OpenAI fecha contrato de US$ 38 bi com a AWS

Continuamos com a missão de te informar sobre tudo o que está rolando no mercado da IA, mas agora como um dos braços do Algoritmo, que cresceu e está trazendo soluções robustas utilizando agentes de IA.

OpenAI fecha acordo de US$ 38 bi com AWS e expande a corrida pela IA

A OpenAI e a Amazon Web Services (AWS) firmaram um acordo histórico de US$ 38 bilhões, tornando a AWS uma das três provedoras principais de computação da empresa, ao lado da Microsoft e da Oracle. O contrato marca a expansão da estratégia de “multi-cloud distribuída” da OpenAI, projetada para sustentar o treinamento e a operação de seus modelos de próxima geração, incluindo o GPT-6 e os futuros agentes corporativos.

O acordo prevê que a AWS hospedará parte das cargas de trabalho de inferência e fine-tuning em clusters especializados de chips Trainium2 e Inferentia3, otimizados para eficiência energética e custos de escala. A OpenAI também usará ferramentas da Amazon, como o Bedrock e o SageMaker, para experimentos internos de deployment de modelos personalizados, uma forma de diversificar dependências e reduzir riscos de concentração sob o ecossistema da Microsoft Azure.

Fontes próximas ao acordo afirmam que a parceria foi impulsionada pela crescente demanda por compute e pelos gargalos de energia em data centers globais. O valor de US$ 38 bilhões será distribuído ao longo de dez anos e inclui infraestrutura, chips dedicados e integração de agentes via AWS Lambda e Bedrock APIs. A aliança também prevê colaboração em segurança, governança de IA e frameworks de conformidade regulatória, um ponto de crescente pressão entre as big techs.

Por que isso é importante?

O acordo entre OpenAI e AWS redefine a geopolítica do poder computacional. Ao se desvincular parcialmente da Microsoft e criar uma arquitetura de múltiplas nuvens, a OpenAI tenta equilibrar autonomia e resiliência, mas também inaugura uma era em que a infraestrutura de IA se torna um ativo estratégico global, comparável ao petróleo ou à energia nuclear.

Lambda fecha acordo com Microsoft e Nvidia e entra no núcleo da infraestrutura global de IA

A Lambda, startup americana especializada em infraestrutura para IA, anunciou um acordo multibilionário com a Microsoft e a Nvidia para expandir seu ecossistema de cloud computing voltado ao treinamento de modelos generativos. O contrato posiciona a Lambda como provedora estratégica da Microsoft Azure, que passará a integrar clusters de GPUs Nvidia operados pela startup dentro de sua própria rede global.

O acordo inclui fornecimento massivo de GPUs H200 e B200, além de desenvolvimento conjunto de ferramentas para otimizar o uso de energia e latência em ambientes de treinamento distribuído. A Lambda vai operar como parceira preferencial de infraestrutura para clientes corporativos da Microsoft que exigem performance de ponta em IA, um movimento que reforça a tendência de “subcontratação inteligente” de capacidade computacional, enquanto a demanda global por chips continua a superar a oferta.

Com esse acordo, a Lambda se consolida como uma alternativa intermediária entre as big techs e as empresas que desejam acesso direto à infraestrutura de IA de alta densidade, sem construir data centers próprios. A Nvidia, por sua vez, amplia sua influência sobre o mercado, consolidando a Lambda como mais um canal estratégico para escoar hardware e expandir o ecossistema CUDA.

Por que isso é importante:

A parceria Lambda–Microsoft–Nvidia ilustra o novo modelo de poder na economia da IA: infraestrutura distribuída, controle concentrado. Enquanto startups fornecem agilidade e especialização, gigantes como Microsoft e Nvidia garantem escala e domínio tecnológico. No fim, quem controla o compute, direto ou por terceiros, controla o futuro da IA.

