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Nos últimos anos, as agências bancárias foram perdendo espaço gradualmente para os aplicativos. Com a digitalização, operações financeiras que antes exigiam filas e atendimento presencial passaram a ser resolvidas em poucos cliques na palma da mão. Agora, na visão do banco Inter, a próxima transformação do setor financeiro pode reduzir até a necessidade de navegar […]
O post Inter vê IA conversacional como o próximo salto da experiência financeira apareceu primeiro em NeoFeed.
Insight Studio Mestre: Esta notícia reflete tendências que podem impactar diretamente o seu modelo de negócio digital.
A Anthropic afirma que o Alibaba teria tentado extrair capacidades do seu modelo de inteligência artificialClaude em uma operação descrita como a maior já registrada pela empresa nesse tipo de atividade. O caso foi levado ao Senado dos Estados Unidos em uma carta datada de 10 de junho de 2026.
Segundo documentos citados pela Reuters e confirmados pela CNBC, a investigação envolve milhões de interações com o sistema e o uso de contas falsas em larga escala.
Caso entre Anthropic e Alibaba envolve suposta “destilação” de IA para replicar modelos mais avançados de inteligência artificial. – Imagem: Samuel Boivin/Shutterstock
O que é a “destilação” de IA
A chamada destilação é um método em que um modelo de IA mais simples aprende a partir das respostas de um sistema mais avançado. A CNBC explica que essa técnica é comum no desenvolvimento de inteligência artificial, mas pode ser usada de forma indevida para tentar replicar capacidades de modelos mais sofisticados.
A operação teria ocorrido entre 22 de abril e 5 de junho de 2026, somando cerca de 28,8 milhões de interações feitas por aproximadamente 25 mil contas falsas, conforme a Reuters. O volume, por si só, já chama atenção pelo nível de coordenação descrito nos documentos.
A Anthropic afirma que os envolvidos estariam ligados ao Alibaba e ao laboratório de IA Alibaba Qwen. O grupo chinês não respondeu às acusações até o momento.
O que diz a carta enviada ao Senado dos EUA
A carta enviada aos senadores Tim Scott e Elizabeth Warren descreve o caso como o maior ataque de destilação já identificado pela empresa. O documento afirma que a prática teria como objetivo acelerar o desenvolvimento de modelos chineses com base em tecnologias mais avançadas.
A Anthropic também afirma ter identificado movimentações semelhantes envolvendo outros laboratórios de IA da China, como DeepSeek, Moonshot AI e MiniMax, indicando que esse tipo de atividade estaria se tornando mais frequente no setor.
Em comunicado citado pela CNBC, um porta-voz da Anthropic afirmou:
“Acreditamos que combater a ameaça da destilação ilícita exige ação coordenada entre governo e indústria”
“Continuaremos trabalhando com o Congresso e o governo para manter a liderança americana em IA”
Alibaba e laboratório Qwen são citados em suposto envolvimento, mas empresa chinesa não respondeu às acusações até o momento. – Imagem: jackpress / Shutterstock
IA, geopolítica e disputa por tecnologia
O caso surge em meio a uma tensão crescente entre Estados Unidos e China no campo da inteligência artificial. A Reuters lembra que o Alibaba foi incluído pelo Pentágono em uma lista de empresas ligadas ao setor militar chinês, classificação que o grupo contesta.
Ao mesmo tempo, o governo dos EUA vem ampliando mecanismos para monitorar o uso de modelos de IA por empresas estrangeiras. A CNBC destaca que memorandos recentes reforçam a cooperação entre governo e setor privado para identificar esse tipo de atividade com mais rapidez.
Segundo a matéria, a própria Anthropic também enfrenta restrições regulatórias, incluindo limitações de exportação de modelos como Fable 5 e Mythos 5, citando preocupações de segurança nacional.
