Google e PayPal se unem para criar compras feitas por IA

Google e PayPal se unem em comércio de agentes

O Google anunciou uma parceria com o PayPal para viabilizar transações realizadas por agentes de IA em plataformas de comércio eletrônico. A colaboração conecta o protocolo de compras autônomas recém-lançado pelo Google com a infraestrutura global de pagamentos do PayPal, criando um caminho para que agentes possam não apenas pesquisar e decidir, mas também pagar em nome dos usuários. A proposta é acelerar a adoção do chamado agentic commerce, em que consumo rotineiro é delegado a sistemas inteligentes.

O acordo posiciona o PayPal como peça central da transição para um mercado onde a confiança em agentes digitais será tão importante quanto confiança em cartões e bancos no passado. Para o Google, trata-se de fortalecer sua tentativa de definir padrões antes que rivais como Amazon ou OpenAI estabeleçam alternativas próprias. Mas o avanço também levanta dilemas: quem será responsável por erros, fraudes ou abusos cometidos por compras automatizadas?

Por que isso é importante: a união entre Google e PayPal indica que o agentic commerce deixou de ser experimento para virar infraestrutura. O controle sobre esse ecossistema pode definir não só o futuro do varejo digital, mas também a forma como consumidores interagem com dinheiro em escala global.

Groq atinge US$ 6,9 bi e reforça corrida contra domínio da NVIDIA

A Groq, startup que desenvolve chips especializados para IA, anunciou uma rodada de financiamento maior do que o esperado, atingindo uma avaliação de US$ 6,9 bilhões. O interesse de investidores reflete a busca por alternativas à NVIDIA, cuja dominância no fornecimento de GPUs tem criado gargalos e dependências críticas no setor. A Groq aposta em uma arquitetura própria voltada para processamento ultrarrápido de modelos de linguagem e agentes, prometendo menor latência e eficiência energética superior.

Com o aporte, a empresa planeja expandir produção e firmar parcerias estratégicas com grandes provedores de nuvem. Ainda assim, enfrenta o desafio de escalar hardware em um mercado onde barreiras técnicas e logísticas são enormes, e em que concorrentes como AMD, Intel e startups asiáticas também disputam espaço como “segunda opção” frente à NVIDIA.

Por que isso é importante: a ascensão da Groq mostra que o mercado busca urgentemente diversificação no fornecimento de chips de IA. Se conseguir entregar desempenho competitivo, a empresa pode reduzir a concentração de poder hoje nas mãos da NVIDIA e influ

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Meta aposta em “tiny AI” e desafia corrida por modelos gigantes

A Meta apresentou um novo modelo de raciocínio em escala reduzida, projetado para rodar com eficiência em dispositivos locais e aplicações de baixo custo. Diferente dos LLMs gigantes que dominam a atenção do setor, esse “tiny AI” busca oferecer capacidades de inferência e tomada de decisão sem depender de infraestrutura de nuvem massiva. O movimento acompanha uma tendência crescente de criar modelos menores, mais rápidos e energeticamente viáveis para cenários corporativos e de consumo.

A proposta da Meta reflete tanto pressões econômicas quanto técnicas: treinar e operar modelos de escala trilionária é caro, insustentável e restrito a poucas empresas. Já os modelos compactos permitem maior acessibilidade, reduzem custos de operação e ampliam a adoção em mercados emergentes. Para a indústria, trata-se de um realinhamento estratégico, sair da corrida por “maior modelo” e explorar o valor de sistemas especializados e otimizados.

Por que isso é importante: a virada para modelos menores pode redefinir a geografia da IA. Em vez de concentrar poder apenas em data centers de big techs, abre espaço para que dispositivos pessoais e empresas menores rodem IA avançada de forma local. Essa descentralização pode ampliar inclusão digital, mas também cria novas fronteiras de competição entre “IA de nuvem” e “IA de borda”.

Novo modelo de IA pode prever o risco de uma pessoa ter mais de 1.000 doenças

Pesquisadores desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de prever o risco de mais de mil doenças a partir de exames genômicos e dados clínicos. O sistema combina modelos de linguagem com bancos de dados médicos para identificar predisposições que vão de condições comuns, como diabetes e hipertensão, até doenças raras de difícil diagnóstico. Estudos publicados na Nature indicam que o modelo alcança acurácia superior a métodos tradicionais em várias categorias, embora ainda precise de validações clínicas antes de ser usado em larga escala.

Especialistas destacam o potencial de revolucionar a medicina preventiva, permitindo que médicos e pacientes atuem antes do aparecimento de sintomas. Ao mesmo tempo, alertam para dilemas éticos, como proteger a privacidade de informações genéticas, evitar diagnósticos equivocados e garantir que esse tipo de tecnologia não aprofunde desigualdades no acesso à saúde.

Por que isso é importante: se confirmada em prática clínica, a ferramenta pode transformar diagnósticos em escala populacional e reduzir custos de saúde pública. Mas também pressiona sistemas regulatórios e éticos a definirem limites claros para o uso de dados genômicos em uma era em que prever o futuro biológico de uma pessoa deixa de ser ficção científica.

Zona Técnica

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