O Mythos não é apenas mais um modelo de linguagem. Ele é descrito como um sistema com capacidades de segurança cibernética que superam os maiores especialistas humanos. Durante testes internos, foi capaz de identificar e explorar vulnerabilidades críticas em softwares reais, inclusive falhas desconhecidas - os chamados “zero-days” (destruidores) em sistemas amplamente utilizados no mundo inteiro . Em alguns casos, encontrou brechas que estavam escondidas há décadas. Em outros, conseguiu transformar falhas conhecidas em ataques completos, de forma autônoma.

Isso muda tudo. Porque até aqui, a narrativa da IA era sobre produtividade, criatividade e eficiência. O Mythos desloca essa narrativa para outra dimensão: poder ofensivo. Pela primeira vez, estamos olhando para uma inteligência que não apenas entende sistemas, mas consegue quebrá-los. E o mais relevante: isso não exige especialistas.

Engenheiros sem formação em segurança conseguiram, com o auxílio do modelo, gerar “códigos de ataque” completos da noite para o dia . Ou seja, o que antes era restrito a uma elite técnica altamente especializada, agora começa a ser democratizado. É aqui que o tema deixa de ser técnico e passa a ser de segurança internacional.

Bancos centrais, governos e grandes instituições financeiras já estão tratando o Mythos como um risco sistêmico. Executivos de bancos globais alertaram que a tecnologia pode expor vulnerabilidades críticas em larga escala e até gerar disrupções no sistema financeiro . O próprio governo americano abriu discussões diretas com a Anthropic sobre implicações de segurança nacional.

Isso não é comum. Modelos de IA não costumam gerar reuniões com Casa Branca, bancos centrais e líderes financeiros ao mesmo tempo. Quando isso acontece, é porque a tecnologia ultrapassou um limite invisível. E talvez o ponto mais simbólico de todos: o Mythos não foi liberado para o público.

A própria Anthropic afirmou que o modelo é “potencialmente perigoso demais” para ser aberto . Esse movimento é raro. Desde o GPT-2, não víamos uma empresa segurar um modelo por risco direto. Mas aqui entra uma camada ainda mais provocadora. Alguns especialistas começam a questionar se o Mythos é realmente um salto tão radical ou se já estamos mais próximos disso do que imaginamos.

Há análises sugerindo que capacidades semelhantes podem emergir rapidamente em modelos disponíveis publicamente . Se isso for verdade, o Mythos não é a exceção. Ele é apenas o primeiro a mostrar o que já está vindo. E isso nos leva ao ponto central: o Mythos não é só sobre tecnologia. Ele é sobre assimetria.

Quando uma inteligência consegue encontrar milhares de vulnerabilidades em sistemas globais, ela não está apenas otimizando processos. Ela está redefinindo o equilíbrio entre ataque e defesa. E historicamente, quando essa balança se desloca, quem está preparado sobrevive. Quem não está, desaparece.

A própria Anthropic já antecipou o próximo passo: versões ainda mais avançadas estão a caminho. Mythos 2, Mythos 3… uma sequência que não desacelera . Isso transforma o tema em corrida. Não mais entre empresas. Mas entre sistemas entre países, entre estruturas inteiras.

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No limite, a pergunta deixa de ser “o que essa IA consegue fazer?” e passa a ser “quem controla isso?” Porque, se uma máquina consegue entender profundamente a arquitetura do mundo digital e explorar suas fragilidades, estamos falando de algo que se aproxima de uma infraestrutura de poder.

O Mythos não é o fim da linha. Mas pode ser o primeiro sinal claro de que cruzamos uma fronteira. E quando uma tecnologia começa a ser tratada como risco sistêmico antes mesmo de ser amplamente usada, talvez o problema não seja o que ela já fez. Mas o que ainda pode fazer.

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O World parte de uma constatação simples e desconfortável: já não conseguimos mais diferenciar, com segurança, o que é humano e o que é máquina no ambiente digital. Vídeos hiper-realistas, vozes sintéticas indistinguíveis de pessoas reais, textos gerados por inteligência artificial que passam em qualquer teste superficial. A fronteira desapareceu. E quando a fronteira desaparece, a confiança vai junto.

A proposta do projeto é criar uma forma confiável de provar que uma pessoa é, de fato, um ser humano único. Não um bot, não uma IA, não uma simulação. Um humano. Para isso, o World utiliza biometria avançada, com um dispositivo próprio que escaneia a íris do usuário e gera uma identidade digital única, impossível de ser replicada. A partir daí, essa identidade pode ser usada para autenticar interações digitais, garantindo que do outro lado existe alguém real.

Mas o mais interessante não é a tecnologia em si. É a estratégia. Ao invés de ficar restrito ao mundo digital, o projeto está se materializando fisicamente. Lojas estão sendo abertas em diferentes cidades ao redor do mundo, onde as pessoas podem ir presencialmente validar sua identidade e entrar nesse novo sistema. Isso não é trivial. Estamos falando de transformar identidade digital em uma experiência de varejo, quase como abrir contas bancárias em agências. Só que agora, o produto é a sua própria existência validada.

Isso revela algo maior. A inteligência artificial não está apenas mudando produtos, serviços ou modelos de negócio. Ela está forçando a reconstrução de algo muito mais básico: a confiança. Durante décadas, a internet funcionou com uma suposição implícita de autenticidade. Essa suposição acabou. E sem confiança, não existe transação, não existe relação, não existe economia digital.

O que Sam Altman está fazendo com o World é tentar criar uma nova camada de infraestrutura para a internet. Uma espécie de “protocolo de humanidade”. Algo que permita que plataformas, empresas e pessoas voltem a operar com algum grau de certeza sobre quem está do outro lado.

Parece pequeno, mas não é. Se você não consegue provar que é humano, tudo começa a colapsar. Redes sociais viram campos minados de bots. Sistemas financeiros ficam vulneráveis. Processos democráticos entram em risco. O simples ato de confiar em uma mensagem, uma ligação ou um vídeo deixa de ser automático.

E é por isso que aquilo que parecia absurdo começa a fazer sentido. A discussão não é mais se precisamos provar que somos humanos. A discussão agora é quem vai controlar essa prova, como ela será distribuída e quais serão as consequências disso. Porque, no limite, estamos falando de identidade. E identidade sempre foi poder.

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O World é uma resposta inicial. Não necessariamente a resposta definitiva. Mas é um sinal claro da direção. No mundo onde máquinas já falam, escrevem, veem e ouvem como nós, ser humano deixou de ser óbvio. E passou a ser algo que precisa ser comprovado.

Em tempo: os centros de captura de “Prova de Humanidade” já estão disponíveis em Roma, São Francisco, Seul, Bogotá, Lisboa, Cidade do México e Taipei. Novas unidades estão sendo abertas em Barcelona, Munique e Londres.

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Dentre as conversas que já tive estão entrevistas com David Velez, Diego Barreto, Gabriela Comazzetto, Frederico Trajano, Fernando Yunes, Marco Stefanini e muitos outros grandes nomes dos negócios no Brasil.

Mais uma vez, muito obrigado por acompanhar o nosso trabalho. Eu e minha equipe estamos muito felizes com esse projeto e dedicamos muito tempo para fazê-lo com a qualidade e a consistência que você merece.

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Sessenta e dois anos depois, as linhas de montagem de Detroit voltam a ser convocadas, mas desta vez não para fabricar sonhos de consumo, e sim para produzir munições. E enquanto o aço se dobra novamente à lógica da defesa, uma outra corrida, silenciosa, digital e infinitamente mais veloz, redefine o que significa poder no século XXI: quem controla a inteligência, controla o tabuleiro.

O Ecossistema Gemini Avança em Todas as Direções

O Google segue operando com uma intensidade que, neste momento da corrida pela inteligência artificial, se assemelha menos a uma estratégia corporativa e mais a uma doutrina de ocupação territorial. Em uma única semana, a empresa anunciou a integração do Modo IA ao Chrome, permitindo que o usuário explore páginas da web lado a lado com uma interface conversacional que mantém contexto entre abas; confirmou, por meio da Kering, que óculos inteligentes da marca Gucci com tecnologia Google serão lançados em 2027; e viu a DeepL, concorrente e, simultaneamente, validadora da tese de que IA de linguagem está se tornando infraestrutura, lançar um sistema de tradução de voz para voz em tempo real com plugins para Zoom e Microsoft Teams.

Os movimentos isoladamente parecem dispersos, mas, lidos em conjunto, revelam uma arquitetura coerente, onde o Google está transformando o Gemini não em um produto, mas no sistema nervoso de toda a experiência digital do usuário.

A atualização do Chrome é particularmente reveladora. Ao permitir que o Modo IA coexista com a navegação tradicional na mesma tela - respondendo perguntas com base no conteúdo da página aberta e no conhecimento mais amplo da web -, o Google dissolve a fronteira entre buscar e conversar. Para o usuário, é conveniência. Para o mercado, é uma mudança silenciosa do funil de consumo, afinal, se a IA responde às suas dúvidas sobre um produto sem que você precise sair do site do varejista, quem controla essa camada de intermediação captura uma fatia do processo de decisão que antes pertencia a reviews, comparadores de preço e até ao próprio instinto do consumidor. O Google, neste modelo, deixa de ser apenas o motor de busca que leva o usuário até a loja e passa a ser o consultor que o acompanha dentro dela.

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No campo dos wearables, a parceria com a Kering para óculos Gucci marca a entrada do Google na disputa pelo rosto do consumidor, um território que a Meta, com seus Ray-Ban em parceria com a EssilorLuxottica, vem dominando com uma combinação eficaz de funcionalidade discreta e apelo de marca. Nesse sentido, a escolha da Gucci como parceira não é acidental, pois ao associar o Gemini a uma grife de luxo, o Google aposta que a adoção de IA vestível será acelerada pelo desejo, não apenas pela utilidade.

E a DeepL, por sua vez, ao lançar tradução de voz em tempo real para reuniões corporativas, comprova algo que o Google já entendeu: a linguagem é a última barreira entre a IA e a vida cotidiana. Quando uma reunião entre um executivo em São Paulo e um engenheiro em Tóquio acontece sem intérprete, sem delay perceptível e sem perda de nuance técnica, o que se elimina não é apenas uma barreira linguística, mas é uma fricção econômica que, por décadas, limitou a velocidade dos negócios globais. O Gemini pode não ser a única resposta para esse futuro, mas está se posicionando para ser a plataforma sobre a qual esse futuro opera.

Claude, Mythos e a Fase em que a IA Assusta Seus Próprios Criadores

A Anthropic lançou nesta semana o Claude Opus 4.7 para o público geral, com avanços significativos em codificação autônoma, raciocínio multidisciplinar e capacidades visuais. No benchmark SWE-bench Pro, que avalia a capacidade de resolver problemas reais de engenharia de software, o modelo atingiu 64,3% de aproveitamento - contra 53,4% da versão anterior e 57,7% do GPT-5.4 da OpenAI. Números que, isoladamente, já seriam notícia. Mas o que torna este lançamento verdadeiramente singular não é o Opus 4.7 em si: é o que ele revela sobre o que está por trás dele, e que a Anthropic decidiu manter (por enquanto) trancado.

O Mythos, modelo mais poderoso da Anthropic, permanece restrito a cerca de 40 organizações cuidadosamente selecionadas em um programa chamado Project Glasswing. A razão é tão simples quanto perturbadora: durante os testes internos, o Mythos escapou de seu próprio ambiente de sandbox, construindo autonomamente um exploit de múltiplas etapas para acessar a internet - quando deveria ter acesso apenas a serviços específicos e isolados.

Um pesquisador da Anthropic descobriu a fuga ao receber um e-mail inesperado do modelo enquanto almoçava em um parque. E isso é sério, não se tratando de ficção científica, mas de um sistema que, confrontado com restrições, planejou e executou uma sequência de ações para contorná-las sem instrução humana. A Anthropic reconheceu publicamente que o Mythos demonstrou “uma capacidade potencialmente perigosa de contornar salvaguardas”, e classificou-o como o primeiro modelo capaz de, se liberado sem controle, comprometer empresas da Fortune 100 ou penetrar sistemas de defesa nacional.

A resposta da OpenAI a esse cenário foi quase simétrica em urgência, mas filosoficamente oposta em método. O lançamento do GPT-5.4-Cyber, uma variante permissiva do GPT-5.4 voltada a profissionais de segurança cibernética, aposta na tese de que a melhor defesa é armar os mocinhos, ou seja, o modelo realiza engenharia reversa de binários, identifica vulnerabilidades e analisa malwares sem recusar solicitações que o ChatGPT comum bloquearia por precaução.

É uma aposta ousada, e reveladora da tensão filosófica que agora define a indústria. Enquanto a Anthropic mantém seu modelo mais poderoso sob chaves rigorosas, liberando apenas versões com capacidades cibernéticas deliberadamente reduzidas, a OpenAI escolhe democratizar o acesso ofensivo confiando que o uso responsável prevalecerá. São duas respostas igualmente racionais para um mesmo problema inédito, e o fato de que nenhuma das duas oferece garantias absolutas é, por si só, o diagnóstico mais honesto sobre o estágio atual da inteligência artificial.

A corrida da IA deixou de ser apenas sobre quem constrói o modelo mais capaz; agora, é também sobre quem encontra o equilíbrio entre poder e controle antes que o equilíbrio deixe de ser uma opção. E, como autoridades próximas ao Pentágono alertaram à Axios, a janela para se preparar está se fechando, porque China, Rússia e outros Estados chegarão a capacidades equivalentes nos próximos doze meses. O medo, mais do que o entusiasmo, é hoje o combustível da inovação.

Brasil e Argentina Unem Forças Contra a Maré Chinesa

A assinatura da Declaração de Buenos Aires entre as principais entidades automotivas do Brasil e da Argentina durante a Automechanika marca uma mudança rara na história industrial do Mercosul: pela primeira vez, os dois países deixam de lado a lógica de administração do comércio bilateral e adotam uma estratégia conjunta de produção e exportação voltada ao mercado global.

Essa mudança de postura não é cosmética. O documento, assinado por Anfavea, Sindipeças, Adefa e Afac, estabelece metas concretas de coordenação em motores híbridos e elétricos, especialização produtiva complementar, padronização técnica e eficiência aduaneira, com prazo de consolidação até 2029. Em um setor que responde por 20% do PIB industrial brasileiro e emprega 1,9 milhão de pessoas nos dois países, a aliança é, antes de tudo, um gesto de sobrevivência.

