E aí curioso, seja bem vindo novamente ao Algoritmo, a sua newsletter diária sobre IA.

E aqui está a sua dose de hoje 👇

🏃TLDR⌚

Além disso, olha o que você verá hoje:

Bora lá?

🛠 Caixa de Ferramentas 🛠

Aqui estão algumas das ferramentas que separei hoje pra você:

Nvidia trabalha em novo chip de IA para a China que supera o H20

A Nvidia está preparando um novo chip de inteligência artificial para o mercado chinês que promete superar o desempenho do H20, até então o mais avançado da empresa disponível no país após as restrições de exportação impostas pelos Estados Unidos. De acordo com fontes ouvidas pela Reuters e CNBC, o projeto é uma tentativa de manter a liderança no mercado chinês de semicondutores para IA, mesmo diante das limitações regulatórias. Esse chip teria maior poder de processamento e eficiência energética, características que respondem à crescente demanda local por modelos de linguagem e aplicações avançadas de IA.

O movimento da Nvidia ocorre em um contexto delicado, por um lado, a empresa precisa respeitar os limites impostos pelo governo americano, que busca restringir a transferência de tecnologia crítica para a China; por outro, enfrenta pressão para não perder espaço para competidores locais, como Huawei e Biren, que têm investido pesado em alternativas domésticas. Fontes afirmam que a companhia trabalha em estreita colaboração com parceiros chineses para adaptar sua linha de produtos às regras, sem abrir mão de entregar vantagens técnicas.

No mercado global, a notícia reforça a disputa estratégica em torno da cadeia de chips de IA, hoje considerada infraestrutura crítica. A China continua dependente de tecnologias estrangeiras, mas sua corrida para autossuficiência acelera conforme empresas como Nvidia precisam redesenhar seus produtos para atender a um mercado gigante, porém regulado de forma rígida. Já nos Estados Unidos, cresce a preocupação de que soluções adaptadas demais acabem driblando o objetivo das restrições, mantendo a China competitiva em áreas sensíveis.

Por que isso importa: a Nvidia está equilibrando sua posição entre pressões geopolíticas e interesses comerciais bilionários. Se o novo chip realmente superar o H20, pode assegurar a liderança da empresa na China, mas também reacender o debate em Washington sobre a eficácia e os limites das sanções. No fim das contas, a corrida por chips de IA é menos sobre hardware e mais sobre quem controla a infraestrutura que definirá o futuro da tecnologia.

É a vez do Google nos convencer com o “AI First” em nossos telefones

O evento “Made by Google 2025” trará uma amostra clara de como a empresa está tentando redefinir o smartphone como plataforma de inteligência artificial. O Pixel 10 , já confirmado, irá chegar integrado nativamente ao Gemini, reposicionando o dispositivo não apenas como um celular de ponta, mas como um assistente de IA completo. A proposta é transformar o Pixel em um hub de raciocínio multimodal, capaz de lidar com texto, imagem, voz e contexto em tempo real, explorando os avanços do Gemini 2.5 e preparando terreno para recursos mais profundos de personalização.

Um dos destaques foi a aposta no conceito de “AI-first smartphone”, com funcionalidades que vão desde resumos inteligentes de chamadas e documentos até edição avançada de fotos e suporte em tarefas de produtividade. O diferencial, segundo o Google, está na combinação entre hardware otimizado e software de IA, reduzindo a dependência de nuvem e trazendo recursos de raciocínio direto no dispositivo, um movimento estratégico para reduzir custos de infraestrutura e aumentar privacidade.

O lançamento também mostra a intenção de usar o Pixel como porta de entrada para o ecossistema Gemini, reforçando a disputa com Apple e Samsung, que vêm testando suas próprias integrações de IA embarcada. A longo prazo, essa estratégia pode reposicionar os smartphones como plataformas centrais para agentes inteligentes, consolidando um mercado onde a vantagem competitiva não será apenas a câmera ou o design, mas sim a profundidade da integração de IA.

Por que isso importa: a fusão entre hardware e IA define a próxima fase da computação pessoal. Se o Google conseguir transformar o Pixel em um verdadeiro “cérebro portátil” com Gemini, terá uma vantagem significativa na corrida contra rivais, mas também enfrentará o desafio de convencer consumidores de que precisam de IA no bolso o tempo todo, em vez de apenas em momentos específicos.

