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Um novo nome surgiu silenciosamente, e desta vez não é chinês… Deep Cogito, uma startup dos EUA chegou sem muito alarde e parece estar preparada para bater de frente com os grandes do mercado. Essa pode ser uma bela demonstração da evolução exponencial que a tecnologia de IAs está passando neste momento! Vem conferir o que preparei pra você hoje sobre isso 👇

🏃TLDR⌚

Além disso, olha o que você verá hoje:

Bora lá?

🛠 Caixa de Ferramentas 🛠

Aqui estão algumas das ferramentas que separei hoje pra você:

Deep Cogito lança, silenciosamente seus novos ‘modelos pensantes’ que estão batendo de frente com os concorrentes topo de linha

A startup Deep Cogito, sediada em San Francisco, surgiu oficialmente com a linha de modelos Cogito v1, todos de código aberto e com foco em raciocínio híbrido: eles podem responder diretamente como um LLM padrão ou ativar um modo de auto-reflexão, semelhante ao que se vê no Claude ou DeepSeek. A inovação central está na técnica de treinamento IDA (Iterated Distillation and Amplification), um processo em que o modelo pensa usando mais computação, melhora sua resposta e depois "condensa" esse raciocínio em seus próprios parâmetros. É uma estratégia inspirada em como o AlphaGo aprendeu a jogar com mais eficiência, mas agora aplicada à linguagem.

Os primeiros modelos lançados variam de 3B a 70B parâmetros, superando seus pares abertos (como LLaMA, Qwen e DeepSeek) em quase todos os benchmarks de conhecimento geral, raciocínio matemático e tarefas multilíngues. Por exemplo, o Cogito 70B já supera o LLaMA 4 Scout 109B em desempenho geral e se destaca especialmente no modo reasoning, com 91% no MMLU e 92,7% em MGSM. Os modelos também foram projetados com capacidade nativa de tool calling, uma demanda crescente para agentes inteligentes e se saem melhor que os concorrentes, mesmo com tamanhos menores. Além disso, todos estão disponíveis para uso via Hugging Face, Ollama e APIs da Fireworks e Together AI.

Com apoio de grandes comunidades técnicas e promessas de versões ainda maiores (109B, 400B, 671B), a Deep Cogito quer liderar a próxima fase da evolução dos LLMs, uma fase menos dependente de dados curados por humanos e mais guiada por autoaperfeiçoamento contínuo. A missão é ousada: desenvolver superinteligência geral baseada em raciocínio iterativo e eficiência computacional. Mas os primeiros resultados mostram que, ao menos nos benchmarks, eles estão começando acima da média e mirando bem além dela.

Gemini Code Assist, agora tem habilidade de agentes

O Gemini Code Assist, assistente de programação por IA da Google, acaba de ganhar uma prévia com novas capacidades agênticas, ou seja, ele não apenas sugere código, mas executa tarefas complexas em várias etapas por conta própria. Durante a conferência Cloud Next, a Google mostrou que os novos agentes do Code Assist conseguem, por exemplo, gerar um aplicativo inteiro a partir de um briefing no Google Docs, realizar refatorações de código entre linguagens diferentes, implementar novas funcionalidades, revisar código, criar testes unitários e até gerar documentação técnica automaticamente.

Esses agentes são gerenciados por um quadro Kanban interativo, permitindo que desenvolvedores acompanhem o progresso por etapas, como se estivessem lidando com um colega de equipe virtual. O Code Assist agora também está integrado ao Android Studio, além de outros ambientes de desenvolvimento. Essa evolução mira diretamente concorrentes como GitHub Copilot, Cursor e Devin, que estão acirrando a competição no mercado de IAs voltadas para desenvolvedores.

No entanto, ainda há dúvidas sobre a real eficácia desses agentes. Estudos recentes mostram que até os melhores modelos de geração de código ainda cometem erros críticos, como vulnerabilidades de segurança e falhas lógicas, reforçando a necessidade de revisão humana. A mensagem implícita é: o Code Assist pode ser um ótimo programador auxiliar, mas por enquanto, não é seguro deixá-lo codar sem supervisão.

Governo dos EUA pode multar em US$ 1bi a TSMC por, supostamente, ter seu chip usado no processador de IA da Huawei

Segundo investigação da Reuters, chips fabricados pela TSMC teriam sido integrados em soluções da chinesa Sophgo Technologies, afiliada da Bitmain e, por fim, incluídos nos processadores da Huawei, numa espécie de “boneca russa” tecnológica.

A situação é sensível porque desde 2020 a TSMC está proibida de fornecer diretamente à Huawei, devido às sanções dos EUA. No entanto, a suposta triangulação via Sophgo levanta dúvidas sobre o cumprimento dessas restrições. A TSMC afirma seguir as leis e está cooperando com o Departamento de Comércio norte-americano, mas o caso colocou a empresa sob investigação formal, com repercussões diretas na política comercial dos EUA com fornecedores de IA e semicondutores.

A investigação se intensificou entre outubro de 2024 e janeiro de 2025, com os EUA exigindo o bloqueio de remessas da TSMC para empresas chinesas, considerando até incluir a Sophgo em sua lista de restrições, o que acabou acontecendo. O caso mostra como a cadeia global de chips está profundamente entrelaçada e como os avanços em IA também acirram disputas geopolíticas, em especial entre China, EUA e Taiwan. Se confirmada a violação, essa multa bilionária pode redefinir os limites operacionais das foundries globais em meio à nova Guerra Fria tecnológica.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

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IA catalisando o potencial humano na cadeia de suprimentos, entenda como isso acontece

A inteligência artificial está provocando uma transformação profunda nas cadeias de suprimento, atuando como motor de eficiência, resiliência e crescimento estratégico. Apesar de seu potencial, apenas 1 em cada 10 pequenas e médias empresas usa IA regularmente, o que evidencia uma enorme lacuna entre a inovação disponível e sua aplicação real. Quando bem aplicada, a IA pode reduzir custos logísticos em até 15%, diminuir níveis de estoque em 35% e elevar o nível de serviço em 65%, resultados concretos que muitas empresas ainda estão deixando passar.

Automatizando tarefas manuais e repetitivas, a IA libera os trabalhadores para funções mais estratégicas, melhora a precisão, reduz o tempo de resposta e amplia a visibilidade de toda a operação. Com análise de dados em tempo real, os gestores conseguem detectar gargalos, prever falhas e adaptar a operação com agilidade. Além disso, a integração entre robôs, sensores e plataformas colaborativas permite que fornecedores, fabricantes e distribuidores troquem informações em tempo real, otimizando o fluxo de decisões.

O próximo passo será a integração mais fluida entre humanos e máquinas: robôs dotados de sensores avançados atuando como “cobots”, capazes de interpretar gestos humanos e trabalhar em equipe com pessoas em ambientes dinâmicos. A combinação de precisão robótica com intuição humana promete redefinir os papéis no setor logístico, tornando as decisões mais rápidas, os processos mais inteligentes e os profissionais mais valorizados. A mensagem final é clara: quem não começar logo essa transformação corre sério risco de ficar para trás na nova revolução industrial.

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