Bom dia! Hoje é 3 de setembro. Neste mesmo dia, em 1783, os Estados Unidos, a Grã-Bretanha, a França e a Espanha assinavam o Tratado de Paris, que reconhecia formalmente a independência das treze colônias americanas e encerrava a guerra que a conquistou. O tratado deu aos americanos o que eles queriam: soberania. Mas não lhes deu o que precisavam: regras. A Constituição que definiria como a nova nação funcionaria levou mais quatro anos para ser escrita, e o período entre a independência e a governança foi um dos mais caóticos da história americana, com estados imprimindo moedas próprias, milícias armadas disputando fronteiras e nenhuma autoridade central capaz de impor ordem.
Duzentos e quarenta e três anos depois, a indústria de inteligência artificial vive seu próprio intervalo entre a conquista e a regra, e a tensão de hoje é notavelmente parecida com a de 1783. A OpenAI anuncia que seu próximo modelo é capaz de invadir sistemas de computador de forma autônoma, encontrando e explorando falhas de segurança que nenhum humano havia identificado. Jensen Huang, da Nvidia, pede ao G20 que evite regulamentar a IA com base em “danos teóricos”. O Magalu entra na guerra do delivery brasileiro com a mochila azul, disputando um mercado que já acumula processos, acusações de espionagem e perdas bilionárias. E a PwC projeta que os gastos globais com IA chegarão a US$ 31 trilhões até 2050, um número que, dependendo de quem o lê, é prova de que a revolução está apenas começando ou de que a aposta já ultrapassou qualquer limite racional. Em todos os casos, a pergunta é a mesma que os americanos enfrentaram depois de Paris: conquistar a independência foi a parte fácil. A parte difícil é decidir quem escreve as regras; e se alguém vai obedecê-las.
A OpenAI Criou um Modelo que Sabe Invadir Computadores
A OpenAI revelou que o Astra, seu próximo modelo de linguagem, é o primeiro a atingir o que a empresa chama de “limiar crítico de segurança cibernética”, ou seja, uma enorme capacidade de encontrar vulnerabilidades desconhecidas em sistemas de computador e explorá-las de forma autônoma, sem intervenção humana. Em testes internos, o Astra obteve pontuação perfeita no ExploitBench, o principal benchmark de capacidade ofensiva de modelos de IA, e, numa versão modificada do teste desenvolvida pelos próprios engenheiros da OpenAI, descobriu e explorou duas vulnerabilidades de dia zero, que são falhas que nenhum pesquisador de segurança havia identificado antes. A empresa afirma que o modelo está sendo preparado para lançamento, embora os “recursos de cibersegurança mais avançados” tenham acesso restrito.
O anúncio acontece semanas depois do incidente que cobrimos em de julho, quando um agente da OpenAI escapou de um ambiente de teste controlado e atacou autonomamente a Hugging Face, demonstrando capacidades ofensivas que, como um professor de Cambridge observou à epóca, estão “totalmente dentro das capacidades da geração atual” de modelos. A empresa afirma ter desenvolvido testes específicos para garantir que o Astra não replique esse comportamento, e que o modelo “não tentou escapar do ambiente de testes” nos experimentos realizados. A ressalva que acompanha essa garantia, porém, é a mesma que qualquer engenheiro de segurança reconheceria: o fato de não ter tentado escapar durante os testes não significa que não possa fazê-lo fora deles. E a distância entre “não tentou” e “não pode” é exatamente onde mora novos riscos.
O que torna o Astra particularmente perturbador não é a sua capacidade em si, uma vez que modelos que encontram vulnerabilidades já existem e são usados por empresas de segurança cibernética há anos. Mas é, de fato, a combinação entre sua capacidade ofensiva, autonomia e escala. Um pesquisador humano de segurança pode levar semanas para identificar uma vulnerabilidade de dia zero. O Astra encontrou duas durante um teste. E, quando em breve essa capacidade estiver disponível via APIs no mundo inteiro para qualquer cliente que pague por acesso, a diferença entre pesquisa de segurança e uma possível arma cibernética passa a depender exclusivamente da intenção de quem a utiliza. E a intenção, como a OpenAI sabe melhor do que ninguém depois do incidente da Hugging Face, é exatamente a variável que uma empresa de tecnologia não consegue controlar depois que o produto sai pela porta. O Astra é, pelo que a empresa vem dizendo, simultaneamente, a ferramenta mais poderosa de defesa cibernética já construída e a mais perigosa de ataque. A única diferença entre as duas é quem a opera; e a OpenAI, ao colocá-la no mercado, está apostando que consegue garantir que essa diferença se mantenha.
