Bom dia! Hoje é 21 de outubro. Neste mesmo dia, em 1805, a frota britânica comandada pelo almirante Horatio Nelson enfrentava os navios combinados da França e da Espanha ao largo do Cabo Trafalgar, na costa sul da Espanha. Nelson estava em desvantagem numérica, mas mudou as regras do combate naval: em vez de alinhar seus navios paralelamente à frota inimiga, como a tradição mandava, atacou em duas colunas perpendiculares, cortando a linha adversária ao meio e transformando uma batalha organizada num caos que favorecia a marinha mais bem treinada. Venceu de forma decisiva, destruiu ou capturou 22 navios sem perder nenhum – e morreu no convés do HMS Victory, atingido por um tiro de mosquete disparado de um mastro inimigo. Trafalgar, então, garantiu à Grã-Bretanha o domínio dos mares por mais de um século. Mas custou a vida de quem o conquistou.
Duzentos e vinte e um anos depois, a indústria de inteligência artificial vive sua própria Trafalgar, e a Nvidia, que durante anos dominou os mares da IA sem que ninguém ousasse desafiar sua posição, enfrenta o primeiro ataque coordenado sério à vantagem que a tornou insubstituível. Nas últimas 48 horas, Amazon e Google lançaram, em sequência, ferramentas que permitem migrar aplicativos de IA dos chips da Nvidia para os seus com a mudança de uma única linha de código, e, mais do que isso, começaram a reescrever o próprio PyTorch para que ele deixe de depender da Nvidia por padrão. Enquanto essa batalha se desenrola no software, os Estados Unidos baniram a DeepSeek das agências federais, e a China respondeu exigindo a revogação imediata, escalando, assim, o conflito tecnológico para um patamar que, como temos documentado, já não se resolve em negociações comerciais. O Muse, da Meta, por sua vez, atingiu 10 milhões de downloads em 40 dias, provando que a corrida por agentes de IA tem um vencedor provisório, e ele não é a OpenAI. E, por fim, a Accenture conta sua história onde cortou o acesso ao Claude de US$ 1.000 por mês para US$ 29 por funcionário, revelando o que acontece quando uma empresa gasta sem medir e só descobre o desperdício quando a conta chega. Em todos os casos, como em Trafalgar, a batalha não é apenas sobre quem vence, mas é, sobretudo, sobre o custo de vencer.
A Revolta Contra o Império da Nvidia Agora É Coordenada
Na edição de ontem, cobrimos a Amazon lançando o TorchNeuron, sua nova ferramenta que permite migrar aplicativos de IA do CUDA da Nvidia para o chip Trainium, da Amazon, com uma única linha de código. Vinte e quatro horas depois, o Google fez o mesmo: lançou o TorchTPU, sua versão do PyTorch otimizada para os chips TPU do Google Cloud, com a mesma promessa de migração sem fricções ou necessidade de recomeço dos códigos já escritos.
A coincidência de timing parece não ter sido acidental. As duas maiores provedoras de nuvem do mundo decidiram, na mesma semana, atacar o mesmo ponto: o CUDA, a plataforma de software que, como explicamos ontem, é o verdadeiro fosso que mantém 85% dos projetos de IA presos ao hardware da Nvidia.
Deste modo, o que torna o movimento desta semana diferente de tudo que veio antes é a coordenação e o alcance. A Amazon está contribuindo com código para o repositório principal do PyTorch que remove, estruturalmente, a dependência do CUDA, tornando o kit de ferramentas mais aberto a qualquer hardware por padrão. O Google, por sua vez, foi mais longe: trabalhou diretamente com a Meta (que criou o PyTorch em 2016) e com a Hugging Face (que a Nvidia comprou por US$ 12,9 bilhões) para garantir que o TorchTPU funcione sem atritos com as ferramentas mais populares do ecossistema. É como se os dois maiores clientes de um fornecedor monopolista se unissem para reescrever o contrato que os prendia, e, ao mesmo tempo, convidassem os demais a assinar junto.
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Nada disso significa que os desenvolvedores abandonarão a Nvidia amanhã. O CUDA tem cerca de vinte anos de maturidade, uma comunidade de milhões de programadores e uma estabilidade que nenhuma alternativa nova consegue igualar da noite para o dia. Mas o que a Amazon e o Google estão fazendo é eliminar o custo de mudança, e, quando o custo de mudança cai para uma linha de código apenas, a decisão de ficar com a Nvidia deixa de ser técnica e passa a ser exclusivamente econômica.
