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Conheça o Muse: assistente de IA da Meta que lidera downloads e gera impasse com a Amazon

A Meta lançou o Muse, um novo agente pessoal de inteligência artificial que rapidamente ganhou espaço nos Estados Unidos.

O aplicativo chegou ao topo da App Store e ajudou a impulsionar as ações da empresa, mas já enfrenta questionamentos sobre privacidade, segurança e acesso a plataformas de terceiros.

Agentes capazes de fazer compras podem mudar a relação dos usuários com sites que dependem de publicidade. Imagem: Lalaka/Shutterstock

Sucesso rápido coloca privacidade em foco

Poucos dias após estrear no mercado americano, o Muse ultrapassou 2,5 milhões de downloads, segundo dados da Sensor Tower. As ações da Meta subiram 11% na segunda-feira. A Truist Securities estima que o recurso pode acrescentar US$ 28,5 bilhões (cerca de R$ 146,4 bilhões) à receita da companhia até 2030.

Para funcionar melhor, o Muse pode acessar e-mails, mensagens e calendários. Isso significa que o usuário precisa confiar ao agente uma quantidade significativa de informações pessoais. Uma pesquisa da Oppenheimer & Co. mostra o tamanho dessa barreira: apenas 8% dos consumidores dos Estados Unidos disseram confiar suas senhas à Meta, contra 30% no caso do Google.

A Meta afirma que o Muse foi desenvolvido com segurança em mente e que cada agente funciona em um computador próprio e protegido. Antes do lançamento, o chefe de IA da empresa, Alexandr Wang, disse que a principal preocupação era evitar que o sistema vazasse informações pessoais ou apagasse e-mails importantes por acidente.

Ainda assim, as preocupações de segurança permanecem. Para Youssef Squali, analista da Truist, um ataque de grandes proporções que comprometesse credenciais ou informações de cartões de crédito poderia abalar a confiança não apenas no Muse, mas em todo o mercado de agentes de IA.

Amazon bloqueia o agente

O primeiro grande obstáculo para o Muse apareceu no comércio eletrônico. A Amazon bloqueou o agente de seu site e impediu que ele navegasse pela plataforma ou fizesse compras em nome dos usuários.

A empresa afirmou que não havia sido informada previamente sobre o acesso e que não havia autorizado a ação. Um porta-voz da Amazon disse que aplicativos de terceiros que fazem compras em nome de clientes devem agir de forma aberta e respeitar a decisão dos serviços sobre permitir ou não esse tipo de acesso.

Por trás do bloqueio, há também uma preocupação com o modelo de negócios. Se agentes de IA passarem a fazer compras no lugar das pessoas, os usuários podem ter menos contato direto com páginas que exibem anúncios. Para analistas, isso pode criar resistência por parte de grandes plataformas de internet, especialmente as que dependem da publicidade.

A Meta, por sua vez, afirma ter parcerias com Shopify, Instacart e Dick’s Sporting Goods. O avanço do Muse também repercutiu em outros setores: ações de empresas de gestão de patrimônio, corretoras e bancos recuaram, com queda superior a 6% para a Charles Schwab. Booking Holdings e Allstate também foram afetadas.

ícones do ChatGPT e do Gemini em uma tela de celular
Ofensiva iminente: Rivais do setor de tecnologia, como OpenAI, Google e Apple, devem lançar agentes concorrentes em breve. – Imagem: vfhnb12/Shutterstock

Meta corre contra os concorrentes

A Meta parte com uma vantagem importante: Facebook e Instagram dão à empresa uma ampla estrutura de distribuição, enquanto seus serviços já reúnem dados de milhões de usuários. Por enquanto, o único produto comparável é o agente da startup Instinct, disponível apenas por convite.

Esse cenário, no entanto, deve mudar em breve. Analistas esperam que a OpenAI anuncie um agente de IA para consumidores nas próximas semanas. O Google também é apontado como possível concorrente, enquanto a Apple pode entrar nesse mercado posteriormente.

