O acordo que pode reescrever a IA

Databricks mira US$ 130 bi, Amazon levanta 12 bi, China testa arquitetura cerebral & mais...

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🤝 Anthropic firmou um acordo de cerca de US$ 45 bilhões com Microsoft e Nvidia que inclui US$ 30 bilhões em computação Azure, até 1 GW de hardware Nvidia e investimentos diretos de US$ 10 bilhões da Nvidia e US$ 5 bilhões da Microsoft, consolidando o modelo “infraestrutura como arma estratégica” na IA.

E não foi só isso, veja o que preparamos para você hoje.

  • 💰 A Databricks está em conversas para levantar capital com avaliação de pelo menos US$ 130 bilhões, um salto de mais de 30% em relação aos US$ 100 bilhões da rodada anterior.

  • 👀 Amazon busca levantar aproximadamente US$ 12 bilhões por meio da emissão de títulos em dólar, a primeira operação desse tipo em cerca de três anos, para sustentar o investimento massivo em infraestrutura de inteligência artificial.

  • 🧠 Na China, o time da National Brain–Machine Intelligence Lab desenvolveu o sistema “Darwin Monkey”, com mais de 2 bilhões de neurônios de spiking, 100 bilhões de sinapses e consumo de apenas 2 000 watts, ele não é apenas mais um supercomputador, mas um experimento em arquitetura cerebral aplicada à IA aberta e autônoma.

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Nvidia, Microsoft e Anthropic redefinem quem manda em IA

Anthropic firmou um acordo de cerca de US$ 45 bilhões com Microsoft e Nvidia que inclui US$ 30 bilhões em computação Azure, até 1 GW de hardware Nvidia e investimentos diretos de US$ 10 bilhões da Nvidia e US$ 5 bilhões da Microsoft, consolidando o modelo “infraestrutura como arma estratégica” na IA.

A Anthropic compromete-se a investir com a Microsoft até US$ 30 bilhões em capacidade de nuvem Azure alimentada por chips Nvidia, segundo o comunicado conjunto. Microsoft e Nvidia, por sua vez, vão investir na Anthropic: Nvidia até US$ 10 bilhões e Microsoft aproximadamente US$ 5 bilhões. O contrato prevê disponibilização de modelos Claude em múltiplos provedores de nuvem, colaboração em arquiteturas de hardware futuras e acesso prioritário à infraestrutura Nvidia.

Essa movimentação revela muito mais que um simples investimento de escala. É a definição de um bloco tecnológico formado por fornecedor de hardware (Nvidia), provedor de nuvem (Microsoft) e laboratório de modelos de IA (Anthropic), todos interligados. Para o Brasil, o efeito é duplo: a dependência externa se aprofunda ou surge uma janela para entrar no ecossistema antes que ele se torne “padrão fechado”.

Por que isso importa

Se modelos de IA de primeira linha dependem agora de contratos trilaterais bilionários, qualquer jogador fora desse círculo enfrenta barreira não só de tecnologia, mas de acesso. Para empresas e governos brasileiros, a escolha passa a ser “fazer parte da rede” ou “ficar de fora”.

🇧🇷 IA generativa no Brasil 🇧🇷 

Como a Databricks quer capturar a explosão “dados + agentes” e valer US$ 130 bilhões

A Databricks está em conversas para levantar capital com avaliação de pelo menos US$ 130 bilhões, um salto de mais de 30% em relação aos US$ 100 bilhões da rodada anterior. A empresa quer ampliar suas plataformas de dados e IA com foco em agentes inteligentes e bancos de dados orientados por IA.

A Databricks negociou uma nova injeção financeira poucos meses após estender sua Série K. A meta é clara: dobrar apostas no mercado de IA e agentes inteligentes. O CEO e cofundador Ali Ghodsi apontou que 30% dos bancos de dados estavam sendo gerados por IA no ano anterior e a estimativa agora é de que esse número chegue a 80% neste ano, revelando a escala da transformação que a empresa pretende capturar.

Tecnicamente, a empresa se posiciona no cruzamento entre bancos de dados e IA, comprando a startup Neon por US$ 1 bilhão em maio e mirando o mercado de US$ 105 bilhões em bancos de dados empresariais. A nova rodada, caso concretizada, prova que o discurso “dados + agentes + infraestrutura de IA” está atraindo valuations que antes eram reservados a empresas de consumo ou redes sociais.

Do ponto de vista estrutural, esse salto de valuation mostra que o ecossistema de IA empresarial está entrando em uma fase de concentração e bolha de infraestrutura. Para o Brasil e a América Latina, o recado é duplo: ou participamos desse ciclo de capital com ambição ou ficamos na periferia tecnológica enquanto o valor, e o poder, se concentra em poucos players globais.