Assim, se o Trainium processa mais tokens por dólar, o desenvolvedor migra. Se a TPU entrega uma melhor relação custo-benefício na nuvem, ele migra. Por isso, a Nvidia precisará competir por preço, algo que, com margens que a empresa até então nunca precisou fazer. Nelson venceu Trafalgar mudando a formação de ataque. A Amazon e o Google estão mudando as regras do jogo com a Nvidia. A diferença é que, nesta batalha, ninguém precisa morrer no convés, basta mudar uma linha de código.
Os EUA Baniram a DeepSeek (e a China Mandou Reverter)
Na mesma semana em que a Amazon e o Google tentam libertar o ecossistema de IA do lock-in da Nvidia, os Estados Unidos trancam outra porta: o Departamento de Segurança Interna ordenou que todas as agências federais parem de usar ferramentas de inteligência artificial da chinesa DeepSeek – e que removam qualquer software baseado nos modelos da empresa dos dispositivos governamentais.
A justificativa americana para tal ato é de que os servidores da DeepSeek estão na China, de modo que o sistema jurídico chinês permite ao governo acessar dados de empresas privadas, e, com isso, o uso de modelos da DeepSeek por funcionários federais “pode resultar na transferência de dados sigilosos para a China”. Junto com a proibição, Washington sancionou cinco entidades chinesas por suposto roubo de segredos comerciais relacionados à IA.
Em contrapartida, a China respondeu em menos de 24 horas – num tom que não deixa espaço para qualquer tipo de ambiguidade. O Ministério do Comércio exigiu que os EUA “corrijam imediatamente as práticas incorretas” e “revoguem as medidas restritivas discriminatórias”, acrescentando que Pequim “tomará todas as medidas necessárias” para proteger seus interesses. A declaração citou, de forma explícita, que a proibição desconsidera os acordos firmados entre Trump e Xi no jantar em que se encontraram em setembro – aquele em que Huang, Altman, Nadella, Cook e Bezos sentaram à mesma mesa para negociar chips, terras raras e o futuro da IA. A mensagem é que o acordo de boa convivência mal completou um mês e já está sendo testado.
A Entrelinha que conecta o banimento da DeepSeek ao arco que estas edições documentam há meses é a contradição entre fechar portas e abrir janelas. Os EUA proíbem a DeepSeek nos computadores do governo, mas os modelos da DeepSeek continuam disponíveis para download no Hugging Face, que agora pertence à Nvidia. Outro exemplo é a Moonshot AI, que negocia para hospedar o Kimi K3 dentro do Azure, da AWS e do Google Cloud. Ou, então, a Harvey, startup jurídica avaliada em bilhões que abandonou os modelos premium da OpenAI e da Anthropic e construiu seu sistema sobre o Kimi K3 chinês, simplesmente porque ele é mais econômico.
O banimento federal é, portanto, uma declaração de soberania digital, e, nesse sentido, faz parte do mesmo movimento que levou outros países a impor medidas semelhantes. Mas a soberania digital, quando vista para as empresas privadas americanas, tem um limite prático, pois quando os modelos chineses custam 99% menos que os ocidentais e estão a um download de distância, proibir se torna mais fácil do que impedir. E, como a história do embargo de chips demonstrou ao longo deste ano, cada porta que Washington fecha parece gerar, do outro lado, uma empresa chinesa mais determinada a provar que não precisa dela.
10 Milhões de Downloads em 40 Dias
Na história dos aplicativos móveis, alcançar 10 milhões de downloads nos Estados Unidos em 40 dias é algo que, até hoje, apenas onze apps conseguiram. O Threads, da Meta, fez isso em 2023. O Pokémon Go, em 2016. O TikTok, em 2018. E agora o Muse. Em 40 dias, o agente pessoal de IA da Meta acumulou 10,9 milhões de downloads (dos quais 10,2 milhões só nos Estados Unidos), atingiu 2,5 milhões de usuários ativos diários e registrou taxas de retenção de 30% dos usuários após sete dias de uso do app – números superiores aos do ChatGPT, do Claude e do Grok no mesmo período pós-lançamento. Assim, para qualquer métrica que se use, o Muse é o aplicativo de IA de maior sucesso já lançado nos Estados Unidos.
Mas o que os 10 milhões de downloads revelam, e o que escondem, é a Entrelinha que importa. Isso porque o sucesso do Muse não é orgânico no sentido em que o TikTok foi orgânico. Pelo contrário, pois a Meta destinou 39% de todo o seu investimento em publicidade para promover o Muse só em outubro – o equivalente a transformar o app na 21ª maior marca dos EUA em impressões publicitárias, saltando da 73ª posição em apenas um mês.