Nesse cenário de disputa crescente, chegar primeiro pode fazer diferença. Para Ken Gawrelski, analista da Wells Fargo, esses assistentes ficam melhores à medida que os consumidores aprendem a interagir com eles e a orientar suas ações.

O Muse também exige muita capacidade computacional, já que cada agente funciona em seu próprio computador virtual. Isso pode pesar na disputa, mas o Google tem estrutura suficiente para desenvolver uma solução semelhante, segundo os analistas citados pelo Wall Street Journal.

Por enquanto, a rápida adoção do Muse colocou a Meta no centro dessa nova disputa. O caminho do agente, porém, não depende apenas da quantidade de usuários: também será importante saber quais plataformas estarão dispostas a permitir que uma IA execute tarefas em nome de seus clientes.

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Anthropic apresenta Claude Opus 5.5, novo modelo que mira programação, uso de computador e trabalhos complexos

A Anthropic lançou nesta terça-feira (22) o Claude Opus 5.5, primeiro modelo da família Claude 5.5. A empresa afirma que a nova versão melhora o desempenho em programação, uso de computadores e tarefas de conhecimento, com custo menor e maior velocidade.

O modelo também chega com mecanismos de segurança mais rígidos. Entre eles estão proteções para cibersegurança e biologia, defesas contra ataques de prompt injection e medidas para reduzir tentativas de contornar limites de ambientes de teste.

O Claude Opus 5.5 custa 40% menos para operar que o Opus 5 e gera respostas mais de 30% mais rápido em cargas de trabalho típicas. – Imagem: Mijansk786/Shutterstock

Mais desempenho por menos

Nos testes da Anthropic, o Opus 5.5 apresentou o melhor resultado da empresa até agora em seu principal teste automatizado de alinhamento. A companhia também registrou avanços em programação, uso de computadores e tarefas de conhecimento.

Um dos primeiros avaliadores concluiu uma migração de código com 680 mil linhas em menos de um dia. Em outro teste, o modelo conseguiu reduzir o tempo de carregamento de páginas de um aplicativo em 39 de 40 tentativas.

O custo também caiu. Segundo a Anthropic, o Opus 5.5 custa 40% menos para operar que o Opus 5 em cargas de trabalho típicas e gera respostas mais de 30% mais rápido.

Os preços por 1 milhão de tokens são:

  • US$ 4 (cerca de R$ 20,40) para tokens de entrada;
  • US$ 20 (cerca de R$ 102,20) para tokens de saída;
  • US$ 0,20 (cerca de R$ 1,02) para leituras de cache;
  • US$ 5 (cerca de R$ 25,55) para gravações de cache.

Segurança entra no centro do lançamento

O Opus 5.5 é o primeiro lançamento da Anthropic depois de a empresa defender a ideia de “desacelerar a fronteira” do desenvolvimento de IA, mantendo as práticas de segurança próximas do avanço das capacidades dos modelos.

Nos testes da companhia, o novo modelo tentou contornar limites de ambientes controlados cerca de 85% menos vezes que o Opus 5 ou o Claude Mythos 5.1. Todas as tentativas registradas foram consideradas de baixa gravidade e relatadas pelo próprio modelo.

A Anthropic também afirma que o Opus 5.5 é mais resistente a ataques de prompt injection. Para tarefas de cibersegurança que acionarem as proteções, as solicitações serão encaminhadas ao Claude Opus 4.8. Já pedidos relacionados à biologia poderão ser direcionados ao Opus 5.

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A Anthropic reduziu em 85% as tentativas do modelo de burlar o ambiente isolado de testes durante as avaliações. – Imagem: bella1105/Shutterstock

O que dizem os primeiros avaliadores

Os primeiros testes também destacaram o desempenho em programação. Mario Rodriguez, diretor de produto do GitHub, afirmou que o modelo usou alguns dos menores números de tokens e etapas registrados pela empresa e resolveu mais tarefas de terminal que o Opus 5 no VS Code usando menos da metade das etapas.

