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Quero começar a edição de hoje te preparando para uma mudança que vai acontecer na semana que vem… Como você pode notar, já mudamos algumas coisas por aqui, mas desta vez vem algo muito grande por aí!

E como você já é um inscrito e já está diariamente por aqui, você vai saber de todas as novidades antes de todos!

Por enquanto é tudo o que eu posso te falar, mas fique de olho nos próximos dias…

🏃TLDR⌚

O que aconteceu na semana passada

Segunda-Feira: Meta mirando investimento de US$ 10bi em startup de dados para IA. A EleutherAI lança dataset de IA com 10 trilhões de tokens vindos de fontes legais e públicas, OpenAI detecta operações chinesas de influência usando ChatGPT massivamente.

Terça-Feira: OpenAI deixa o modo de voz do ChatGPT mais natural. Apple traz novidades de IA no WWDC 25, China está produzindo o primeiro chip de IA do mundo que não usa tecnologia binária.

Quarta-Feira: OpenAI lança seu novo modelo: o3-pro. Veo 3 Fast veio para trazer mais rapidez e manter a qualidade na geração de vídeo do Google, Meta está criando uma equipe para pesquisas a AGI.

Quinta-Feira: Brasil em Destaque: A IA está transformando nosso marketing. Novo modelo da Meta que ajuda a IA a pensar antes de agir, Browser Company lança seu navegador de IA ‘Dia’.

Sexta-Feira: AMD apresenta seus novos chips de IA. China avança no desenvolvimento do seu próprio ecossistema de chips de IA, Google Deepmind desenvolve modelo de previsão de furacões.

Além disso, olha o que você verá hoje:

Bora lá?

🛠 Caixa de Ferramentas 🛠

Aqui estão as ferramentas que separei para você iniciar a semana:

China apresenta QiMeng: a arquitetura de chips escrita por LLMs

A Academia Chinesa de Ciências revelou o QiMeng, projeto open-source que usa modelos de linguagem (LLMs) para projetar automaticamente chips completos, do hardware ao software, representando o que o país afirma ser o primeiro processador do mundo desenvolvido inteiramente por IA. O sistema combina três camadas integradas: inteligência baseada em LLM, agentes de design e ferramentas de engenharia de chips. Até agora, dois modelos foram produzidos: o QiMeng-CPU-v1, equivalente a um Intel 486 dos anos 1980, e o QiMeng-CPU-v2, comparável ao ARM Cortex-A53 de 2012, representando um salto de 23 anos de capacidade em apenas uma geração de projeto.

O lançamento ocorre em meio às restrições dos EUA ao acesso chinês a softwares de design de chips como os da Cadence e Synopsys, forçando a China a inovar internamente. Enquanto soluções ocidentais com IA (como Synopsys DSO.ai) já são usadas comercialmente, o diferencial do QiMeng está em sua proposta 100% automatizada e aberta, com promessa de reduzir semanas de trabalho humano para dias. Ainda que os chips atuais estejam defasados em relação ao estado da arte, o projeto é visto como símbolo estratégico de soberania tecnológica, e um possível sinal de disrupção futura na engenharia de semicondutores.

Google planeja cortar laços com Scale AI após investida da Meta

O Google planeja encerrar sua parceria com a Scale AI, até então sua maior cliente, após a Meta adquirir 49% de participação na startup e contratar seu CEO, Alexandr Wang, para liderar esforços em superinteligência. O movimento foi visto como um conflito estratégico, já que a Meta e o Google disputam espaço no campo da IA generativa e do treinamento de modelos de base. A decisão também reflete preocupações de segurança comercial e vazamento de dados sensíveis, já que a Scale atua no processamento de dados críticos usados para treinar modelos.

A ruptura deve impactar fortemente a Scale AI, que dependia de Google como âncora financeira e referência de mercado. Além disso, sinaliza um ambiente cada vez mais fragmentado no setor de IA, onde alianças estratégicas são redesenhadas com rapidez diante da crescente competição por liderança em modelos fundacionais e infraestrutura computacional. O episódio também destaca a influência crescente da Meta no ecossistema de IA, ao investir pesadamente em fornecedores e talentos para consolidar sua iniciativa de superinteligência.

Guerra de chips: Nvidia se afasta do mercado chinês

O CEO Jensen Huang declarou à CNN que a decisão se baseia na continuidade esperada das exigências de licenciamento impostas pelo governo Trump, especialmente para os chips H20, voltados ao mercado chinês. Essas restrições já causaram um impacto estimado de US$ 8 bilhões na receita da empresa apenas no segundo trimestre, segundo os resultados financeiros recentes.

Com a exclusão da China, um dos maiores mercados globais de IA e data centers, das previsões futuras, a Nvidia sinaliza uma reestruturação estratégica mais profunda, que prioriza mercados menos regulados e menos sujeitos a tensões geopolíticas. A medida também reforça a escalada da guerra tecnológica entre EUA e China, mostrando como decisões políticas podem afetar diretamente a contabilidade e o planejamento de grandes empresas de semicondutores. Huang afirmou que uma eventual reversão das sanções seria “um bônus”, mas que a empresa não pode mais contar com isso como cenário base.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

Gemini Diffusion: a nova arquitetura que desafia o GPT

O Google DeepMind apresentou o Gemini Diffusion, um modelo experimental de linguagem baseado em difusão, uma abordagem diferente dos tradicionais modelos autoregressivos como GPT. Em vez de gerar texto token por token, os modelos de difusão começam com ruído e o refinam progressivamente em frases coerentes, o que permite ganhos expressivos em velocidade e paralelização. Essa técnica, inspirada em modelos de geração de imagens, permite gerar 1.000 a 2.000 tokens por segundo, contra cerca de 272 tokens por segundo do Gemini Flash 2.5, com potencial para corrigir erros e aprimorar consistência ao longo do processo. A arquitetura também suporta raciocínio não causal, o que melhora tarefas como programação, edição de código e problemas matemáticos.

Durante os testes, Gemini Diffusion mostrou desempenho competitivo com modelos atuais em benchmarks de codificação e matemática, criando interfaces funcionais em poucos segundos a partir de prompts simples. Recursos como o Instant Edit possibilitam edições e reformulações em tempo real, o que amplia o leque de aplicações em IDEs, chatbots e produtividade textual. A tecnologia ainda apresenta limitações como maior custo de inferência e tempo de resposta inicial levemente superior, mas compensa com refinamento e adaptabilidade, ajustando o esforço computacional conforme a dificuldade da tarefa.

Segundo especialistas do Google, a difusão tende a ocupar um papel importante em aplicações que exigem geração rápida e refinada, além de abrir caminho para novos paradigmas de IA. O surgimento de modelos como Mercury (Inception Labs) e LLaDa (GSAI) indica que o ecossistema de LLMs pode estar migrando para arquiteturas mais escaláveis e paralelizáveis, com foco em eficiência e qualidade de saída. Se amadurecerem, os DLMs podem tornar a próxima geração de modelos de linguagem mais ágeis, controláveis e precisos que os baseados em transformers autoregressivos.

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