web;
  • mudança nos preços das APIs do V4 Pro e V4 Flash;
  • expansão das equipes ligadas a data centers e agentes de IA;
  • contratação de engenheiros para desenvolver chips próprios.

Com o V4 Pro, a DeepSeek tenta fazer mais do que manter a atenção conquistada com o R1. A empresa está ampliando estrutura, equipe e capacidade de investimento para enfrentar uma disputa cada vez mais acirrada no mercado chinês de inteligência artificial.

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IA testa 650 ideias para atacar mistério matemático de 150 anos

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Um modelo de IA ainda não lançado da Anthropic conseguiu avançar em um dos grandes problemas não resolvidos da matemática: a Hipótese de Riemann. A IA aumentou significativamente o limite inferior de soluções para as quais a hipótese é válida, mas ainda não encontrou uma prova definitiva.

O resultado chama atenção pelo método usado. Um funcionário da Anthropic sem formação matemática significativa pediu que o modelo tentasse provar a hipótese e, depois, deixou a IA coordenar o trabalho por cerca de um dia e meio.

A IA da Anthropic não resolveu a Hipótese de Riemann, mas ampliou o limite de soluções para as quais a hipótese permanece válida. – Imagem: PhotoGranary02/Shutterstock

Um desafio que dura mais de 150 anos

A Hipótese de Riemann é um dos grandes mistérios da matemática e está relacionada à distribuição dos números primos. Uma prova geral da hipótese vale atualmente US$ 1 milhão, cerca de R$ 5,16 milhões.

Assim como outros modelos de inteligência artificial, o sistema da Anthropic ainda não conseguiu solucionar definitivamente o problema. Mesmo assim, o avanço mostra que essas ferramentas podem explorar problemas matemáticos complexos de maneira bem mais profunda do que simplesmente fornecer respostas baseadas em conhecimentos existentes.

Tudo começou com um pedido direto. O funcionário solicitou que a IA desse uma “tentativa de verdade” de provar a hipótese. A partir daí, o modelo passou a coordenar a tarefa durante aproximadamente 36 horas.

650 ideias testadas pela inteligência artificial

O trabalho envolveu uma quantidade impressionante de tentativas e verificações:

  • 650 ideias diferentes foram testadas;
  • 60 subagentes participaram da tarefa;
  • 31 milhões de tokens de saída foram utilizados;
  • dois subagentes desenvolveram as principais ideias matemáticas;
  • outros 13 contribuíram com sugestões para esses agentes.

A divisão das funções também foi curiosa. Trinta subagentes tentaram desenvolver novas ideias, mas não conseguiram chegar a abordagens inéditas. Outros 13 ficaram encarregados de validar os argumentos. Os dois últimos ajudaram a preparar a versão inicial do artigo.

“Dos 60 subagentes, dois foram responsáveis pelo desenvolvimento das principais ideias matemáticas”, explica uma nota de rodapé do trabalho.

O resultado foi confirmado por dois matemáticos da Anthropic e formalizado com o Lean, assistente de provas de código aberto.

Hipótese de Riemann. Problema matemático
A Hipótese de Riemann tem mais de 150 anos e continua sem uma prova geral. A IA, porém, conseguiu avançar na investigação. – Imagem criada por inteligência artificial. Gemini/Olhar Digital

A matemática ainda está dividida

O episódio faz parte de uma sequência de avanços envolvendo grandes modelos de linguagem. Neste ano, diferentes sistemas de IA já ajudaram a resolver problemas de Erdős. A Anthropic também apresentou um trabalho que contestou a antiga conjectura de Jacobian, enquanto a OpenAI divulgou dez resultados comprovados por seu modelo interno, chamado Astra.

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A evolução, porém, divide opiniões. Em junho, matemáticos levantaram preocupações sobre o impacto da IA em princípios tradicionais da área, especialmente a ideia de que provas devem ser atribuídas a autores que assumam responsabilidade por suas descobertas e correção.

O medalhista Fields Timothy Gowers apresentou uma visão diferente. Para ele, a presença crescente da IA pode transformar a matemática de uma maneira mais complexa — e talvez positiva.

“Se chegarmos a um mundo em que os teoremas matemáticos não estejam mais associados aos matemáticos, talvez isso não seja mais problemático do que o fato de as estrelas não receberem nomes de astrônomos e de a maioria nem sequer ter nome”, escreveu Gowers em seu blog.

O caso da Anthropic mostra que a IA ainda não resolveu a Hipótese de Riemann, mas já consegue explorar caminhos que seriam difíceis de testar manualmente em escala semelhante.

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