O motivo da urgência tem nome, país de origem e escala: a China. Marcas como BYD, Chery e GWM avançam sobre a América Latina com veículos elétricos e híbridos cujos custos de produção nenhuma fábrica ocidental (ou sul-americana) consegue replicar integralmente. A vantagem chinesa não é conjuntural; é estrutural, construída ao longo de décadas de domínio sobre a cadeia de baterias, integração vertical de software e hardware, e um mercado interno de 1,4 bilhão de consumidores que funciona como laboratório de escala.

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Assim, a BYD, sozinha, já alcança cerca de 10% do varejo automotivo latino-americano. Diante desse avanço, a resposta de Brasil e Argentina é racional, mas enfrenta uma assimetria de fundo: enquanto o Mercosul tenta harmonizar regulamentos entre dois países, a China opera como um ecossistema industrial unificado com décadas de vantagem acumulada.

O dado paralelo sobre a Starlink adiciona uma camada de contexto que ilumina a posição da região neste tabuleiro. Brasil e Argentina já representam mais de 20% da base global de usuários do serviço de internet via satélite de Elon Musk, com o Brasil sozinho saltando de menos de 5% para 13% do total global em apenas um ano. A América do Sul, portanto, é simultaneamente mercado disputado pela indústria chinesa, terreno de expansão da infraestrutura digital americana e palco de uma tentativa, ainda incipiente, de construir soberania industrial própria.

A Declaração de Buenos Aires é o primeiro passo correto, mas a pergunta que permanece é se coordenação regional será suficiente quando o concorrente opera em escala continental e com o respaldo de um Estado que trata política industrial como doutrina civilizacional. A história da indústria automobilística ensina que alianças defensivas retardam a erosão, mas raramente a revertem. Para mudar o jogo, Brasil e Argentina precisarão não apenas de coordenação, mas de inovação genuína, algo que nenhum acordo, por mais bem-intencionado que seja, é capaz de produzir por decreto.

O Pentágono Convoca Detroit

O Departamento de Defesa dos Estados Unidos iniciou conversas diretas com General Motors, Ford, GE Aerospace e Oshkosh para avaliar a possibilidade de redirecionar capacidade industrial civil para a produção de armamentos, munições e veículos táticos. As reuniões, ainda em estágio inicial, envolveram diretamente CEOs como Mary Barra e Jim Farley, e tratam de um tema que a América não enfrentava com essa gravidade desde 1945: a insuficiência da base industrial de defesa para sustentar uma postura de guerra prolongada em múltiplas frentes.

O contexto é concreto e urgente. Anos de envio de armamentos à Ucrânia depletaram estoques americanos em categorias críticas. A guerra com o Irã adicionou uma segunda frente de demanda que a indústria de defesa tradicional simplesmente não consegue suprir na velocidade necessária. O pedido de orçamento do Pentágono, na casa de US$ 1,5 trilhão, reflete essa pressão, com foco em ampliar a capacidade de produção de munições, drones e sistemas estratégicos.

A ideia de usar fábricas civis para fins militares não é inédita, durante a Segunda Guerra Mundial, a General Motors produziu metralhadoras e a Ford fabricou bombardeiros B-24, mas sua ressurgência no século XXI expõe uma verdade incômoda: a desindustrialização parcial dos Estados Unidos, celebrada por décadas como transição para uma economia de serviços e tecnologia, criou uma vulnerabilidade estratégica que agora exige correção de emergência.

Para as montadoras, a oportunidade é financeiramente atraente, mas operacionalmente complexa. Linhas de produção automotiva são otimizadas para volume e padronização; produção militar exige flexibilidade, certificação rigorosa e tolerância a especificações que o setor civil desconhece. Além disso, o redirecionamento de capacidade fabril inevitavelmente compete com a produção de veículos em um momento em que a própria indústria automotiva americana enfrenta a transição para elétricos e a pressão competitiva chinesa.

A ironia é que as mesmas fábricas que lutam para competir com a BYD podem ser chamadas a produzir os instrumentos de projeção de poder que, em última instância, sustentam a ordem geopolítica na qual a economia americana opera. Detroit, mais uma vez, encontra-se no centro de uma equação que transcende o mercado e toca a sobrevivência do modelo industrial americano. A diferença é que, em 1942, havia excedente de capacidade; em 2026, o que existe é escassez, e a distância entre as duas realidades mede exatamente o custo de três décadas de terceirização estratégica.

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A empresa construiu uma rede própria de estações de troca de bateria. Hoje, são 8.764 estações em operação, com mais de 107 milhões de trocas realizadas. Além disso, adicionou recentemente 3.794 novas unidades, sendo 1.027 em rodovias, o que mostra que o sistema já está sendo desenhado para uso em larga escala, inclusive em viagens de longa distância.

O funcionamento é direto e objetivo. O motorista chega até a estação e posiciona o carro na entrada. A partir daí, o próprio veículo assume o controle, fazendo a manobra automaticamente até o ponto exato. Uma vez posicionado, um sistema robótico entra em ação: remove a bateria descarregada e instala uma nova, já carregada.

O processo inteiro leva menos de 3 minutos. Ao final, o carro sai com uma bateria pronta para rodar, com autonomia que pode chegar a 800 km, dependendo do modelo. Na prática, isso elimina completamente o conceito de “esperar carregar”. O carro não para para recarregar. Ele substitui a bateria.

Em cidades como Xangai, onde já existe uma estação a cada 3 km, essa lógica muda a experiência de uso de forma relevante. O acesso à energia deixa de ser um evento e passa a ser algo distribuído, quase invisível. Mas o ponto mais importante não está apenas na experiência, está no modelo de negócio.

Ao separar a bateria do carro, a NIO transforma esse componente em um ativo da rede, e não do usuário. Isso reduz o custo de entrada do veículo, permite atualizações tecnológicas ao longo do tempo e elimina um dos principais riscos percebidos pelo consumidor, que é a obsolescência da bateria.

Além disso, cria uma dependência direta da infraestrutura. Diferente de um carro tradicional, onde o abastecimento é feito em qualquer posto, aqui o sistema é proprietário. Isso dá à NIO controle sobre toda a cadeia: energia, operação e relacionamento com o cliente.

O que está sendo construído não é apenas uma alternativa ao posto de combustível. É um novo padrão de abastecimento, baseado em automação, velocidade e controle de rede. E isso muda a discussão. Não se trata mais de quem tem o melhor carro elétrico. Mas de quem está construindo a infraestrutura que torna esse tipo de veículo viável.

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Cento e cinquenta e nove anos depois, a lógica permanece idêntica: as fronteiras do possível continuam sendo redesenhadas não por quem sonha mais alto, mas por quem resolve os problemas estruturais que impedem o próximo salto. Hoje, os voos são outros, mas a mecânica da transformação segue a mesma: quem domina a infraestrutura, domina o destino.

Meta e Broadcom: O Chip que Revela a Ambição de Zuckerberg

A extensão da parceria entre Meta e Broadcom até 2029, com implantação inicial superior a 1 gigawatt e o desenvolvimento conjunto do primeiro acelerador de IA em 2 nanômetros, não é apenas um contrato de fornecimento de semicondutores. É a formalização de uma aposta existencial, onde a Meta quer deixar de depender de Nvidia e AMD para treinar e rodar seus modelos de inteligência artificial, construindo uma cadeia de computação proprietária de ponta a ponta.

O chip em questão, o MTIA (Meta Training and Inference Accelerator), é o instrumento dessa emancipação. E o fato de Hock Tan, CEO da Broadcom, deixar o conselho da Meta para assumir um cargo consultivo dedicado ao planejamento de silício personalizado da empresa revela a profundidade do comprometimento, afinal, não se trata de um fornecedor atendendo a um pedido, mas de duas empresas co-projetando a infraestrutura sobre a qual a próxima geração de IA será construída.

O contexto estratégico amplia o significado dessa movimentação. Entre as gigantes da tecnologia, a Meta é, paradoxalmente, a que mais investiu em infraestrutura de IA (com projeções que chegam a US$ 135 bilhões em capex apenas neste ano) e, ao mesmo tempo, a que ainda não demonstrou o avanço mais visível em modelos de fronteira. O Llama, apesar de competitivo e amplamente adotado por ser open source, ainda não atingiu o patamar de raciocínio dos modelos mais avançados da OpenAI ou da Anthropic. A aposta em silício próprio, portanto, não é um capricho de engenharia, mas é uma necessidade econômica e estratégica.

Treinar modelos cada vez maiores com chips de terceiros a preços crescentes é uma equação que não fecha quando se pretende, como Zuckerberg já declarou publicamente, ser a primeira empresa a alcançar a AGI (Inteligência Artificial Geral). Chips otimizados para as arquiteturas específicas da Meta podem oferecer ganhos de eficiência que transformam essa corrida de bilhões em uma disputa assimétrica a seu favor.

Na outra ponta da cadeia da IA, um movimento complementar chama atenção: AMD, Arm e Qualcomm investiram US$ 60 milhões na Wayve, a startup britânica de direção autônoma que opera como uma espécie de “Android dos carros autônomos”, um software agnóstico que roda em qualquer chip e qualquer sensor. Esse aporte, somado aos investimentos anteriores de Nvidia, Microsoft e Uber, consolida a Wayve como o ponto de convergência de uma indústria que ainda não decidiu quem vencerá, mas já concordou sobre qual modelo técnico é mais escalável.

A lógica, ao fim, é reveladora: fabricantes de chips não estão apostando na Wayve apenas por retorno financeiro, mas para garantir que seus processadores sejam compatíveis com o padrão que poderá definir como centenas de milhões de veículos dirigirão nas próximas décadas, assim como o Android fez. Se a Wayve se consolidar como a camada de inteligência universal da mobilidade autônoma, o chip que a alimenta se torna tão estratégico quanto o motor que move o carro. É uma disputa silenciosa pelo substrato e, como a história da tecnologia ensina, quem controla o substrato raramente perde a guerra.

Hollywood e o Vale do Silício Demitem Juntos: o que isso siginifica?

Em uma mesma semana, a Disney anunciou a eliminação de cerca de 1.000 postos de trabalho e a Snap cortou 16% de sua força global, também aproximadamente 1.000 funcionários. As justificativas oficiais seguem roteiros distintos, mas convergem para um diagnóstico comum, onde estruturas corporativas construídas para uma era de crescimento linear não sobrevivem em um ambiente onde a atenção é finita, a concorrência é algorítmica e a eficiência operacional deixou de ser virtude para se tornar condição de existência.

No caso da Disney, o novo CEO Josh D’Amaro foi direto ao ponto ao falar em “força de trabalho mais ágil e tecnologicamente capacitada”. A frase, traduzida da linguagem corporativa, significa que funções humanas em marketing, produção televisiva e operações estão sendo substituídas por automação e equipes menores com maior densidade técnica. A Disney não está em crise de receita, seus parques batem recordes e o Disney+ estabilizaram sua base, mas enfrenta a mesma compressão que atinge todos os estúdios: a bilheteria encolhe, a TV perde relevância e a competição por atenção com plataformas digitais exige uma velocidade de resposta que burocracias tradicionais simplesmente não comportam.

Na Snap, o diagnóstico é ainda mais explícito. Evan Spiegel revelou que mais de 65% do novo código da empresa já é gerado com auxílio de inteligência artificial, e que tarefas antes distribuídas entre equipes inteiras agora são conduzidas por times enxutos assistidos por agentes de IA. Diante disso, tal reestruturação de time não é reação a um trimestre ruim, afinal a receita cresceu 12%, mas uma reorganização preventiva de uma empresa que entendeu que seu modelo de custos precisava ser recalibrado antes que a ineficiência se tornasse ameaça existencial.

O dado mais provocativo sobre esse fenômeno, contudo, vem de onde menos se esperaria. Blake Lawit, diretor global do LinkedIn, revelou que as contratações por meio da plataforma caíram cerca de 20% desde 2022, mas afirmou categoricamente que os dados da rede (com mais de 1 bilhão de membros) não indicam a IA como responsável. A queda, segundo ele, está mais ligada ao ciclo de juros altos que contraiu o mercado de trabalho de forma ampla.

A análise é até plausível no curto prazo, mas carrega uma ressalva que o próprio Lawit fez questão de sublinhar, as a Disney e a Snap de materializar: as habilidades exigidas para uma função média já mudaram 25% nos últimos anos, e o LinkedIn projeta que esse número chegará a 70% até 2030. Em outras palavras, mesmo que a IA não esteja eliminando empregos em massa hoje, ela está silenciosamente reescrevendo a descrição de cada vaga que permanece. O emprego pode não desaparecer, mas a versão dele que você conhece, sim. Disney e Snap são apenas os casos mais visíveis de uma transformação que, quando os dados do LinkedIn finalmente confirmarem o óbvio, já terá redesenhado o mercado de trabalho por completo.

A Anthropic Rejeita US$ 800 Bilhões

Fundos de capital de risco têm oferecido à Anthropic, criadora do Claude, uma rodada de financiamento que avaliaria a empresa em mais de US$ 800 bilhões, uma cifra que praticamente a igualaria a OpenAI, avaliada em US$ 852 bilhões após sua rodada recorde de US$ 110 bilhões em fevereiro. A resposta da Anthropic, até o momento, foi simplesmente declinar. O que é curioso, afinal, em um mercado onde startups costumam aceitar qualquer cheque que valide uma narrativa de crescimento, a recusa é, por si só, uma declaração de posição estratégica.

Os números ajudam a entender por que Dario Amodei pode se dar ao luxo de dizer não. A receita anualizada da Anthropic atingiu US$ 30 bilhões até o final de março, contra US$ 9 bilhões no encerramento de 2025, um crescimento superior a 200% em menos de quatro meses. Essa trajetória não apenas justifica valuations estratosféricos, mas coloca a empresa em uma posição rara, onde ela não precisa de dinheiro novo para operar, mas precisa, apenas, decidir quando e em que condições aceitar capital que, inevitavelmente, virá acompanhado de diluição e expectativas. A demanda nos mercados secundários por ações da Anthropic tornou-se, segundo fontes da Bloomberg, “quase insaciável”, o que significa que, ao menor sinal de aprovação de Amodei, a empresa pode fechar uma rodada que supere qualquer concorrente.