Leia mais:

Na avaliação da Deloitte Consulting, o modelo também apresentou resultados superiores ao Opus 5 em determinadas tarefas. Carl Bennett, CIO da empresa, afirmou: “Mesmo em sua configuração de menor esforço, o Claude Opus 5.5 capturou 72% dos erros conhecidos em nossas revisões de código, contra 56% do Opus 5 em alto esforço, com menos falsos alarmes e uma fração da quantidade de saída.”

Comunicação e próximos lançamentos

A Anthropic também modificou a forma como o modelo escreve. O Opus 5.5 coloca as informações mais importantes no início das respostas, usa menos jargões e segue melhor as regras de escrita fornecidas pelo usuário.

Um dos primeiros avaliadores resumiu a mudança dizendo: “ele escreve como eu escrevo”.

O Claude Opus 5.5 já está disponível nas plataformas da Anthropic, além de Amazon Web Services, Google Cloud e Microsoft Azure. Desenvolvedores podem acessá-lo na Claude Platform pelo identificador claude-opus-5-5.

Claude Sonnet 5.5 e Claude Haiku 5.5 serão lançados nas próximas semanas.

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

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.

Leia mais:

“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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Nvidia mira respostas mais rápidas com chips da Groq 3 LPX

A Nvidia colocou o rack Groq 3 LPX em produção e pretende deixá-lo operacional ainda este ano na neocloud Nebius. A tecnologia chegou à empresa após a compra de ativos da Groq por US$ 20 bilhões (cerca de R$ 103 bilhões), a maior aquisição já realizada pela Nvidia.

O foco está na inferência de baixa latência, capaz de reduzir o intervalo entre o pedido do usuário e a resposta de um sistema de IA. A característica é especialmente relevante em aplicações de programação, nas quais atrasos podem ser percebidos rapidamente.

A estratégia da Nvidia é combinar tecnologias, não escolher uma só: Groq para baixa latência e GPUs para cargas mais amplas. – Imagem: Samuel Boivin/Shutterstock

Groq ganha espaço nos data centers

Na Nebius, os racks Groq 3 LPX serão instalados junto dos processadores Vera e das GPUs Rubin. Dion Harris, diretor sênior da Nvidia, afirmou que os equipamentos estarão disponíveis ainda este ano.

A arquitetura da Groq coloca 500 MB de memória SRAM de alta velocidade diretamente no chip. Com isso, a tecnologia busca diminuir gargalos provocados pelo acesso à memória durante a execução dos modelos.

Cada rack reúne 256 chips Groq 3. De acordo com a Nvidia, o sistema chega a 3.400 tokens por segundo, resultado baseado em um benchmark da Artificial Analysis.

Os principais números do Groq 3 LPX:

  • Cada rack Groq 3 LPX reúne 256 chips Groq 3;
  • O sistema chega a 3.400 tokens por segundo;
  • A arquitetura conta com 500 MB de SRAM integrada ao chip;
  • A tecnologia prioriza a inferência de baixa latência;
  • A Nvidia pagou US$ 20 bilhões pelos ativos da Groq.

Não é uma substituição das GPUs

A tecnologia da Groq cumpre uma função mais específica. Os chips se concentram principalmente na etapa de “decode” da inferência, responsável pela geração dos tokens que compõem a resposta de um modelo.

As GPUs continuam sendo usadas em treinamento e inferência e têm maior flexibilidade para acompanhar diferentes modelos e tecnologias. Para Harris, uma tecnologia não precisa eliminar a outra:

Isso não significa substituir as GPUs. Trata-se de usar o preço certo e o processador certo para a parte certa da carga de trabalho.

