Bom dia! Hoje é 16 de setembro. Neste mesmo dia, em 1908, William Durant fundava a General Motors em Flint, Michigan, reunindo sob um mesmo teto marcas que, sozinhas, não conseguiam competir com a Ford de Henry Ford. Durant não inventou o carro; pegou o que já existia e montou um sistema. Buick, Oldsmobile, Cadillac, Pontiac: cada peça servia a um público diferente, mas todas passavam pelo mesmo caixa. A genialidade de Durant não foi mecânica, mas foi organizacional. Ele entendeu que, na era industrial, o poder não pertence a quem fabrica o melhor produto, mas a quem monta o ecossistema que faz todos os produtos funcionarem juntos.
Cento e dezoito anos depois, a lógica de Durant percorre cada notícia desta edição, só que aplicada a escalas e setores que ele não reconheceria, mas cujo princípio entenderia imediatamente. A China não lidera a manufatura global por fabricar o melhor produto, lidera porque montou um ecossistema em que crédito, infraestrutura, engenheiros, automação e escala se reforçam mutuamente, e que já responde por quase um terço de tudo que o mundo produz. A Salesforce não criou o melhor modelo de IA; criou um que se encaixa, sem atrito, dentro do sistema que seus clientes já usam, tornando desnecessário pagar à OpenAI ou à Anthropic por tarefas que um modelo aberto resolve internamente. O McDonald’s não inventou o drone, mas montou, com a Meituan, a primeira rota dedicada de entrega aérea de uma marca de restaurante, integrando braço robótico, estação inteligente e código QR num sistema que leva um Big Mac ao consumidor em dez minutos. E a Meta não inventou a assinatura digital, mas unificou Instagram, WhatsApp e Facebook num único plano pago que transforma o que era gratuito numa plataforma de serviços, esperando que o consumidor aceite pagar pelo que sempre recebeu de graça. Em todos os casos, o valor não está na peça. Está na montagem.
A Revolução Industrial que Não Termina
Há uma ideia confortável, repetida em salas de aula e relatórios de consultoria, de que a industrialização é uma fase, algo que um país atravessa, como a adolescência, antes de amadurecer numa economia de serviços. A China está provando que essa ideia é falsa. De tal modo que o país já responde por cerca de 30% de todo o valor agregado manufatureiro do planeta, e projeções indicam que essa participação pode chegar a 45% até 2030. E, diferente de um pico, isso é uma aceleração. E a força que a sustenta não são os subsídios generosos dados pelo governo chinês (embora existam), mas algo mais difícil de replicar: um ecossistema industrial que combina crédito barato, infraestrutura de primeira linha, escolas técnicas que formam engenheiros aos milhares, alta e feroz competição interna entre fabricantes e um aprendizado produtivo acumulado ao longo de décadas que permite à China fazer mais, mais barato e mais rápido que todo o mundo a cada ano.
O que torna essa revolução permanente, e não apenas uma extensão do que outros países fizeram antes, é a automação. Como se é notório, mais de dois milhões de robôs já operam como força de trabalho nas fábricas chinesas, e o número cresce num ritmo que o Ocidente subestimou. O resultado é uma indústria que produz uma abundância de bens e, ao mesmo tempo, uma escassez de empregos, formando, assim, uma combinação que desafia o modelo de desenvolvimento que a maioria dos países emergentes, incluindo o Brasil, adotou como referência.
Afinal, quando a China consegue fabricar um robô em Shenzhen em um dia e exportá-lo por um preço que nenhuma fábrica europeia iguala, a promessa de que a industrialização criará empregos em massa se torna, para quem ainda não industrializou, uma ilusão perigosa. Os consumidores ganham com bens mais baratos. Os trabalhadores perdem com postos que não serão criados. E os países que ainda apostam na indústria como motor de emprego precisam decidir, agora, se o modelo que estão seguindo é viável, ou se já foi ultrapassado por alguém que faz a mesma coisa com máquinas que não dormem, não adoecem e não pedem aumento.
