O impacto do Gemini no mercado da Alphabet

Gemini leva Alphabet a US$ 400 e pressiona OpenAI a frear investimentos

Um analista da Pivotal Research elevou o preço-alvo das ações da Alphabet para US$ 400, citando o desempenho robusto do Gemini como principal fator: o modelo tem apresentado resultados consistentes, tanto em benchmarks públicos quanto em adoção, o que reavalia o valor da empresa no mercado de IA.

O Gemini não é apenas um novo chatbot: é parte de um ecossistema vertical que inclui hardware (como os TPUs da Google), infraestrutura de nuvem e integração com serviços amplos da empresa, o que lhe dá vantagens competitivas em custo, escala e confiabilidade frente a rivais dependentes de terceiros.

Para a OpenAI, o fortalecimento da Alphabet e do Gemini implica riscos financeiros e estratégicos. A Pivotal sugere que OpenAI poderá ser obrigada a cortar investimentos (capex) se perder tração, o que pode desacelerar seu ritmo de inovação, lançamento de novos modelos ou infraestrutura de suporte.

Por que isso importa?

A corrida por dominância em IA parece girar não só em torno de avanços técnicos, mas também de capacidade de escala, integração vertical e sustentabilidade financeira. Para mercados fora dos EUA, como o Brasil e a América Latina , um vencedor consolidado altera quem dita padrões, quem oferece infraestrutura e quem domina o acesso a tecnologia de ponta. Isso pode moldar quem terá vantagem na adoção de IA corporativa e de consumo nos próximos anos.

Gemini é a IA mais buscada de 2025 no Brasil; ChatGPT sai do top 10

O ranking anual de tendências de busca do Google no Brasil aponta o nome “Gemini” como o termo de IA mais pesquisado em 2025. Essa liderança representa o crescente interesse dos usuários pela IA da Google, que tem expandido presença no ecossistema digital e despertado curiosidade do público geral.

Surpreendentemente, o ChatGPT, amplamente usado no país e com muitos usuários brasileiros, não figura entre as 10 IAs mais buscadas no Google. A ausência do nome no ranking sugere que, embora continue popular em uso direto, o interesse de busca explícita diminuiu em termos relativos.

Especialistas interpretam esse dado como reflexo de uma mudança de comportamento: muitas pessoas já usam o ChatGPT por links diretos, apps ou integrações, diminuindo a dependência de buscas no Google para acessá-lo. Por outro lado, o Gemini aparece como novidade e alvo de curiosidade neste ciclo de adoção da IA.

Porque isso importa

Apesar da diferença nas buscas, isso não necessariamente representa uma queda no uso de ChatGPT, apenas uma mudança na forma como usuários o acessam. O ranking reflete tendências de busca, não popularidade absoluta. Ainda assim, o destaque do Gemini pode influenciar como novas IAs se apresentarão para o público e moldar a percepção sobre quem “lidera” a corrida da IA em 2025.

O CEO do Google DeepMind, Demis Hassabis, afirma que a escalabilidade da IA 'deve ser levada ao máximo’

Em entrevista recente, Hassabis afirmou que DeepMind não acredita mais que simplesmente aumentar o tamanho de modelos e volumes de dados seja o caminho para avanços significativos. Segundo ele, há rendimentos decrescentes nesse tipo de escalonamento, além de custos energéticos e ambientais altos. A empresa considera que já se esgotou boa parte da vantagem técnica que vinha do “bigger-is-better”.

Em vez disso, a estratégia do grupo passará a focar em especialização: desenvolver modelos mais eficientes, com arquiteturas inovadoras, capaz de realizar tarefas restritas ou combinadas (multimodalidade, raciocínio, lógica, etc.), e otimizar a relação entre desempenho, custo e impacto ambiental. Ÿ

Hassabis também apontou para o valor das chamadas “brain-scale models” bem calibrados: modelos de médio porte, treinados com dados de qualidade, com foco em eficiência, robustez e interpretação, contrastando com “gigantes” que consomem recursos monumentais, gerando menor retorno incremental. Ele defende que o futuro da IA está nas abordagens inteligentes, não só nas maiores quantidades.

