A OpenAI apresentou seu primeiro chip de inteligência artificial personalizado, desenvolvido em parceria com a Broadcom. O movimento marca uma mudança importante na estratégia da empresa: reduzir a dependência de fornecedores externos e ganhar mais controle sobre sua própria infraestrutura de IA.
O processador, chamado Jalapeño, foi criado para acelerar tarefas usadas em chatbots como o ChatGPT e outras aplicações baseadas em modelos de linguagem. E, na prática, ele atua justamente no ponto mais sensível desse tipo de tecnologia: a geração de respostas em tempo real, explica a Reuters.
Jalapeño já passou por testes internos e promete mais eficiência no funcionamento de grandes modelos de linguagem. – Imagem: Divulgação/OpenAI
Onde o Jalapeño realmente faz diferença
O chip foi desenvolvido pelos engenheiros da OpenAI em parceria com a Broadcom, com foco em uma etapa específica chamada inferência — o momento em que o sistema processa uma pergunta e devolve uma resposta.
É um detalhe técnico, mas decisivo. É ali que tudo precisa acontecer rápido e sem travamentos.
chip desenvolvido em parceria entre OpenAI e Broadcom
foco em inferência de modelos de IA
otimização para grandes modelos de linguagem (LLMs)
desempenho comparável a chips da Nvidia e do Google
uso exclusivo pela OpenAI em seus sistemas
Segundo a empresa, os primeiros testes internos já mostraram bons resultados, com o chip rodando modelos avançados dentro do esperado. Ainda em fase inicial, mas já considerado promissor dentro da companhia.
OpenAI apresenta chip Jalapeño, criado com a Broadcom, para acelerar tarefas em chatbots como o ChatGPT. – Imagem: Ascannio/Shutterstock
A corrida por chips virou uma disputa direta entre gigantes
Google, Amazon e Meta também estão no mesmo caminho. Todas vêm investindo no desenvolvimento de chips próprios para tentar reduzir custos e, principalmente, não depender totalmente da Nvidia — hoje dominante nesse mercado.
O motivo é simples: a demanda por processamento explodiu com a popularização dos chatbots e das ferramentas generativas. E a infraestrutura virou gargalo.
Os engenheiros da OpenAI levaram cerca de nove meses para concluir o projeto do chip antes de enviá-lo para fabricação na TSMC, em Taiwan.
O desenvolvimento também teve um ponto curioso: parte do processo foi acelerada com uso de inteligência artificial, segundo a própria OpenAI. Ou seja, a IA ajudando a construir mais IA.
A corrida por chips de inteligência artificial cresce com a alta demanda por processamento em ferramentas generativas. – Imagem: arda savasciogullari/Shutterstock
Mais do que software: o jogo agora é no hardware
De acordo com a Broadcom, o desempenho do Jalapeño é comparável ao de soluções como as GPUs Blackwell da Nvidia e às TPUs do Google. Mas, nos bastidores, o que importa mesmo é outra coisa.
Para a OpenAI, ter um chip próprio significa autonomia. Menos dependência da cadeia tradicional e mais controle sobre o ritmo de evolução dos seus modelos.
Acreditamos que ele apresentará alto desempenho em todos os tipos de futuras iterações de LLMs.
Richard Ho, chefe de hardware da OpenAI, à Reuters.
A empresa já trabalha em novas versões dentro de uma linha contínua de desenvolvimento. Enquanto isso, a produção dos sistemas de servidor ficará com a Celestica.
No fim das contas, o cenário fica cada vez mais claro: a disputa pela liderança em inteligência artificial não está só no código. Está no silício também. E isso muda o jogo — talvez mais do que parece à primeira vista.
A China voltou ao topo do ranking mundial de supercomputadores pela primeira vez desde 2017, depois que um sistema instalado em Shenzhen foi reconhecido como o mais rápido do planeta, destaca o The New York Times. O resultado reacende a corrida tecnológica com os Estados Unidos em áreas estratégicas como ciência, inteligência artificial e segurança nacional.
Batizado de LineShine, o equipamento superou o antigo líder americano nos testes de desempenho e chamou atenção por seguir um caminho pouco comum: alcançar alta velocidade sem depender de GPUs.
Supercomputador chinês LineShine surpreende especialistas ao assumir liderança mundial e reacender disputa tecnológica com os EUA. – Imagem: Knight00730/Shutterstock
China volta ao topo depois de oito anos
Desenvolvido em Shenzhen, o LineShine foi avaliado pelos testes do ranking Top500 e desbancou o El Capitan, do Laboratório Nacional Lawrence Livermore, na Califórnia, que ocupava a liderança desde novembro de 2024.
Segundo Jack Dongarra, um dos organizadores do Top500, a máquina chinesa registrou desempenho mais de 20% superior ao do rival americano. O pesquisador visitou recentemente o centro de computação e saiu impressionado com o que viu.
“É um sistema impressionante”, disse. “Eles nos superaram ao desenvolver um sistema que não depende de GPUs.”