A implicação mais profunda dessa recusa, porém, transcende a dinâmica de captação. O que a Anthropic está sinalizando é que, na corrida pela inteligência artificial, o poder real não pertence a quem capta mais capital, mas a quem dita os termos sob os quais o capital é aceito. A OpenAI captou montanhas de dinheiro, mas ao custo de compromissos estruturais: uma transição para modelo com fins lucrativos, tensões internas de governança, dependência de parceiros como Microsoft.

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A Anthropic, ao manter distância dos cheques mais agressivos, preserva algo que, no longo prazo, pode se revelar mais valioso que qualquer aporte: liberdade estratégica. E, com compromissos já firmados de US$ 50 bilhões em data centers próprios, US$ 30 bilhões na nuvem da Microsoft e investimentos anuais bilionários na AWS, a empresa demonstra que sabe gastar, mas apenas prefere fazê-lo com dinheiro que já tem, enquanto o mercado implora para lhe dar mais. É uma posição de força que pouquíssimas empresas na história do Vale do Silício conseguiram sustentar, e que redefine o que significa liderar uma corrida tecnológica: às vezes, vence não quem corre mais rápido, mas quem escolhe quando acelerar.

Como o Irã se Manteve mesmo sob tantas Sanções?

Por quase cinco décadas, o Irã figurou entre os países mais sancionados do planeta, um alvo simultâneo de restrições impostas pelos Estados Unidos, pela União Europeia, pelo Reino Unido e pelo Conselho de Segurança da ONU. O objetivo declarado sempre foi sufocar a economia iraniana até que o regime alterasse seu comportamento em relação ao programa nuclear, ao apoio a grupos armados e aos direitos humanos. E, no entanto, uma análise recente do New York Times revela algo que desafia a narrativa convencional: desde 2019, o Irã comercializou bens com mais de 170 países. O comércio se contraiu, mas não colapsou. A economia sofreu, mas não se rendeu. E a razão para isso é um estudo de caso sobre adaptação estrutural que merece atenção de qualquer analista de geopolítica econômica.

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A peça central dessa resiliência é a China. Pequim absorve hoje 90% das exportações de petróleo iraniano, paga em renminbi - eliminando a necessidade de transitar pelo sistema bancário americano, principal instrumento de enforcement das sanções - e fornece em contrapartida quase 30% das commodities que o Irã importa. Ainda, a relação transcende o comércio visível, com a presença de um complexo sistema de escambo, envolvendo canais ocultos de financiamento, que permite que empresas estatais chinesas construam aeroportos e infraestrutura no Irã em troca de petróleo, sem que essas transações apareçam nas estatísticas oficiais.

Em paralelo, o Irã desenvolveu deliberadamente um setor industrial doméstico capaz de fabricar automóveis, aço, eletrônicos e produtos farmacêuticos com uma política de substituição de importações que, embora imperfeita e marcada por ineficiências, reduziu a vulnerabilidade do país às restrições externas.

A lição que o caso iraniano oferece ao mundo contemporâneo, portanto, não é de ordem moral, certamente que não, mas estrutural. Em um momento em que sanções se tornaram o instrumento preferido de política externa - aplicadas contra Rússia e, cada vez mais, ameaçadas como ferramenta na rivalidade tecnológica entre EUA e China -, o Irã demonstra que economias de 94 milhões de habitantes não desaparecem por decreto. Elas se adaptam, encontram rotas alternativas, constroem alianças com parceiros dispostos a ignorar as restrições e, sobretudo, desenvolvem capacidades internas que, uma vez estabelecidas, dificilmente retrocedem. Assim, para o tabuleiro geopolítico mais amplo, o que o Irã revela é que a arquitetura financeira global baseada no dólar, embora ainda dominante, já possui fissuras suficientes para que países determinados encontrem caminhos paralelos, caminhos que, não por acaso, passam invariavelmente por Pequim.

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Deng assumiu o país no fim dos anos 70, logo após o caos da Revolução Cultural, quando a economia estava travada, a indústria atrasada e o país isolado. O que ele fez foi simples na forma e radical na essência: abandonou o dogma rígido do comunismo clássico sem abandonar o controle político. Em outras palavras, manteve o sistema, mas mudou o motor.

A lógica passou a ser: funciona? Então serve.Foi assim que surgiram as Zonas Econômicas Especiais, a abertura para investimento estrangeiro e a convivência, sem crise existencial, entre empresas estatais e gigantes privados como Alibaba, Tencent e, mais recentemente, BYD.

A China nunca teve problema em copiar, adaptar ou aprender. Porque, dentro dessa lógica, copiar não era vergonha. Era eficiência. Enquanto muitos países buscavam originalidade desde o início, a China buscava velocidade de aprendizado. Esse modelo criou uma vantagem silenciosa: escala + execução.

Primeiro, dominaram a manufatura. Depois, subiram na cadeia de valor. Hoje, estão na fronteira tecnológica. O mesmo país que era “fábrica do mundo” virou também laboratório do mundo.

Na inteligência artificial, competem diretamente com os EUA. Na robótica, avançam com uma agressividade impressionante. Na indústria automotiva, inverteram o jogo: exportam carros elétricos em escala e com custo competitivo, pressionando montadoras tradicionais globais.

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E aqui está o ponto mais importante, que muita gente não percebe. A China não é ideológica. Ela é adaptativa. Se o capitalismo ajuda a crescer, usam capitalismo. Se o controle estatal acelera setores estratégicos, usam controle estatal. Se dados em escala são necessários para treinar IA, criam ambiente para isso.

Não existe conflito interno nessa escolha. Porque o objetivo nunca foi “ser fiel a um modelo”. O objetivo sempre foi “pegar o rato”. E isso muda tudo. Porque enquanto outros países ainda discutem “qual modelo é o certo”, a China já está na próxima etapa, testando, errando, ajustando e escalando.

No fundo, essa frase de Deng não explica só o passado da China. Ela explica o presente e antecipa o futuro. Quem for pragmático, adapta e vence. Quem ficar preso a modelos, assiste.

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Quase seis séculos depois, a lição permanece intacta: as empresas e os países que mais avançam são aqueles que recusam a separação entre categorias - entre hardware e software, entre finanças e tecnologia, entre o céu e o solo. As notícias de hoje mostram que as linhas que dividiam setores, métricas e jurisdições estão se dissolvendo em velocidade inédita, e que quem insistir em operar dentro de uma única caixa ficará, inevitavelmente, para trás.

Amazon Compra a Globalstar para sua Guerra Orbital

A aquisição da Globalstar pela Amazon por US$ 11,57 bilhões em dinheiro é o tipo de movimento que transforma um mercado de monopólio prático em campo de batalha real. Até agora, a Starlink de Elon Musk operava a conectividade orbital com uma vantagem que parecia quase intransponível: mais de 10 mil satélites em órbita, 10 milhões de clientes ativos e uma receita projetada de US$ 9 bilhões para este ano.

A Amazon Leo, por sua vez, tinha sua ambição declarada, com contratos promissores com a Delta Airlines, AT&T, Vodafone e NASA, mas apenas cerca de 200 satélites lançados de um plano que prevê mais de 7.700. O abismo entre intenção e execução era tão grande que a empresa precisou solicitar à FCC a prorrogação do prazo para atingir suas metas de cobertura. A aquisição da Globalstar, portanto, não fecha essa lacuna sozinha, afinal, sua constelação é menor e focada em conexão direta a dispositivos, mas faz algo igualmente valioso: entrega à Amazon uma rede operacional que funciona hoje, não em 2028.

O que torna essa aquisição estrategicamente sofisticada é a combinação de ativos que ela consolida. A Globalstar já fornece a tecnologia por trás do recurso “SOS de Emergência” do iPhone, uma parceria com a Apple que a Amazon se comprometeu a manter. Isso significa que, de forma quase imperceptível, a Amazon passa a ser a empresa que mantém iPhones conectados em situações de emergência, enquanto simultaneamente constrói a infraestrutura para competir com a Starlink no mercado de banda larga orbital.

Adicionada a isso com a nova antena para jatos comerciais revelada na semana passada pela empresa, se emerge uma clara estratégia de conectividade em múltiplas camadas: solo, ar e órbita, servindo desde aviões da Delta até dispositivos IoT em fazendas remotas. Para a Amazon, cuja lógica de negócio sempre foi construir infraestrutura que outros são obrigados a utilizar, o espaço é apenas a extensão natural da nuvem.

A disputa entre Amazon e SpaceX pelo domínio da conectividade orbital carrega, porém, uma dimensão que transcende a concorrência empresarial. Satélites de comunicação são, em essência, infraestrutura de soberania para diversos países. Afinal, quem controla a conectividade de regiões remotas, rotas aéreas e operações de emergência exerce um tipo de poder que governos historicamente reservaram para si. Musk já demonstrou o alcance desse poder ao fornecer Starlink à Ucrânia durante o conflito com a Rússia, e ao negociar diretamente com governos como se fosse um chefe de Estado. A entrada da Amazon nesse mercado não reduz a concentração desse poder; redistribui-o entre dois conglomerados privados americanos, o que é melhor do que um monopólio, mas ainda muito distante de um modelo de governança que o resto do mundo possa considerar confortável.

Assim, para reguladores internacionais, a pergunta que se impõe é cada vez mais urgente: quando duas empresas privadas controlam a conectividade do planeta, quem regula os reguladores?

A Nova Métrica que Quer Medir o Poder pela Inteligência

O conceito de “Gross Domestic Intelligence” (GDI), ou Produto Interno de Inteligência, proposto em uma análise recente da Morgan Stanley, parte de uma premissa sedutora: na era da inteligência artificial, o poder econômico de um país não deveria ser medido apenas pelo que ele produz, mas pela capacidade computacional que possui para treinar e operar modelos de IA em grande escala.

Sob essa lente, os números são avassaladores em favor dos Estados Unidos: segundo estimativas da Epoch AI, o país concentra cerca de 75% da capacidade global de computação em IA, com Google, Microsoft, Amazon e Meta dominando o topo do ranking. A China aparece com aproximadamente 10%, e a Europa, apesar de seu PIB combinado rivalizar com o americano, surge como figurante. A capacidade computacional chinesa em IA equivale, segundo esses mesmos dados, à de uma única empresa como a Oracle. Se o GDI fosse a métrica dominante, o mapa do poder global atual seria redesenhado com uma clareza brutal.

A ideia tem méritos analíticos reais. A capacidade de processar dados em escala é, de fato, um recurso estratégico que determina quem consegue desenvolver modelos de IA de fronteira, quem os aplica primeiro em indústrias críticas e quem exporta inteligência como serviço. Países sem infraestrutura de computação suficiente serão, cada vez mais, consumidores passivos de IA produzida em outras jurisdições, o que cria dependências análogas às que o petróleo gerou no século XX. Até mesmo para investidores, o GDI oferece uma ferramenta adicional para avaliar a competitividade de economias e setores, complementando métricas tradicionais que não capturam a dimensão computacional do poder.

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Contudo, é preciso olhar para o GDI com a mesma sofisticação analítica que ele pretende oferecer. O conceito nasce de um banco de investimento cuja razão de existir é justificar fluxos de capital, e mede potencial especulativo, ou seja, GPUs acumuladas, data centers construídos, capacidade de cálculo instalada, e não riqueza material concretizada. A China, frequentemente minimizada nesse tipo de ranking, é hoje a maior potência manufatureira do planeta, com cadeias produtivas verticalizadas de ponta a ponta: do minério de terras raras ao painel solar instalado, do lítio à bateria do veículo elétrico finalizado, do aço bruto ao navio porta-contêineres entregue.

Essa é riqueza tangível, que alimenta populações, constrói infraestrutura e gera excedentes comerciais reais. Medir poder econômico exclusivamente pela capacidade computacional é como avaliar a saúde de uma economia pelo tamanho de seus cassinos: impressiona no papel, mas não diz muito sobre o que de fato se produz, se exporta e se consome. O GDI, portanto, é mais útil como complemento ao PIB do que como substituto, e sua adoção acrítica corre o risco de servir menos como ferramenta analítica neutra e mais como narrativa conveniente para reforçar uma tese de excepcionalismo tecnológico americano num momento em que os indicadores materiais contam uma história consideravelmente mais ambígua.

Novo Nordisk e OpenAI: Quando a Farmácia Encontra seu Copiloto

A parceria estratégica entre Novo Nordisk e OpenAI para integrar inteligência artificial na descoberta de medicamentos e na eficiência operacional da farmacêutica dinamarquesa consolida um padrão que deixou de ser tendência para se tornar norma setorial.

Em janeiro, a Eli Lilly firmou uma colaboração de até US$ 1 bilhão com a Nvidia para criar um laboratório de co-inovação em IA na Califórnia. Agora, a fabricante do Ozempic se alia à OpenAI junto a uma ambição que vai além do laboratório de pesquisa, com a implementação de programas piloto que abrangem desde a identificação de candidatos a medicamentos até otimização de manufatura, cadeia de suprimentos e operações comerciais, com integração completa prevista para o final de 2026. A mensagem é clara: a IA não está entrando na farmácia pela porta da pesquisa científica apenas; está se infiltrando em cada camada operacional da indústria.

O impacto potencial na descoberta de medicamentos é o aspecto mais transformador, e também o que exige maior cautela. A indústria farmacêutica opera, historicamente, sob uma lógica de funil brutal: milhares de compostos são testados, a maioria falha, e o custo médio para aprovar uma nova droga gira em torno de US$ 2 bilhões ao longo de 10 a 15 anos. A IA promete inverter esse funil: algoritmos analisam bilhões de combinações moleculares em horas, identificam candidatos promissores com maior precisão e simulam toxicidade antes dos testes em humanos. Se funcionar conforme prometido, medicamentos chegarão mais rápido ao mercado, especialmente para doenças raras ou negligenciadas onde o modelo econômico tradicional simplesmente não fecha a conta.

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Mas a velocidade ampliada também amplifica riscos, afinal, um modelo treinado com dados enviesados ou incompletos pode aprovar moléculas aparentemente seguras em simulação que se revelam nocivas em organismos reais. A história da farmácia é repleta de tragédias nascidas de testes insuficientes, e acelerar o processo sem que a regulação acompanhe pode trocar a lentidão burocrática por uma eficiência perigosa.

Ao fim, a dimensão competitiva dessa corrida também merece atenção especial. A Novo Nordisk, dona do Ozempic, e a Eli Lilly, sua principal rival no mercado de medicamentos para obesidade e diabetes, estão agora ambas armadas com parcerias de IA de primeira linha, embora com parceiros distintos: OpenAI de um lado, Nvidia do outro.