Entre os principais pontos citados pelas duas agências estão:
uso de contas falsas em larga escala para simular interações com IA
milhões de consultas a sistemas avançados
tentativa de replicação de capacidades de modelos de ponta
possível envolvimento de laboratórios chineses de IA
aumento das tensões regulatórias entre EUA e China
O caso reforça como a disputa por inteligência artificial já não se limita à tecnologia, mas envolve também política e segurança nacional.
A Anthropic afirma que continuará colaborando com autoridades dos Estados Unidos enquanto o caso não tem resposta oficial do Alibaba. Até o momento, a empresa chinesa não se pronunciou detalhadamente sobre as acusações.
O discurso ocorreu na abertura de uma conferência ligada ao Fórum Econômico Mundial, nesta quarta-feira (24), onde o líder chinês destacou que o ritmo acelerado das inovações tecnológicas supera a capacidade atual de governança global.
Segundo Li Qiang, a IA já amplia a eficiência produtiva, mas também traz riscos crescentes ligados à ética, segurança e instabilidade econômica, exigindo coordenação internacional urgente.
IA, economia global e disputas geopolíticas entram no centro do debate
Durante sua fala no encontro econômico conhecido como “Davos de Verão”, Li Qiang defendeu que o avanço tecnológico não pode ocorrer sem mecanismos de supervisão, sob risco de consequências graves caso a regulação não acompanhe o desenvolvimento do setor.
Em declaração atribuída ao premiê chinês, ele afirmou que”a velocidade do progresso tecnológico não tem precedentes“, apontando como a inteligência artificial já impacta diretamente a inovação e a produtividade em escala global. A fala ocorreu diante de líderes empresariais e representantes de diferentes países reunidos em Dalian.
O dirigente também alertou para riscos éticos e estruturais associados à tecnologia, reforçando que a falta de governança pode ampliar problemas já observados, como insegurança digital e possíveis usos militares da IA.
No mesmo evento, representantes do Fórum Econômico Mundial ressaltaram que a tecnologia pode abrir oportunidades em áreas como educação e saúde, embora o desafio central esteja em transformar esses avanços em resultados concretos na economia real.
Data centers de IA consomem grandes volumes de energia e água, segundo alerta feito pela ONU em Londres. – Imagem: Junayed graphics/Shutterstock
Além do debate tecnológico, o encontro foi marcado por preocupações com o cenário econômico global, afetado por tensões geopolíticas e conflitos internacionais. Entre os fatores citados estão disputas envolvendo Estados Unidos, Israel e Irã, além de impactos no comércio e no transporte de energia.
A instituição responsável pelo fórum também destacou a revisão para baixo das projeções de crescimento mundial, indicando um ambiente econômico descrito como pouco favorável.
Li Qiang ainda apresentou a economia chinesa como um ponto de estabilidade em meio às incertezas globais, embora o próprio país enfrente desafios internos, como desaceleração do consumo e crise no setor imobiliário.
A relação entre China e Estados Unidos também apareceu no debate, com analistas citando a possibilidade de escalada de tensões entre as duas potências. Um dos especialistas mencionados avaliou que o cenário estratégico entre os dois países segue sensível, apesar de sinais recentes de diálogo diplomático.
A Unilever anunciou neste mês uma parceria com a Accenture para ampliar o uso de gêmeos digitais em sua rede global de manufatura. A empresa pretende criar mais de 40 novos modelos nos próximos 18 meses para otimizar processos, melhorar a qualidade dos produtos e aumentar a eficiência energética de suas fábricas.
O movimento reflete uma transformação mais ampla que vem ocorrendo na tecnologia. Os chamados gêmeos digitais — réplicas virtuais de equipamentos, processos ou operações — deixaram de ser apenas ferramentas de simulação para incorporar inteligência artificial (IA), sensores e dados em tempo real. Com isso, passaram a ser usados para prever falhas, testar cenários e apoiar decisões antes que elas sejam aplicadas no mundo físico.