Com isso, a empresa que controla Facebook, Instagram e o WhatsApp não está esperando que o público descubra o Muse por conta própria. Está gastando bilhões para empurrá-lo para a tela de cada um dos seus 3,6 bilhões de usuários ativos diários. Assim, quando você tem a maior máquina de distribuição do planeta e despeja quase metade do orçamento de marketing nela, 10 milhões de downloads são menos uma conquista e mais uma consequência.
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Diante disso, a questão que o Muse precisará responder nos próximos meses não é se as pessoas baixam o app, mas é se continuarão o usando. A retenção de 30% em sete dias significa que, de cada cem pessoas que baixaram, setenta já pararam de abrir o aplicativo depois de duas semanas. É melhor, sem dúvida, do que a média dos concorrentes, mas ainda está longe de ser um hábito consolidado. E, como cobrimos anteriormente, parte do que o Muse promete executar por IA ainda depende de funcionários terceirizados fazendo o trabalho nos bastidores.
Em face disso, os 10 milhões provam que a Meta soube lançar muito bem seu novo produto. A dúvida que resta, e que, como em Trafalgar, só o tempo responde, é se sabe reter. Porque downloads são o som do canhão. Retenção é o que decide quem controla os mares quando a fumaça baixa.
Uma Empresa Gastar US$ 1.000 por Mês com IA, Vale a Pena?
Imagine que a sua empresa diz, em janeiro, que ninguém será promovido se não usar inteligência artificial com frequência. Você obedece. Começa a usar o Claude para tudo: e-mails, relatórios, apresentações, resumos de reunião, transcrições de áudio. Oito meses depois, a mesma empresa diz que seu limite de uso agora é US$ 29 por mês. O que passar disso sai do orçamento da sua equipe. Ou seja, de uma semana para a outra, você precisa provar que o seu uso de IA vale mais do que US$ 29 – e descobre, ao mesmo tempo, que você efetivamente nunca mediu se todo aquele uso de IA de antes valia realmente a pena.
Isso é exatamente o que aconteceu na Accenture. E a história, lida com atenção, é menos sobre a Accenture e mais sobre o que vai acontecer, nos próximos meses, com praticamente toda empresa que adotou IA sem medir seu retorno.
O caso é instrutivo porque a Accenture não é uma empresa pequena experimentando algo novo, mas é uma das maiores consultorias do mundo, com mais de 700 mil funcionários, e que, oito meses atrás, condicionou promoções ao uso semanal de IA, medido por login. O problema é que medir login não é medir resultado. Um funcionário que entrava no Claude todos os dias para transformar PDFs em apresentações era, pela métrica da Accenture, um exemplo de adoção. Mas o custo por token desse uso era o mesmo de um engenheiro que usava o modelo para depurar código complexo – mas o valor entregue, incomparavelmente menor.
Por essa razão que, quando a conta chegou, a Accenture descobriu que boa parte dos US$ 1.000 mensais por pessoa estava sendo gasta em tarefas que um modelo mais simples e mais barato resolveria, ou que, na verdade, não precisavam de IA nenhuma. O novo teto de gastos de US$ 29 foi, então, a correção mais rápida que a empresa encontrou – mas talvez não a mais inteligente.
A razão pela qual essa história importa para todo leitor do Entrelinhas é que a Accenture está, simplesmente, à frente do ciclo que toda empresa vai percorrer. Como vimos, apenas uma em cada quatro empresas brasileiras mede de fato o nível de retorno do seu uso de IA – embora quase todas digam que querem ampliá-lo (acredito eu que muito desse desejo vem em razão da enorme propagando de que se “você não adotar IA, será seu fim!”).
É, como escrevemos na ocasião, aumentar o limite do cartão sem olhar a fatura. E quando a fatura chegar – e ela chegará, porque os tokens custam dinheiro, os modelos encarecem com cada atualização e os orçamentos de TI não são infinitos –, quem não souber demonstrar, com números, que o uso valeu a pena estará na mesma posição dos funcionários da Accenture: sem como provar que seu trabalho valia US$ 29 ou US$ 1.000.
À evidência disso, o conselho mais pragmático que esta edição pode oferecer é simples: meça agora. Escolha pelo menos três tarefas em que você usa IA, anote quanto tempo levavam antes e quanto levam agora, descubra quanto custa o seu consumo e guarde esses números. Quando o teto vier, e virá, será com eles que você se defende. Nelson venceu Trafalgar porque conhecia cada detalhe de seus navios, de sua tripulação e de suas capacidades. A Accenture perdeu porque não conhecia as suas.