A conquista encerra um jejum de oito anos. Há bastante tempo especialistas acreditavam que a China tinha sistemas capazes de alcançar o topo, mas os laboratórios do país vinham evitando apresentar seus resultados ao ranking internacional.
Sistema de Shenzhen impressiona ao combinar 14 milhões de núcleos e arquitetura baseada em tecnologia da Arm Holdings. Imagem: vectorfusionart/Shutterstock
O detalhe que tornou o LineShine diferente
Mais do que a velocidade, foi a arquitetura da máquina que chamou atenção. Atualmente, os sistemas mais poderosos do mundo dependem de GPUs para lidar com tarefas complexas. O LineShine seguiu outro caminho e combinou CPUs tradicionais com circuitos dedicados a acelerar cálculos vetoriais e matriciais.
Para Dongarra, essa estrutura pode representar uma maneira mais eficiente de aproximar a inteligência artificial das aplicações científicas.
Alguns números ajudam a dimensionar o tamanho do projeto:
Uso exclusivo de microprocessadores convencionais (CPUs);
Cerca de 14 milhões de núcleos de computação;
Estrutura distribuída em 90 gabinetes de hardware;
Circuitos especializados para cálculos matriciais e vetoriais;
Arquitetura baseada em instruções licenciadas da Arm Holdings.
Uma curiosidade permanece sem resposta. Os responsáveis pelo projeto não revelaram qual empresa fabricou os chips nem quais tecnologias foram utilizadas em sua produção.
A rivalidade entre China e EUA ganhou um novo capítulo
O desempenho do LineShine surge em meio às restrições impostas pelos Estados Unidos à exportação de chips avançados. Enquanto OpenAI, Google e Anthropic seguem expandindo seus modelos de IA, os chineses vêm apostando em soluções alternativas para continuar avançando.
Supercomputador chinês reforça mudança de rota na indústria ao priorizar CPUs em vez de chips gráficos especializados. Imagem: Quality Stock Arts/Shutterstock
Para Jimmy Goodrich, pesquisador do Instituto de Conflitos Globais e Cooperação da Universidade da Califórnia, o resultado expõe uma brecha nas regras atuais.
“O governo dos EUA deveria ter controles mais rigorosos sobre a exportação e a fabricação de CPUs para o mercado chinês”, afirmou. “É uma brecha nas regulamentações atuais.”
Embora especialistas observem que os grandes sistemas americanos de IA ainda levem vantagem em algumas tarefas, o retorno da China ao topo não chega a ser uma surpresa completa. Segundo Addison Snell, da Intersect360 Research, a maior novidade não foi descobrir que os chineses tinham uma máquina capaz de liderar o ranking, mas sim a decisão de finalmente buscar reconhecimento internacional para o projeto.
A Oracle decidiu acelerar de vez sua aposta em inteligência artificial enquanto faz um ajuste pesado no tamanho da própria operação. No último ano, a empresa cortou cerca de 21 mil empregos, em um movimento que já vinha sendo desenhado junto à expansão de sua infraestrutura de dados.
O cenário não é exclusivo da companhia. O setor de tecnologia como um todo vive uma fase de reorganização, com cortes em várias frentes e uma migração clara de recursos para projetos de IA e construção de data centers mais robustos.
“IA resultou e pode continuar resultando em reduções de pessoal”, diz a Oracle sobre sua nova fase de reestruturação. – Imagem: Stock-Asso/Shutterstock
Cortes de empregos e o peso da mudança
A Oracle, baseada em Austin (Texas), reduziu aproximadamente 13% de sua força de trabalho no último ano fiscal. No fim de maio, a empresa contabilizava cerca de 141 mil funcionários, contra 162 mil no período anterior, comenta o The Wall Street Journal.
As demissões começaram em março e fazem parte de um processo contínuo de reestruturação, segundo o relatório anual. Nesse período, a companhia também informou gastos de US$ 1,84 bilhão (cerca de R$ 9,2 bilhões) ligados a desligamentos e reorganização interna.
Em meio a esse ajuste, a inteligência artificial já aparece como peça central das decisões. A própria Oracle afirmou, em comunicado, que o uso dessas tecnologias “resultou e pode continuar resultando em reduções de pessoal”. A frase, direta, resume bem o momento: a IA deixou de ser apenas uma aposta tecnológica e passou a influenciar diretamente o tamanho das equipes.
Bilhões em infraestrutura e uma aposta crescente
Enquanto reduz sua estrutura, a Oracle acelera investimentos em outra direção. A empresa está ampliando sua rede de data centers voltados à inteligência artificial, com previsão de gastos líquidos de US$ 70 bilhões (aproximadamente R$ 350 bilhões) neste ano fiscal.
O valor é bem acima dos US$ 55,7 bilhões (cerca de R$ 278 bilhões) investidos no ano anterior — um salto que ajuda a dimensionar o ritmo da estratégia.