A Salesforce Monta Sua Própria IA, e os Laboratórios Deveriam Prestar Atenção
Até semana passada, quando um cliente corporativo da Salesforce queria que seu agente de IA raciocinasse sobre uma tarefa longa ou com várias etapas, como as de analisar uma reclamação, gerar uma proposta comercial ou encadear múltiplas ações num fluxo de vendas, o pedido era encaminhado para os motores do Claude ou para os do ChatGPT, que cobravam pelo uso de cada token processado. A partir desta semana, esse pedido pode ser atendido pelo Koa, um modelo de raciocínio criado pela Salesforce em parceria com a Nvidia, treinado especificamente para tarefas de vendas, marketing e suporte ao cliente, construído sobre o Nemotron de código aberto e oferecido dentro da plataforma Agentforce sem que nenhum dado do cliente saia do ecossistema da Salesforce.
O Koa não é o modelo mais poderoso do mercado, e não precisa ser. Sua proposta não é superar o Claude em raciocínio multidisciplinar nem o ChatGPT em codificação. É fazer, com menos tokens, menos custo e menos risco, as tarefas específicas que um cliente corporativo da Salesforce de fato precisa: sejam elas responder a perguntas de atendimento, agendar compromissos, analisar pipelines de vendas e produzir relatórios padronizados. Para essas tarefas, um modelo treinado com dados sintéticos que imitam padrões de comportamento real é mais eficiente, mais barato e mais seguro do que um modelo de fronteira que, para entregar o mesmo resultado, precisa processar o contexto inteiro da conversa a cada interação. E, como o Koa nunca ingeriu dados reais de clientes, o risco de vazamento, que é a preocupação que Alex Karp, da Palantir, transformou em bandeira há semanas, simplesmente não existe.
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Para a OpenAI e a Anthropic, o Koa é o tipo de ameaça que não aparece nos benchmarks, mas aparece na fatura. Cada tarefa que a Salesforce redireciona do Claude para o Koa é receita que a Anthropic perde, não porque o Koa seja melhor, mas porque é suficiente e mais barato. É a mesma dinâmica que aparece com o surgimento dos modelos ultra baratas do DeepSeek: a commoditização dos modelos de IA não acontece pelo topo (onde os laboratórios de fronteira continuam liderando), mas pela base (onde modelos abertos, especializados e mais baratos vão capturando, tarefa por tarefa, o volume que sustenta a receita recorrente dos incumbentes).
A Salesforce, aliás, não está, com esse lançamento, abandonando os serviços da Anthropic e nem da OpenAI, afinal, ela lançou simultaneamente o Claudeforce, parceria que integra o Claude à plataforma. Mas a mensagem dada por eles é clara: a Salesforce quer poder escolher qual modelo usa para cada tarefa e não ficar refém do preço de nenhum. E quando o maior CRM do mundo decide que pode resolver internamente o que antes terceirizava, o precedente é impossível de ignorar, porque, se a Salesforce pode, todas as outras também podem.
Um Big Mac Chegou de Drone em Xangai
Numa manhã de quinta-feira em Xangai, um cliente pediu um Big Mac, um café do McCafé e um McFlurry pelo aplicativo da Meituan. Dentro do restaurante, um funcionário preparou o pedido e o levou até uma estação inteligente instalada do lado de fora. Um braço robótico carregou a sacola no drone. O aparelho decolou, seguiu uma rota predefinida a baixa altitude e pousou, dez minutos depois, numa estação de coleta no West Bund Skatepark, onde o consumidor escaneou um código QR e retirou a refeição. Nenhum motoboy, nenhuma moto, nenhum engarrafamento. É a primeira rota de entrega aérea dedicada exclusivamente a uma marca de restaurante na China, e, possivelmente, o vislumbre mais nítido do que o delivery urbano será em poucos anos.