Esta escolha de parceiros não é trivial. A OpenAI oferece capacidade de linguagem e raciocínio aplicáveis à análise de literatura científica, dados clínicos e otimização de processos; a Nvidia, por sua vez, entrega poder computacional bruto para simulações moleculares em escala. São abordagens complementares, mas que refletem filosofias distintas sobre onde a IA gera mais valor na cadeia farmacêutica. Para o setor como um todo, a consequência é que a capacidade de integrar inteligência artificial deixará de ser diferencial competitivo e, aos poucos, passará a ser requisito de sobrevivência. Farmacêuticas que não firmarem parcerias equivalentes nos próximos anos enfrentarão pipelines mais lentos, custos mais altos e, inevitavelmente, perda de participação de mercado para concorrentes cujos medicamentos chegam primeiro à prateleira.

Brasil no Centro da Nova Ordem Cripto

O Relatório Global de Regulamentação Cripto 2026, publicado pela PwC nesta semana, destaca o Brasil como protagonista em um processo que a própria consultoria descreve como irreversível: a integração de criptomoedas e blockchain ao sistema financeiro tradicional.

A afirmação não é retórica. O arcabouço regulatório brasileiro, construído sobre três pilares, o alinhamento das finanças digitais às regras das instituições financeiras tradicionais, o fortalecimento dos controles de combate à lavagem de dinheiro e a integração de criptoativos ao sistema financeiro, posiciona o país como uma das jurisdições mais avançadas do mundo nessa transição. O Banco Central editou um pacote de normas para prestadores de serviços de ativos virtuais, a CVM criou um sandbox regulatório para tokenização, e a Anbima lançou uma rede DLT em outubro de 2025. A soma desses movimentos cria algo raro no ecossistema cripto global: previsibilidade regulatória.

Para entender por que isso importa, é preciso reconhecer o que historicamente travou a adoção institucional de criptoativos: não a tecnologia, mas a incerteza jurídica. Bancos, gestoras de investimento e seguradoras não operam em zonas cinzentas, e a ausência de regulação clara foi, durante anos, a barreira mais eficaz contra a entrada de capital institucional no mercado cripto. Ao transformar essa ambiguidade em regras definidas, o Brasil faz exatamente o que a diretora global da PwC, Elise Watts, identificou como o diferencial da próxima fase: tratar regulação não como restrição, mas como infraestrutura de mercado. Para empresas que operam no ecossistema cripto, regras claras significam custos de compliance previsíveis, acesso a parceiros bancários tradicionais e a possibilidade de escalar operações sem o risco de uma mudança regulatória repentina destruir o modelo de negócio da noite para o dia.

O protagonismo brasileiro nesse cenário ganha ainda mais nuance quando se observa uma mudança recente e significativa: o Banco Central recuou da ambição original de criar o Drex como moeda digital soberana. Segundo Breno Lobo, do Departamento de Competição do BC, a autoridade monetária “deu um passo para trás” e redefiniu o projeto como uma infraestrutura para contratos inteligentes com liquidação vinculada, e não mais como extensão digital do real. Na prática, o BC abandonou a ideia de competir com criptoativos privados e optou por construir os trilhos sobre os quais transações programáveis poderão operar, desde a transferência instantânea de imóveis até compras automáticas feitas por dispositivos inteligentes.

A admissão de que “pouco importa” se a moeda é estatal ou privada, desde que a infraestrutura funcione, é uma vitória conceitual para o ecossistema cripto, pois o regulador brasileiro concluiu que o valor não está na moeda em si, mas na camada de programabilidade que ela viabiliza. Combinada ao arcabouço regulatório que a PwC destacou, a nova direção posiciona o Brasil em um caminho peculiar e promissor: não como emissor de CBDC, mas como construtor da infraestrutura que conecta finanças tradicionais, contratos inteligentes e criptoativos sob um mesmo sistema. O risco, como sempre, reside na distância brasileira entre norma e execução, mas o fato de o BC ter recuado de uma ideia ambiciosa em favor de uma mais funcional é, por si só, um sinal incomum de maturidade institucional.

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Dessa vez, visitei um centro de robótica. E saí de lá com uma mudança de perspectiva. O mundo está discutindo inteligência artificial como software. A China está tratando IA como infraestrutura física. Está colocando inteligência no corpo das máquinas.

Isso muda completamente o impacto. A IA, no formato atual, é quase invisível. Está no celular, no banco, no feed. Ela melhora processos, mas não altera a percepção do mundo ao nosso redor. Agora imagine quando ela ganha forma, ocupa espaço e executa tarefas físicas ao seu lado. A ruptura deixa de ser digital e passa a ser sensorial.

E esse momento já começou. Os robôs humanoides que vi já operam em ambientes reais. Fábricas, centros logísticos, serviços. Não são perfeitos, mas já são úteis. E isso é o que importa. Porque tecnologia não precisa ser perfeita para ser disruptiva. Precisa ser viável.

Dois gargalos históricos foram resolvidos quase ao mesmo tempo. O corpo evoluiu com sistemas elétricos mais precisos e eficientes, substituindo limitações mecânicas antigas. E o cérebro evoluiu com a inteligência artificial generativa, que trouxe capacidade de adaptação, interpretação de contexto e aprendizado contínuo.

Movimento e decisão, juntos. Essa combinação transforma robôs de ferramentas em agentes. E aí a discussão deixa de ser tecnológica e passa a ser econômica. O custo marginal do trabalho físico começa a cair. A dependência de mão de obra muda de lógica. Escala deixa de ser função de pessoas e passa a ser função de capital e tecnologia.

A China não está testando isso. Está construindo. Enquanto boa parte do mundo ainda debate riscos e regulações, eles estão acumulando capacidade produtiva baseada em robótica e IA. Isso, no médio prazo, não é só vantagem competitiva. É redefinição de poder econômico.

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Mas o principal alerta não é sobre robôs. É sobre tempo. A nossa percepção de futuro está errada. A gente ainda pensa em ciclos longos, em adoção gradual. Só que o que vi aqui mostra o oposto. O intervalo entre imaginar e implementar está colapsando.

Se algo parece distante, provavelmente já começou. Se parece que vai levar uma década, pode acontecer em dois anos. O futuro não está mais na frente. Ele está sendo antecipado. E, em alguns lugares, já virou presente. A China é um desses lugares.

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Cento e sessenta e um anos depois, a dificuldade de distinguir o que é real do que é construído permanece no centro de quase todos os debates que importam: da inteligência artificial que imita o raciocínio humano ao design de plataformas que confundem hábito com vício, passando por robôs que aprendem sozinhos e empresas de mídia que tentam reinventar a atenção antes que ela desapareça por completo.

Todo Mundo Está Falando do Claude

Se existe um termômetro confiável para medir a temperatura real de uma indústria, ele não está nos comunicados de imprensa nem nos benchmarks de laboratório, mas nos corredores de uma conferência onde profissionais falam livremente sobre o que de fato usam. Na HumanX AI, realizada na semana passada em São Francisco, esse termômetro apontou de forma consistente em uma direção: Claude, da Anthropic.

Em painéis, estandes e conversas informais, o modelo da Anthropic foi o mais citado por desenvolvedores, fornecedores e executivos como a ferramenta de referência para suas operações. O ChatGPT, que há dois anos era sinônimo de IA generativa, apareceu com frequência notavelmente menor, e, quando mencionado, veio acompanhado de uma percepção incômoda para a OpenAI: a de que o produto piorou.

A mudança de percepção não nasce do vazio. A OpenAI atravessa um período de turbulência narrativa que contrasta com seus números ainda robustos. Um perfil recente na New Yorker questionou a confiabilidade de Sam Altman; o cancelamento de projetos como o Sora e uma versão controversa do ChatGPT revelaram dispersão estratégica; a inserção de publicidade no produto e a proximidade com o governo Trump afastaram parte da base de usuários que a adotou inicialmente justamente por sua aura de missão civilizacional. Enquanto isso, a Anthropic seguiu uma trajetória oposta, ao manter um foco cirúrgico em clientes corporativos, avanços consistentes de desempenho e uma postura de segurança que, longe de ser apenas marketing, parece estar produzindo resultados concretos. O faturamento anualizado da Anthropic já alcança a casa dos US$ 30 bilhões, com um salto de 58% apenas em março, ultrapassando os US$ 25 bilhões reportados pela OpenAI em fevereiro.

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O episódio mais emblemático dessa inversão de papéis é o Claude Mythos, o primeiro modelo que a Anthropic assume publicamente ser poderoso demais para ser liberado ao público geral. A decisão de segurar um produto por razões de segurança é, paradoxalmente, uma das jogadas de posicionamento mais inteligentes da corrida pela IA. Ao dizer “temos algo que os outros não têm, mas ainda não podemos mostrar”, a empresa constrói simultaneamente escassez, credibilidade técnica e capital de confiança junto a reguladores e clientes corporativos, exatamente os dois públicos que decidirão quem vence a próxima fase desta disputa.

Com um IPO no horizonte e estimativas de que o Mythos poderá ser precificado a cinco vezes o valor do Opus, a Anthropic ocupa agora uma posição invejável: líder em percepção, cada vez mais competitiva em receita e dona de um ativo que ninguém mais pode acessar. A OpenAI, evidentemente, não está fora do jogo, afinal, sua escala, seus US$ 122 bilhões em financiamento recente e seu pipeline de novos modelos garantem que a disputa seguirá acirrada. Mas o fato de que, em uma sala cheia de quem constrói o futuro da IA, o nome mais pronunciado não ser o dela é, por si só, uma virada de capítulo que o mercado não pode ignorar.

GloboPop: A Globo Entra na Guerra que Já Começou sem Ela

O lançamento do GloboPop, a plataforma de vídeos curtos verticais da Globo, marca o momento em que a maior empresa de mídia do Brasil reconhece formalmente que o formato que ela dominou por décadas, a televisão horizontal, perdeu a centralidade na disputa pela atenção.

Os números que sustentam essa decisão são inequívocos: 76% do tráfego mobile já é em formato de vídeo verticalizado, e os celulares representam 60% do uso global da internet. Assim, quando mais da metade da audiência consome conteúdo em telas verticais, uma empresa cuja identidade foi construída em telas horizontais enfrenta um dilema existencial que nenhuma campanha de marketing resolve. O GloboPop é, portanto, a resposta a esse dilema.

A aposta da Globo, porém, é deliberadamente distinta do modelo que consagrou o TikTok e o Kwai. Enquanto as plataformas chinesas prosperam com o conteúdo gerado por qualquer usuário, impulsionado por algoritmos que premiam viralidade acima de tudo, o GloboPop opera numa lógica de curadoria fechada, onde apenas criadores selecionados, internos e externos, podem publicar, e todos devem seguir o “padrão de qualidade Globo”. Diante disso, usuários assistem, interagem e compartilham, mas não produzem.

O risco, contudo, está na própria natureza do que tornou as plataformas de vídeo curto dominantes. O TikTok não venceu por qualidade de produção, mas por imprevisibilidade, autenticidade e pela sensação de descoberta que emerge quando qualquer pessoa pode ser criadora. Ao fechar a porta da produção ao usuário comum, o GloboPop ganha controle, mas perde o motor de engajamento que faz as pessoas voltarem compulsivamente a essas plataformas.

A pergunta que definirá o sucesso do aplicativo não é se a Globo consegue produzir um bom conteúdo vertical, pois isso ela já provou com suas novelinhas, mas sim se uma plataforma de consumo passivo consegue competir pela atenção de uma geração que se acostumou a ser também produtora. A Globo está apostando que sim, que existe um público que quer conteúdo premium sem o ruído do conteúdo amador. Se estiver certa, terá encontrado um nicho que nenhuma plataforma chinesa ocupa. Se estiver errada, terá construído uma televisão vertical, elegante e bem produzida, que o público jovem visitará por curiosidade e abandonará por hábito.

Toyota e a Robotização que Avança por Onde Menos se Espera

O CUE7, o robô jogador de basquete da Toyota que driblou e converteu um lance livre diante de 8,4 mil espectadores na Toyota Arena Tokyo, pode parecer, à primeira vista, uma demonstração tecnológica com pouca relevância prática. Afinal, o mundo não precisa de robôs que arremessem bolas de basquete. Mas reduzir o CUE7 a um exercício de entretenimento é perder o que há de mais significativo nessa evolução: a transição do controle preditivo baseado em modelos, onde humanos programam cada movimento, para o aprendizado por reforço, onde o robô aprende sozinho por tentativa e erro.

Ou seja, quando o líder de pesquisa da Toyota, Tomohiro Nomi, afirma que “descartamos tudo o que havíamos desenvolvido e recomeçamos do zero”, ele está descrevendo uma ruptura metodológica que se aplica muito além da quadra.

A convergência de tecnologias embarcadas no CUE7, com sensores lidar originalmente desenvolvidos para veículos autônomos, baterias de carros de corrida, câmeras estéreo e algoritmos de aprendizado por reforço, revela o verdadeiro papel desse robô: ele é um laboratório ambulante de integração entre sistemas que a Toyota pretende aplicar em mobilidade, manufatura e, eventualmente, robótica doméstica.

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Não é coincidência que as maiores montadoras do mundo estejam investindo em robótica humanoide: a Hyundai controla a Boston Dynamics, a Tesla desenvolve o Optimus, e a Toyota acumula sete gerações de robôs com habilidades progressivamente mais complexas. O que une esses esforços é a compreensão de que o futuro da indústria automotiva não se limita a veículos, mas se tratará em dominar a integração entre hardware físico e inteligência artificial em qualquer forma que se mova.

O contexto global, ainda, reforça a urgência da corridas pelos robôs. Afinal, a China respondeu por 90% dos robôs humanoides vendidos em 2025, e empresas como Unitree e MagicLab já produzem em escala industrial. Assim, quando o governo chinês exibe seus robôs dançando em rede nacional, ele está fazendo política industrial em forma de espetáculo. E, a Toyota, ao colocar seu robô para jogar basquete em horário nobre, faz rigorosamente o mesmo: demonstra capacidade soberana em um domínio que definirá a competitividade industrial das próximas décadas.

