A Nvidia quer colocar a IA em órbita

Startup apoiada pela Nvidia treina o primeiro modelo de IA no espaço

A Starcloud, investida pela Nvidia, concluiu o primeiro treinamento de um modelo de IA totalmente no espaço, operando em um data center orbital dedicado. A missão utilizou servidores adaptados com GPUs Nvidia para um ambiente de microgravidade, demonstrando que é possível executar cargas de trabalho de IA de alta intensidade fora da Terra com estabilidade e eficiência energética.

A empresa afirma que o espaço oferece vantagens significativas para IA: resfriamento natural extremo, acesso contínuo à energia solar e ausência de limitações físicas que afetam data centers terrestres. Isso pode permitir treinar modelos maiores com menor custo energético e menor impacto ambiental. Além disso, a infraestrutura orbital reduz latência para aplicações que dependem de satélites e dados geoespaciais.

A parceria com a Nvidia reforça o interesse crescente da empresa em expandir o ecossistema de IA para além da Terra. A Starcloud planeja lançar novas unidades orbitais em 2026, incluindo clusters com capacidade de treinar modelos avançados e operar agentes autônomos de maneira resiliente. O objetivo é criar uma “malha computacional espacial” que complemente os supercomputadores terrestres e ofereça vantagens competitivas para empresas e governos.

Por que isso importa?

Computação espacial pode se tornar um novo eixo estratégico na corrida global por IA: menos limitações energéticas, maior estabilidade térmica e infraestrutura distribuída além do planeta. Para regiões como Brasil e América Latina, isso representa oportunidade de acesso a capacidades avançadas sem depender apenas de data centers locais e, ao mesmo tempo, um alerta sobre como a geopolítica da IA está se deslocando para além das fronteiras terrestres.

Novos modelos da OpenAI elevam alerta global sobre riscos cibernéticos

A reportagem da Axios destaca que os novos modelos da OpenAI, especialmente os que combinam capacidades de raciocínio profundo com ferramentas externas, ampliam a superfície de risco cibernético. Esses sistemas podem escrever código sofisticado, identificar falhas, automatizar sequências de ataque e manipular informações com precisão crescente, capacidades que, se usadas de forma maliciosa, podem escalar ataques antes restritos a especialistas humanos.

Pesquisadores alertam que a evolução dos agentes de IA muda o cenário: não são mais apenas modelos que respondem perguntas, mas executores autônomos capazes de agir em sistemas digitais. Isso pode incluir varreduras automatizadas, exploração de brechas e coordenação de múltiplos passos de ataque, tarefas que exigem muito menos conhecimento técnico quando assistidas por IA avançada. Reguladores temem que grupos mal-intencionados usem essas ferramentas como multiplicadores de força.

Ao mesmo tempo, a OpenAI afirma estar implementando controles robustos, como avaliações de risco pré-lançamento, restrições de uso e monitoramento contínuo. A empresa trabalha com agências de segurança e pesquisadores externos para identificar cenários de abuso e criar defesas antes que modelos perigosos cheguem ao público. Ainda assim, especialistas dizem que a velocidade de evolução dos modelos supera a velocidade das regulações e diretrizes de segurança.

Porque isso importa

A fronteira entre automação produtiva e automação ofensiva está ficando mais tênue. Para países como o Brasil e a América Latina, onde infraestrutura crítica e empresas públicas já enfrentam ataques constantes, o aumento da capacidade ofensiva mediada por IA pode gerar riscos sistêmicos. A corrida agora não é apenas por modelos melhores, mas por frameworks de segurança que consigam acompanhar seu ritmo.

🛠️ Caixa de Ferramentas 🛠

• Merge Agent Handler - Conecte agentes de IA com segurança a ferramentas corporativas via MCP com autenticação, gerenciamento de credenciais e segurança integrados.

• Zetta - Plataforma de análise de dados com IA conversacional, insights automatizados, dashboards e um data warehouse.

• Deer Flow - Ferramenta de pesquisa profunda de código aberto da ByteDance.