VSF - Verdade Sem Filtro: Inteligência eficiente: computação neuromórfica desponta como nova fronteira da IA

Um novo relatório de mercado projeta que o setor de computação neuromórfica, tecnologia que imita a arquitetura e o funcionamento do cérebro humano, deve movimentar US$ 10,2 bilhões até 2032, crescendo a uma taxa anual de mais de 20%. A corrida por chips inspirados no cérebro está se acelerando à medida que a indústria busca alternativas mais eficientes ao paradigma tradicional dos processadores GPU usados em IA generativa.

A computação neuromórfica diferencia-se por processar informação de forma paralela e adaptativa, simulando redes de neurônios e sinapses reais. Essa abordagem promete consumo energético até 100 vezes menor e latência quase zero em aplicações de inferência, tornando-a especialmente atraente para robótica, edge computing e sistemas embarcados. Entre os líderes do setor estão Intel (Loihi), IBM (TrueNorth) e startups emergentes como BrainChip, SynSense e Rain Neuromorphics, todas focadas em chips especializados para aprendizado contínuo em tempo real.

Analistas apontam que o crescimento recente do mercado está sendo impulsionado não apenas pela demanda industrial, mas também por iniciativas governamentais nos EUA, Europa e China, que veem a computação neuromórfica como componente estratégico para reduzir a dependência de GPUs convencionais.

Por que isso é importante?

A computação neuromórfica representa o próximo salto evolutivo da IA, menos sobre potência bruta e mais sobre inteligência eficiente. À medida que o custo energético e o gargalo de hardware se tornam insustentáveis, reproduzir o cérebro humano em silício pode ser a chave para sustentar a próxima geração de agentes inteligentes e sistemas autônomos.

Tecnologia neuromórfica.

Um palavrão mas que significa algo simples: modelos de computação que usam a arquitetura cerebral como inspiração para seu funcionamento.

São aplicações sofisticadas, que misturam machine learning tradicional e às vezes LLMs para construir sistemas eficientes, rápidos e capazes de atuar em domínios específicos, como setores altamente especializados da indústria, representando um salto qualitativo enorme em relação às capacidades de LLMs modernos.

O problema? Enquanto arquiteturas neuro simbólicas movimentam um pequeno mercado de $10 bilhões anuais, apenas a NVidia vale, hoje, o equivalente a duas vezes o PIB do Canadá.

Isso revela a centralização de investimentos em apenas uma tecnologia: LLMs, com benefício claro apenas para duas empresas: OpenAI e NVidia.

Essa centralização absurda camufla a realidade quando falamos de sistemas impulsionados por IA generativa: muito do sucesso de sistemas e aplicações tem pouco a ver com a qualidade do modelo, mas sim com algo menos glamuroso: bom mapeamento de processos, aplicação da IA onde ela é realmente mais capaz que humanos, e a construção de sistemas resilientes e sobretudo agnósticos, ou seja: que não dependem apenas de um provedor para funcionar.

Então, cuidado: apesar do investimento pesado de grandes players, o uso efetivo de IA passa por pessoas e técnicas tradicionais de engenharia, que combinadas com IA, criam soluções realmente eficazes.

Isso também vale tanto para quem quer construir soluções quanto para quem quer contratar parceiros: sempre avaliem e entendam se quem quer que trabalhe com vocês entendem essa verdade simples: IA generativa só funciona com uma boa arquitetura para complementar suas dificuldades inerentes com contexto e informações fora da sua distribuição normal de dados.

Por que Trump proibiu a China de usar os chips de IA da Blackwell, da Nvidia?

O governo dos Estados Unidos anunciou uma nova medida de controle de exportações que proíbe a venda dos chips Blackwell da Nvidia à China, ampliando as restrições impostas desde 2023 a tecnologias avançadas de inteligência artificial. A decisão faz parte de uma política mais ampla do governo Trump para conter o avanço da computação estratégica chinesa, especialmente em setores ligados a defesa e automação industrial.