Esse movimento não é isolado. Meta e Amazon também vêm seguindo caminho parecido, com cortes de pessoal enquanto direcionam mais recursos para infraestrutura de IA.
Entre os principais pilares dessa estratégia estão:
expansão global de data centers voltados à inteligência artificial
aumento contínuo dos investimentos em infraestrutura digital
reorganização interna com redução de milhares de postos de trabalho
foco crescente em serviços de nuvem e IA
busca por eficiência em um mercado cada vez mais competitivo
Meta e Amazon também seguem tendência de cortes enquanto redirecionam recursos para projetos de IA. Imagem: Poetra.RH/Shutterstock
Riscos altos e uma disputa em andamento
A própria Oracle reconhece que a estratégia envolve incertezas relevantes. A empresa afirma que, se concorrentes alcançarem maior aceitação de mercado com suas soluções de IA ou se os custos superarem o esperado, os resultados podem não acompanhar o volume de investimentos.
Ao mesmo tempo, há outro ponto de pressão: recuar agora pode significar perder espaço numa disputa tecnológica que avança rapidamente.
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Nos últimos anos, a companhia ganhou destaque ao fechar contratos bilionários ligados à capacidade de processamento. Um deles envolve a OpenAI, com previsão de cerca de US$ 300 bilhões (aproximadamente R$ 1,5 trilhão) em computação ao longo de cinco anos.
Apesar do entusiasmo inicial do mercado, investidores começam a olhar com mais cautela para o tamanho dos aportes das big techs, especialmente diante da pressão sobre margens de lucro causada pela expansão agressiva da infraestrutura de IA.
No fim das contas, o que está em jogo vai além de cortes ou investimentos isolados. É uma mudança mais profunda: a inteligência artificial está redesenhando não só os produtos dessas empresas, mas também o tamanho, a estrutura e a lógica de operação das gigantes de tecnologia.
A inteligência artificial deixou de ser uma aposta para o futuro e passou a fazer parte da rotina de profissionais de áreas como direito, contabilidade, auditoria, compliance e gestão de riscos. O problema é que muitas empresas ainda não conseguiram acompanhar essa transformação.
É o que aponta o relatório Future of Professionals 2026, da empresa de conteúdo e tecnologia Thomson Reuters. O estudo foi elaborado com base em entrevistas realizadas com 1.816 profissionais de 62 países, e mostra que a adoção da IA avança em um ritmo superior à capacidade das organizações de incorporá-la de forma organizada.
O resultado é uma combinação de riscos que envolve perda de clientes, evasão de talentos e aumento do uso de ferramentas não autorizadas.
Os dados revelam que 74% dos profissionais já utilizam ferramentas de inteligência artificial semanalmente. Apesar disso, 91% acreditam que suas organizações ainda estão aquém do potencial que a tecnologia poderia entregar.
A distância entre expectativa e execução já tem efeitos concretos. Segundo o relatório, quase um quarto dos profissionais considera deixar o emprego nos próximos dois anos caso não enxergue avanços significativos na adoção da IA dentro das empresas.
Estamos vendo surgir uma divisão clara. Escritórios que estão operacionalizando a IA estão avançando mais rápido. Os que não estão, começam a assumir riscos reais em talento, clientes e desempenho financeiro.
Steve Hasker, presidente e CEO da Thomson Reuters
74% dos profissionais já utilizam ferramentas de IA semanalmente – mas empresas não acompanham ritmo de adoção – Imagem: ktsdesign/Shutterstock
Clientes estão exigindo IA – e empresas podem perder receita
A pressão não vem apenas dos funcionários.
O relatório mostra que 78% dos clientes corporativos consideram as melhorias de qualidade proporcionadas pela inteligência artificial essenciais ou muito importantes. Mas apenas 6% acreditam que os fornecedores de serviços profissionais já entregam o nível esperado de evolução.
Diante dessa percepção, 32% dos clientes afirmam que pretendem reavaliar seus fornecedores nos próximos 12 meses. Nos Estados Unidos, a Thomson Reuters estima que esse movimento pode colocar aproximadamente US$ 143 bilhões em receitas dos mercados jurídico e contábil sob revisão.
A disputa por talentos
A pesquisa indica que o acesso a ferramentas profissionais de IA já começa a influenciar decisões de carreira:
Globalmente, 24% dos profissionais que enxergam diferença entre o potencial da tecnologia e o que suas empresas efetivamente entregam afirmam que considerariam deixar seus empregos nos próximos dois anos;
Em 13% dos casos, essa decisão poderia ocorrer já nos próximos 12 meses;
Ao mesmo tempo, 62% dos entrevistados disseram que o acesso a ferramentas avançadas de IA teria peso na decisão de aceitar uma nova proposta de trabalho.
Os dados sugerem que a inteligência artificial começa a ocupar um papel semelhante ao que outras tecnologias corporativas desempenharam no passado: deixa de ser um diferencial e passa a ser uma expectativa básica por parte dos profissionais.