A mudança tem levado empresas de diferentes setores a adotar a tecnologia para monitorar ativos, reduzir desperdícios, antecipar problemas operacionais e até avaliar os impactos de mudanças antes de colocá-las em prática. Os usos já se espalham por áreas como manufatura, energia, logística, infraestrutura, saúde e óleo e gás.
Como os gêmeos digitais deixaram de ser apenas simulações
Em linhas gerais, um gêmeo digital é uma representação virtual de um ativo físico, processo ou operação alimentada por dados reais. A tecnologia permite acompanhar o comportamento desses sistemas e realizar simulações para entender como eles reagiriam a diferentes condições.
Apesar da crescente adoção da tecnologia, ainda existem equívocos sobre seu funcionamento. “Um equívoco frequente é imaginar que um gêmeo digital seja apenas uma representação gráfica sofisticada ou um modelo 3D”, afirma Beto Macedo, diretor executivo do CESAR — centro de inovação e pesquisa tecnológica sediado em Recife. Segundo ele, o valor da tecnologia está na capacidade de conectar dados, modelos matemáticos, simulações e inteligência analítica para apoiar decisões.
Para Tiago Amor, CEO da Lecom, a principal mudança está na forma como as organizações utilizam essas representações para tomar decisões.
Historicamente, as empresas tomam decisões olhando para o passado, através de relatórios e indicadores. Com um gêmeo digital, elas começam a testar o futuro antes de executá-lo. É uma mudança importante porque reduz o espaço do achismo e amplia a capacidade de previsão.
Tiago Amor, CEO da Lecom
Embora simulações digitais sejam utilizadas há décadas, os avanços em computação em nuvem, internet das coisas (IoT), sensores conectados e inteligência artificial ampliaram significativamente suas capacidades. O que antes dependia de atualizações periódicas agora pode acompanhar operações em tempo real.
“As simulações tradicionais eram como fotografias. O gêmeo digital funciona mais como um organismo vivo”, compara Amor. “Há alguns anos, uma empresa criava um modelo virtual, fazia testes, tomava uma decisão e depois precisava reconstruir tudo novamente quando a realidade mudava. Hoje, os modelos são atualizados continuamente e passam a acompanhar o comportamento real da operação.”
Segundo Vinícius Girardi, head da operação de energia da ESSS — empresa brasileira especializada em simulação computacional para engenharia —, essa transformação só se tornou possível graças à combinação entre sensores mais acessíveis, transmissão de dados em alta velocidade e avanços na capacidade de processamento.
De acordo com o executivo, a tecnologia permitiu levar para o ambiente operacional modelos que antes eram utilizados apenas de forma isolada ou com longos intervalos entre as análises. “O que os gêmeos digitais fizeram foi trazer essas simulações que antes eram feitas de forma offline e que tomavam muito tempo para um loop em tempo real e de tomada de decisão imediata”, explica ele.
Gêmeos digitais permitem criar versões virtuais de equipamentos e processos para simular cenários e apoiar decisões antes da implementação no mundo real – Imagem: bixstock / Shutterstock
Quando a inteligência artificial entra na equação
Se os sensores e a conectividade permitiram que os gêmeos digitais acompanhassem o mundo físico em tempo real, a inteligência artificial ampliou sua capacidade de análise e previsão. Em vez de apenas reproduzir o comportamento de uma operação, esses sistemas passaram a identificar padrões, antecipar problemas e sugerir caminhos para reduzir riscos ou melhorar resultados.
Para Amor, essa é a principal transformação pela qual a tecnologia está passando: “A inteligência artificial está transformando o gêmeo digital de um espelho em um conselheiro. Antes, o papel principal era mostrar o que estava acontecendo. Agora, ele começa a indicar o que provavelmente vai acontecer e, em alguns casos, quais caminhos fazem mais sentido.”
Segundo o executivo, isso é especialmente relevante em ambientes complexos, onde falhas raramente acontecem por uma única causa. “Operações complexas raramente quebram por um único motivo. Elas quebram por uma combinação de pequenos sinais que ninguém conseguiu conectar a tempo”, afirma Amor.