A Meituan, que é dona da Keeta e opera no Brasil com um plano bilionário que, já concluiu mais de um milhão de entregas por drone na China. O número saiu da curiosidade para a escala, e o governo chinês batizou a tendência de “economia de baixa altitude”, um termo que, pela seriedade institucional que carrega, sinaliza que Pequim trata drones de entrega não como mero experimento de startup, mas como uma possível nova infraestrutura urbana do mesmo nível que metrôs e rodovias. Enquanto isso, de mesmo modo, os Estados Unidos avançam com a Amazon Prime Air em direção a 500 cidades. A corrida é global, mas as velocidades são diferentes: a China já entrega comida de verdade a consumidores reais; os Estados Unidos ainda expandem pilotos regulatórios.
A Entrelinha mais reveladora para o Brasil, contudo, não é o advento do drone, mas é o contraste com o chão. No nosso mercado, os aplicativos de entrega já respondem por 58% das vendas de delivery de bares e restaurantes, mas 69% dos estabelecimentos não usam nenhum sistema digital para organizar a cozinha. A maioria ainda depende da experiência do cozinheiro e de anotações manuais. A distância entre um Big Mac entregue por drone em Xangai e um pedido perdido numa comanda rabiscada em São Paulo é a distância entre dois estágios da mesma revolução, e a pergunta que o mercado brasileiro precisa responder não é sobre quando os drones chegarão, mas se as cozinhas estarão prontas para o que já chegou.
A Meta Agora Cobra pelo que Sempre Foi de Graça
Durante quase duas décadas, o contrato social entre a Meta e seus bilhões de usuários foi implícito e simples: você usa de graça, nós vendemos sua atenção a anunciantes. Nesta terça-feira, porém, o jogo ter mudado, de tal forma que a empresa apresentou ao Brasil o Meta One, um plano de assinatura que unifica Instagram, WhatsApp e Facebook sob uma camada paga que oferece selo de verificação, proteção contra perfis falsos, notificações de uso indevido de conteúdo, acesso a um agente de IA para negócios no Messenger e recursos extras em cada plataforma. Os preços vão de dezenas a até R$ 2 mil por mês, dependendo do perfil: pessoa física, criador de conteúdo ou empresa.
A decisão de cobrar pelo que sempre foi gratuito é, nas Entrelinhas, a admissão mais clara que a Meta já fez de que o modelo de publicidade sozinho não cobre os custos da era em que a empresa decidiu entrar. Como reportou a Bloomberg em maio, a aposta em assinaturas é um passo fundamental para compensar as centenas de bilhões de dólares que a Meta gasta com desenvolvimento de IA, gastos que, como temos documentado ao longo de diversas edições, pressionam o caixa de todas as big techs e que, no caso da Meta, se somam aos US$ 18 bilhões do acordo judicial por ela feito com 29 estados americanos.
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Assim, Mark Zuckerberg enfrenta a pressão crescente de investidores para provar que os investimentos em inteligência artificial estão gerando receita, e o Meta One é a resposta mais direta que a empresa encontrou: se a IA custa bilhões, alguém precisa pagar. E, desta vez, esse alguém é você.
A questão que o Meta One levanta para o mercado brasileiro, onde mais de 170 milhões de pessoas usam WhatsApp diariamente e onde o Instagram é a rede social mais influente do país, é se o consumidor aceitará pagar por serviços que nunca pagou e que, em muitos casos, continuarão funcionando de graça para quem não assinar. A resposta depende menos da disposição a pagar e mais do medo de perder: o selo de verificação protege contra clonagem de perfil, algo que no Brasil é endêmico; a proteção contra perfis falsos atende a uma ansiedade real de criadores e empresas; e o agente de IA para negócios automatiza conversas no WhatsApp que, hoje, exigem funcionários dedicados. A Meta, com isso, não está vendendo luxo; está vendendo segurança e eficiência em plataformas das quais ninguém consegue sair. E, como Durant sabia quando montou a General Motors, o poder de um ecossistema não está em nenhuma peça individual, mas está no fato de que, uma vez dentro, o custo de sair é maior do que o custo de ficar.