Por que isso importa

Quando uma empresa de enterprise data & IA alcança valor de mais de US$ 100 bilhões, as implicações são estratégicas. Significa que dados internos, agents corporativos e pipelines de IA estão no centro da próxima onda de investimento e de poder. Para organizações brasileiras, entender quem financia, quem domina infraestrutura, e quem define padrões, torna-se parte essencial da estratégia de sobrevivência tecnológica.

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Amazon emite US$ 12 bilhões para financiar explosão em IA

Amazon busca levantar aproximadamente US$ 12 bilhões por meio da emissão de títulos em dólar, a primeira operação desse tipo em cerca de três anos, para sustentar o investimento massivo em infraestrutura de inteligência artificial.

A empresa protocolou uma oferta de dívida dividida em seis tranches, incluindo um título com vencimento em 40 anos que oferecerá um prêmio de cerca de 1,15 ponto percentual sobre os Tesouros dos EUA. A Amazon não confirmou publicamente o montante, mas fontes falam dos US$ 12 bilhões iniciais, em linha com uma grande onda de emissões da Big Tech para sustentar a corrida por IA, estimada em US$ 400 bilhões ainda este ano.

O passo marca a mudança no financiamento da tecnologia: em vez de depender apenas de fluxo de caixa ou lucros, as gigantes tecnológicas estão apelando ao mercado de dívida para financiar data centers, chips, redes e IA de consumo. No caso da Amazon, isso coincide com uma estimativa de capex para 2025 que atinge cerca de US$ 125 bilhões.

Por que isso importa

Essa é uma mudança estrutural que afeta todos os mercados, inclusive o Brasil. Quando uma empresa de tecnologia decide financiar sua expansão em IA com dívida pública massiva, ela altera quem detém o custo, quem assume o risco e quem, no fim, define padrões de tecnologia global. Para países como o Brasil, que já enfrentam dependência tecnológica e infraestrutura limitada, isso significa que a era da IA pode se parecer menos com “inovação regional” e mais com “internacionalização da dívida e tendo que pagar depois”.

🛠️ Caixa de Ferramentas 🛠

  • Gemini 3 - modelo mais recente do Google.

  • Ogment MCP-Builder - torna seu produto acessível dentro do ChatGPT e do Claude em minutos. Você pode converter APIs, dados e documentação em um MCP pronto para produção com avaliações, autenticação e análises integradas, assim clientes e equipes podem usar seu produto de forma confiável diretamente no chat.

  • Snippets AI - gerenciador de sugestões que substitui o Notion, o GitHub e o Google Docs para armazenar as sugestões de IA da sua equipe. Salve todas as suas melhores sugestões em um só lugar, organize-as sem esforço e compartilhe-as instantaneamente com sua equipe.

  • ElevenLabs Imagem e Vídeo - geração de imagens e vídeos. Crie visuais com modelos de ponta como Sora, Veo e Kling, e exporte para o Studio para adicionar narrações de alta qualidade, música, efeitos sonoros de IA e legendas. É uma plataforma criativa unificada.

A China constrói o Darwin Monkey: 2 bilhões de neurônios para IA de nova geração

Na China, o time da National Brain–Machine Intelligence Lab desenvolveu o sistema “Darwin Monkey”, com mais de 2 bilhões de neurônios de spiking, 100 bilhões de sinapses e consumo de apenas 2 000 watts, ele não é apenas mais um supercomputador, mas um experimento em arquitetura cerebral aplicada à IA aberta e autônoma.

O Darwin Monkey foi montado com 960 chips neuromórficos Darwin 3, cada um com aproximadamente 2,35 milhões de neurônios de disparo e centenas de milhões de sinapses. Esse arranjo replica estruturas de redes neurais biológicas, permite aprendizado online em tempo real e requer menos energia que servidores tradicionais de IA. O sistema já se propõe a realizar tarefas como geração de conteúdo, resolução de problemas matemáticos complexos e simulação de cérebros de animais, de zebrafish a macacos.

Do ponto de vista estratégico, essa iniciativa sinaliza duas linhas convergentes: primeiro, a corrida pela arquitetura neuromórfica entra em sua fase “hardware + IA aplicada”, não apenas teoria. Segundo, países com grande poder de planejamento central (como a China) estão tentando vincular pesquisa de ponta e infraestrutura industrial em IA de próxima geração. Para o Brasil e a América Latina isso representa duas advertências: ou investimos em arquitetura própria ou vamos depender de soluções de fora que definem os padrões.

Por que isso importa

Se a IA avança de modelos de linguagem para sistemas que imitam estruturas cerebrais reais, o custo da “IA de fronteira” muda, não mais apenas computing power, mas novos tipos de hardware, novos paradigmas de software, novas cadeias produtivas. Para organizações latino-americanas, significa pensar além do modelo de linguagem: será que estamos preparados para a nova camada da infraestrutura?

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