O executivo argumenta que o valor da tecnologia não está apenas na previsão de falhas em equipamentos. Segundo ele, os modelos também ajudam a visualizar impactos indiretos de decisões operacionais e entender como mudanças em uma área podem gerar consequências em diferentes partes da organização.
A IA generativa também abriu novas possibilidades de interação. Em vez de depender exclusivamente de relatórios ou dashboards, gestores podem consultar os sistemas utilizando linguagem natural para obter previsões e simular cenários operacionais.
Segundo Macedo, a inteligência artificial amplia o valor dos gêmeos digitais ao transformar grandes volumes de dados operacionais em conhecimento acionável.
Estamos entrando em uma fase em que os gêmeos digitais deixam de ser apenas ferramentas de visualização e passam a atuar como sistemas inteligentes de suporte à decisão.
Beto Macedo, diretor executivo do CESAR
A integração entre inteligência artificial e gêmeos digitais permite analisar grandes volumes de dados e apoiar decisões operacionais em tempo real – Imagem: DC Studio / Shutterstock
Apesar dos avanços, especialistas alertam que a tecnologia continua dependente da qualidade dos dados utilizados para alimentar os modelos. “A IA não transforma dados ruins em boas decisões. Um gêmeo digital só é realmente poderoso quando está conectado a dados confiáveis, processos bem compreendidos e governança”, destaca Amor.
Na visão da Dassault Systèmes, a integração entre inteligência artificial e gêmeos digitais representa uma evolução das simulações tradicionais, que normalmente são usadas para responder perguntas específicas dentro de cenários previamente definidos.
“A combinação de gêmeos virtuais e IA cria um ambiente capaz de aprender continuamente com dados do mundo real, gerar hipóteses, explorar alternativas e apoiar tomadas de decisão mais complexas”, diz Alejandro Chocolat, managing director da companhia para a América Latina.
A empresa defende o conceito de “IA Industrial”, que combina IA com modelos baseados em física, engenharia e outras disciplinas científicas. Segundo Chocolat, essa abordagem busca reduzir a dependência exclusiva de correlações estatísticas. “A IA torna-se mais confiável quando conectada a gêmeos virtuais, porque seus resultados podem ser validados por modelos científicos e de engenharia.”
O executivo cita setores como aviação e saúde para ilustrar a necessidade de sistemas mais previsíveis e auditáveis.
Quando você projeta uma aeronave, não pode se dar ao luxo de ter alucinações da IA, porque vidas humanas estão em jogo. O mesmo vale para a administração de medicamentos.
Alejandro Chocolat, managing director da Dassault Systèmes para a América Latina
Da fábrica à plataforma de petróleo
Os gêmeos digitais já são utilizados em diferentes etapas da cadeia produtiva, desde linhas de manufatura até operações de exploração de petróleo em alto-mar.
Os resultados já começam a aparecer em aplicações industriais. Na Unilever, a companhia afirma que gêmeos digitais utilizados em fábricas ao redor do mundo ajudaram a reduzir desperdícios, melhorar a qualidade dos produtos e aumentar a eficiência operacional. Em uma unidade nos Estados Unidos, a empresa diz ter reduzido em 20% o desperdício na produção de desodorantes e ampliado em 10% a capacidade da linha de fabricação.
Na indústria de óleo e gás, onde falhas podem representar perdas financeiras e riscos operacionais significativos, a tecnologia vem sendo utilizada em diferentes etapas da cadeia produtiva. Um dos exemplos está em projetos desenvolvidos pela ESSS para a Petrobras. Segundo Girardi, os gêmeos digitais são empregados desde a fase de perfuração até atividades ligadas à produção.
Hoje, por exemplo, todos os poços perfurados pela Petrobras são monitorados através do nosso gêmeo digital.