Por que isso importa: a mudança de paradigma promovida por DeepMind pode redefinir a corrida por IA: em vez de um leilão por quem tem mais poder computacional, passa a importar quem cria soluções eficazes, sustentáveis e acessíveis. Para países como o Brasil e a América Latina, isso diminui barreiras de entrada: não é necessário competir em escala, mas em eficiência, especialização e aplicabilidade, abrindo espaço para pesquisas locais e aplicações adaptadas à realidade regional.

🛠️ Caixa de Ferramentas 🛠

• Huxe - Criado por designers do Google, o ****Huxe é seu companheiro de áudio pessoal, criado para transformar o que você gosta em uma experiência interativa.

• Vertical AI - Plataforma sem código para ajuste fino de modelos de IA utilizando poder computacional descentralizado.

• ChatBetter - Acesse modelos da OpenAI, Anthropic, Google e outros, ,tudo em um só lugar. Selecione automaticamente os melhores modelos para cada tarefa, visualize-os lado a lado para comparar e combinar.

• Rybbit - O substituto de código aberto do Google Analytics. Análise da web incrivelmente simples, de código aberto e em conformidade com o GDPR. Inclui funis, metas, eventos personalizados, geolocalização, web vitals, repetição de sessão, filtros poderosos e rastreamento de erros.

• Compyle - agente de codificação baseado em perguntas, desenvolvido para trabalhos complexos e abertos. Ele esclarece requisitos, confirma decisões e valida suas alterações durante a codificação, proporcionando controle e confiança da ideia à implementação.

Apenas 27% das empresas brasileiras têm regras formais para uso de IA

Menos de um terço das empresas brasileiras possui políticas internas definidas para o uso de IA, seja para automação, análise de dados, atendimento ou outras aplicações. Isso significa que, na maioria dos casos, decisões sobre adoção e uso de IA são tomadas de forma fragmentada, sem diretrizes claras de privacidade, transparência ou ética.

Entre os fatores que explicam essa baixa adoção de governança estão a falta de conhecimento técnico, recursos limitados, ausência de regulamentos nacionais robustos e receio de implicações legais ou reputacionais. Muitas empresas usam IA de forma pontual, sem monitoramento ou auditoria, o que aumenta o risco de erros, enviesamentos, vazamentos de dados e decisões automatizadas equivocadas, especialmente problemáticas em setores críticos.

Especialistas ouvidos pela reportagem alertam que, sem frameworks claros e cultura de governança, o uso de IA no Brasil corre o risco de ampliar desigualdades, perpetuar vieses e gerar má-governança. Eles reforçam a necessidade urgente de políticas internas, treinamentos, auditoria de modelos, mapeamento de dados e controle de quem acessa e decide com IA.

Por que isso importa?

Com a IA se espalhando em diversos setores, saúde, finanças, RH, varejo, a ausência de regulamentação interna em larga escala significa que o Brasil está vulnerável a falhas sistêmicas. Estruturar governança de IA agora não é apenas bom-senso: será critério de conformidade, ética e competitividade global. Empresas que investirem nisso antes tendem a evitar riscos e se destacar no médio e longo prazo.

Panorama Global - O que está acontecendo ao redor do mundo

Agora é hora de dar uma olhada no que está acontecendo lá fora. Selecionamos alguns destaques do cenário global de IA que podem influenciar diretamente o que acontece por aqui. Abaixo, você encontra só o que importa, de forma rápida.

• Plano Nacional de IA da Austrália: grandes ambições, mas poucos detalhes.

• A Ascensão da IA na Saúde: Os Testes e Ferramentas que Mudaram o Cuidado ao Paciente em 2025.

• DGIST desenvolve modelo de base de IA para enfrentar a escassez de rotulagem de sinais cerebrais.

• A OpenAI passa de salvadora do mercado de ações a fardo à medida que os riscos aumentam.

• Detecção inteligente de doenças retinianas usando aprendizado profundo.

• Um modelo de aprendizado profundo interpretável para rastreamento cardíaco fetal no primeiro trimestre.

• Grandes empresas apostam em agentes de Inteligência Artificial em Pagamentos.

• Para liderar Inteligência Artificial, IBM compra Confluent por US$ 11 bilhões.

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