Ao Olhar Digital,Adrián Fognini, head de Mercados Internacionais da Thomson Reuters, explicou que os maiores impactados são funcionários em meio de carreira:
O maior risco de saída não está nos profissionais mais jovens; está no meio de carreira. São profissionais operacionalmente críticos, que tocam o dia a dia e gerenciam relações com clientes. Essa parcela do mercado já incorporou IA ao próprio padrão profissional.
Adrián Fognini, head de Mercados Internacionais da Thomson Reuters
Entre os profissionais cujas empresas ou departamentos possuem uma estratégia de IA definida, 35% afirmam que a prática diária não corresponde a essa estratégia. Esses são os motivos mais comuns – Imagem: Thomson Reuters
Quanto mais empresas demoram, mais cresce o Shadow AI
Isso também ajuda a explicar por que muitas empresas enfrentam dificuldades para conter o Shadow AI, quando funcionários recorrem a ferramentas de IA externas para dar conta de demandas de produtividade.
Um dos alertas do relatório envolve justamente o avanço dessa prática. O termo descreve o uso de ferramentas de inteligência artificial sem aprovação, monitoramento ou conhecimento das empresas. O Olhar Digital deu detalhes sobre os riscos dessa prática nesta outra reportagem.
Segundo o levantamento, um terço dos profissionais de direito, contabilidade e compliance em todo o mundo já utiliza ferramentas de IA não autorizadas por suas organizações;
Na América Latina, o índice é ainda maior: 46% dos profissionais afirmam recorrer a soluções não homologadas pelas empresas;
Entre aqueles que consideram que suas organizações avançam lentamente na adoção da tecnologia, o percentual chega a 55%.
Para o executivo, o problema não é técnico: “é falha de gestão de mudança”. Ele citou as causas mais comuns:
As quatro causas mais comuns no nosso estudo são claras: as ferramentas certas não estão no ponto (47%), as pessoas não foram preparadas para trabalhar do jeito esperado (43%), a estratégia não foi traduzida em prioridades operacionais (32%) e não há entendimento compartilhado da estratégia (30%).
Adrián Fognini, head de Mercados Internacionais da Thomson Reuters
Mesmo com o uso não autorizado, os próprios profissionais demonstram clareza sobre os requisitos necessários para utilizar IA em ambientes corporativos. Na região, 98% afirmam que as ferramentas precisam garantir proteção de dados confidenciais. Outros 98% exigem conteúdo verificado e confiável, enquanto 95% consideram fundamental que os resultados possam ser justificados e auditados.
Apesar disso, muitos recorrem a soluções externas por falta de alternativas corporativas.
Para Kelly Stefani, CRO da Agility, o fenômeno está menos relacionado à má-fé dos funcionários e mais à ausência de direcionamento por parte das empresas:
As pessoas estão sendo cobradas para entregar mais, em menos tempo e com mais qualidade. Quando descobrem uma ferramenta que ajuda a resumir documentos, criar apresentações, organizar dados ou escrever melhor, naturalmente elas querem usar.
Kelly Stefani, CRO da Agility
Segundo a executiva, o principal risco surge quando a organização perde visibilidade sobre como essas ferramentas estão sendo utilizadas. “O maior risco do Shadow AI é a empresa perder visibilidade sobre onde seus dados estão circulando. E quando não há visibilidade, não há governança”, declarou.
Ela explica que os impactos vão além da segurança da informação e envolvem questões regulatórias, estratégicas e operacionais, como propostas comerciais e planos de negócio. “É capital intelectual sendo colocado fora do ambiente controlado da organização”, explicou.
Para Stefani, o uso descoordenado da tecnologia dificulta auditorias, aumenta riscos de vazamento e impede que as empresas consigam transformar a IA em uma vantagem competitiva consistente. Isso cria não só um problema de tecnologia, mas de governança e até de cultura da companhia.
Um terço dos profissionais utiliza IA não aprovada pela empresa – Imagem: Andrey_Popov/Shutterstock
O desafio não é adotar IA, mas transformá-la em estratégia
Os resultados do estudo indicam que a principal barreira para as organizações não é a adoção da inteligência artificial. Isso porque a tecnologia já está sendo utilizada diariamente pelos profissionais, independentemente de haver ou não uma estratégia formal definida pelas empresas.
O desafio agora é transformar esse uso em processos estruturados e seguros.
Para Steve Hasker, a diferença entre experimentar IA e incorporá-la efetivamente às operações será determinante para o futuro das organizações.
“Nem toda IA é igual. Em profissões com responsabilidade legal, o padrão precisa ser muito mais alto. Quando os resultados impactam decisões jurídicas, regulatórias ou aconselhamento a clientes, ‘quase certo’ não é suficiente.”
Os dados do relatório sugerem que, à medida que a tecnologia se consolida no ambiente corporativo, o risco para as empresas não está mais em decidir se devem usar inteligência artificial, mas em quanto tempo conseguirão fazê-lo de forma estruturada antes que clientes, funcionários e processos sigam por conta própria.