Vinícius Girardi, head da operação de energia da ESSS
A Petrobras utiliza gêmeos digitais para monitorar operações, simular cenários e otimizar atividades em áreas como perfuração, produção e refino – Imagem: Divulgação / Petrobras
Segundo Girardi, os sistemas ajudam a identificar anomalias durante a perfuração e podem sugerir ajustes operacionais relacionados à velocidade, vazão e taxa de penetração na rocha.
Uma das vantagens da tecnologia, destaca o executivo, é permitir que múltiplos poços sejam monitorados simultaneamente por algoritmos capazes de identificar potenciais problemas ou oportunidades de melhoria mais rapidamente do que seria possível apenas com análise humana.
A ESSS também utiliza gêmeos digitais voltados à otimização da produção. Nesse caso, alterações em variáveis operacionais podem disparar automaticamente simulações e cálculos para encontrar novas configurações de funcionamento dentro dos limites de segurança dos equipamentos.
Outro exemplo citado pelo executivo da ESSS envolve a detecção antecipada de bloqueios em linhas de produção causados pela formação de hidratos, compostos que podem interromper o escoamento de petróleo e gás. “A detecção antecipada do bloqueio pode gerar um gatilho para uma ação de remediação no campo”, afirma Girardi.
Além do setor de energia, a tecnologia também vem sendo aplicada em logística e infraestrutura. A Dassault Systèmes cita como exemplo um projeto desenvolvido com a MRS Logística para criar um gêmeo virtual das operações ferroviárias da companhia.
Segundo Chocolat, a iniciativa integra dados operacionais, de infraestrutura e manutenção em um único ambiente digital, permitindo simular diferentes cenários de operação e apoiar decisões relacionadas à capacidade da malha ferroviária.
Na área da saúde, os usos avançam para aplicações ainda mais complexas. A Dassault Systèmes desenvolve projetos voltados à criação de modelos virtuais do cérebro e do coração humano para estudar doenças e avaliar tratamentos antes de procedimentos clínicos.
Projetos como o Living Heart utilizam gêmeos digitais para simular procedimentos e avaliar tratamentos sem a necessidade de intervenções em pacientes reais – Imagem: AlpakaVideo / Shutterstock
De acordo com a empresa, os chamados Living Brain e Living Heart permitem testar intervenções em ambientes digitais, reduzindo riscos e ampliando a compreensão sobre o comportamento de sistemas biológicos complexos.
A evolução dos sistemas também aponta para um aumento gradual da autonomia. Na parceria anunciada com a Accenture, a Unilever afirma que os modelos utilizam IA para prever necessidades de manutenção, melhorar o desempenho das operações e apoiar decisões mais rápidas. Segundo a empresa, à medida que os sistemas aprendem e ganham a confiança das equipes, parte dos ajustes poderá ser realizada automaticamente, sob supervisão humana.
O próximo passo são os smart twins
Para especialistas do setor, a evolução dos gêmeos digitais não deve parar na capacidade de reproduzir cenários ou apoiar análises. A tendência é que esses sistemas passem a assumir um papel cada vez mais ativo na recomendação e execução de ações.
Na Petrobras, essa próxima etapa já aparece nas discussões sobre os chamados smart twins. “Entendemos o conceito de Smart Twin como uma evolução do Digital Twin somada à inteligência artificial e agentes de IA que podem tomar decisões, atuar ou sugerir ações baseados em histórico e aprendizado”, explica Girardi.
Na prática, a diferença está no nível de autonomia. Enquanto um gêmeo digital convencional reproduz o comportamento de um ativo e permite realizar análises e simulações, um smart twin passa a identificar oportunidades de otimização e potenciais problemas operacionais de forma mais independente.
“O smart twin vai além, pois ao emular o comportamento do ativo, deve identificar potenciais problemas operacionais ou oportunidades de melhoria e deve agir, seja aplicando diretamente essas sugestões ou, ao menos, sugerindo a um operador humano a ação”, explica Girardi.
