Por que o SoftBank desistiu da Nvidia agora?

SoftBank lucra US$ 5,8 bi e abandona Nvidia para apostar em robôs e IA autônoma

O SoftBank vendeu toda a sua participação na Nvidia por US$ 5,83 bilhões, encerrando um dos investimentos mais lucrativos de sua história e provocando queda imediata de mais de 3% nas ações da fabricante de chips. A operação faz parte de uma estratégia mais ampla do conglomerado japonês para reorientar capital em direção à robótica e à próxima geração de agentes de IA, áreas vistas como a “segunda onda” da revolução tecnológica.

O SoftBank havia adquirido sua fatia na Nvidia antes do boom da IA generativa e multiplicou o valor investido em mais de dez vezes. A venda gerou lucros recordes e deve dobrar o resultado trimestral do Vision Fund, fundo de investimento do grupo. Analistas veem o movimento como um reposicionamento estratégico, em vez de continuar exposto à Nvidia, que já domina o mercado de GPUs, o SoftBank quer investir em startups que exploram o uso autônomo da IA, especialmente robôs e sistemas de automação cognitiva.

O anúncio, porém, abalou o mercado. A retirada de um investidor institucional do porte do SoftBank alimentou dúvidas sobre o pico de valorização da Nvidia, que hoje ultrapassa US$ 5 trilhões em valor de mercado. Fontes internas afirmam que a empresa japonesa planeja redistribuir o capital em um novo fundo dedicado exclusivamente a robótica avançada e chips neuromórficos, tecnologias que podem definir a próxima década da IA.

Porque isso é importante:

A venda do SoftBank marca uma mudança de fase na economia da inteligência artificial: de chips para agentes. Se o capital agora migra do compute para o comportamento, a próxima fronteira não será fabricar hardware, será ensinar máquinas a pensar e agir no mundo físico.

Baidu lança IA open source que diz superar o GPT-5

A Baidu lançou oficialmente o ERNIE Multimodal 5.0, seu novo modelo de IA de código aberto e afirma que ele supera o GPT-5 em desempenho multimodal, segundo testes internos divulgados pela própria empresa. O modelo, que combina texto, imagem, áudio e vídeo em um único sistema, representa a resposta mais ambiciosa da China à dominação ocidental em modelos de fronteira.

A Baidu afirma que o ERNIE 5.0 supera o GPT-5 em tarefas de compreensão visual-textual e raciocínio contextual, alcançando precisão recorde em benchmarks abertos como MMBench e MMMU. O modelo também introduz um novo recurso de “memória estendida de raciocínio”, permitindo manter contexto de conversas longas por até 1 milhão de tokens, algo que, se confirmado, o colocaria entre os sistemas mais avançados já lançados publicamente.

Além da performance, o diferencial é político e técnico: o ERNIE 5.0 é totalmente open source, com pesos, documentação e APIs abertas para desenvolvedores. A Baidu descreve o projeto como parte de uma “estratégia nacional de IA aberta”, projetada para fortalecer a autossuficiência tecnológica chinesa e reduzir dependência de modelos americanos. Especialistas observam, contudo, que os resultados ainda não foram verificados por terceiros e que a comparação direta com o GPT-5 pode refletir mais uma disputa narrativa do que um consenso técnico.

Por que isso é importante?

O lançamento do ERNIE 5.0 reforça a corrida geopolítica por modelos de IA abertos e soberanos. Se o desempenho se confirmar, a China pode se tornar o primeiro país a oferecer uma alternativa real de código aberto à hegemonia dos modelos americanos, um marco que mudaria o equilíbrio global da inteligência artificial.

A nova aposta do Google: privacidade como vantagem na era da IA

O Google anunciou um novo sistema chamado Private Compute, uma infraestrutura projetada para executar modelos de IA diretamente em dispositivos pessoais, sem enviar dados para a nuvem. A iniciativa representa um passo estratégico para aproximar a inteligência artificial da privacidade do usuário e responder às crescentes críticas sobre o uso indevido de dados em treinamentos de modelos generativos.

O Private Compute permitirá que sistemas como Gemini, Android e ChromeOS processem instruções e personalizações localmente, utilizando chips dedicados de inferência embarcada. O Google afirma que isso permitirá assistentes contextuais e agentes autônomos que conhecem hábitos e preferências do usuário, mas sem coletar ou armazenar informações fora do dispositivo. Os cálculos são isolados por design e protegidos por camadas de criptografia de hardware, uma arquitetura semelhante à usada no Apple Neural Engine.

Segundo executivos da empresa, o modelo faz parte de uma estratégia para construir “IA privada por padrão”, uma resposta direta à nova onda de regulações globais sobre segurança e soberania de dados. Além de proteger usuários, o sistema reduz custos de nuvem e aumenta a eficiência energética, pois descentraliza parte do processamento antes concentrado em data centers.

Por que isso é importante: o Private Compute marca o início de uma nova arquitetura da IA pessoal, descentralizada, privada e orientada ao usuário. Se funcionar como prometido, o Google pode redefinir o padrão de confiança para agentes inteligentes, transformando a privacidade em vantagem competitiva na era pós-nuvem.

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Só 9% dos devs confiam em código de IA sem revisão humana

Uma pesquisa divulgada pelo VentureBeat revela um dado revelador sobre o estado atual da automação em software, apenas 9% dos desenvolvedores acreditam que códigos gerados por IA podem ser usados sem supervisão humana. O levantamento, conduzido pela consultoria Stack Overflow em parceria com empresas de segurança, mostra que, embora a adoção de copilotos e agentes de codificação tenha disparado, a confiança plena na autonomia dessas ferramentas ainda está distante.

Mais de 70% dos entrevistados afirmam que os códigos gerados por IA exigem revisões extensas antes de entrarem em produção, principalmente por riscos de erros lógicos, vulnerabilidades de segurança e violações de licença open source. Mesmo com modelos avançados como Claude 4.5, GPT-5 e Gemini 2.5, a capacidade de interpretar contexto empresarial e aplicar boas práticas de engenharia continua sendo uma barreira.

O estudo também aponta que a IA está redefinindo papéis dentro das equipes de desenvolvimento. Em vez de substituí-los, os agentes de código estão deslocando os engenheiros para funções de supervisão, curadoria e integração, transformando o ato de programar em algo mais próximo de gestão de conhecimento do que de escrita literal de código.

Empresas que adotaram fluxos híbridos, onde humanos validam o output da IA em etapas críticas, relataram aumento médio de 32% na velocidade de entrega e redução de 18% em bugs críticos. Ainda assim, o consenso é claro: autonomia total da IA no desenvolvimento não é viável nem segura, por enquanto.

Por que isso é importante:

A pesquisa expõe a distância entre o hype da automação total e a realidade técnica. A IA já é uma força produtiva essencial, mas sem supervisão humana, o risco de colapsos invisíveis em sistemas críticos continua alto. O futuro do código inteligente ainda depende da inteligência humana.

Zona Técnica

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