A SpaceX fechou um acordo de computação com a Reflection AI, startup de código aberto, em um contrato que pode chegar a US$ 6,3 bilhões, segundo documentos citados pela CNBC.
Data centers da SpaceX passam a atender clientes externos em nova fase do negócio de tecnologia. – Imagem: FOTOGRIN/Shutterstock
O que está por trás do acordo bilionário
A SpaceX firmou uma parceria de computação com a Reflection AI, startup focada em modelos de código aberto, para fornecimento de infraestrutura de processamento em larga escala. O acordo envolve o uso de chipsNvidia GB300 e reforça a disputa crescente por capacidade de computação avançada no setor de inteligência artificial.
Se o contrato for cumprido até o fim do prazo, o valor total pode atingir US$ 6,3 bilhões. Na prática, isso coloca a parceria entre as mais relevantes do setor de infraestrutura de IA.
O acordo pode ser encerrado por qualquer uma das partes com aviso prévio de 90 dias após os primeiros três meses.
Infraestrutura da SpaceX ganha outro papel
A SpaceX vem ampliando o uso de seus data centers, especialmente o sistema Colossus, criado em parte para sustentar o Grok, chatbot de IA de Elon Musk.
Agora, essa estrutura também passa a ser oferecida a clientes externos. É uma mudança importante: de uso interno para um serviço disputado no mercado de computação em nuvem.
A SpaceX já vinha fechando acordos com empresas como Anthropic, Google e Cursor. Aos poucos, vai se consolidando como mais um player nesse mercado de infraestrutura de IA.
Chips Nvidia GB300 estão no centro da disputa por poder computacional em inteligência artificial. – Imagem: alexgo.photography/Shutterstock
IA aberta volta ao centro do debate
A Reflection AI aposta no modelo de código aberto em um momento em que empresas e governos questionam a dependência de sistemas fechados de inteligência artificial.
O tema ganhou força depois de episódios envolvendo restrições de acesso a modelos, o que acelerou a busca por alternativas mais controláveis.
Na prática, isso abriu espaço para empresas que defendem mais transparência e flexibilidade no uso de IA.
Entre os principais pontos do acordo estão:
Acesso imediato aos chips Nvidia GB300 para IA avançada
Pagamento mensal de US$ 150 milhões até 2029
Uso da infraestrutura Colossus da SpaceX em escala externa
Possibilidade de rescisão após aviso prévio de 90 dias
No fim, o movimento reforça uma tendência mais ampla: o poder computacional virou peça central na disputa global por inteligência artificial — e, cada vez mais, um ativo estratégico disputado por grandes empresas de tecnologia.
A Getty Images anunciou uma parceria com a OpenAI para integrar seu acervo licenciado ao ChatGPT. Na prática, a mudança deixa a experiência da IA mais visual e fácil de entender no dia a dia.
Mas o impacto vai além disso: o uso de imagens passa a ganhar mais espaço dentro das respostas.
Parceria leva acervo da Getty ao ChatGPT e torna buscas e respostas mais ricas, com apoio de conteúdo visual licenciado. Imagem: Pedro Spadoni/Olhar Digital
O que muda dentro do ChatGPT
O acordo permite que imagens da Getty apareçam em buscas e respostas dentro da plataforma. Assim, o usuário deixa de consumir só texto em várias situações e passa a ter apoio visual.
Na visão da empresa, isso melhora a forma como a informação é encontrada e interpretada.
Conteúdo visual licenciado de alta qualidade torna a busca e a descoberta com inteligência artificial mais úteis e confiáveis.
Craig Peters, CEO da Getty Images, em nota.
Uma experiência mais visual no uso diário
A proposta da integração é tornar o ChatGPT mais visual no uso cotidiano, especialmente em temas como notícias, esportes e entretenimento.
Entre os principais pontos da parceria estão:
imagens da Getty aparecem dentro do ChatGPT
buscas e respostas passam a ter mais apoio visual
experiência mais completa no uso da IA
conteúdo licenciado e seguro no acervo
Na prática, isso reduz a dependência de respostas só em texto.
Nova integração entre OpenAI e Getty Images reforça tendência de inteligência artificial mais visual no dia a dia. – Imagem: JRdes/Shutterstock
Estratégia da Getty e avanço da IA
A Getty Images já é uma das maiores plataformas de conteúdo visual do mundo, com milhões de imagens e uma rede global de fotógrafos.
A empresa também reforça sua aposta em inteligência artificial, sempre com foco em uso licenciado e seguro de conteúdo.
É mais um passo na direção de uma inteligência artificial mais visual. E isso muda bastante a forma como o usuário interage com o ChatGPT no dia a dia.
A inteligência artificial está cada vez mais concentrada nas mãos de poucas empresas. Esse foi o alerta feito por Satya Nadella.
Na visão do CEO da Microsoft, esse cenário pode acabar criando um desequilíbrio difícil de reverter no futuro.
