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Brasil em Destaque: AWS tem estratégia de nuvem e IA focada no Brasil como polo

A AWS está reforçando o Brasil como um de seus principais polos estratégicos para computação em nuvem e inteligência artificial na América Latina. Em entrevista ao Portal In, o diretor-geral da AWS no país, Cleber Morais, revelou que o Brasil já concentra o maior volume de investimentos da empresa na região, um movimento que responde não só à demanda crescente por infraestrutura de nuvem, mas também à aceleração do uso de IA por empresas locais.

Segundo Morais, o foco da AWS está em infraestrutura, capacitação e ecossistema de inovação. A empresa investe em datacenters, parcerias com governos e capacitação técnica de profissionais para criar um ambiente favorável ao uso de IA generativa e automações de ponta. O executivo destacou que o crescimento da adoção de IA no país foi mais rápido do que o esperado, impulsionando setores como agronegócio, saúde, serviços financeiros e educação, todos interessados em reduzir custos, melhorar operações e inovar nos produtos com IA integrada.

Outro ponto central da estratégia é o compromisso com acesso democrático à tecnologia. A AWS afirma que tem facilitado o uso de IA por pequenas e médias empresas, oferecendo desde soluções pré-treinadas até ambientes de treinamento personalizado com modelos de código aberto. Isso tem permitido que negócios locais adotem IA de forma gradual e adaptada à sua realidade, sem depender de grandes investimentos iniciais.

Por que isso importa: o Brasil está se consolidando como um hub de IA e nuvem no hemisfério sul, e o posicionamento da AWS deixa claro que as grandes plataformas enxergam o país como parte do jogo global. O desafio agora é garantir que os benefícios dessa infraestrutura cheguem além do eixo empresarial, e impactem de fato a inovação, a competitividade e o desenvolvimento tecnológico nacional.

Microsoft já disponibiliza o novo modelo da OpenAI para usuários do Windows

A Microsoft acaba de dar uma guinada estratégica no seu ecossistema de IA ao incorporar os novos modelos open-source da OpenAI, o GPT-OSS-1.2B e o GPT-OSS-20B, diretamente no Azure AI Studio e na recém-lançada Windows AI Foundry. Mais do que reforçar a parceria com a OpenAI, o movimento revela uma tentativa clara de reposicionar o Windows como um ambiente nativo de desenvolvimento de IA, especialmente para pequenas e médias empresas e desenvolvedores independentes.

Esses modelos são os primeiros da OpenAI liberados sob uma licença aberta e permissiva desde o GPT-2, e chegam com foco específico em tarefas de raciocínio, programação e interpretação de linguagem, mantendo desempenho competitivo mesmo com menos parâmetros. Eles agora estão prontos para uso direto no Windows via ONNX Runtime e Olive, permitindo deployment otimizado em hardware local. Na prática, isso significa que qualquer desenvolvedor com um laptop com NPU compatível poderá rodar esses modelos sem precisar de GPU dedicada, um trunfo importante em um mercado onde infraestrutura ainda é barreira de entrada.

A Windows AI Foundry é parte do esforço da Microsoft para transformar o próprio sistema operacional em um “ambiente pronto para agentes autônomos” e aplicações de IA locais. Junto com o Azure AI Studio, ela forma a espinha dorsal de um pipeline onde desenvolvedores podem treinar, ajustar, empacotar e distribuir modelos diretamente no ecossistema Microsoft, algo que casa perfeitamente com a nova filosofia de "Edge AI", onde parte da inteligência deixa a nuvem e roda mais próxima do usuário.

Por que isso importa: enquanto todos os olhos estão no GPT-5, a Microsoft está fazendo uma jogada silenciosa e muito mais ampla, transformar o Windows em uma plataforma nativa de IA para desenvolvedores. Ao empacotar modelos open-source prontos para uso local, ela dá um passo decisivo para democratizar o acesso à IA generativa e pavimenta o caminho para um novo ciclo de aplicações offline, rápidas e privadas. No fundo, essa pode ser a parte mais disruptiva da parceria com a OpenAI até agora.

Genie 3: Uma nova fronteira para modelos de mundo

A DeepMind acaba de apresentar o Genie 3. O modelo representa uma das tentativas mais ambiciosas da Google de se aproximar de uma “inteligência geral artificial”, não no discurso, mas na prática. Com base no conceito de world models, o Genie 3 consegue não só simular ambientes complexos com física realista, mas também prever resultados a partir de inputs visuais, gerar agentes interativos em tempo real e aprender a partir de vídeos da internet. Em outras palavras, ele começa a entender o mundo mais próximo do jeito que a gente entende.

Ao contrário dos LLMs tradicionais, que só processam linguagem, o Genie 3 aprende observando interações, ele é treinado com vídeos, não com texto. Isso permite que ele desenvolva uma noção de física, ação e consequência que vai além da estatística de palavras. E isso tem implicações gigantescas. Estamos falando de uma IA capaz de navegar jogos, prever movimentos, planejar estratégias e até gerar ambientes que reagem dinamicamente às suas ações. No limite, Genie 3 não apenas responde comandos, mas atua em mundos virtuais com autonomia e raciocínio visual-motor.