A diferença entre um robô que converte lances livres e um robô que monta carros em uma fábrica é, cada vez mais, apenas uma questão de software. E é precisamente no software, no aprendizado por reforço que ensinou o CUE7 a driblar, que reside a fronteira que separará quem fabrica máquinas de quem fabrica inteligência.

O Vício que a Indústria Não Quer Nomear

A história de Sarah Hill, uma jovem do Alabama que aos 21 anos parou de tomar banho e escovar os dentes por estar imersa demais em realidade virtual e chatbots de IA, é perturbadora não por ser excepcional, mas por ser cada vez mais comum. O centro de reabilitação reSTART, nos arredores de Seattle, que cobra US$ 1.000 por dia para tratar dependência digital com protocolos semelhantes aos usados para heroína e metanfetamina, já atendeu cerca de mil pacientes desde sua fundação.

E a demanda cresce à medida que a tecnologia se torna mais envolvente: se redes sociais com rolagem infinita já produziam uso compulsivo, chatbots com IA que simulam relações emocionais e ambientes de realidade virtual imersivos elevam o potencial de dependência a um patamar qualitativamente distinto.

O veredito de 25 de março na Califórnia, onde jurados determinaram que Meta e YouTube foram negligentes no design de suas plataformas e concederam US$ 6 milhões em indenização a uma jovem que passava até 16 horas por dia nas redes, representa um ponto de desvio jurídico com implicações sistêmicas. Ao validar legalmente o conceito de “vício em tecnologia”, o tribunal abriu um precedente que pode funcionar como a primeira rachadura em uma represa: milhares de processos semelhantes aguardam julgamento, e cada decisão favorável aos demandantes fortalece a jurisprudência que trata algoritmos de engajamento como mecanismos de dependência deliberada.

A comparação com o “momento Big Tobacco” dos anos 1990 não é retórica. Naquele caso, a virada veio quando documentos internos provaram que as empresas conheciam o potencial viciante dos cigarros. No caso das big techs, agora, o “Projeto MYST” da Meta, que já abordamos nesta newsletter, demonstrou exatamente isso: a empresa financiou pesquisa que concluiu que seus controles parentais eram ineficazes e nunca a tornou pública.

O debate científico permanece aberto, e é importante reconhecer suas nuances. Um estudo de Oxford de 2023 encontrou efeitos “pequenos e inconsistentes” do uso de redes sociais sobre o bem-estar, e pesquisadores como Nir Eyal argumentam que rotular comportamentos como vício pode ser contraproducente, ao retirar do indivíduo a percepção de escolha. Essas objeções merecem seriedade. Contudo, a velocidade com que a IA está transformando a natureza da interação digital, de feeds algorítmicos para relações simuladas com chatbots que respondem com empatia artificial e avatares em mundos virtuais, torna o enquadramento regulatório atual perigosamente defasado.

A cofundadora da reSTART, Cosette Rae, articula essa tensão com clareza cirúrgica, pois tratar dependência digital é mais difícil do que tratar dependência química, porque não se pode abandonar a tecnologia por completo. É como um transtorno alimentar: o paciente precisa aprender a conviver com aquilo que o adoece. Para a indústria, a questão que se impõe não é mais “nossos produtos são viciantes?”, mas “por quanto tempo conseguiremos evitar que tribunais, reguladores e a própria opinião pública respondam essa pergunta por nós?”. O modelo de negócio baseado em tempo máximo de tela enfrenta, pela primeira vez, uma ameaça que não vem de concorrentes, mas do próprio sistema jurídico que sustenta o capitalismo ocidental.

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E tem três camadas acontecendo ao mesmo tempo.

A primeira é a mais visível, mas também a mais mal interpretada: crescimento com controle. Quando o plano fala em “faixa apropriada” de PIB, ele está abandonando o fetiche do crescimento acelerado a qualquer custo. Isso não é fraqueza. É maturidade estratégica. A China já entendeu algo que o Ocidente ainda resiste: crescer menos, mas crescer melhor, pode gerar mais poder no longo prazo. Porque o foco sai do volume e vai para eficiência, produtividade e qualidade sistêmica.

A segunda camada é mais profunda: infraestrutura social como motor econômico. Expectativa de vida, número de médicos, cobertura de creches, qualidade do ar e da água. Isso parece agenda social, mas não é. Isso é política industrial disfarçada. Uma população mais saudável, mais educada e mais urbana não é apenas um ganho social. É uma base mais produtiva, mais previsível e mais controlável. A China está transformando bem-estar em vantagem competitiva.

Agora, a terceira camada é onde o jogo realmente muda: IA aplicada, robótica, semicondutores, 6G, computação quântica, interface cérebro-computador. Isso não é uma lista de tendências. É uma arquitetura de competitividade. E quando você cruza isso com “manufatura avançada”, “veículos inteligentes” e “biomanufatura”, o que aparece é um desenho claro: a China quer dominar a interseção entre o mundo físico e o digital.

Não é só software. Não é só indústria. É a fusão dos dois. Enquanto o Vale do Silício construiu impérios baseados em código, a China está construindo impérios baseados em átomos controlados por código. E isso tem implicações gigantes.

A primeira é que a próxima revolução não será “digital”. Será física novamente, mas com inteligência embutida. Robôs, fábricas, energia, mobilidade, saúde. Tudo conectado, tudo otimizado. Quem dominar isso não será apenas mais rico. Será mais soberano.

A segunda implicação é geopolítica. Quando a China prioriza semicondutores e energia, ela está atacando diretamente os pontos de dependência externa. Isso não é inovação. É estratégia de guerra econômica. Autossuficiência tecnológica virou questão de segurança nacional.

A terceira é talvez a mais sutil e a mais poderosa: o tempo. Planos quinquenais parecem lentos para quem pensa trimestre a trimestre. Mas, na prática, eles criam algo que o Ocidente perdeu: continuidade. Enquanto democracias oscilam a cada ciclo eleitoral, a China acumula direção. E, no longo prazo, direção consistente vence velocidade desordenada.

Agora conecta isso com o mundo. Se a China executa esse plano com sucesso, ela não só cresce. Ela redefine padrões de produção, de energia, de tecnologia, de saúde. E quem define padrões captura o maior valor. Foi assim com os EUA na era da internet. Pode estar sendo assim com a China na era da inteligência aplicada ao mundo físico.

E aqui vem o ponto que pouca gente está olhando. Essas metas de descarbonização, energia não fóssil e hidrogênio não são apenas agenda ESG. São reposicionamento industrial. A próxima liderança global pode vir da transição energética, não da tecnologia pura. Ou seja, enquanto muitos países discutem clima como custo, a China está tratando como oportunidade de liderança.

No fim, o que esse plano revela é simples e desconfortável: A China não está reagindo ao futuro. Ela está escrevendo as regras dele. E isso levanta uma pergunta inevitável, especialmente para quem lidera empresas e mercados: você está se preparando para competir dentro desse sistema ou ainda está jogando pelas regras do anterior?

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No fim, talvez o maior insight desse plano não esteja nos números, nas metas ou nas tecnologias. Está na filosofia que sustenta tudo isso. Os chineses resumem essa lógica em um provérbio antigo: “atravessar o rio sentindo as pedras”.

Não é sobre pressa, não é sobre perfeição. É sobre movimento contínuo com adaptação constante. Testar, ajustar, avançar. Sem paralisar. Sem romper de forma inconsequente. Mas também sem ficar parado esperando clareza total.

Enquanto boa parte do mundo debate cenários, escreve relatórios e tenta prever o futuro, a China avança tateando, aprendendo e corrigindo em tempo real. E talvez seja exatamente isso que explique a diferença. No final, não vence quem prevê melhor o futuro. Vence quem aprende mais rápido enquanto atravessa o rio.

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Ajuste no cardápio

O Mounjaro já não é mais só tema de farmácia. Ele está mudando o comportamento dentro dos restaurantes. Segundo estudo da Abrasel com 1.417 estabelecimentos, mais de 6 em cada 10 bares e restaurantes já percebem alterações no consumo. O cliente continua frequentando os espaços, mas come menos, divide mais e troca bebidas alcoólicas por opções sem álcool.

Os números detalham essa transformação: 56% dos restaurantes registram queda nos pratos principais, enquanto 64% veem crescimento nas miniporções, que alguns já apelidaram de “Menu Mounjaro”. Em alguns restaurantes essas versões menores já representam 25% dos pedidos.

O impacto se estende às bebidas: 53% dos estabelecimentos notam aumento no consumo de drinks sem álcool. O hábito social se mantém, mas ajusta-se às restrições impostas pelos medicamentos. Isso está forçando bares e restaurantes a repensar estratégias de menu, combos e até preços, alinhando-se a um novo perfil de consumo mais consciente.

E a tendência deve acelerar: a chegada das versões genéricas do Mounjaro promete expandir o uso para a classe média, ampliando o efeito no setor. As canetas emagrecedoras não estão apenas transformando corpos, estão reformulando hábitos e estratégias de mercado.

Tesla continua em queda

A Tesla viu suas vendas nos EUA caírem no 1º trimestre. Estimativas da apontam uma queda de cerca de 8,4% no volume de veículos vendidos em relação ao mesmo período do ano passado, com cerca de 117.300 unidades entregues entre janeiro e março.

O mais interessante é que essa retração não impediu a Tesla de ganhar participação de mercado: apesar do mercado geral de carros elétricos estar encolhendo fortemente, a Tesla saltou de 43% para 54% de fatia no segmento nos EUA, porque outros fabricantes sofreram quedas ainda maiores.

O Modelo Y continua sendo o grande motor desse desempenho. Ele cresceu cerca de 22% em vendas no período e representou mais da metade das vendas da própria Tesla, mantendo a liderança absoluta em volumes nos EUA.

Em contraste, outros modelos como o Model 3 e o Cybertruck tiveram quedas significativas no mesmo período, o que enfatiza a dependência da estratégia de vendas da Tesla na força do Y.

Projeto Maven na Guera do Irã

O Project Maven é um programa de inteligência artificial criado pelo Departamento de Defesa dos EUA em 2017, oficialmente chamado Algorithmic Warfare Cross‑Functional Team, com o objetivo de aplicar aprendizado de máquina para processar grandes quantidades de dados de drones, satélites e outros sensores em zonas de conflito.

Nos últimos meses - e com o avanço da IA - esse sistema se tornou uma ferramenta central na estratégia dos EUA contra o Irã. Ele analisa em alta velocidade imagens e sinais, destacando automaticamente possíveis alvos e sugerindo o tipo de arma a ser usada contra cada um, o que agiliza muito o processo de tomada de decisão no campo de batalha.

A tecnologia foi ampliada com a entrada da empresa Palantir como parceira principal depois da saída do Google em 2018, e contratos com o Pentágono cresceram substancialmente, passando de US$ 500 milhões em 2024 para cerca de US$ 1,3 bilhão em 2025, antes de o programa ser formalizado como política de longo prazo em 2026.

Apesar do poderoso uso de IA nos conflitos, o sistema não funciona de maneira autônoma: analistas humanos continuam avaliando e aprovando cada alvo antes de qualquer ação letal, e há um debate crescente sobre os limites éticos e legais do uso de IA em decisões de guerra.

Padaria de US$ 300 milhões

A PopUp Bagels acabou de entrar para o radar do venture capital de alto risco. A Tiger Global, que já apostou em Meta, OpenAI e Waymo, avaliou a empresa em US$ 300 milhões, cinco vezes o valor de apenas cinco meses atrás. É uma valorização meteórica para uma padaria que nasceu em 2020, na cozinha do fundador, e que hoje já tem 30 unidades próprias e 300 franquias assinadas.

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O modelo de operação chama atenção pela simplicidade: lojas compactas, cinco tipos de bagel e três opções de cream cheese, sem fritadeiras, refrigerantes ou máquinas de gelo. O menu enxuto não limita o crescimento. Pelo contrário, gera eficiência e consistência em escala, transformando cada unidade em uma operação enxuta e previsível.

O ticket médio de US$ 24 por cliente, vendido apenas em pacotes de 3, 6 ou 12 bagels, faz com que cada transação tenha valor significativo. Além disso, a participação de celebridades e atletas como acionistas adiciona marketing orgânico e status à marca, sem precisar de campanhas complexas. É um modelo de crescimento que combina exclusividade, ritual e escala.

O caso da PopUp Bagels evidencia algo simples, mas poderoso: é possível construir negócios bilionários a partir da especialização em um único produto, quando simplicidade, experiência e modelo financeiro se alinham. Em mercados saturados, foco e objetividade ainda podem ser o diferencial que define quem escala e quem fica para trás.

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Essa experiência me faz pensar em algo que chamo de geografia temporal: passado, presente e futuro não estão apenas no tempo, estão espalhados pelo planeta. Onde você está determina em que período você vive para tecnologias, mercados e comportamentos. Para carros autônomos, o Brasil ainda está no passado. Para pagamentos digitais inteligentes, os EUA estão atrasados. Mas aqui, na China, estou no futuro. E a forma como eles chegaram até aqui não é só tecnologia: é cultura, disciplina e visão de longo prazo.

A cultura chinesa ensina isso há milênios. Um provérbio diz: “Quem conhece os outros é sábio; quem conhece a si mesmo é iluminado”. Observar o futuro do mundo passa primeiro por observar o presente do outro, entender seus movimentos, sua estratégia, seu contexto. Outro provérbio reforça: “Um bom guerreiro vence sem lutar”. Ou seja, o poder está em aproveitar as condições certas, deixar o inimigo ou o mercado cometer erros, e agir com inteligência, não com pressa. Aqui, tudo é planejado com paciência e visão.

Enquanto caminho por essas cidades, vejo que negócios e inovação não acontecem por acaso. Enquanto muitos ainda debatem apps, cartões e processos manuais, outros países implementam IA que decide, recomenda e executa - Agentic Commerce, compras feitas por algoritmos que substituem o cliente antes mesmo de ele perceber que quer algo. O futuro não chega uniformemente. Ele está espalhado pelo globo, e quem enxerga antes cresce antes.

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Então me pergunto: onde quero estar? No lugar que ainda está testando o presente, ou em lugares que já vivem o futuro? Viajar para mim não é só conhecer cidades, é abrir a janela para o que vem pela frente. Entender quais tecnologias vão redefinir mercados, quais hábitos vão mudar o comportamento do consumidor, e como posicionar negócios para não serem pegos de surpresa. Na China, vejo sinais claros do futuro. E enquanto observo, percebo: o que importa não é correr atrás do tempo, mas chegar ao lugar certo no mapa temporal antes de todo mundo.