E há uma preocupação adicional no discurso: o atual rumo da IA pode não ser sustentável para usuários e empresas comuns.
O CEO da Microsoft questiona o domínio das big techs na corrida pela inteligência artificial global. – Imagem: FotoField/Shutterstock
“Não podemos deixar a IA dominar a economia”
Em entrevista ao The Wall Street Journal, Nadella criticou o cenário atual da inteligência artificial, marcado pela forte concentração de poder em um pequeno grupo de companhias que lidera o desenvolvimento dos modelos mais avançados.
Na prática, ele questiona não só o modelo de negócio, mas também o impacto dessa centralização.
Você não pode dizer que todos os empregos de escritório vão acabar e, ao mesmo tempo, pedir poder ilimitado para construir data centers.
Satya Nadella, CEO da Microsoft, ao WSJ.
Para ele, o ponto central é simples: não faz sentido imaginar um futuro em que poucas empresas controlem sozinhas o aprendizado da IA em escala global.
Microsoft aposta em modelos de IA mais acessíveis enquanto critica o atual cenário dominado por poucos players. – Imagem: Azulblue/Shutterstock
Microsoft muda estratégia e aposta em modelos mais baratos
Enquanto faz críticas ao setor, a própria Microsoft já começou a ajustar sua abordagem.
A empresa passou a lançar modelos de inteligência artificial mais baratos e a testar formas de reduzir custos para clientes que lidam com contas cada vez mais altas no uso dessas tecnologias.
O movimento aparece em diferentes frentes dentro dos produtos da companhia.
Entre as iniciativas estão:
modelos de IA mais acessíveis para empresas
opção de escolher diferentes modelos dentro do Copilot
agentes de IA para execução de tarefas mais longas
testes com modelos alternativos, como o DeepSeek
A ideia é reduzir a dependência de poucos fornecedores e ampliar as opções disponíveis para os usuários.
Disputa aberta com os gigantes da tecnologia
Mesmo sem citar nomes diretamente, Nadella fez críticas que atingem empresas como OpenAI, Anthropic e Google, que hoje lideram o desenvolvimento dos chamados modelos de fronteira.
O executivo defende uma mudança de direção: em vez de um mercado concentrado, a IA deveria evoluir como um ecossistema mais distribuído, com diferentes níveis de preço, acesso e capacidade.
Na prática, isso muda o centro da disputa global pela inteligência artificial.
A Microsoft, que mantém parceria com a OpenAI, também vem ampliando acordos com outras empresas e avaliando novas integrações em seus serviços.
O futuro do trabalho também entra na discussão: IA deve apoiar, não apenas substituir empregos, diz Nadella. – Imagem: Skorzewiak / Shutterstock
IA e o futuro do trabalho: ajuste, não ruptura
Outro ponto forte da fala de Nadella foi o impacto da inteligência artificial no mercado de trabalho.
Ele defende que o debate não deve se limitar à substituição de empregos, mas sim à forma como as funções serão reorganizadas dentro das empresas.
A ideia, segundo ele, é que a adaptação seja gradual e baseada em equilíbrio entre tecnologia e trabalho humano.
IA como apoio direto à produtividade
reorganização de funções dentro das empresas
organizações funcionando como sistemas contínuos de aprendizado
combinação entre conhecimento humano e inteligência artificial
A fala de Satya Nadella mostra uma mudança de tom dentro de uma das maiores empresas de tecnologia do mundo. Entre críticas à concentração de poder e a defesa de modelos mais acessíveis, a Microsoft tenta reposicionar seu papel na disputa global da inteligência artificial — um debate que segue aberto e sem previsão de consenso no setor.
A SK Hynix alcançou um marco histórico ao superar a Samsung Electronics e se tornar a empresa listada mais valiosa da Coreia do Sul. A mudança no topo acontece em meio ao avanço acelerado da inteligência artificial.
Há pouco mais de duas décadas, explica a Reuters, um cenário como esse parecia improvável. Na época, a fabricante enfrentava uma grave crise financeira. Hoje, impulsionada pela demanda por chips usados em sistemas de IA, vive uma fase completamente diferente.
SK Hynix quase faliu nos anos 2000, mas hoje lidera o mercado global de chips de memória usados em sistemas de IA. – Imagem: Piotr Swat/Shutterstock
A onda da IA virou o mercado
O avanço da inteligência artificial mudou a dinâmica do setor de semicondutores, e poucas empresas aproveitaram tanto essa transformação quanto a SK Hynix. Atualmente, ela é a principal fornecedora de memórias HBM, componentes essenciais para aplicações de IA usadas por gigantes como Nvidia e Google.
Na segunda-feira, as ações da fabricante avançaram 5,6%, elevando seu valor de mercado para 2.080,4 trilhões de won, equivalentes a US$ 1,35 trilhão (cerca de R$ 7,3 trilhões). A Samsung, que liderava o ranking desde 2000, ficou logo atrás, com valor de mercado de 2.066,7 trilhões de won.