Dion Harris, diretor sênior da Nvidia, à CNBC.

A proposta, portanto, é dividir as tarefas conforme as características de cada processador.

Nvidia Vera Rubin Platform
A Nvidia reservou um quarto do espaço de data centers voltado à programação para chips Groq. O restante será ocupado pelo Vera Rubin. – Imagem: Divulgação/Nvidia

Corrida pela menor latência

A Nvidia disputa esse mercado com empresas que também procuram acelerar a geração de respostas por IA. A AMD anunciou que vai integrar seus sistemas em escala de rack a chips da Cerebras, que recentemente abriu capital.

A OpenAI também entrou nessa corrida. Seu modo Ultrafast promete 750 tokens por segundo e é “alimentado pela Cerebras”.

Leia mais:

A Nvidia, enquanto isso, amplia os envios dos sistemas Vera Rubin, cuja produção começou anteriormente. Em março, durante a apresentação dos sistemas Vera Rubin e Groq 3 LPX, Jensen Huang disse que reservaria um quarto do espaço de data centers destinado a aplicações de programação para os chips da Groq.

“O restante do meu data center é 100% Vera Rubin”, afirmou Huang na ocasião.

Com a Groq, a Nvidia passa a ter uma alternativa específica para acelerar uma etapa da inferência. As GPUs seguem como a base de seus sistemas, enquanto os novos racks assumem tarefas em que o tempo de resposta é um fator decisivo.

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Servidores de IA com chips Nvidia chegam à China por rota indireta

Nove pessoas foram acusadas em Taiwan de ajudar a enviar para a China servidores de inteligência artificial equipados com chips avançados da Nvidia. O caso envolve ex-funcionários da Nvidia e da Super Micro Computer e uma compra de 130 servidores.

A investigação acontece em meio às restrições dos Estados Unidos à exportação de chips avançados para a China. Segundo o The Wall Street Journal, 74 servidores acabaram no país por rotas que passaram por Hong Kong, Japão e Indonésia. Outros 56 foram interceptados em Taiwan.

Nove pessoas foram acusadas em Taiwan de ajudar no envio de servidores de IA equipados com chips avançados da Nvidia para a China. Imagem: William Potter/Shutterstock

Compra foi aprovada com informações falsas

Duas das pessoas acusadas teriam apresentado informações falsas para obter autorização de compra dos servidores da Super Micro. Aos responsáveis pela aprovação, disseram que os equipamentos permaneceriam em uma instalação em Taiwan.

Os envolvidos ainda declararam que os servidores não seriam vendidos ou enviados a entidades sob sanções americanas. Afirmaram, também, que a operação respeitaria as regras de exportação dos Estados Unidos.

A acusação aponta que um funcionário da Super Micro vazou procedimentos internos usados na análise das vendas. Ele teria procurado um funcionário da Nvidia para conseguir cotas dos servidores.

Esse funcionário da Nvidia, segundo os promotores, sabia do plano. Mesmo assim, informou aos gestores que as inspeções no local haviam sido aprovadas. Havia um problema: a instalação não tinha espaço suficiente para os racks, nem energia e banda larga necessárias.

Servidores seguiram rotas alternativas

Dos 130 equipamentos, 74 foram enviados para a China passando por Hong Kong, Japão e Indonésia. A alfândega de Taiwan conseguiu interceptar os outros 56, que seriam enviados ao Japão.

Leia mais:

O processo envolve diferentes acusações. Oito dos investigados respondem por crimes que incluem quebra de confiança e falsificação. Um nono acusado teria desviado dinheiro de uma empresa relacionada ao caso.

Para os promotores, os envolvidos conheciam as regras de controle de exportação e agiram em busca de lucro.

“Motivados exclusivamente pelo lucro”, os acusados teriam “conspirado para exportar servidores de ponta, aumentando os custos de conformidade para as empresas”.