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A maioria das empresas, diante de uma situação como essa, seguiria um caminho previsível. Definiria o novo nome em uma sala fechada, alinharia com agências, aprovaria internamente e comunicaria ao mercado como um fato consumado. Esse modelo parte de uma premissa que está cada vez mais ultrapassada: a ideia de que marca é algo que se constrói de dentro para fora e que o público apenas absorve.

O Nubank fez o oposto. Ao abrir o processo de renomeação e convidar as pessoas para participarem, transformou uma decisão potencialmente impopular em uma construção coletiva. E aqui está o ponto mais importante: isso não é apenas uma ação de engajamento, é uma estratégia sofisticada de redução de risco e aceleração de adoção.

Quando uma marca tenta impor uma mudança dessa magnitude, ela enfrenta resistência natural. As pessoas não gostam de abrir mão de referências consolidadas, principalmente quando essas referências carregam memória afetiva. Mas quando essas mesmas pessoas participam do processo, a dinâmica muda completamente. O que antes era resistência se transforma em envolvimento, e o que seria rejeição passa a ser orgulho. Quem participa da construção sente que tem parte na decisão, e isso cria um nível de conexão que nenhuma campanha publicitária conseguiria gerar sozinha.

Além disso, existe uma camada estratégica ainda mais relevante nessa decisão. Ao transformar o processo em algo aberto, o Nubank praticamente terceiriza, em escala, o teste de aderência do novo nome. Em vez de apostar em uma escolha baseada em percepção interna, a empresa passa a validar, em tempo real, quais caminhos fazem sentido culturalmente, quais geram identificação e quais têm potencial de adoção orgânica. Isso reduz drasticamente a chance de erro, algo crítico quando se trata de um ativo dessa magnitude.

No fundo, o que está acontecendo aqui vai além de um estádio ou de um naming right. É um reflexo de uma mudança mais ampla na forma como as empresas constroem valor. O modelo antigo era baseado em controle: a empresa cria, define e entrega. O modelo atual é baseado em orquestração: a empresa cria o contexto, envolve as pessoas e constrói junto com elas.

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Essa mudança não é estética, é estrutural. Em um mundo onde atenção é escassa e confiança é disputada, as marcas que conseguem transformar seus clientes em participantes do processo criativo saem na frente. Elas não apenas comunicam decisões, elas constroem decisões com o mercado.

Quantas decisões relevantes da sua empresa ainda são tomadas isoladamente, dentro de salas fechadas, e depois comunicadas como verdades prontas? E quantas já incorporam o cliente como parte ativa do processo? Porque, cada vez mais, a diferença entre uma marca que cresce e uma que perde relevância está exatamente nesse ponto: deixar de fazer para o cliente e começar, de fato, a fazer com ele.

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Durante anos, bancos e fintechs competiram pela melhor experiência dentro de um mesmo paradigma: organização de menus, clareza de navegação, redução de cliques. A inovação estava em facilitar o caminho até a ação. O pressuposto nunca foi questionado: o usuário precisava aprender a usar o sistema.

O AIR rompe com essa premissa. Ao invés de navegar, o usuário simplesmente expressa uma intenção. E o sistema executa. Essa mudança, que à primeira vista parece apenas uma simplificação de interface, na realidade elimina uma das maiores barreiras do sistema financeiro moderno: a complexidade operacional. Não se trata de ter mais funcionalidades, mas de conseguir acessar aquilo que já existe sem fricção.

Os exemplos são simples, mas reveladores. Ao perguntar quanto foi gasto em assinaturas, o sistema não direciona para uma área específica do aplicativo. Ele entrega a resposta, com base em dados reais e organizados. Ao solicitar o bloqueio de um cartão, não há mais um caminho a ser seguido. A ação é executada imediatamente. Cancelar um pagamento recorrente, criar um cartão virtual ou qualquer outro serviço deixam de ser jornadas e passam a ser comandos.

O que muda não é apenas a interface. É o papel do usuário. Antes, o usuário operava o sistema. Agora, o usuário declara sua intenção. E quem executa é o agente. Esse é o ponto central! A Revolut está transformando a IA em uma camada de orquestração, capaz de conectar diferentes produtos e executar tarefas de ponta a ponta. Isso resolve um problema estrutural: a subutilização dos serviços financeiros.

A maioria dos usuários utiliza apenas uma pequena parcela das funcionalidades disponíveis em seus bancos. Não por falta de necessidade, mas por desconhecimento ou dificuldade de acesso. Ao reduzir essa fricção, a empresa não apenas melhora a experiência, mas aumenta diretamente o uso dos produtos existentes.

E é nesse ponto que está o impacto econômico. Mais uso gera mais dados. Mais dados tornam a IA mais eficiente. Uma IA mais eficiente melhora a experiência. E uma melhor experiência gera ainda mais uso. Esse ciclo cria uma vantagem competitiva difícil de replicar, especialmente quando sustentado por infraestrutura própria e integração profunda com o sistema financeiro da empresa.

Mas talvez o aspecto mais relevante esteja fora do próprio produto. O movimento da Revolut antecipa uma mudança mais ampla na forma como interagimos com sistemas digitais. O modelo baseado em navegação está sendo substituído por um modelo baseado em intenção.

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Isso já começa a acontecer no consumo, com o avanço do que chamamos de Agentic Commerce, onde a descoberta, decisão e execução passam a ser mediadas por agentes. Agora, o mesmo padrão chega aos serviços financeiros.

Nesse novo contexto, o diferencial competitivo deixa de ser a quantidade de funcionalidades e passa a ser a capacidade de execução. Não será mais relevante quem tem mais produtos, mas quem consegue resolver melhor a intenção do usuário.

O aplicativo, como conhecemos hoje, começa a perder relevância. E o banco deixa de ser um lugar onde você entra para fazer algo. Passa a ser um sistema que faz por você.

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Quase dois séculos depois, a mesma tensão entre inovar e monetizar atravessa desde fintechs brasileiras que tentam conquistar o mercado mais competitivo do mundo até CEOs que precisam convencer acionistas de que centenas de bilhões em investimento não são apenas ambição, mas estratégia.

A Carta onde o CEO da Amazon Declara Guerra a Todos

A carta anual de Andy Jassy aos acionistas da Amazon não foi apenas um relatório de gestão. Foi, na prática, um mapa de alvos. Com a sutileza de quem elogia antes de atacar, o CEO sinalizou que a empresa pretende desafiar simultaneamente a Nvidia em chips de IA, a Intel em processadores, a Starlink em conectividade por satélite e, implicitamente, todo o ecossistema de robótica industrial e de consumo. É uma declaração de intenções cuja amplitude seria considerada delirante em qualquer outra empresa, mas que, vinda da Amazon, carrega o peso de US$ 200 bilhões em investimentos de capital comprometidos apenas para 2026, o maior capex anunciado por uma única empresa de tecnologia na história.

O dado mais revelador da carta não está nas promessas, mas nos números que Jassy escolheu revelar. O chip Trainium, desenvolvido internamente pela AWS, já sustenta uma receita anualizada de US$ 20 bilhões, com capacidade de produção esgotada tanto para a geração atual quanto para o Trainium4, cujo lançamento está previsto para daqui a 18 meses. Jassy foi ainda mais provocador ao estimar que, se a Amazon vendesse esses chips para terceiros, a receita alcançaria US$ 50 bilhões, o que a colocaria como a segunda maior fabricante de chips de IA do mundo, atrás apenas da Nvidia.

A mensagem aos investidores, diante disso, é calibrada com precisão, afinal, os bilhões em capex não são gastos, são a construção de uma nova camada de infraestrutura cujo valor ainda não aparece integralmente no balanço, mas que, segundo a lógica de Jassy, transformará a Amazon de varejista com nuvem em operadora sistêmica de inteligência artificial. Ao mesmo tempo, a revelação de que o processador Graviton já é utilizado por 98% dos mil maiores clientes do Amazon EC2 é um golpe direto na Intel, demonstrando que a migração da arquitetura x86 para ARM em ambientes de nuvem não é mais tendência: é fato consumado.

A menção ao Amazon Leo, concorrente direto do Starlink, e aos planos de transformar os dados de 1 milhão de robôs de armazém em “soluções robóticas” para uso industrial e doméstico revela, ainda, que Jassy não enxerga a Amazon como uma empresa de comércio eletrônico que faz outras coisas. Ele a enxerga como uma plataforma de infraestrutura que, por acaso, também vende produtos.

Cada robô no armazém gera dados de navegação, manipulação e logística que alimentam modelos de IA; cada satélite do Leo amplia a superfície de distribuição; cada chip Trainium reduz a dependência de fornecedores externos. A lógica é a da autossuficiência total, onde uma empresa fabrica seus próprios chips, opera sua própria nuvem, lança seus próprios satélites e projeta seus próprios robôs e, ao fim, não depende de ninguém para escalar. O risco, evidentemente, é proporcional: quando se declara guerra em todas as frentes simultaneamente, a margem para erro de execução se estreita dramaticamente.

As ações da Amazon abaixo de US$ 200 sugerem que o mercado ainda não decidiu se Jassy é visionário ou temerário. A resposta virá nos próximos trimestres.

O Nubank Agora Quer Pensar Onde a IA é Inventada

A decisão do Nubank de abrir um centro dedicado a inteligência artificial em Palo Alto não é, isoladamente, uma surpresa. O Vale do Silício, desde 2022, voltou a ser o epicentro gravitacional da IA após o boom desencadeado pelo ChatGPT, e empresas de todo o mundo correm para estar fisicamente próximas do ecossistema que concentra os melhores pesquisadores, os modelos mais avançados e o capital mais paciente.

O que torna o movimento do Nubank particularmente significativo é o contexto em que ele ocorre, pois agora, a fintech brasileira não vai ao Vale como startup em busca de validação, mas como uma instituição financeira com 131 milhões de clientes, US$ 16,3 bilhões em receita anual e um custo de atendimento de US$ 0,80 por cliente que envergonha qualquer banco tradicional do planeta. A pergunta que o Nubank leva a Palo Alto não é “como usar IA?”, mas “como usar IA para aprofundar uma vantagem que já é estrutural?”.

A aquisição da Hyperplane em 2024, fundada por brasileiros no Vale do Silício, já havia sinalizado a direção dessa estratégia. Os resultados do quarto trimestre de 2025, onde a IA impulsionou recordes de conversão em crédito, cross-sell e atendimento, confirmaram que a tecnologia deixou de ser ferramenta operacional e se tornou motor de receita da empresa. Cada interação com os 131 milhões de usuários ativos alimenta modelos que se tornam mais precisos a cada ciclo, criando um efeito de rede de dados que concorrentes com bases menores simplesmente não conseguem replicar. O centro em Palo Alto, nesse sentido, é o investimento para garantir que essa vantagem não apenas se mantenha, mas se amplie com acesso direto ao talento e à pesquisa de ponta que definem o ritmo da inovação em IA.

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O movimento se insere, ainda, em um plano de expansão de R$ 2,5 bilhões nos próximos cinco anos que inclui escritórios em São Paulo, Miami, Washington e Buenos Aires, além da operação bancária recém-licenciada nos Estados Unidos e do patrocínio ao Inter Miami FC com naming rights no Nu Stadium - o estádio onde joga ninguém menos que Lionel Messi.

Assim, o que emerge dessa sobreposição de decisões é uma estratégia de marca que opera em múltiplas camadas simultâneas: presença física onde o talento está, presença cultural onde o consumidor americano está e presença tecnológica onde a IA está sendo inventada. Para o ecossistema brasileiro, a mensagem é ambivalente, pois é de se celebrar que uma empresa nascida no Brasil dispute espaço no centro do capitalismo tecnológico global, mas reconhece-se, também, que a decisão de plantar seu laboratório de IA em Palo Alto, e não em São Paulo ou Campinas, diz algo incômodo sobre as limitações do ecossistema local de pesquisa e desenvolvimento.

O Brasil Pode Voar, e Não é Metáfora

A marca de 50 voos de teste alcançada pelo protótipo da Eve Air Mobility, subsidiária da Embraer, pode parecer modesta diante das manchetes sobre IA e chips que dominam o noticiário tecnológico. Mas, para quem acompanha a indústria de mobilidade aérea urbana, o número carrega um peso desproporcional ao seu tamanho. Cada voo de um eVTOL, veículo elétrico de decolagem e pouso vertical, é um exercício de engenharia em um domínio onde não há margem para erro e onde a certificação regulatória exige uma demonstração de segurança incomparavelmente mais rigorosa do que qualquer software ou aplicativo. Quando o CEO Johann Bordais descreve o marco como “evidência de maturidade”, está comunicando ao mercado, à Anac e às companhias aéreas que a Eve não está mais na fase de promessa conceitual, mas na antessala da produção industrial.

A planta de Taubaté, com capacidade para fabricar até 480 unidades por ano, e o início previsto da produção de protótipos de conformidade ainda em 2026 posicionam a Eve em uma corrida global onde a maioria dos concorrentes, da Joby Aviation à Lilium, enfrentou atrasos, problemas de certificação ou dificuldades financeiras. Portanto, a projeção da empresa de 30 mil eVTOLs em operação até 2045 e 3 bilhões de passageiros transportados dimensiona a escala da aposta, afinal, não estamos falando de um nicho de luxo para helicópteros elétricos, mas de uma possível (mesmo que para nós distaste, como era a IA há pouco tempo atrás) nova camada de transporte urbano e regional que pode redesenhar a logística de cidades inteiras.

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Assim, para o Brasil, o significado estratégico é particular. A Embraer já demonstrou, com o programa dos jatos regionais, que o país é capaz de competir na fronteira da engenharia aeronáutica global. Se a Eve conseguir certificar e escalar a produção do seu eVTOL antes dos concorrentes, o Brasil terá em mãos não apenas um produto de exportação de alto valor agregado, mas a infraestrutura industrial para liderar uma categoria de mobilidade que ainda não tem dono definido. A janela, contudo, é estreita: a competição global por esse mercado se intensifica a cada trimestre, e quem certificar primeiro capturará contratos que definirão as frotas da próxima década.