Segundo Kim Sunwoo, analista sênior da Meritz Securities, “o surgimento da memória de IA personalizada mudou fundamentalmente a economia do setor e permitiu que a SK Hynix se estabelecesse como líder de mercado”.
Uma reviravolta que parecia improvável
Nem sempre a trajetória foi de crescimento. No início dos anos 2000, quando ainda se chamava Hynix Semiconductor, a companhia quase foi vendida para a Micron após acumular dívidas em uma agressiva expansão. Como o negócio não avançou, a fabricante permaneceu sob controle dos credores por quase dez anos.
Em 2003, suas ações despencaram para apenas 135 won, sendo consideradas uma “penny stock”. Poucos imaginariam naquele momento que a empresa se tornaria a fabricante de chips de memória mais valiosa do mundo anos depois.
O cenário voltou a piorar em 2023, quando a sul-coreana registrou um prejuízo operacional anual de 7,73 trilhões de won. Um ano depois, a situação era completamente diferente. Impulsionada pelo boom da IA, a empresa alcançou um lucro operacional recorde de 23,5 trilhões de won.
Por trás dessa recuperação, alguns fatores foram determinantes:
Foco em chips HBM voltados para IA;
Continuidade dos investimentos durante a crise do setor;
Crescimento da demanda por aplicações de inteligência artificial;
Maior poder de precificação em comparação com memórias convencionais.
O avanço da IA transformou a SK Hynix na fabricante de memória mais valiosa do mundo, superando rivais históricos. – Imagem: PhonlamaiPhoto/iStock
Agora, a pressão está do outro lado
Analistas apontam que a decisão de investir nas memórias HBM foi decisiva para essa ascensão. A tecnologia oferece maior desempenho e menor consumo de energia. Em 2025, a SK Hynix detinha 61% desse segmento global, enquanto Samsung e Micron tinham 17% e 21%, respectivamente.
O presidente do Grupo SK, Chey Tae-won, explicou a estratégia em um livro publicado neste ano. “O que eu realmente queria realizar quando adquirimos a Hynix era transformá-la de uma produtora de memória de baixo custo em uma empresa de semicondutores convencional cujos produtos são indispensáveis”, afirmou.
Ele destacou ainda que “o que antes era um componente periférico tornou-se um componente essencial”, referindo-se à importância dessas memórias para os sistemas de IA.
Analistas avaliam que a liderança histórica da Samsung no mercado de DRAM pode enfrentar pressão crescente nos próximos anos. Além disso, a Reuters informou que a SK Hynix está escolhendo a Nasdaq para uma futura listagem nos Estados Unidos, movimento que pode ampliar sua presença entre investidores globais.
Uber, Wayve e Stellantis anunciaram uma parceria para avançar no desenvolvimento de robotáxis autônomos de nível 4.
Segundo o New Atlas, o acordo reforça a disputa global por carros sem motorista e aumenta a pressão sobre o setor para acelerar soluções em escala.
Stellantis assume a produção dos carros enquanto a Wayve fornece a inteligência artificial de direção autônoma. – Imagem: Divulgação/Wayve
Uma aliança que divide responsabilidades
O acerto entre as três empresas junta peças bem diferentes de um mesmo projeto. A Uber entra com a plataforma de transporte e a base de usuários. A Stellantis assume a produção dos veículos em escala industrial. Já a Wayve fica responsável pelo sistema de inteligência artificial que controla a direção dos carros.
Hoje, os sistemas de nível 4 ainda dependem de mapas muito detalhados e áreas previamente definidas para funcionar. Isso exige um trabalho grande de mapeamento de ruas e cruzamentos antes que os veículos possam circular. E, no fim, isso acaba limitando bastante onde os robotáxis conseguem operar.
nível 4 ainda precisa de áreas mapeadas antes da operação
nível 5 busca rodar em qualquer lugar e sob qualquer clima
sensores e câmeras trabalham continuamente durante a direção
o custo de mapeamento ainda é um dos principais entraves
IA sem mapas e a aposta da Wayve
A Wayve tenta seguir um caminho diferente do que hoje domina o mercado. Em vez de depender de mapas digitais prontos, a empresa aposta em uma IA capaz de aprender com o ambiente em tempo real, interpretando o que vê por câmeras e sensores. É o que ela chama de “IA incorporada”.
Na prática, a ideia é fazer o carro reagir de forma mais próxima ao comportamento humano, lidando com situações novas sem precisar de um mapa prévio do local. Isso pode reduzir etapas e, principalmente, acelerar a expansão da tecnologia para outras cidades.
Esse tipo de abordagem também tenta resolver um problema conhecido da direção autônoma: quando o carro encontra algo fora do padrão, ele pode não interpretar corretamente a situação. Em testes do setor, isso já levou a erros inesperados e ajuda a explicar por que o avanço ainda é mais lento do que o esperado.