Segundo ele, esses sistemas também tendem a se tornar mais precisos à medida que acumulam experiência. Girardi explica que os smart twins aprendem conforme suas sugestões são aceitas ou rejeitadas pelos operadores, tornando-se gradualmente assistentes mais eficientes para apoiar a operação.
Especialistas apontam que a próxima evolução dos gêmeos digitais envolve sistemas capazes de analisar cenários, aprender com dados históricos e recomendar ações para operadores – Imagem: kittirat roekburi / Shutterstock
A Dassault Systèmes enxerga uma direção semelhante. Para Chocolat, a próxima fase da tecnologia passa pela convergência entre gêmeos virtuais, IA Industrial e agentes inteligentes capazes de atuar como copilotos especializados. “A próxima etapa é a convergência entre gêmeos virtuais, IA Industrial e agentes inteligentes capazes de recomendar ações e executar tarefas de forma assistida.”
Segundo o executivo, a expectativa é que essas plataformas sejam capazes de interpretar cenários, propor alternativas e coordenar processos de forma cada vez mais sofisticada, sem eliminar a supervisão humana em atividades críticas.
Apesar dos avanços, a adoção em larga escala ainda enfrenta obstáculos. Amor afirma que muitas organizações continuam lidando com dados dispersos, processos pouco padronizados e sistemas que não se comunicam adequadamente. “Um gêmeo digital é tão bom quanto os dados que recebe”, afirma o CEO da Lecom. Macedo também aponta um desafio semelhante e destaca que a complexidade aumenta à medida que as empresas tentam expandir os modelos para representar sistemas industriais inteiros, com milhares de variáveis interagindo simultaneamente.
Segundo o diretor executivo do CESAR, a adoção de gêmeos digitais também tende a ocorrer de forma gradual. Para ele, a tecnologia faz parte de uma jornada mais ampla de transformação digital que exige integração de sistemas, maturidade na gestão de dados e evolução contínua dos modelos utilizados pelas organizações.
Para Amor, os desafios não são apenas tecnológicos, mas também organizacionais e culturais. Isso porque a adoção da tecnologia frequentemente exige mudanças na forma como empresas coletam informações, tomam decisões e estruturam seus processos.
Ainda assim, a expectativa é que a adoção continue avançando à medida que ferramentas de IA, computação em nuvem e integração de dados se tornem mais acessíveis. “Durante muito tempo, gêmeos digitais foram associados a grandes indústrias e projetos multimilionários. Mas a combinação entre nuvem, plataformas low-code, inteligência artificial, IoT, integração de dados e automação está reduzindo a barreira de entrada”, afirma Amor.
Na avaliação do executivo, o próximo ciclo de expansão deve ultrapassar os ativos físicos e alcançar operações inteiras, incluindo cadeias de suprimentos, centros de atendimento, jornadas de clientes e processos administrativos. “O próximo ciclo de crescimento não virá apenas dos ativos físicos. Virá das operações digitais.”
Isso significa que a tecnologia tende a avançar para áreas que não envolvem necessariamente máquinas ou equipamentos industriais, mas também processos de negócio e fluxos administrativos que podem ser simulados e otimizados digitalmente.
Se essa previsão se confirmar, os gêmeos digitais devem deixar de ser uma ferramenta restrita a grandes ativos industriais para se espalhar por processos administrativos, cadeias de suprimentos e operações digitais, ampliando o alcance da tecnologia para além das fábricas e equipamentos que marcaram sua primeira fase de adoção.
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.
🔍 Curadoria Studio Mestre Digital: Nossa equipe monitora as principais movimentações de mercado e tecnologia para manter você atualizado.
Quando a inteligência artificial (IA) generativa começava a ganhar escala, em meados de 2023, o Banco Safra percebeu que a tecnologia mudaria o jogo em praticamente todas as indústrias e passou a estruturar o primeiro fundo do País voltado para a tese. Diante disso, em março de 2024, a asset do Safra lançou o Safra […]
O post A escalada do Banco Safra na tese dos investimentos em inteligência artificial apareceu primeiro em NeoFeed.