A DeepMind já havia testado conceitos semelhantes em versões anteriores, mas agora o salto é mais profundo, o Genie 3 não depende de regras externas ou motores de simulação, ele gera as regras internas sozinho. Isso o aproxima da ideia de um agente com compreensão funcional do ambiente, o que é considerado um dos marcos para alcançar inteligência artificial geral. Em paralelo, o projeto reforça uma tendência, a convergência entre modelos visuais, motores físicos e capacidade de ação está cada vez mais acelerada, e com isso, a distância entre IA e cognição humana parece encolher.

Por que isso importa: enquanto os holofotes estão voltados para os grandes LLMs e chatbots, o futuro mais disruptivo da IA pode estar se formando em outro lugar, em modelos que aprendem não só a falar, mas a viver. O Genie 3 é o protótipo de um novo tipo de inteligência, não textual, não apenas simbólica, mas vivencial. E isso muda tudo, da forma como ensinamos IA até os riscos que ela representa. Quando uma máquina deixa de apenas “prever palavras” e passa a entender o mundo como um espaço navegável, a conversa sobre controle, alinhamento e responsabilidade ganha uma nova camada.

OpenAI negocia a venda de ações, com avaliação de US$ 500 bi

Essa movimentação, se confirmada, consolidaria a OpenAI como a startup privada mais valiosa do mundo.

A empresa já havia sido avaliada em US$ 300 bilhões há poucos meses, mas a aceleração no uso do ChatGPT, os acordos com gigantes como Apple e Microsoft, além da expectativa em torno do lançamento do GPT-5, parecem ter impulsionado ainda mais seu valor de mercado. Fontes próximas afirmam que a rodada ainda está em estágios preliminares e não há garantias de que a avaliação final chegue aos US$ 500 bilhões, mas o simples fato da cifra estar sobre a mesa já mostra o apetite do mercado por ativos ligados à IA generativa.

Essa possível valorização recorde acontece em meio a uma corrida global onde poucas empresas, entre elas, OpenAI, Google DeepMind e Anthropic, disputam não só a liderança tecnológica, mas também o controle do ecossistema de distribuição de IA. Com uma base de usuários crescente (700 milhões semanais no ChatGPT, segundo estimativas recentes) e um pipeline de novos produtos como agentes autônomos, Study Mode e GPT-OSS, a OpenAI se posiciona como plataforma dominante, algo que os investidores estão claramente precificando com entusiasmo.

Por que isso importa: um valuation de US$ 500 bilhões para uma startup com apenas 9 anos de vida e um único produto público massivo (o ChatGPT) mostra o nível de concentração de capital e expectativa que existe hoje em torno da IA. Mas também levanta um alerta, quanto mais alto o preço, maior a pressão por resultados e a tentação de acelerar lançamentos. A OpenAI pode estar prestes a se tornar um dos maiores impérios da era digital, mas cada nova rodada desse tipo aumenta o risco de um passo em falso custar bilhões.

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

Tendências de IA generativa 2025: LLMs, dimensionamento de dados e adoção empresarial

O relatório mais recente da AI News sobre as tendências de IA generativa em 2025 revela o que muitos já sentem no dia a dia, estamos entrando em uma nova fase, onde o foco deixou de ser só os modelos e passou a ser como escalar com inteligência dentro das empresas. A era dos benchmarks e dos modelos cada vez maiores ainda existe, e deve continuar por um tempo, mas as atenções agora se voltam para um tripé essencial, curadoria de dados, integração com fluxos reais de trabalho e alinhamento com resultados de negócio.

Entre os pontos mais relevantes, o relatório destaca que as empresas estão descobrindo que nem sempre o maior modelo é o melhor. LLMs mais enxutos, quando bem ajustados com dados internos e operando dentro de contextos específicos, entregam resultados superiores a modelos genéricos de última geração. Isso tem levado a uma explosão de soluções verticais, onde IA é aplicada de forma pragmática, seja em jurídico, atendimento, vendas ou compliance, com menos hype e mais ROI.

Outro movimento importante é o avanço no uso de estratégias de “data scaling”, treinar modelos menores com menos dados, mas mais bem organizados e relevantes, tem se mostrado mais eficiente do que apenas alimentar LLMs com quantidades absurdas de conteúdo. Esse novo ciclo também marca uma maturidade do mercado, onde as empresas deixaram de brincar com IA para começar a construir pipelines reais, com métricas claras e metas operacionais.

Por que isso importa: a corrida pela IA não é mais sobre ter o modelo mais famoso, mas sobre saber aplicá-lo melhor. A vantagem competitiva agora está em operacionalizar com inteligência, e não apenas em usar buzzwords. Em 2025, ganha quem consegue fazer a IA sair do laboratório e entrar de verdade no centro da operação, mesmo que o modelo envolvido nem seja um dos “grandes nomes” do mercado.

É exatamente nesse ponto que o Algoritmo pode ajudar. Enquanto o mercado se move para além dos grandes nomes e começa a buscar aplicações reais e personalizadas de IA, temos acompanhado esse movimento de dentro, construindo soluções que funcionam, com dados reais, fluxos reais e resultados mensuráveis. Se você quer entender como aplicar IA de forma estratégica e sob medida para sua operação, o momento é agora. Estamos organizando uma nova rodada de palestras e treinamentos in-company, e você pode se aplicar diretamente por aqui:

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