Ao fundo, bandeira da China; à frente, logo da Nvidia em um smartphone na horizontal
Os servidores percorreram Hong Kong, Japão e Indonésia antes de chegar à China. A rota virou peça central da investigação em Taiwan. – Imagem: Saulo Ferreira Angelo/Shutterstock

Super Micro diz que não é alvo

A investigação começou em maio e ganhou força em junho. A Super Micro informou que coopera com autoridades de Taiwan e de outras jurisdições para proteger sua tecnologia e propriedade intelectual.

A companhia não é alvo da investigação e não foi acusada de irregularidades. Uma apuração interna recente, segundo a empresa, concluiu que sua equipe de conformidade agiu de boa-fé.

Os principais números do caso são:

  • 130 servidores de IA envolvidos na compra investigada;
  • servidores equipados com chips avançados da Nvidia;
  • 74 servidores enviados à China;
  • 56 servidores interceptados pela alfândega de Taiwan;
  • nove pessoas acusadas pelas autoridades taiwanesas.

A Super Micro afirmou que pretende reforçar seu programa de conformidade e continuar combatendo esse tipo de operação. O caso coloca em evidência a dificuldade de impedir que servidores com tecnologias restritas cheguem à China por caminhos indiretos.

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

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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Nova IA da Alibaba cria vídeos a partir de documentos

A Alibaba lançou nesta segunda-feira (24) o Wan3.0, novo modelo de inteligência artificial para geração de vídeos. Segundo a Reuters, a ferramenta consegue criar vídeos de até 30 segundos usando documentos, planilhas, apresentações e páginas da web como ponto de partida.

O anúncio veio um dia depois de a companhia chinesa revelar uma oferta de ações de US$ 10 bilhões (cerca de R$ 51 bilhões). A operação busca levantar recursos para os gastos crescentes com inteligência artificial.

A Alibaba lançou o Wan3.0 um dia após anunciar uma oferta de ações de US$ 10 bilhões para financiar gastos crescentes com IA. Imagem: BigTunaOnline/Shutterstock

Wan3.0 já tem aplicações

O modelo não parte apenas de comandos de texto para criar vídeos. Documentos, planilhas, slides e páginas da internet também podem servir de base para a produção.

A Alibaba Cloud apresentou o Wan3.0 em uma publicação no WeChat. A versão beta pública havia sido disponibilizada em 6 de agosto.

Desde então, a tecnologia passou a ser usada em diferentes atividades. A lista inclui produção de dramas curtos e filmes, publicidade, marketing, promoção turística e criação de videoclipes.

Empresa aumenta aposta em IA

A chegada do Wan3.0 ocorre enquanto a Alibaba eleva os investimentos no setor. No domingo, a empresa anunciou uma oferta de ações de US$ 10 bilhões, considerada a maior oferta primária de novas ações já feita por uma companhia listada em Hong Kong.

A captação acontece em meio à disputa cada vez mais acirrada pelo desenvolvimento de tecnologias de inteligência artificial. Para a Alibaba, a expansão nessa área vem acompanhada de despesas cada vez maiores.

Entre os principais pontos do novo modelo estão:

  • Vídeos de até 30 segundos;
  • Uso de documentos como fonte para a criação;
  • Suporte a planilhas, slides e páginas da web;
  • Aplicações em filmes, dramas curtos e videoclipes;
  • Uso em publicidade, marketing e promoção turística.
Homem e mulher na frente de um notebook com uma projeção de IA ao fundo.
A aposta em IA tem custo alto para a Alibaba: o lucro trimestral da empresa caiu 75% em meio ao aumento das despesas com a tecnologia. – Imagem: DC Studio/Shutterstock

Gastos pesam no balanço

O aumento dos investimentos já aparece nos resultados da Alibaba. Na semana passada, a companhia informou uma queda de 75% no lucro trimestral em relação ao mesmo período do ano anterior.