Insight Studio Mestre: Esta notícia reflete tendências que podem impactar diretamente o seu modelo de negócio digital.
O recurso está em fase de prévia de pesquisa e será disponibilizado inicialmente em versão beta para clientes dos planos Claude Enterprise e Claude Team que utilizam o Slack, uma plataforma online que organiza fluxos e comunicação de trabalho. A proposta é inserir a IA como um membro ativo das equipes, acompanhando o fluxo de trabalho.
Segundo a empresa, o sistema foi criado para operar com maior compreensão do contexto organizacional, acumulando informações ao longo das interações e ampliando sua utilidade dentro das rotinas corporativas.
Assistente de IA ganha atuação contínua em conversas de trabalho
Slack – Imagem: Tada Images/Shutterstock
O Claude Tag representa uma evolução das integrações anteriores da Anthropic com o Slack, nas quais o assistente já podia ser acionado sob demanda em mensagens diretas ou em canais para auxiliar usuários.
Agora, o sistema passa a operar com uma lógica de presença contínua, acompanhando discussões em canais específicos e mantendo memória sobre o que foi discutido, o que permite retomadas de contexto entre diferentes usuários.
De acordo com a empresa, essa memória pode ser enriquecida com informações adicionais do ambiente corporativo, desde que haja autorização para acesso a outros canais da organização.
Cada instância do assistente fica vinculada a um escopo definido pelos administradores, que determinam onde ele pode atuar e quais dados pode acessar, evitando que informações de áreas distintas se misturem.
Execução de tarefas, automação e atuação proativa
Anthropic – Imagem: Photo For Everything/Shutterstock
Quando recebe uma solicitação, o Claude Tag pode dividir o pedido em etapas e executar cada uma delas usando as ferramentas disponíveis, respondendo diretamente dentro das conversas do Slack.
Além disso, o sistema conta com um modo de atuação proativa, no qual pode intervir espontaneamente em discussões, destacar informações relevantes e retomar tópicos que ficaram sem resposta.
A Anthropic afirma que o objetivo é aproximar a experiência de interação de um trabalho colaborativo, no qual a IA participa ativamente do fluxo de produção das equipes.
Contexto empresarial e disputa no mercado de IA
O lançamento ocorre em um cenário em que outras empresas também apostam na incorporação de contexto organizacional em sistemas de inteligência artificial voltados ao ambiente corporativo.
Entre os exemplos citados estão iniciativas da Microsoft, com soluções baseadas em Graph e Copilot, além de plataformas como Snowflake e Databricks, que buscam estruturar dados empresariais para consumo por agentes de IA.
Também há concorrência de empresas como Glean, que trabalham na criação de camadas de inteligência capazes de conectar modelos de linguagem às informações internas das organizações.
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.
Tentou usar o chatbot Claude, da Anthropic, e não conseguiu? Você não está sozinho!
A informação foi confirmada pela própria startup em sua página de status.
Segundo o comunicado oficial, a plataforma identificou uma taxa elevada de erros em diferentes sistemas.
A ocorrência começou a ser investigada às 11h19 (horário de Brasília) quando a empresa informou que estava apurando a origem do problema. Poucos minutos depois, às 11h25, a falha foi identificada e uma correção passou a ser implementada.
Até o momento, o comunicado indica que a equipe responsável trabalha na resolução do incidente. A instabilidade pode impactar usuários com falhas em respostas, lentidão ou interrupções temporárias no uso dos modelos afetados.
A empresa ainda não detalhou quais modelos foram atingidos nem informou uma previsão exata para a normalização completa dos serviços.
A plataforma Downdetector, que monitora relatos de problemas em serviços digitais, mostra o momento do pico de queixas nesta manhã:
Nas redes sociais, usuários escreveram sobre o problema – que não se limita ao Brasil:
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.