Os chips Blackwell B200 e GB200, que alimentam os data centers de IA mais poderosos do mundo, agora entram oficialmente na lista de componentes de “uso dual”, ou seja, com potencial tanto civil quanto militar. A Casa Branca argumenta que o poder de processamento desses chips permitiria à China treinar modelos de IA militarmente sensíveis, acelerando o desenvolvimento de sistemas de vigilância, drones autônomos e ciberataques baseados em machine learning.

A medida afeta diretamente empresas chinesas como Baidu, Tencent e Alibaba, que já vinham estocando GPUs da geração anterior (H100 e A100) em resposta às restrições anteriores. A Nvidia, por sua vez, declarou que seguirá cumprindo as novas diretrizes, mas alertou que a decisão pode eliminar até 20% de sua receita global de chips de IA. O governo chinês reagiu acusando Washington de “instrumentalizar o comércio para fins de contenção tecnológica”.

Por que isso é importante: o bloqueio aos chips Blackwell não é apenas uma disputa comercial, é o novo front da guerra fria tecnológica. Ao restringir o acesso da China ao compute de ponta, os EUA tentam controlar a própria velocidade da inovação global em IA. Um mundo fragmentado em zonas de poder computacional incompatíveis, onde tecnologia e geopolítica se tornam indissociáveis.

🛠️ Caixa de Ferramentas 🛠

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Menos de 30% das empresas sabem o que ganham com IA, aponta estudo

Um novo estudo da Artificial Intelligence News mostrou que, apesar da corrida pela adoção de IA corporativa, menos de 30% das empresas conseguem medir retorno real sobre seus investimentos em inteligência artificial. O relatório, produzido pela consultoria Leading Resolutions, alerta que a falta de métricas claras de ROI (retorno sobre investimento) está criando uma “bolha de percepções” no setor, onde entusiasmo supera evidência.

Segundo os dados, a maioria das companhias implementa soluções de IA sem objetivos financeiros definidos ou sem métricas comparáveis às usadas em outros projetos de tecnologia. Apenas 22% acompanham redução de custos, e menos de 15% medem ganhos de produtividade ou novas receitas diretamente atribuídas à IA. O restante baseia seus relatórios em percepções qualitativas, como “melhoria na tomada de decisão” ou “inovação cultural”.

A pesquisa aponta três causas principais: ausência de benchmarks de referência, falta de integração entre IA e sistemas financeiros corporativos, e pressão executiva para adotar IA antes da concorrência, mesmo sem plano de mensuração. Como resultado, o setor de IA empresarial começa a reproduzir o padrão das primeiras ondas de transformação digital, grandes gastos iniciais com retorno incerto e dependente de maturidade organizacional.

Por que isso é importante?

Sem métricas sólidas, a IA corre o risco de repetir o erro das revoluções tecnológicas anteriores: prometer produtividade e entregar complexidade. Quantificar o impacto financeiro da IA é o passo necessário para separá-la de modismos corporativos e transformá-la em infraestrutura estratégica, não apenas em discurso de inovação.

Panorama Global - O que está acontecendo ao redor do mundo

Agora é hora de dar uma olhada no que está acontecendo lá fora. Selecionamos alguns destaques do cenário global de IA que podem influenciar diretamente o que acontece por aqui. Abaixo, você encontra só o que importa, de forma rápida.

• O que o crescimento da Amazon revela sobre a demanda por IA e data centers.

• A Microsoft fecha um acordo de US$ 9,7 bilhões com a IREN da Austrália para capacidade de nuvem de IA.

• Em poucos meses, o boom de financiamento em IA adicionou mais de US$ 500 bilhões em valor ao ranking dos unicórnios e reorganizou o Top 20.

• Conheça Denario, o "assistente de pesquisa" de IA que já está publicando seus próprios artigos.

• Um vislumbre de robôs humanóides em Shenzhen, Guangdong, na China.

• Boom ou bolha? Por dentro da onda de gastos com datacenters de IA de US$ 3 trilhões.

• Sam Altman diz que a receita da OpenAI é 'bem maior' do que os relatórios de US$ 13 bilhões por ano e sugere que pode chegar a US$ 100 bilhões até 2027.

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