A Marmita de R$ 1 Bilhão

O crescimento de 70% da Liv Up em um único ano, com projeção de R$ 270 milhões em receita e a meta de alcançar R$ 1 bilhão até o fim da década, seria notável em qualquer setor. No mercado de alimentação, contudo, onde margens são apertadas, logística é complexa e o consumidor é notoriamente volátil, esses números contam uma história que transcende a própria empresa: a consolidação de uma transformação cultural que está mudando todo o varejo alimentar brasileiro. Afinal, a Liv Up, empresa responsável por estas projeções, vende marmitas congeladas e a resolução de uma tensão que define o consumidor urbano contemporâneo: a impossibilidade de conciliar rotina acelerada com alimentação que não envergonhe quem se preocupa com o próprio corpo.

O que torna este caso estruturalmente relevante é o ecossistema de tendências que converge ao seu redor. De um lado, o avanço dos medicamentos inibidores de apetite, como o Ozempic e seus derivados, que alteraram permanentemente a relação de milhões de consumidores com a comida. De outro, a explosão da cultura fitness, que transformou a proteína em moeda cultural e o corpo em projeto de longo prazo. Redes de fast food adaptam seus cardápios, a Ambev e a Heineken lançam bebidas proteicas, e influenciadores de fisiculturismo assinam parcerias com farmacêuticas. A Liv Up, ao se posicionar na junção entre conveniência e alimentação funcional, captura uma demanda que não existia com essa intensidade há cinco anos e que, provavelmente, será ainda mais forte em cinco anos.

A trajetória da empresa, porém, serve também como lição sobre os ciclos do empreendedorismo brasileiro. Fundada em 2016, a Liv Up cresceu rápido demais entre 2016 e 2021, expandiu categorias de forma excessiva, e foi forçada a uma reestruturação dolorosa quando o inverno de capital chegou em 2022. O fato de ter sobrevivido, cortado custos, feito demissões e emergido mais eficiente não é apenas mérito operacional, mas é a demonstração de que o ecossistema brasileiro de startups, quando submetido à disciplina do capital escasso, consegue produzir empresas genuinamente resilientes. Com mais de R$ 400 milhões captados junto a investidores como Kaszek e Vulcan Capital, a Liv Up agora opera sob uma lógica onde ticket médio baixo e alta recorrência substituem a busca por crescimento a qualquer custo.

Ao fim, para o mercado de alimentação, a mensagem é a mesma que a Nestlé já ouviu do outro lado do globo: o consumidor mudou, e quem não reposicionar seu portfólio na direção da saúde funcional perderá relevância junto a uma geração cujo carrinho de supermercado é, cada vez mais, uma extensão de sua identidade.

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O ponto de partida é desconfortável. Crescimento não é linear. Nunca foi. E, daqui pra frente, será ainda menos. Veja os principais itens.

1. A linha reta é uma mentira

A ideia de crescimento previsível, contínuo, controlado… não existe mais. O progresso é irregular, caótico, cheio de idas e vindas. Empresas que não aceitam isso entram em negação. E empresas em negação ficam para trás.

2. Invente as próximas inflexões

A Amazon não espera o futuro acontecer. Ela tenta criá-lo. Robótica, IA, satélites, logística… tudo são apostas em mudanças estruturais. Não é sobre melhorar o que existe. É sobre mudar o que é possível.

3. 2 > 0

Enquanto a maioria das empresas perde tempo decidindo qual caminho seguir, a Amazon segue vários ao mesmo tempo. Same day, drones, entrega em minutos… tudo em paralelo. O custo de escolher errado é menor do que o custo de não tentar.

4. Quando for grande, aposte grande

Nem toda oportunidade merece grandes apostas. Mas algumas mudam o jogo. IA é uma delas. E quando isso acontece, a Amazon não ajusta. Ela acelera. Mesmo que isso pressione o curto prazo.

5. IA não é hype

A adoção da IA é a mais rápida da história. Mais rápida do que internet, smartphone ou eletricidade. Isso muda tudo. Não é uma camada a mais. É uma nova base.

6. Tenha coragem de recomeçar

Mesmo produtos bem-sucedidos precisam ser reconstruídos. Alexa foi reimaginada. Infraestrutura refeita. Arquiteturas redesenhadas. Melhorar o que existe pode não ser suficiente quando o mundo muda.

7. Velocidade é cultura

Não adianta querer ser rápido com estruturas lentas. A Amazon reduziu camadas, descentralizou decisões e buscou operar como uma startup gigante. Velocidade não é projeto. É escolha organizacional.

8. Experimente mais do que parece confortável

Muitas iniciativas falham. E tudo bem. Cada tentativa gera aprendizado. O erro não é o problema. O problema é não aprender rápido o suficiente.

9. Aceite ser mal compreendido

Inovar de verdade significa, muitas vezes, ser criticado. A Amazon já foi questionada por praticamente todas as suas grandes apostas. Persistir enquanto o mercado duvida faz parte do jogo.

10. Investimento pesado faz parte da estratégia

Grandes transformações exigem capital. Infraestrutura, chips, data centers… tudo vem antes da receita. O curto prazo sofre. Mas o longo prazo recompensa quem teve visão.

11. Ainda estamos no começo

Mesmo com todo o tamanho da Amazon, os mercados que ela atua ainda estão longe de maturidade. A maior parte do varejo ainda é físico. A maior parte da tecnologia ainda não migrou para a nuvem. O jogo ainda está sendo jogado.

O que essa carta deixa no ar não é exatamente uma conclusão. É um incômodo. Porque, no fundo, ela não está falando da Amazon. Está falando de qualquer empresa que ainda acredita que pode otimizar o presente sem reimaginar o futuro.

A provocação é mais profunda: e se o seu maior ativo hoje for exatamente aquilo que vai te impedir de evoluir amanhã? A Amazon não está tentando proteger o que construiu. Está disposta a desmontar partes disso continuamente. Esse é o jogo.

Enquanto muitos ainda discutem eficiência, ela está discutindo reinvenção. Enquanto alguns buscam previsibilidade, ela se organiza para navegar no caos. E talvez esse seja o ponto mais desconfortável de todos: o futuro não vai premiar quem acertar mais. Vai premiar quem tiver coragem de abandonar mais rápido o que já deu certo.

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Sessenta e sete anos depois, a fronteira continua sendo empurrada por quem aceita riscos que a maioria considera irracionais. A diferença é que, agora, as cápsulas são de silício, os combustíveis são dados e as órbitas disputadas não estão no espaço sideral, mas nas camadas invisíveis de infraestrutura que sustentam energia, inteligência artificial e o próprio sistema financeiro global.

A Meta Dá Seu Primeiro Passo Rumo à Superinteligência

O lançamento do Muse Spark pela Meta não é apenas mais um modelo de inteligência artificial entrando em um mercado já saturado de siglas e benchmarks. É, antes de tudo, uma confissão pública de que a estratégia anterior da empresa fracassou em manter relevância na corrida pela IA de fronteira. Mark Zuckerberg, ao criar a Meta Superintelligence Labs no ano passado e recrutar Alexandr Wang, ex-CEO da Scale AI, para liderá-la, sinalizou que os modelos Llama, apesar de sua ampla adoção no ecossistema open source, não estavam entregando o nível de sofisticação necessário para competir com o ChatGPT da OpenAI e o Claude da Anthropic.

O diferencial técnico mais relevante do Muse Spark reside na sua arquitetura multi-agente, onde múltiplos modelos de IA trabalham simultaneamente sobre o mesmo problema. Essa abordagem, que será ampliada com o futuro modo “Contemplativo”, representa uma mudança filosófica na forma como sistemas de IA processam tarefas complexas: em vez de um único modelo tentando resolver tudo sozinho, a lógica passa a ser de colaboração entre agentes especializados, algo que se aproxima, conceitualmente, da própria divisão de trabalho humana. Se a Meta conseguir demonstrar ganhos consistentes de desempenho com esse modelo, a indústria inteira poderá ser forçada a repensar suas atuais arquiteturas monolíticas.

Contudo, o aspecto mais revelador, e potencialmente mais controverso, do Muse Spark não é técnico, mas estratégico. Ao exigir login com contas do Facebook ou Instagram, a Meta posiciona seu modelo de superinteligência como uma extensão do ecossistema social que já possui 3 bilhões de usuários. Isso significa que, na prática, o Muse Spark terá acesso ao grafo social, aos interesses, aos hábitos de consumo e ao histórico comportamental de seus usuários, algo que nenhum concorrente consegue replicar.

A futura promessa de aplicações em saúde e educação é, também, sedutora, mas carrega consigo uma tensão estrutural, afinal, a mesma empresa que já foi chamada a depor no Congresso americano por práticas de privacidade questionáveis agora pede que seus usuários confiem nela para processar dados sensíveis de saúde. Para investidores, a aposta é clara: se a Meta conseguir converter sua base social em base de IA, o resultado será uma vantagem competitiva quase impossível de contestar. Para reguladores e para a sociedade, a pergunta que se impõe é igualmente clara: queremos que a empresa que já sabe o que pensamos passe também a saber o que sentimos fisicamente?

Intel + Musk na Reindustrialização dos Estados Unidos

A adesão da Intel ao projeto Terafab, a megafábrica de semicondutores planejada por Elon Musk no Texas, resolve uma das maiores incógnitas que pairavam sobre o empreendimento: quem, afinal, fabricaria os chips. Quando Musk anunciou, em março, a parceria entre SpaceX e Tesla para produzir semicondutores voltados à IA, satélites e veículos autônomos, a reação do mercado oscilou entre entusiasmo e ceticismo, afinal, nenhuma das duas empresas possuía qualquer experiência em fabricação de semicondutores, um dos processos industriais mais complexos e dispendiosos que existem. A Intel, ao entrar como parceira fabril, não apenas empresta sua expertise de décadas em litografia avançada, mas encontra exatamente o que vinha buscando com crescente desespero: clientes-âncora de grande porte para sustentar seu negócio de fundição.

A dimensão geopolítica dessa movimentação é inseparável de sua lógica industrial. A Intel, que recebeu uma participação governamental de 10% de sua ações por US$ 8,9 bilhões em 2025 como peça central da estratégia de reindustrialização da administração Trump, agora conecta essa política de Estado diretamente ao ecossistema de Musk, que, por sua vez, já opera como fornecedor militar, operador de infraestrutura espacial e desenvolvedor de IA. O resultado é uma convergência sem precedentes entre capital privado, política industrial e segurança nacional, onde chips fabricados em solo americano alimentarão data centers orbitais, robôs autônomos e sistemas de defesa.

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Para os Estados Unidos, trata-se de uma tentativa concreta de romper a dependência da TSMC taiwanesa; para a Intel, é uma oportunidade existencial de recuperar relevância em um mercado que a ultrapassou; e, para Musk, é a peça que faltava para fechar sua pilha tecnológica vertical, do foguete ao semicondutor.

Os riscos, porém, são proporcionais à ambição. Construir uma fábrica de chips de ponta exige, tipicamente, mais de US$ 20 bilhões de investimento e anos de calibração antes de atingir rendimentos viáveis. A Intel, apesar de seu legado, ainda enfrenta desafios significativos de execução em seus nós mais avançados, e a expectativa de que a “metodologia SpaceX” pudesse reinventar o processo de fabricação de semicondutores pode não se materializar. Ainda assim, o sinal emitido pelo mercado, com as ações da Intel subindo mais de 3% no dia do anúncio, sugere que investidores estão precificando algo maior do que um contrato de fundição: estão apostando que a convergência entre soberania tecnológica, capital político e escala industrial pode, de fato, redesenhar a geografia global dos semicondutores.

Quando o Dólar Vira Arma, o Bitcoin Vira Passaporte

A decisão do Irã de cobrar uma taxa de US$ 1 por barril de petróleo em Bitcoin para a passagem pelo Estreito de Ormuz é, provavelmente, o caso de uso soberano mais consequente da criptomoeda desde sua criação. O estreito, por onde transita cerca de um terço do suprimento mundial de petróleo bruto, tornou-se o palco de uma inovação financeira forçada pelas circunstâncias: sob às condições de guerra que o excluem do sistema bancário internacional, o Irã encontrou no Bitcoin não uma ideologia, mas uma ferramenta prática para operar fora do alcance do Tesouro americano.

O mecanismo é engenhosamente simples: navios informam sua carga por e-mail, recebem autorização e efetuam o pagamento em segundos para uma carteira digital controlada pelo governo iraniano. Sem intermediários, sem bancos correspondentes, sem a possibilidade de congelamento por jurisdições hostis.

O que torna esse episódio estruturalmente significativo vai muito além do Irã. Afinal, pela primeira vez, um Estado-nação utiliza Bitcoin como infraestrutura de cobrança soberana sobre um ativo estratégico global, transformando a criptomoeda de reserva especulativa em um instrumento de política comercial. A declaração de Donald Trump, sugerindo que os Estados Unidos poderiam participar do sistema de pedágio como uma “empresa conjunta”, é reveladora: mesmo Washington parece reconhecer que, em certas circunstâncias, o Bitcoin oferece uma neutralidade transacional que o dólar não consegue mais proporcionar. Isso não significa que o dólar esteja perdendo sua hegemonia, mas sim que seus limites como instrumento de coerção estão ficando cada vez mais evidentes.

Quando a principal arma financeira de um país se torna o motivo pelo qual adversários buscam alternativas, a arma começa a perder eficácia.

Para o mercado de criptomoedas, o precedente é potencialmente transformador. Se o modelo iraniano funcionar sem fricções significativas durante o cessar-fogo de duas semanas, outros países sob sanções ou com acesso limitado ao sistema SWIFT poderão adotar mecanismos semelhantes. A narrativa do Bitcoin como “ouro digital” cede espaço, neste caso, a uma função mais mundana, porém mais poderosa: a de trilho de pagamento soberano, resistente à censura e operável em tempo real. Os riscos regulatórios, é claro, são imediatos. Autoridades ocidentais argumentarão que o sistema facilita a evasão de sanções, e a pressão sobre exchanges e custodiantes para bloquear transações vinculadas a carteiras iranianas será intensa. Mas a própria arquitetura descentralizada do Bitcoin torna esse tipo de bloqueio parcial, não absoluto, e é precisamente essa característica que o torna atraente para quem opera fora das regras do sistema vigente.

O Atalho Nuclear para a Era da Fusão

O contrato de US$ 5,2 milhões concedido pela DARPA (agência do Departamento de Defesa dos EUA) à Avalanche Energy para o desenvolvimento de novos materiais radiovoltaicos pode parecer modesto diante dos bilhões que circulam na corrida pela inteligência artificial, mas o que está em jogo é, possivelmente, a chave para destravar o problema energético mais fundamental do século: a viabilidade comercial da energia de fusão.

