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A Alibaba apresentou nesta terça-feira uma estratégia de inteligência artificial que cobre quase toda a cadeia: chip próprio, data centers, serviços de nuvem e um modelo ainda maior. A combinação importa porque a disputa deixou de ser apenas sobre quem produz a resposta mais convincente. Também envolve quem consegue fabricar ou contratar capacidade suficiente para treinar, operar e vender esses sistemas.
Os números são grandes, como costuma acontecer nesses anúncios. O trabalho desta edição é separar o que já foi apresentado do que continua sendo plano.
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Store It. Search It. Analyze It. One Postgres
Your AI app generates three kinds of data at once: events, vector embeddings, and the analytics you run on top of them. The default move is three systems, three sets of tooling, and pipelines to keep them in sync.
TimescaleDB handles all three in the Postgres you already run.
Hypertables ingest events at scale. pgvector and pgvectorscale store and search embeddings. Continuous aggregates keep analytics live without re-querying everything.
Same SQL, same tools, one system to operate. No pipelines to sync, no drift, no second database to feed.
Point it at your heaviest workload and watch it stay fast as data grows. It's still Postgres. Start on Tiger Cloud and get $1000 in credits.
A Alibaba quer reduzir sua dependência externa sem diminuir a ambição
A Alibaba apresentou o Zhenwu V900, novo chip de inteligência artificial desenvolvido por sua unidade T-Head. A empresa afirma que ele entrega três vezes o desempenho da geração anterior e o descreve como o chip de IA mais potente produzido na China. Essa classificação é uma alegação da própria companhia; ainda não há uma avaliação técnica independente publicada que permita comparar o componente, nas mesmas condições, com alternativas da Nvidia ou de outros fabricantes.
O chip será usado nos data centers da Alibaba para treinamento e inferência, o processamento realizado quando um modelo já treinado responde a uma solicitação. A empresa também apresentou o Qwen3.8-Max, com 2,4 trilhões de parâmetros, e disse que pretende treinar uma geração futura entre 5 e 10 trilhões. Parâmetros ajudam a descrever o tamanho do sistema, mas não medem sozinhos qualidade, custo ou eficiência. Um modelo maior pode ser melhor em algumas tarefas e mais caro de operar em muitas outras.
O anúncio é relevante porque reúne hardware e software numa mesma estratégia. Restrições americanas à exportação de chips avançados aumentaram o valor de componentes domésticos para empresas chinesas. Se o Zhenwu funcionar em escala, a Alibaba poderá oferecer mais capacidade em sua nuvem sem depender tanto de fornecedores externos. Isso não significa autossuficiência imediata: fabricação, memória, interconexão, consumo de energia e ferramentas de desenvolvimento continuam determinando quanto desempenho chega ao usuário.
A empresa também planeja ampliar seus data centers. Esse ponto ajuda a entender por que um chip próprio pode ser tão importante quanto um novo modelo. Serviços de IA exigem capacidade contínua, não apenas uma demonstração bem-sucedida. Controlar mais etapas da infraestrutura pode reduzir custos e melhorar disponibilidade, mas exige investimento elevado e clientes suficientes para ocupar as máquinas.
A parte mais concreta do anúncio é a chegada do novo chip à infraestrutura da Alibaba e o lançamento do Qwen3.8-Max. O modelo entre 5 e 10 trilhões de parâmetros ainda é uma intenção. O tamanho proposto chama atenção, mas o que realmente permitirá avaliá-lo será a combinação entre desempenho, custo, eficiência, disponibilidade e resultados reproduzíveis. O número de parâmetros rende uma manchete excelente. A conta de energia, curiosamente, continua chegando sem se impressionar.
🗣️ Pitaco: A Alibaba está fazendo uma aposta coerente: se a inteligência artificial virou infraestrutura, depender de terceiros para cada camada deixa de ser apenas uma decisão técnica e passa a ser uma vulnerabilidade comercial. O cuidado é não confundir uma cadeia mais independente com uma cadeia automaticamente melhor. Chip, modelo e data center próprios resolvem o problema de controle; desempenho e demanda ainda precisam ser demonstrados.
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The AI IPO Rush Is Coming
OpenAI and Anthropic could bring a new wave of AI attention to the public markets. But investors don’t have to wait for the IPOs.
MarketBeat’s 7 AI Stocks to Buy Now report reveals 7 publicly traded companies positioned to benefit from the next phase of AI investment.
Santa Catarina recebe pesquisas sobre IA, educação e produção de conhecimento
Começou em 22 de setembro, na Assembleia Legislativa de Santa Catarina, o VII Congresso Internacional da Rede de Educação OnLIFE. O encontro segue até sexta-feira, com participação presencial e transmissão online.
A programação reúne oito painéis, sessões de pesquisa, feira tecnológica e atividades formativas. A organização informou ter recebido 60 trabalhos científicos distribuídos em 12 trilhas. A rede responsável pela curadoria conecta 67 instituições de ensino superior e 30 instituições de educação básica em 13 países.
A notícia não é um novo modelo brasileiro nem um grande aporte financeiro. Ela mostra outra parte necessária do ecossistema: professores e pesquisadores discutindo como a IA altera a forma de ensinar, aprender e produzir conhecimento. Essa conversa costuma receber menos atenção que lançamentos de produto, embora determine boa parte do que acontece quando a tecnologia entra na sala de aula.