• Deck Verdent - coordena múltiplos agentes de IA para lidar com tarefas complexas de codificação em paralelo. As sessões podem ser executadas de forma independente enquanto você se afasta, com execução sem colisões, insights claros e um fluxo contínuo que transforma ideias em código real e disponibilizável.

• Genspark Photo Genius - A tecnologia de voz em tempo real OpenAI encontra a IA de imagem Nano-Banana. Agora você pode editar fotos apenas falando.

Agentes da Perplexity começam a assumir tarefas corporativas complexas

A Perplexity está indo além de seu buscador de IA e introduzindo agentes corporativos que conseguem lidar com tarefas longas, detalhadas e multifásicas. Esses agentes podem pesquisar mercados, comparar fornecedores, gerar relatórios estratégicos, compilar dados, organizar documentos e até interagir com ferramentas internas de uma empresa. A ambição é clara: transformar agentes em “trabalhadores digitais” capazes de executar funções completas, não apenas responder perguntas.

Segundo a Perplexity, esses agentes conseguem navegar por datasets grandes, interpretar documentos técnicos, executar análises quantitativas e entregar resultados auditáveis. O diferencial é a capacidade de rastreamento: cada etapa é registrada, permitindo que equipes revisem raciocínios, identifiquem fontes e verifiquem decisões. Isso dá às empresas confiança para delegar processos mais críticos, reduzindo carga manual e aumentando velocidade de execução com menor risco operacional.

A adoção desses agentes já começou em setores como consultoria, jurídico, varejo e finanças, onde tarefas intensivas de pesquisa e documentação consomem milhares de horas humanas. A Perplexity afirma que seus agentes não apenas aceleram ciclos, mas também elevam qualidade de entrega ao cruzar múltiplas fontes e detectar inconsistências que humanos podem ignorar. A tendência aponta para empresas reestruturando fluxos de trabalho ao redor desses agentes.

Porque isso importa: a chegada de agentes capazes de conduzir tarefas corporativas inteiras é um divisor de águas: muda como empresas organizam trabalho, treinam equipes e estruturam áreas como planejamento, atendimento e análise. Para Brasil e América Latina, onde muitas organizações ainda operam com baixa automação, agentes desse tipo podem gerar saltos de produtividade, mas também exigem governança, supervisão e adaptação cultural para evitar riscos e dependências excessivas.

Os três limites que podem frear a evolução da IA

O artigo da Forbes defende que o primeiro grande limite da IA é computacional. Mesmo com novos chips, arquiteturas especializadas e clusters cada vez maiores, o custo de treinar modelos de ponta cresce exponencialmente. A curva de benefício marginal está diminuindo, o que indica que simplesmente “aumentar escala” não será sustentável. A indústria já começa a buscar alternativas como modelos mais eficientes, compressão e arquiteturas inspiradas em biologia.

O segundo limite é dados. Modelos atuais já consumiram boa parte do conteúdo público disponível na internet, e a qualidade dos dados restantes é desigual. Surgem dilemas sobre licenciamento, conteúdo sintético e privacidade. Para avançar, empresas e governos precisarão criar novas fontes de dados estruturados, autorais e cuidadosamente curados, além de desenvolver mecanismos que evitem que modelos se deteriorem ao treinar sobre seu próprio output.

O terceiro limite é energia. A IA atual demanda quantidades massivas de eletricidade para treinar e inferir, pressionando infraestrutura global e elevando custos. À medida que modelos e agentes se tornam onipresentes, o consumo energético pode se tornar uma barreira material ao avanço da tecnologia. Isso impulsiona pesquisa em data centers mais eficientes, novas formas de resfriamento, energia limpa e chips de ultra-baixa potência.

Por que isso importa?

Com IA guiando setores como saúde, finanças, segurança, educação e infraestrutura, esses três limites definem quem poderá competir globalmente. Para países como o Brasil e a América Latina, compreender e se preparar para restrições de computação, dados e energia é essencial para não ficar dependente de tecnologias externas e para construir uma estratégia sustentável de inovação em IA nos próximos anos.

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