IA incorporada da Wayve interpreta o ambiente em tempo real usando câmeras e sensores nos veículos, permitindo nível 4 de autonomia. – Imagem: Divulgação/Wayve
O que muda para os passageiros
Se o plano sair do papel, os robotáxis da Stellantis com tecnologia da Wayve devem ser integrados diretamente ao aplicativo da Uber. O usuário chama a corrida normalmente, mas o veículo já chega sem motorista humano. A Stellantis produz os carros preparados para essa operação, enquanto a Wayve fornece o sistema de IA.
Com isso, a Uber evita manter um programa próprio de desenvolvimento de veículos autônomos e concentra esforços na operação do serviço. Na prática, cada empresa assume uma parte do risco e do investimento.
O objetivo mais ambicioso do setor continua sendo o nível 5 de autonomia. Nesse estágio, os carros poderiam rodar em qualquer estrada e condição, sem qualquer intervenção humana. Isso eliminaria volante e pedais e abriria espaço para interiores completamente redesenhados.
veículos poderiam operar até em estradas rurais ou sem sinalização
interior do carro poderia ser usado como escritório ou espaço de descanso
ainda não existe sistema comercial com esse nível de autonomia
O avanço dessa parceria mostra que a disputa pelos robotáxis vai além da tecnologia. Ela envolve também estratégia, divisão de custos e quem vai conseguir transformar essa promessa em um serviço viável no dia a dia.
A ASML negou nesta sexta-feira que qualquer uma de suas máquinas EUV tenha sido enviada para a China, respondendo a preocupações levantadas por autoridades dos Estados Unidos sobre um possível descumprimento das restrições de exportação.
A ASML negou que qualquer máquina EUV, utilizada para a fabricação de chips, tenha sido enviada à China, após preocupações levantadas por autoridades dos EUA. Imagem: Gorodenkoff / Shutterstock – Imagem: Gorodenkoff / Shutterstock
ASML responde a preocupações levantadas pelos EUA
A reportagem que deu origem ao caso informou que autoridades norte-americanas estariam preocupadas com a possibilidade de máquinas EUV da ASML terem chegado à China. Segundo o relato, o secretário de Comércio dos Estados Unidos, Howard Lutnick, levou essa preocupação a executivos da companhia holandesa durante uma série de reuniões.
A resposta da empresa foi direta. Em comunicado enviado à Reuters, a fabricante afirmou: “A ASML nunca enviou uma máquina EUV para a China, nem enviamos para a China qualquer componente, módulo ou equipamento projetado especificamente para ser usado em uma máquina EUV”.
A companhia também declarou que contestou as alegações relacionadas ao descumprimento dos controles de exportação e ressaltou que adapta continuamente suas operações para acompanhar mudanças regulatórias e cumprir novas exigências.
A fabricação de semicondutores avançados depende de equipamentos altamente especializados, como os sistemas EUV. Imagem: PhonlamaiPhoto/iStock – Imagem: PhonlamaiPhoto/iStock
O que torna as máquinas EUV tão especiais
As máquinas de litografia ultravioleta extrema, conhecidas pela sigla EUV, estão entre os equipamentos mais complexos utilizados pela indústria de semicondutores. Elas são consideradas peças-chave para a produção dos componentes mais avançados do setor.
Os sistemas mais modernos da ASML chamam atenção por características impressionantes:
Têm tamanho aproximado ao de um ônibus escolar
O peso chega a cerca de 180 toneladas
Estão sujeitas a rígidas regras de exportação
São utilizadas na fabricação de chips avançados
A tecnologia usada para fabricar chips avançados virou tema de discussões envolvendo China, EUA e Europa. Imagem: William Potter/Shutterstock
Controles de exportação permanecem no centro do debate
O governo da Holanda reforçou que a exportação de equipamentos para fabricação de semicondutores segue critérios rigorosos. Em comunicado, o Ministério das Relações Exteriores holandês destacou: “Todos os equipamentos, componentes e tecnologias que se enquadram explicitamente nessas regras exigem uma licença”.
O ministério também afirmou que aplica essa política de forma rigorosa e intervém sempre que considera necessário para garantir o cumprimento das normas.
O debate ocorre em meio aos esforços dos Estados Unidos para ampliar o alinhamento internacional em torno dos controles de exportação ligados ao setor de semicondutores. Em abril, Washington propôs uma legislação para que países aliados sigam regras semelhantes, com o objetivo de limitar a capacidade chinesa de produzir semicondutores avançados. Equipamentos fabricados pela ASML foram citados na proposta.
Em dezembro, a Reuters informou que cientistas chineses desenvolveram um protótipo de máquina EUV criado por uma equipe formada por ex-engenheiros da ASML, em um projeto descrito como a versão chinesa do Projeto Manhattan.
A questão segue no radar de governos e empresas envolvidos no setor de semicondutores. O episódio ocorre enquanto diferentes países discutem regras para a exportação de tecnologias ligadas à fabricação de chips avançados.
