NVIDIA lança Nemotron-3 para agentes e empresas

NVIDIA lança Nemotron-3 e amplia aposta em modelos abertos de IA

A NVIDIA anunciou a família Nemotron-3, composta por modelos abertos projetados para tarefas de raciocínio complexo, uso como agentes e aplicações empresariais. Os modelos foram treinados para entregar respostas mais estruturadas, maior capacidade de planejamento e melhor desempenho em fluxos longos, mirando casos de uso como automação corporativa, copilots especializados e agentes autônomos.

Segundo a empresa, o Nemotron-3 foi otimizado para rodar de forma eficiente sobre a infraestrutura da própria NVIDIA, incluindo GPUs de última geração e stacks como CUDA e TensorRT. A proposta é reduzir atrito entre modelo e hardware, oferecendo desempenho previsível, menor latência e custos mais controláveis para empresas que precisam escalar IA em produção.

A família inclui variantes ajustadas para diferentes necessidades, desde modelos mais compactos até versões mais robustas para raciocínio profundo e pode ser customizada com dados proprietários. A NVIDIA posiciona o Nemotron-3 como base para empresas criarem seus próprios agentes e sistemas inteligentes, mantendo controle sobre dados, alinhamento e governança.

Por que isso importa?

O lançamento mostra que a NVIDIA quer dominar toda a pilha de IA, do silício ao modelo. Para empresas no Brasil e na América Latina, modelos abertos e otimizados para infraestrutura amplamente disponível podem reduzir dependência de APIs externas e facilitar adoção de agentes internos. Ao mesmo tempo, reforça a tendência de que competitividade em IA passa cada vez mais por integração profunda entre hardware, software e modelos.

Databricks levanta US$ 4 bilhões e chega a US$ 134 bi com aposta em IA

A Databricks anunciou uma nova rodada de financiamento de US$ 4 bilhões, elevando sua avaliação para US$ 134 bilhões, uma das maiores já registradas para uma empresa privada de software. O aporte reflete a forte demanda por sua plataforma unificada de dados e IA, usada por empresas para treinar modelos, rodar analytics avançado e integrar IA generativa diretamente a fluxos de negócio.

Segundo a empresa, a aceleração vem especialmente do crescimento de produtos ligados a IA, como ferramentas para treinamento de modelos, engenharia de dados em larga escala e integração com modelos fundacionais. A Databricks se posiciona como camada intermediária crítica entre dados corporativos e modelos de IA, permitindo que organizações mantenham controle sobre dados, custos e governança, um diferencial frente a soluções mais fechadas.

A rodada atraiu investidores estratégicos e financeiros interessados na tese de que dados bem estruturados são o principal gargalo da IA corporativa. Com esse capital, a Databricks planeja expandir infraestrutura, investir em novos recursos de IA generativa e competir de forma mais agressiva com players como Snowflake, Big Techs e plataformas proprietárias de nuvem.

Porque isso importa

O valuation da Databricks sinaliza que o mercado está precificando dados como a verdadeira base da IA em escala. Para empresas no Brasil e na América Latina, a mensagem é clara: quem não organizar, governar e ativar seus dados dificilmente conseguirá extrair valor real da IA. A consolidação da Databricks como “sistema operacional de dados” reforça que vantagem competitiva em IA começa antes do modelo, começa na infraestrutura.

Por que investidores estão concentrando apostas em infraestrutura de IA

Ao final de 2025, empresas de IA dominaram os maiores deals do ano e ampliaram significativamente o “unicorn board”. Rodadas bilionárias em companhias focadas em modelos, dados, chips, agentes e plataformas empresariais indicam que investidores continuam dispostos a apostar alto, mesmo em um cenário macroeconômico mais cauteloso para tecnologia em geral.

A maior parte dos novos unicórnios está concentrada em infraestrutura de IA: data platforms, ferramentas de treinamento, inferência, observabilidade, segurança e hardware especializado. Em vez de apps pontuais, o capital está fluindo para empresas que constroem camadas fundamentais do ecossistema, consideradas mais defensáveis e estratégicas no longo prazo.

O relatório também aponta uma mudança no perfil dos investimentos. Há menos apostas experimentais e mais foco em empresas com receita crescente, contratos corporativos e integração profunda em operações críticas. Muitos desses unicórnios já apresentam ARR significativo e clientes enterprise, sinalizando uma transição da fase de hype para uma etapa de consolidação e escala.

Por que isso importa: o crescimento dos unicórnios de IA indica que o mercado acredita que a tecnologia não é cíclica, mas estrutural. Para o Brasil e a América Latina, isso reforça dois pontos: o capital global continuará priorizando IA, e oportunidades locais tendem a surgir principalmente em infraestrutura, dados e aplicações verticais bem definidas, não em soluções genéricas. Quem alinhar produto, dados e escala pode capturar parte dessa nova onda de valor.

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O papel da IA na tomada de decisão estratégica moderna

Líderes empresariais estão incorporando IA aos processos de decisão, especialmente em planejamento estratégico, análise de cenários e priorização de investimentos. Em vez de substituir executivos, a IA está sendo usada como ferramenta para estruturar problemas, testar hipóteses e ampliar a visão sobre riscos e oportunidades. O artigo conecta essa prática a princípios clássicos de gestão, como os defendidos por Peter Drucker, onde decisões eficazes exigem clareza de objetivos e responsabilidade humana.

O texto destaca que a IA é particularmente útil para lidar com complexidade e volume de informação, algo que executivos enfrentam diariamente. Modelos podem simular cenários, identificar padrões invisíveis e desafiar suposições implícitas, funcionando como um “sparring intelectual”. No entanto, a decisão final continua sendo humana, pois envolve valores, trade-offs políticos, impactos sociais e riscos que não podem ser plenamente quantificados.

Outro ponto central é o perigo da terceirização excessiva do julgamento. O artigo alerta que confiar demais em recomendações algorítmicas pode levar a decisões tecnicamente coerentes, mas estrategicamente equivocadas, especialmente quando dados refletem o passado e não capturam rupturas futuras. Executivos mais eficazes usam IA para perguntar melhor, não apenas para obter respostas mais rápidas.

Por que isso importa?

À medida que a IA se torna parte do processo decisório em empresas e governos, a fronteira entre apoio analítico e delegação de poder fica cada vez mais tênue. Para o Brasil e a América Latina, onde decisões estratégicas muitas vezes envolvem incerteza institucional e impactos sociais amplos, o artigo reforça que IA deve ampliar capacidade de liderança, não substituí-la. O verdadeiro ganho está em decisões melhores, não apenas mais automatizadas.

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