Leia mais:

Segundo a Reuters, o recuo ocorreu em meio ao avanço das despesas de capital ligadas à inteligência artificial. A nova captação de recursos acontece justamente nesse momento.

Com o Wan3.0, a Alibaba coloca mais uma ferramenta de geração de vídeo no mercado enquanto direciona bilhões de dólares para ampliar sua atuação em inteligência artificial.

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IA brasileira para processos judiciais já vale US$ 1,2 bilhão

A brasileira Enter atingiu valor de mercado de US$ 1,2 bilhão (cerca de R$ 6,16 bilhões) em maio e se tornou o primeiro unicórnio de IA da América Latina. Criada em 2023, a startup desenvolve ferramentas para empresas que precisam lidar com processos judiciais.

A nova rodada de investimentos levantou mais de US$ 100 milhões (aproximadamente R$ 514 milhões) com Sequoia e Founders Fund, investidores que já haviam colocado dinheiro na companhia. O aporte triplicou a avaliação da Enter.

A Enter usa agentes de IA para analisar processos, contratos, áudios, vídeos e extratos antes da entrada de um profissional humano. Imagem: TANYARICO/Shutterstock

IA para analisar processos

Criada por Mateus Costa-Ribeiro e Henrique Vaz, a Enter começou pelo setor jurídico. A tecnologia pode atuar em diferentes momentos de um processo, incluindo cadastro de ações, análise de jurisprudências, detecção de fraudes documentais e sugestão de minutas.

Os agentes de IA também analisam os arquivos relacionados aos casos. Contratos, áudios, vídeos e extratos estão entre os materiais que podem ser examinados em busca de informações relevantes para a defesa.

“Começando pelo jurídico, a tecnologia da Enter traz mais eficiência para todo o ciclo de um processo judicial: do cadastro de ações e detecção de fraudes documentais à análise de jurisprudências e sugestão de minutas”, afirma a empresa.

A Enter diz ainda realizar mais de 30 verificações para encontrar sinais de litigância abusiva, entre eles:

  • litispendência, quando uma mesma ação é apresentada mais de uma vez à Justiça;
  • adulteração de documentos;
  • atuação coordenada entre litigantes;
  • padrões identificados durante a análise dos processos.

O agente de IA vem antes

Na operação descrita pela empresa, a inteligência artificial entra em cena antes do profissional humano. Cada arquivo é analisado por um agente de IA, que processa as informações antes da participação de uma pessoa.

“Cada etapa que se pode imaginar em um processo judicial é primeiro tratada por um agente de IA antes da entrada de um humano”, disse Costa-Ribeiro à Bloomberg, em maio.

Ilustração representa o crescimento de uma startup até se tornar um unicórnio
O que começou com uma petição em PDF e uma sugestão de contestação por e-mail virou o primeiro unicórnio de IA da América Latina. – Imagem: ANUCHIT786 / Shutterstock

A aposta de um ex-advogado

A história da Enter começou depois que Costa-Ribeiro deixou um dos principais escritórios de advocacia de Nova York para trabalhar com tecnologia. Ele contou no LinkedIn que a decisão significou abandonar um emprego estável e um salário que seria muito maior do que o recebido na nova atividade.

Leia mais:

O executivo passou a trabalhar com engenheiros de software, aprendeu programação e mudou-se para Stanford. Com dois amigos, desenvolveu um site no qual o usuário enviava uma petição inicial em PDF e recebia por e-mail uma sugestão de contestação.

“Era setembro de 2023, e eu não tinha ideia de que aquele Google Forms feio — a primeira interface do produto da Enter — se transformaria na maior aventura de autoconhecimento e crescimento da minha vida”, celebrou.

O protótipo simples acabou dando origem à Enter, que menos de dois anos depois alcançou avaliação de US$ 1,2 bilhão.