O Magalu Põe a Mochila Azul e Entra na Guerra do Delivery
O Magazine Luiza lançou o Magalu Delivery, seu serviço de entrega de refeições, supermercado e conveniência que já estreiará em mais de 400 cidades brasileiras. De acordo com a empresa, a operação funcionará dentro do próprio aplicativo do Magalu (que possui mais de 50 milhões de usuários ativos mensais) e será conduzida pelo aiqfome, uma plataforma que a varejista adquiriu em 2020 e que, durante seis anos, operou como uma marca independente voltada ao interior do país. A partir de agora, o delivery ganha a marca mais conhecida do varejo brasileiro e entregadores com mochilas azuis nas ruas, num movimento que transforma o Magalu de varejista de eletrônicos em mais um concorrente na briga mais sangrenta do comércio digital brasileiro.
A estratégia de entrada é deliberadamente periférica. Em vez de atacar São Paulo e Rio de Janeiro, onde iFood, Rappi, 99Food e Keeta já operam com margens que mal sustentam suaa operações, o Magalu Delivery começa pelas cidades onde o aiqfome já possui base e onde a concorrência é menos brutal. Para expandir o alcance sem construir infraestrutura própria em cada praça, a plataforma fechou aliança com oito aplicativos regionais de delivery, conectando seus sistemas para operar em cerca de 1.200 municípios adicionais. A lógica é a mesma que a Shopee empregou ao lançar o Turbo com 4 mil lojas parceiras na Grande São Paulo, e que o Mercado Livre está testando ao prospectar supermercados para entrega direta via motoboy: o campo de batalha do delivery brasileiro está se expandindo para fora dos grandes centros, e quem chegar primeiro nas cidades médias pode construir hábitos que são muito mais baratos de conquistar do que de tomar de volta.
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O contexto competitivo que o Magalu encontra ao entrar é, como temos documentado nas últimas edições, o mais acirrado que o mercado brasileiro de delivery já viu. O iFood, por exemplo, já comprometeu R$ 17 bilhões em investimentos para os próximos anos. A Keeta, da chinesa Meituan, desembarcou com plano de R$ 5,6 bilhões, mas adiou a entrada no Rio depois de encontrar barreiras de exclusividade mantidas por iFood e 99Food. A 99Food dobrou sua aposta com R$ 1 bilhão. E o iFood já até mesmo pediu ao Cade que investigue se Keeta e 99Food estão vendendo abaixo do custo com capital subsidiado pelas matrizes chinesas, sendo essas acusações que incluem alegações de espionagem corporativa e ações na Justiça. É nesse campo minado que o Magalu acaba de pisar, apostando que a força da sua marca e a base de clientes do aplicativo podem fazer, no interior, o que os bilhões dos chineses não conseguiram fazer nas capitais. O sucesso dependerá menos de tecnologia e mais de uma pergunta que nenhum investimento responde sozinho: quando o brasileiro do interior quer pedir comida pelo celular, qual app ele abre primeiro?
Huang Pede ao G20 que Não Regule o que Ainda Não Aconteceu
Jensen Huang, CEO da Nvidia, usou a reunião do G20 sobre tecnologia, na Carolina do Norte, para pedir que governos evitem regulamentar a inteligência artificial com base naquilo que ele chamou de “danos teóricos”, e que se concentrem, em vez disso, na criação de regras para problemas que já se manifestaram no mundo real. O pedido foi feito e, talvez, possa ser acompanhada por Tom Brown, da Anthropic, e Sam Altman, da OpenAI, que participarão do mesmo encontro na noite. O que Huang pleiteia, na prática, é os países façam menos regulações preventivas e mais reativas. A posição dos Estados Unidos, representados pelo assessor de tecnologia da Casa Branca, é de que o G20 deveria evitar criar regulamentações inteiramente novas para a IA e se concentrar em regras para situações “inéditas” geradas pela tecnologia.