O valor do congresso dependerá da qualidade dos trabalhos, do acesso posterior aos resultados e da capacidade de transformar debate em prática institucional. O evento começou agora, portanto ainda não há resultados para avaliar. Por enquanto, o fato relevante é a existência de uma agenda científica ampla, com participação de instituições brasileiras e internacionais, aberta também a quem acompanha remotamente.
A Amazon bloqueou o agente Muse, da Meta, em sua loja
A Amazon impediu que o agente de compras da Meta pesquisasse e realizasse pedidos em seu site. A empresa afirmou que aplicações de terceiros precisam se identificar e respeitar a decisão do serviço sobre sua participação. A Meta não havia respondido ao pedido de comentário na publicação consultada. O conflito antecipa uma questão prática: agentes podem agir em nome do usuário, mas isso não obriga cada plataforma a recebê-los.
A OpenAI criou um grupo externo para acompanhar sua atuação na matemática
Nove matemáticos formam o grupo inicial, hospedado pelo Institute for Advanced Study. Eles poderão comentar publicamente o impacto da empresa e orientar a comunicação de resultados, sem remuneração da OpenAI. O grupo não terá autoridade sobre o ritmo do desenvolvimento interno. É uma abertura à crítica, mas não equivale a auditoria ou poder de veto.
A União Europeia abriu consulta sobre padrões mínimos para data centers
A consulta ficará aberta por 12 semanas e subsidiará uma proposta legislativa prevista para o segundo trimestre de 2027. Energia, água, emissões e pressão sobre a rede elétrica estão no centro do debate. Por enquanto, são perguntas regulatórias e critérios em elaboração, não obrigações já em vigor.
O que faz: reúne modelos abertos para tarefas de texto, imagem, vídeo, raciocínio e uso de ferramentas. A Xiaomi publicou os pesos das versões Pro e Flash, além de recursos para pesquisa com aprendizado por reforço e agentes.
Para quem serve: equipes técnicas, pesquisadores e desenvolvedores que querem avaliar modelos abertos, executar experimentos próprios ou estudar treinamento de agentes sem depender exclusivamente de uma API fechada.
Ressalva: as comparações de desempenho divulgadas vêm principalmente da própria Xiaomi e de benchmarks. Executar modelos desse porte exige infraestrutura e conhecimento técnico; “pesos abertos” não significa operação simples, barata ou automaticamente segura.
O que faz: modelo da xAI voltado a programação, tarefas longas com agentes e trabalho de conhecimento. A documentação informa janela de contexto de 500 mil tokens e acesso por API, Cursor, Grok Build e plataformas parceiras.
Para quem serve: desenvolvedores e equipes que precisam comparar modelos para programação, análise de documentos e fluxos com ferramentas, especialmente quando custo por token e contexto longo entram na decisão.
Ressalva: os ganhos de desempenho e segurança foram apresentados pela própria xAI. O preço inicial informado é de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 6 por milhão de saída, com valores maiores acima de 200 mil tokens de contexto. Uma tarifa menor por token não garante menor custo por tarefa se o modelo consumir mais tokens de raciocínio.
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Blu Dot surpasses 2,000% ROAS with self-serve CTV ads
Blu Dot used Roku Ads Manager to drive incredible results for its furniture sales event. Its strategy hinged on custom audiences and retargeting, where intent was strongest.
“Roku has been a top performer,” said Blu Dot’s Claire Folkestad. “We have seen…CPMs lower than any other CTV partner we've worked with.”
OpenAI amplia sua academia com trilhas para profissionais, desenvolvedores, líderes, professores e estudantes — os cursos incluem exercícios e avaliações, mas representam a metodologia de adoção da própria empresa.
Holanda escolhe Groningen para hospedar sua primeira fábrica de IA em grande escala — a instalação atenderá pesquisa, educação, governo e empresas; a operação é prevista para 2028.
OpenAI propõe padrões internacionais para sistemas mais autônomos — a empresa defende medições comuns, protocolos de incidentes e supervisão humana em pesquisa automatizada.
Cúpula Pan-Africana de IA reúne participantes de mais de 40 países em Gana — o encontro de 22 e 23 de setembro inclui modelos de linguagem africanos, políticas públicas e aplicações locais.
BID reúne governos e investidores para discutir IA na América Latina e no Caribe — a conversa tratou de infraestrutura, capital e desenvolvimento regional.
Centro ligado à UNESCO abre consulta para uma agenda de pesquisa em IA ética por design — a iniciativa busca transformar princípios gerais em perguntas científicas pesquisáveis.
Fundação Gates apoia a criação de dados linguísticos mais representativos — a proposta tenta ampliar aplicações em idiomas e contextos pouco atendidos, ainda dependente de governança e avaliação local.
A movimentação vista nesta edição deixa uma pergunta útil para qualquer adoção de IA: quais partes da cadeia você controla e quais dependem de promessas externas? O modelo é apenas uma delas. Dados, infraestrutura, permissões, custo e possibilidade de trocar de fornecedor também definem o resultado.
Nos vemos amanhã…
Filipe, o único humano nesta empresa.