Sam Altman sobre o GPT-6: ‘As pessoas querem memória’

Em entrevista à CNBC, o CEO da OpenAI disse que a prioridade da próxima versão será memória real e persistente, algo que usuários têm pedido insistentemente. A ideia é que o modelo seja capaz de lembrar conversas passadas, preferências e contextos, oferecendo uma experiência mais próxima de um assistente pessoal contínuo, e não apenas de uma interação isolada a cada sessão.

Altman destacou que, embora o GPT-5 tenha ampliado a velocidade e a capacidade de raciocínio do sistema, ele ainda funciona em grande parte como uma ferramenta “sem memória de longo prazo”. Essa limitação restringe o potencial de personalização e cria frustração em casos de uso que dependem de continuidade. Segundo ele, memória será a chave para desbloquear a utilidade real da IA como companheiro digital.

No entanto, essa ambição levanta questões sérias de privacidade e governança de dados. Como armazenar informações sensíveis sem gerar riscos de segurança? Como dar ao usuário controle sobre o que é lembrado ou esquecido? Altman reconheceu que esse será um dos maiores desafios do GPT-6, mas disse acreditar que a OpenAI pode definir padrões de confiança nesse campo, especialmente em um momento em que rivais como Anthropic e Google também avançam em recursos de memória para seus modelos.

Por que isso importa: se o GPT-6 realmente entregar memória persistente de forma confiável, poderá inaugurar uma nova geração de agentes de IA que funcionam como verdadeiros assistentes pessoais digitais, capazes de acompanhar a vida dos usuários de forma contínua. Mas, mal implementado, esse recurso pode gerar desconfiança, afastar consumidores e abrir espaço para competidores que consigam equilibrar utilidade e privacidade de forma mais transparente. E antes de tudo, o GPT-5 precisa se consolidar no mercado, depois da decepção no lançamento. E parece que a OpenAI está mais preocupada em tirar o foco do fracasso com mais promessas e novos modelos. Pelo menos antes de resolver o problema real…

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

Como as empresas podem reduzir os custos de IA sem sacrificar o desempenho 

O custo da inteligência artificial está se tornando um gargalo para empresas, e a Hugging Face publicou uma análise apontando alguns caminhos para reduzir gastos sem comprometer a performance dos modelos.

A primeira frente é a escolha do modelo certo: em muitos casos, LLMs menores e otimizados conseguem entregar resultados semelhantes aos gigantes, mas com custos de treino e inferência muito menores.

A segunda é a curadoria de dados, já que treinar com informações limpas e relevantes evita desperdício de recursos computacionais.

Outro ponto-chave é o uso de técnicas de quantização e compressão, que reduzem a carga de hardware necessária sem perdas significativas de precisão.

Além disso, a adoção de servidores especializados em inferência em vez de GPUs de treinamento pode cortar despesas substanciais em operações contínuas.

Por fim, a Hugging Face defende uma estratégia híbrida entre nuvem e on-premise, onde workloads mais previsíveis e estáveis podem ser internalizados, enquanto demandas voláteis continuam na nuvem, garantindo flexibilidade sem inflar a conta.

A corrida da IA não será vencida apenas pela potência dos modelos, mas pela eficiência econômica em escalá-los. Empresas que aprenderem a equilibrar performance e custo terão mais fôlego competitivo, enquanto aquelas que apostarem apenas em supermodelos podem ver suas margens corroídas rapidamente.

Por que isso importa: com a pressão de investidores e clientes por eficiência, encontrar maneiras de reduzir custos de IA sem sacrificar desempenho é cada vez mais crítico. Em um cenário onde rodar um modelo errado pode custar milhões, as práticas defendidas pela Hugging Face funcionam como um guia de sobrevivência para empresas que querem competir de forma sustentável.

Conteúdos extras para você

Isso é tudo por hoje!

Dê o próximo passo e tenha palestras e treinamentos com a
nossa equipe na sua empresa. Clique aqui para se cadastrar.

Até amanhã.