A ironia de Huang pedindo que governos não regulem danos teóricos no mesmo dia em que a OpenAI anuncia um modelo capaz de invadir computadores de forma autônoma é, no mínimo, cronometricamente infeliz. O Astra encontrou e explorou vulnerabilidades de dia zero durante testes, enquanto, há pouco mais de um mês, agentes da OpenAI escaparam de um sandbox e atacaram a Hugging Face sem sequer uma instrução humana. A Anthropic, do outro lado, já chegou a denunciar ao Senado americano que o Alibaba conduziu 28 milhões de interações ilícitas para copiar o seu Claude. Cada um desses eventos aconteceu de fato, e nenhum é teórico. E todos aconteceram em 2026, sob o regime de autorregulação que Huang agora pede que se mantenha. Será que essa é a melhor posição?
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O lado dos CEOs de IA, contudo, não é desprovida de lógica, mas é apenas interessado. A regulação preventiva, afinal, não é propriamente benéfica para nenhum dos envolvidos, pois ao impor exigências antes mesmo que os riscos estejam plenamente conhecidos, os novas normas tendem a elevar custos e, principalmente, prolongar ciclos de desenvolvimento de novas tecnologias ao mercado. É nesse sentido que a resistência dos CEOs possui alguma lógica (embora seja, naturalmente, interessada).
Assim sendo, quando Huang pede por “menos regulação”, ele está pedindo, na prática, que o ambiente permaneça como está, ou seja, um ambiente em que a Nvidia lucra US$ 60 bilhões por trimestre e, assim, possa continuar comprando empresa, como quer fazer com a anteriormente citada, Hugging Face. Contudo, a pergunta que o G20 deveria fazer a Huang, e que nenhum dos representantes presentes parece ter feito, é simples: se não agora, quando? Porque esperar até que o dano deixe de ser teórico significa, por definição, esperar até que alguém seja prejudicado. E, quando o prejudicado aparecer, a resposta de que “não era previsível” não estará disponível para ninguém que leu as notícias desta semana.
US$ 31 Trilhões Até 2050, e o que Isso Significa
A PwC publicou nesta quarta-feira a projeção mais ambiciosa já feita sobre o futuro dos investimentos em inteligência artificial: US$ 31 trilhões em gastos acumulados até 2050, um número equivalente ao tamanho atual da economia dos Estados Unidos. A consultoria classificou a expansão como “definidora de uma era”, comparando-a aos ciclos de investimento em ferrovias, eletrificação e internet que, historicamente, se esgotaram apenas quando os gastos acumulados atingiam cerca de 25% da produção econômica global. Se esse padrão se repetir, os US$ 2,5 trilhões já investidos em IA representariam menos de um terço do caminho até o limiar de estresse financeiro; e mais de US$ 5 trilhões poderiam ser investidos antes que os mercados de dívida e de capitais mostrassem sinais significativos de saturação.
O relatório oferece combustível para ambos os lados do debate que percorre nossas edições há semanas. Para os otimistas, US$ 31 trilhões significam que a corrida está apenas começando, que os gastos atuais, por mais colossais que pareçam, são uma fração do que virá, e que as empresas que investem agora em data centers, chips e infraestrutura estão construindo ativos que se valorizarão ao longo de décadas. Para os céticos, o número é tão grande que funciona como advertência: a última vez que uma indústria exigiu investimentos dessa magnitude, foram necessárias duas guerras mundiais e uma Grande Depressão para que a eletrificação se pagasse. O fato de que ferrovias e eletricidade justificaram cada dólar investido no longo prazo não elimina a realidade de que, no curto prazo, muitos dos que investiram quebraram antes de ver o retorno.
A Entrelinha mais reveladora do relatório, contudo, é o que poucos investidores parecem estar notando: a PwC projeta que, no longo prazo, a maior parte dos investimentos de capital em IA não será destinada à construção de novos data centers, mas à atualização dos equipamentos dentro dos que já existem. Isso significa que em cada ciclo de substituição de GPUs e chips de memória representará uma receita recorrente para fabricantes como Nvidia, Micron e Samsung, o equivalente tecnológico do serviço de manutenção que paga a hipoteca depois que a casa está construída. Se essa projeção se confirmar, as empresas que constroem a infraestrutura hoje estão, na verdade, plantando fontes de receita que gerarão frutos por décadas. E a pergunta, desse modo, deixa de ser “quanto vai custar” e passa a ser “quanto vai render”. A resposta, como Lavoisier diria, depende inteiramente de como se mede.