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Saída de executivos coloca OpenAI sob pressão antes do IPO

A OpenAI perdeu mais um nome importante do alto escalão. Denise Dresser deixou o cargo de CRO na quinta-feira, apenas dois dias depois de Brad Lightcap anunciar sua saída. As mudanças atingem a empresa enquanto ela se prepara para um possível IPO e sustenta uma avaliação de US$ 852 bilhões (cerca de R$ 4,37 trilhões).

Fidji Simo também está fora da companhia. As três saídas acontecem em meio à disputa com Google e Anthropic, à expansão de modelos de código aberto mais baratos e às expectativas dos investidores sobre o futuro da OpenAI, explica a CNBC.

Mesmo com mudanças no comando, a área corporativa da OpenAI dobrou e chegou a 2 milhões de clientes em um ano. – Imagem: Henry Franklin/Shutterstock

Dresser deixa o cargo

Dresser havia chegado à OpenAI em dezembro, depois de mais de uma década em posições de liderança na Salesforce. Ela recebeu a missão de expandir os negócios corporativos, considerados estratégicos na concorrência com a Anthropic.

Em abril, quatro meses após sua contratação, Dresser assumiu parte das atribuições de Lightcap. Ele deixou a função de diretor de operações para trabalhar em “projetos especiais” e anunciou nesta semana que encerraria uma passagem de oito anos pela empresa para “começar algo novo”.

A sucessora de Dresser será Dali Rajic, que ocupava o cargo de presidente e diretora de operações da Wiz, empresa de cibersegurança adquirida pelo Google por US$ 32 bilhões (cerca de R$ 164,16 bilhões).

Greg Brockman, presidente da OpenAI, afirmou que Dresser comandou a área de receita durante um “período de formação para o negócio”. Sobre Rajic, disse que ela deverá transformar o que a empresa aprendeu em uma operação mais consistente.

Área corporativa cresce

A mudança no comando não impediu a OpenAI de destacar os resultados obtidos no mercado empresarial. Segundo Brockman, a receita recorrente cresceu mais de 20% em julho, enquanto a expansão entre clientes corporativos chegou a 32%.

A divisão empresarial atingiu 2 milhões de clientes, o dobro do número registrado um ano antes.

Eu simplesmente nunca vi esse nível de convicção se espalhar tão rapidamente e de forma tão consistente pelas indústrias.

Denise Dresser, CRO da OpenAI, à CNBC.

Na mesma entrevista, ela afirmou que os negócios corporativos respondiam por 40% da receita e poderiam alcançar o mesmo peso dos consumidores até o fim de 2026.

Os números destacados pela OpenAI incluem:

  • 2 milhões de clientes corporativos;
  • crescimento de 32% entre clientes empresariais em julho;
  • alta superior a 20% na receita recorrente em julho;
  • 40% da receita vindos dos negócios corporativos, segundo Dresser;
  • avaliação de US$ 852 bilhões (cerca de R$ 4,37 trilhões).
Logo da OpenAI em um prédio
A área corporativa já representa 40% da receita da OpenAI e pode alcançar o mesmo peso dos consumidores até o fim de 2026. – Imagem: Stock all/Shutterstock

IPO no horizonte

A OpenAI apresentou confidencialmente seu prospecto de IPO em junho, mas ainda não revelou uma data para a oferta.

A saída dos executivos chamou a atenção de investidores. Kevin McCormick, fundador da SignAudit.AI, classificou a debandada antes do IPO como um “grande sinal de alerta”. Dois investidores disseram à CNBC que ficaram surpresos com a decisão de Dresser.

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Mudanças rápidas, porém, não são exatamente novidade na OpenAI.

Em 2023, Sam Altman foi afastado do cargo de CEO após o conselho afirmar que ele não era “consistentemente sincero em suas comunicações”. Dias depois, voltou à posição diante da reação de investidores e funcionários.

O episódio voltou ao centro das atenções durante o processo movido por Elon Musk contra a OpenAI, Altman e Brockman. Durante o julgamento, a gestão dos dois executivos foi questionada por advogados de Musk.