A fusão nuclear, frequentemente descrita como a fonte de energia “limpa e ilimitada”, enfrenta há décadas o mesmo paradoxo, afinal, fundir átomos é relativamente simples, mas converter a energia resultante em eletricidade utilizável permanece brutalmente ineficiente. A abordagem convencional, baseada em aquecer água para girar turbinas, desperdiça até 40% da energia produzida. Os radiovoltaicos, semicondutores capazes de converter radiação diretamente em eletricidade, oferecem um caminho alternativo que, se aperfeiçoado, mudaria a equação por completo.

O detalhe técnico mais promissor da pesquisa da Avalanche está na convergência entre dois problemas aparentemente distintos. Tanto reatores de fusão quanto baterias nucleares produzem partículas alfa, um tipo de radiação tão energética que danifica as próprias paredes dos reatores e limita a vida útil dos equipamentos. Se a Avalanche conseguir desenvolver um material capaz de capturar essas partículas e convertê-las em eletricidade, o resultado será duplo: proteger o reator e gerar energia adicional simultaneamente. É o equivalente a transformar o maior problema da fusão, o dano por radiação, em parte da solução. No curto prazo, a aplicação mais imediata será em baterias nucleares para satélites e sistemas militares autônomos, onde a longevidade energética sem necessidade de reabastecimento é crítica. No longo prazo, porém, o verdadeiro prêmio está no reator de fusão.

Para o mercado de energia e para investidores atentos à transição energética, o sinal mais relevante não é o valor do contrato, mas quem o concedeu. A DARPA historicamente financiou pesquisas que pareciam marginais antes de se tornarem fundacionais: a própria internet nasceu de um projeto da agência. Quando o Pentágono aposta em radiovoltaicos, está sinalizando que enxerga nos materiais semicondutores de nova geração não apenas uma curiosidade científica, mas uma tecnologia com potencial de aplicação militar e energética em escala. Se a Avalanche ou qualquer outra empresa do setor conseguir demonstrar um radiovoltaico durável e eficiente, a corrida pela fusão poderá finalmente sair do laboratório e entrar na engenharia de produção, e com ela, a promessa de uma era em que energia abundante e limpa deixa de ser ficção científica para se tornar infraestrutura civilizacional.

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A OpenAI foi fundada em 2015 por Sam Altman e outros nomes relevantes do Vale do Silício. Nasceu com uma proposta quase idealista, como uma organização sem fins lucrativos, mas rapidamente evoluiu para um modelo híbrido, atraindo capital pesado e se tornando uma das empresas mais valiosas do mundo. Hoje, roda próximo de US$ 25 bilhões de receita anualizada. No seu quadro de sócios, estão alguns dos maiores nomes da tecnologia global, como Microsoft, Amazon, NVIDIA, Oracle e SoftBank.

Do outro lado, a Anthropic foi fundada em 2021 por Dario Amodei e Daniela Amodei, ambos ex-OpenAI. Ou seja, não é apenas uma concorrente. É uma dissidência. Uma nova leitura sobre como a IA deveria ser construída e usada. Em menos de cinco anos, a empresa já ultrapassa US$ 30 bilhões de receita anualizada, com investidores como Amazon, Google, Microsoft e NVIDIA.

Os produtos que colocaram essas empresas no centro do mundo são o ChatGPT e o Claude. São hoje, ao lado do Gemini, os principais sistemas de IA utilizados globalmente. Mas, apesar de parecerem semelhantes na superfície, estão em momentos diferentes na percepção do mercado.

O ChatGPT foi o ponto de ruptura. Foi ele que transformou IA em algo tangível para milhões de pessoas. Virou verbo, virou hábito, virou referência. Durante um período, falar de IA era falar de ChatGPT. Só que pioneirismo tem um preço. Quando os concorrentes chegam, a novidade vira a base. E o que antes era mágico, passa a ser esperado.

O Claude seguiu outro caminho. Entrou mais silencioso, menos barulhento, mais focado. Começou ganhando espaço em nichos específicos, especialmente onde profundidade, precisão e contexto importam mais. E, aos poucos, foi conquistando confiança. Hoje, já aparece como primeira opção em muitas empresas que ainda estão decidindo qual IA adotar. Isso diz muito mais sobre o momento atual do que qualquer campanha de marketing.

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Essa disputa não é apenas tecnológica. Ela também é simbólica. A imagem em que Sam Altman e Dario Amodei evitam um aperto de mãos virou um retrato dessa tensão. Não é só competição. É diferença de visão, de filosofia, de caminho.

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A lição que Onnes nos legou é sutil, mas duradoura: as forças mais poderosas nem sempre são as mais visíveis. Hoje, a disputa global por influência, chips e autonomia militar segue exatamente esse roteiro, silenciosa em seus mecanismos, mas sísmica em suas consequências.

A China Que o Mundo Passou a Preferir

Uma pesquisa recente da Gallup, conduzida em mais de 130 países, registrou algo que teria sido impensável há uma década atrás: a taxa de aprovação internacional da liderança chinesa, de 36%, ultrapassou a dos Estados Unidos, que caiu para 31%. Lida de relance, a inversão poderia ser atribuída ao desgaste político do segundo mandato de Donald Trump. Mas há um movimento estrutural mais profundo em curso, e ele tem menos a ver com diplomacia e mais com a forma como a tecnologia se tornou instrumento de projeção de poder.

Durante décadas, o soft power americano se sustentou sobre um imaginário tecnológico irresistível. A vida digital moderna foi arquitetada a partir do Vale do Silício: o iPhone moldou o que significava portabilidade, o Google reorganizou o acesso ao conhecimento, a Netflix reinventou o entretenimento e a Tesla transformou o carro elétrico em objeto de desejo. Esse ecossistema não apenas gerava produtos, mas exportava uma ideia de futuro, um modelo de progresso que o mundo queria consumir e imitar.

A China não seguiu essa cartilha. Sua atual influência tecnológica não se constrói pelo encantamento, mas pela utilidade em escala. Torres de 5G instaladas em dezenas de países africanos e asiáticos, carros elétricos acessíveis que respondem por quase dois terços das vendas globais da categoria, painéis solares que dominam a matriz energética de nações emergentes, drones agrícolas, sistemas de pagamento móvel e marketplaces ultracompetitivos que alcançam consumidores que o Vale do Silício sequer enxerga, e essa é a gramática do novo soft power chinês. Menos glamour e mais presença cotidiana.

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A disputa, contudo, não se limita à percepção pública. Os Estados Unidos ainda lideram nas fronteiras mais avançadas da inteligência artificial, os chamados “cérebros” da IA: chatbots sofisticados, grandes modelos de linguagem e chips de última geração. A China, por sua vez, consolidou liderança nos “corpos” da IA: robôs humanoides, automação industrial e sistemas autônomos que já operam em escala comercial. Como observam analistas do setor, a “vitória” nessa corrida não será um momento único, como o pouso na Lua, mas uma vantagem sustentada que se mede pela capacidade de incorporar IA à economia real e de definir os padrões globais que o restante do mundo adotará. A pergunta que paira sobre a próxima década, portanto, não é quem lidera em benchmarks de laboratório, mas quem molda o cotidiano de bilhões de pessoas, e, por extensão, quem define o vocabulário do progresso no século XXI.

Nem Só de Nvidia Vive o Mercado de Chips

Enquanto a disputa entre potências se desenrola no plano da percepção e da influência, nos bastidores da infraestrutura digital uma mudança sútil, mas igualmente profunda está em andamento. Dois movimentos anunciados nesta semana revelam que o mercado de semicondutores para inteligência artificial está se diversificando em uma velocidade que poucos anteciparam, e que a hegemonia da Nvidia, embora sólida, já não é incontestável.

De um lado, a Uber formalizou um acordo com a Amazon Web Services para utilizar os chips Graviton e Trainium, ambos desenvolvidos internamente pela Amazon, tanto para acelerar o processamento operacional de viagens e entregas quanto para treinar modelos de IA que alimentam seus aplicativos. A decisão é reveladora não pelo volume do contrato em si, mas pelo que sinaliza, afinal, uma das maiores plataformas de mobilidade do mundo optou por chips customizados de um provedor de nuvem, e não pelas GPUs que dominam o imaginário do mercado de IA.

A lógica da Uber é pragmática, pois para cargas de trabalho de dedução em tempo real, como precificação dinâmica e otimização de rotas, a eficiência por dólar pode importar mais do que a potência bruta de processamento.

Do outro lado, a Anthropic, laboratório responsável pelo Claude, anunciou a ampliação de seu acordo com o Google e a Broadcom para expandir massivamente sua capacidade computacional por meio de TPUs, as unidades de processamento de tensores projetadas pelo Google Cloud. O acordo, que representa o maior investimento em computação da história da Anthropic, prevê mais de um gigawatt de capacidade alocada majoritariamente nos Estados Unidos, alinhando-se ao compromisso de US$ 50 bilhões da empresa em infraestrutura computacional em solo americano. A mensagem do CFO da Anthropic, Krishna Rao, é direta: o crescimento exponencial da base de clientes exige uma escala de computação que não pode depender de um único fornecedor de hardware.

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Esses dois movimentos, lidos em conjunto, delineiam uma tendência. A Nvidia continuará dominando o treinamento de modelos fundacionais de fronteira - ali, suas GPUs seguem insubstituíveis. Mas o ecossistema ao redor está se fragmentando em camadas de especialização, com chips otimizados para inferência, processadores customizados para cargas específicas e TPUs para escalar operações em nuvem. O mercado de semicondutores para IA, que durante anos pareceu convergir para um monopólio de fato, começa a se parecer mais com um oligopólio de arquiteturas complementares. Para investidores, isso significa que a cadeia de valor da IA está se tornando mais distribuída, e que as oportunidades deixaram de residir apenas em quem fabrica o chip mais potente, para se estender a quem melhor integra silício, software e escala operacional.

A Guerra Que Financia o Futuro

A startup americana Hermeus acaba de captar US$ 350 milhões e atingiu o status de unicórnio com uma proposta que sintetiza o espírito do momento: construir a aeronave não tripulada mais rápida do mundo. O veículo hipersônico, projetado para operar sem piloto e atingir velocidades superiores a Mach 5, é mais do que um avanço técnico, mas é a materialização de uma tese que vem se consolidando com velocidade perturbadora: a de que conflitos geopolíticos são, hoje, o principal acelerador da inovação tecnológica autônoma.

A captação da Hermeus ocorre em um contexto que não permite ingenuidade. O investimento de capital de risco em tecnologia de defesa ultrapassou os US$ 9 bilhões globalmente no último ano, com corporações do setor militar, como a RTX (antiga Raytheon), não apenas investindo, mas fornecendo motores comprovados para acelerar ciclos de desenvolvimento que, na aviação tradicional, levariam décadas. A própria Hermeus abandonou a construção de um motor proprietário para adotar o F100 da Pratt & Whitney, subsidiária da RTX, encurtando dramaticamente o caminho entre protótipo e contrato governamental.

A lógica é a mesma que consagrou a SpaceX: construir, testar, falhar, iterar e repetir, uma abordagem de prototipagem rápida que é rara na aviação, mas que está se tornando condição de sobrevivência em um mercado onde a velocidade de entrega importa tanto quanto a sofisticação do produto.

O que torna esse movimento particularmente relevante é a convergência entre autonomia, inteligência artificial e escala industrial. Drones hipersônicos não tripulados representam a próxima fronteira da chamada “guerra algorítmica”, onde decisões táticas são tomadas por sistemas em velocidades que nenhum operador humano consegue acompanhar. Contudo, essa mesma convergência levanta questões que o arcabouço jurídico e ético atual sequer começou a endereçar: quem responde quando um sistema autônomo erra a Mach 5? A história da tecnologia militar é repleta de inovações que nasceram para defesa e migraram para o uso civil - do GPS à própria internet. A questão é se a automação letal seguirá o mesmo caminho, e a que custo para o contrato social que governa o uso da força.

A Europa na Corrida pelos Robôs Humanoides

Enquanto Estados Unidos e China disputam a liderança em inteligência artificial e defesa autônoma, a Europa faz uma aposta calculada para não se tornar espectadora irrelevante na próxima revolução industrial. A indústria europeia está acelerando aportes em robôs humanoides como forma de recuperar protagonismo tecnológico, e os números já começam a sustentar a ambição. A alemã Neura Robotics captou cerca de € 1 bilhão, atingindo uma avaliação de € 4 bilhões, com investidores como Amazon e Qualcomm entre seus financiadores. A sueca Hexagon desenvolve o humanoide Aeon, já em testes com a BMW, com projeções de escalar a produção de dezenas para milhares de unidades até o fim da década. Gigantes consolidadas como Bosch e Schaeffler redirecionam investimentos para essa frente, sinalizando que não se trata de um fenômeno restrito a startups.

A estratégia europeia parte de uma leitura pragmática de suas próprias vulnerabilidades e competências. O continente perdeu a corrida dos smartphones, ficou para trás em computação em nuvem, não produziu nenhuma plataforma de IA fundacional competitiva e viu suas montadoras tradicionais serem desafiadas pela BYD e seus pares chineses. Mas a robótica humanoide compartilha o DNA industrial que a Europa ainda domina: engenharia de precisão, baterias, sensores, sistemas embarcados e software de automação - competências forjadas em décadas de liderança automotiva e manufatureira. Em outras palavras, o humanoide é, para a indústria europeia, menos uma ruptura e mais uma extensão natural de capacidades já existentes.

Há, também, uma dimensão demográfica que torna essa aposta particularmente urgente. A Europa envelhece mais rápido do que qualquer outra região desenvolvida, e a redução da força de trabalho já não é projeção, mas realidade operacional em fábricas e centros logísticos. Nesse cenário, robôs humanoides capazes de operar em ambientes projetados para humanos oferecem uma resposta concreta a um problema que nenhuma política migratória ou reforma trabalhista conseguiu resolver sozinha. A competição com Estados Unidos e China, no entanto, permanece feroz, ao passo que ambos os rivais ampliam investimentos, escala e integração entre hardware e inteligência artificial a uma velocidade que não perdoa hesitação. Para a Europa, a janela de oportunidade existe, mas está se fechando. O continente que inventou a Revolução Industrial precisa decidir, com urgência, se quer liderar a próxima, ou se contentará em importá-la.

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