Nvidia inicia parceria estratégica com a Thinking Machines Lab

Nvidia amplia pesquisa em modelos de raciocínio avançado em parceria com o Thinking Machines Lab

A Nvidia anunciou parceria com o Thinking Machines Lab, um novo laboratório focado em desenvolver tecnologias avançadas de raciocínio e sistemas de IA capazes de resolver problemas complexos.

O laboratório foi criado por Mira Murati, ex-CTO da OpenAI, para acelerar pesquisas em modelos de inteligência artificial capazes de lidar com tarefas que exigem planejamento, raciocínio de múltiplas etapas e tomada de decisão mais estruturada. A iniciativa faz parte da estratégia da Nvidia de expandir sua atuação além de hardware e infraestrutura.

Segundo a empresa, a Nvidia e o Thinking Machines Lab reunirão pesquisadores e engenheiros para explorar novas arquiteturas de modelos, técnicas de treinamento e aplicações avançadas de IA. O objetivo é desenvolver sistemas capazes de lidar com desafios científicos, industriais e computacionais cada vez mais complexos.

A iniciativa também reforça o papel da Nvidia como uma das principais forças no desenvolvimento da infraestrutura e do ecossistema de IA, com investimentos que vão desde chips e data centers até software e pesquisa fundamental.

Por que isso importa?

A corrida pela inteligência artificial está se deslocando para sistemas capazes de raciocinar melhor e resolver problemas complexos. Ao criar um laboratório dedicado a esse tipo de pesquisa, a Nvidia sinaliza que o futuro da IA não dependerá apenas de mais dados e mais computação, mas também de avanços em como os modelos pensam e planejam.

Amazon bloqueia agente de compras por IA da Perplexity

A Amazon obteve uma decisão judicial para bloquear temporariamente o agente de compras por IA da Perplexity, alegando que a ferramenta violava regras da plataforma ao acessar e utilizar seus dados comerciais.

Segundo a CNBC, a Amazon conseguiu uma ordem judicial que impede a Perplexity de operar seu agente de compras baseado em IA em certos contextos ligados ao marketplace da empresa. A gigante do comércio eletrônico argumentou que a ferramenta estava coletando e utilizando dados de produtos e informações da plataforma sem autorização adequada.

O agente da Perplexity havia sido projetado para ajudar usuários a pesquisar produtos, comparar preços e realizar compras automaticamente usando IA. A funcionalidade representava um passo importante na ideia de “agentic commerce”, em que sistemas automatizados atuam como intermediários entre consumidores e lojas online.

A decisão judicial destaca as tensões emergentes entre plataformas digitais e empresas que desenvolvem agentes autônomos capazes de navegar e interagir com serviços da web. Grandes empresas de tecnologia têm demonstrado preocupação com o acesso automatizado a seus dados e ecossistemas.

Porque isso importa

A disputa revela um dos conflitos centrais da próxima fase da internet: quem controla os agentes de IA que interagem com plataformas digitais. Se assistentes autônomos passarem a intermediar compras, buscas e serviços online, o poder pode migrar das plataformas para os agentes que representam os usuários.

Yann LeCun busca US$ 1 bilhão para nova geração de IA

Yann LeCun está liderando um esforço para levantar US$ 1 bilhão para desenvolver uma nova geração de IA capaz de compreender o mundo físico, indo além dos atuais modelos de linguagem.

O cientista-chefe de IA da Meta está apoiando um projeto voltado à criação de sistemas que aprendam a partir de interações com o ambiente real. A proposta é desenvolver modelos capazes de entender causalidade, física básica e comportamento do mundo, algo que os atuais LLMs ainda não fazem bem.

A iniciativa se baseia na visão de LeCun de que a próxima etapa da inteligência artificial exige modelos de mundo mais sofisticados, capazes de prever eventos e interagir com ambientes físicos. Esses sistemas seriam essenciais para avanços em robótica, veículos autônomos e automação industrial.

O projeto pretende reunir pesquisadores e infraestrutura para explorar novas arquiteturas de aprendizado que integrem percepção, raciocínio e ação. A abordagem se diferencia do foco predominante em modelos de linguagem treinados apenas com dados da internet.

Porque isso importa: A próxima fronteira da IA pode não estar apenas em texto ou imagens, mas na capacidade de compreender o mundo físico. Sistemas que consigam prever e interagir com ambientes reais podem desbloquear avanços em robótica e automação, aproximando a tecnologia de aplicações no cotidiano e na economia real.

🛠️ Caixa de Ferramentas 🛠

• Second Brain - plataforma que permite que você converse por IA com qualquer coisa em um Quadro Visual. Você pode inserir quantos contextos e nós de bate-papo quiser. Com o tempo, você constrói uma base de conhecimento, tudo está interconectado e você pode conversar por IA com qualquer coisa dentro dele.

• Codename Goose - Agente de IA de código aberto que pode automatizar suas tarefas, com extensões que se integram às suas ferramentas e outros aplicativos.

• ClarityDocs - Ferramenta de IA parar aumentar a produtividade em fluxos de trabalho com muitos documentos, permitindo a conversa com eles para obter insights.

• Pretty Prompt - Transforme qualquer texto em prompts perfeitos que geram melhores resultados de IA.

• BlockSurvey - Plataforma para priorizar a IA em todos os pontos de contato, economizando tempo e dinheiro na execução de pesquisas em larga escala.

• Manifold - Uma ferramenta de código aberto para executar modelos de IA por 90% menos.

Empresas aceleram adoção de IA, aponta relatório da Nvidia

O novo State of AI Report 2026 da Nvidia mostra que a adoção de inteligência artificial pelas empresas continua acelerando, com crescimento forte em IA generativa, agentes autônomos e aplicações multimodais.

Segundo o relatório, a maioria das organizações já está usando IA em produção ou testando aplicações em escala. Entre os principais usos aparecem análise de dados, automação de processos, atendimento ao cliente e geração de conteúdo, além do crescimento rápido de ferramentas baseadas em modelos generativos.

O estudo também destaca o avanço de agentes de IA e sistemas multimodais, capazes de lidar simultaneamente com texto, imagem, áudio e vídeo. Esses sistemas começam a aparecer em áreas como desenvolvimento de software, operações empresariais e automação de tarefas complexas.

Outro ponto relevante é o aumento do investimento em infraestrutura de IA, incluindo GPUs, data centers e plataformas especializadas para treinamento e inferência de modelos. Muitas empresas apontam custos de computação, governança de dados e segurança como desafios centrais para escalar projetos.

Por que isso importa?

A inteligência artificial está deixando a fase experimental e entrando em produção em larga escala nas empresas. O relatório indica que o impacto da tecnologia não depende apenas de modelos mais avançados, mas de infraestrutura, integração com processos e governança adequada. A corrida da IA passa cada vez mais pela capacidade de transformar experimentos em sistemas reais.

Zona Técnica

• TI expande portfólio de microcontroladores e ecossistema de software para permitir IA de ponta em todos os dispositivos.

• Como a inovação em IA está abrindo as portas para a AGI.

• A inteligência artificial geral deve ser avaliada no seu contexto científico e social.

• A IA agêntica em finanças acelera a automação operacional.

• Como a IA está forçando o SaaS a repensar o próprio produto.

• Ascensão dos soldados de IA.

• A IA pode ser o próximo estágio da nossa evolução natural: uma perspectiva da neurociência do câncer.

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