Com novas baixas no comando, Altman e Brockman terão de manter a confiança de investidores e funcionários enquanto a OpenAI tenta avançar no mercado corporativo e se preparar para uma possível abertura de capital.

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Apple tem nova aposta para a China – e não é o iPhone

A Apple treinou um modelo de linguagem próprio para o mercado chinês com apoio da Alibaba, segundo três pessoas familiarizadas com o assunto ouvidas pela Reuters. A iniciativa representa uma mudança na estratégia da empresa para levar inteligência artificial aos iPhones e outros dispositivos vendidos no país.

Até agora, a Apple vinha recorrendo principalmente a modelos de empresas chinesas. Agora, passa a desenvolver sua própria tecnologia enquanto tenta cumprir as regras locais e reagir à concorrência de fabricantes como a Huawei.

A parceria com a Alibaba foi confirmada em 2025. Agora, a Apple também treina um modelo próprio específico para o mercado chinês. – Imagem: PhotoGranary02/Shutterstock

Modelo foi criado para o mercado chinês

Na China, modelos americanos como Claude, da Anthropic, e ChatGPT, da OpenAI, não estão disponíveis. Por isso, a Apple vinha trabalhando com parceiros locais para levar recursos de IA generativa aos seus aparelhos.

O novo modelo pode dar à empresa mais controle sobre a experiência oferecida aos usuários chineses. Ainda não se sabe, porém, como ele será usado junto às tecnologias de terceiros.

O Apple Intelligence é esperado na China nos próximos meses, depois de uma atualização do iOS.

Alibaba ajuda no desenvolvimento

A parceria entre Apple e Alibaba veio a público em fevereiro de 2025. Naquele momento, Joe Tsai, presidente da Alibaba, revelou que a Apple havia avaliado diferentes empresas chinesas antes de fechar o acordo.

“Eles conversaram com várias empresas na China. No fim, escolheram fazer negócios conosco”, afirmou Tsai.

O lançamento do Apple Intelligence acabou atrasado enquanto a Apple adaptava seus recursos às exigências chinesas. O processo regulatório terminou no mês passado, quando a Administração do Ciberespaço da China registrou o serviço de IA generativa da companhia.

Na versão destinada ao país, o modelo Qwen, da Alibaba, será incorporado ao Apple Intelligence. A tecnologia da Baidu também deve fazer parte do serviço.

Os principais componentes dessa operação são:

  • modelo próprio da Apple voltado à China;
  • suporte da Alibaba durante o treinamento;
  • integração do Qwen ao Apple Intelligence;
  • tecnologia da Baidu prevista para o serviço;
  • aprovação regulatória para a IA generativa da Apple.
Logo da Apple ao lado de inteligência artificial (IA)
O desafio da Apple na China vai além de criar uma IA: é preciso adaptar o serviço às regras locais e competir com fabricantes avançados – Imagem: Below the Sky/Shutterstock

Apple tenta recuperar espaço na China

A China representa um mercado importante para a Apple, mas a empresa perdeu terreno para fabricantes locais. A falta de recursos de IA nos iPhones vendidos no país foi apontada como um dos fatores que pesaram sobre as vendas, enquanto concorrentes ofereciam aparelhos com assistentes de inteligência artificial integrados.

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A combinação de tecnologia própria com modelos chineses também coloca a Apple em uma posição incomum para uma companhia estrangeira. A fórmula pode ajudá-la a atender às exigências de Pequim e, ao mesmo tempo, manter parte do controle sobre seus recursos de IA.

Ainda falta uma peça importante nessa equação: não está claro qual será o papel do modelo treinado pela Apple ao lado do Qwen, da Baidu e de outras tecnologias de terceiros. Essa definição deverá determinar como o Apple Intelligence funcionará nos dispositivos vendidos na China.

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