Depois que a IA absorver todo o dinheiro, os empréstimos para outros setores ficarão mais caros? Hoje, autoridades financeiras da China fizeram essa pergunta em Hong Kong. Em 3 de novembro, o vice-diretor da Administração Nacional de Regulação Financeira, Xiao Yuanqi, alertou na Conferência de Investimento de Líderes Financeiros Internacionais que a grande quantidade de capital entrando no setor tecnológico e nas empresas líderes pode aumentar o alavancagem e levar a uma expansão excessivamente rápida. A pressão sobre os setores tradicionais se manifestará em custos de empréstimos mais altos, menos espaço para reinvestimento e maior risco de crédito. Na mesma conferência, Jon Gray, presidente da Blackstone, afirmou que a demanda por capacidade de processamento ainda é muito forte, superando a oferta, e que haverá ainda mais financiamento no futuro. O CEO do Goldman Sachs, David Solomon, também acredita que empresas fortes com boas histórias ainda conseguem obter financiamento, mas alertou os investidores de que escolher a empresa errada resultará em perdas. Essas pessoas não entraram em conflito. Xiao Yuanqi também disse que bolhas locais surgidas pela revolução tecnológica não são incomuns e que o crescimento de longo prazo pode absorvê-las. Interessantemente, cada um está olhando para algo diferente. As instituições financeiras veem quanto os clientes querem financiar e quais ativos valem a pena comprar; os reguladores precisam observar também as empresas que não estão sentadas à mesa da IA e se as condições de financiamento delas estão piorando. Temos o hábito de considerar o valor do financiamento da IA como um relatório de desempenho do setor — quanto maior o número, mais movimentado parece. Mas raramente alguém pergunta de onde esse dinheiro veio e para onde poderia ter ido originalmente. Esses comentários ainda não podem ser interpretados como novas restrições regulatórias, e o tamanho do efeito de deslocamento precisa ser confirmado por dados. No entanto, para quem está constantemente observando a próxima avaliação, essa questão merece mais atenção do que tentar adivinhar se uma empresa de modelo vale alguns trilhões de dólares.

A NVIDIA começou a exigir que os fornecedores de capacidade de computação controlem a proporção de clientes chineses. Segundo o Financial Times em 3 de novembro, a NVIDIA exige que seus clientes globais de nuvem vendam pelo menos 51% de sua capacidade de computação a empresas não chinesas. A equipe vem aplicando essa exigência verbalmente desde o verão deste ano, sem documentos escritos, e os contratos já assinados não são afetados. A Reuters, ao relatar o fato, destacou que ainda não foi independentemente verificado. Este detalhe merece atenção das empresas chinesas de IA. Quando não é possível adquirir chips, alugar servidores no exterior sempre foi outra opção. Agora, segundo este relato, os fornecedores também estão passando a controlar a estrutura dos clientes a jusante das empresas de nuvem. Se for adotado esse percentual, uma empresa de nuvem que deseja atender mais clientes chineses precisará encontrar um número suficiente de clientes não chineses para também aumentar as vendas no outro lado. A quantidade de equipamentos que pode ser adquirida e o número de encomendas chinesas que pode aceitar tornar-se-ão duas restrições distintas. Para equipes chinesas, o fato de os servidores não estarem no país não significa que a expansão dependa apenas do orçamento. A disponibilidade de clientes suficientes da empresa de nuvem em outros mercados também pode influenciar a quantidade de capacidade de computação que podem alugar. Esta é uma exigência corporativa divulgada hoje e não deve ser interpretada como uma nova proibição emitida pelo governo dos EUA hoje, nem como um corte imediato da capacidade de computação existente. Contratos antigos estão isentos; o foco real deve estar nos novos pedidos, na próxima expansão e nas condições após o vencimento dos contratos.

Alguém encontrou um adversário para o Doge de Musk: uma capivara. Em 2 de novembro, a WIRED relatou que um grupo chamado Capytistas anunciou a divulgação em fases de informações sobre residências de ricos, começando por Musk e o conselho da Tesla. O nome foi inspirado no movimento zapatista mexicano, e a capivara foi escolhida para confrontar o Doge. Sua justificativa é que empresas de tecnologia coletam informações de pessoas comuns, enquanto seus líderes gozam de privacidade. Um jornalista viu um arquivo, mas não pode considerar o plano completo de exposição como já implementado. A contrarreforma apresenta uma contradição direta: criticar o abuso corporativo de dados pessoais pode realmente ser feito violando a privacidade de outro grupo? Exigir que empresas sejam responsáveis pelo negócio de dados é completamente diferente de transferir a pressão para residências particulares. A raiva contra o poder não responde automaticamente por que familiares e vizinhos também devem correr riscos. A capivara pode ser um símbolo útil de resistência, mas a legitimidade de expor endereços residenciais ainda precisa ser debatida separadamente.

O ex-secretário do Exército dos EUA foi trabalhar na OpenAI. Uma de suas tarefas é ensinar à empresa a entender exatamente o que as forças armadas precisam. A OpenAI anunciou em 2 de novembro que Dan Driscoll assumirá o cargo de Consultor Sênior para Modernização da Segurança Nacional. Trata-se de um novo cargo cujas responsabilidades incluem ajudar as equipes internas a compreender as necessidades reais das agências de segurança nacional e avançar na aplicação de IA e cibersegurança com aliados dos EUA. O anúncio oficial vinculou esta nomeação ao projeto de cibersegurança Daybreak, repetidamente usando o termo “IA democrática”. Driscoll está familiarizado com assuntos muito específicos. Durante seu mandato como secretário do Exército, foi responsável pela operação e alocação de recursos das forças, além de impulsionar reformas na aquisição para acelerar a introdução de novas tecnologias nas tropas. Agora, ele participará dessas discussões do lado do fornecedor. É possível relacionar este evento a outra notícia do ano passado: o Exército dos EUA criou, em 2025, uma unidade de reserva de inovação composta por executivos de tecnologia, cujos primeiros membros incluíram Kevin Weil da OpenAI e o ex-chefe de pesquisa Bob McGrew. Na época, eram executivos de empresas de tecnologia vestindo uniformes militares; agora, é alguém que comandava o Exército entrando em uma empresa de tecnologia. Grande parte do valor desse tipo de movimentação reside na compreensão das instituições: quais departamentos têm necessidades, como os orçamentos são alocados e como uma nova tecnologia é adquirida e integrada às operações diárias — perguntas que pontuações de modelos não conseguem responder. Esta contratação, por si só, não prova nenhuma irregularidade, nem foi acompanhada pela divulgação de novos valores contratuais. Mas, ao observar como as empresas de IA lidam com negócios governamentais, além de analisar modelos e encomendas, também vale a pena observar quais pessoas elas estão trazendo para dentro de seus escritórios.

Os produtos de IA atuais são muito bons em impressionar por dez minutos, mas o difícil é fazer com que as pessoas se sintam seguras o suficiente para usá-los por dez meses. Especialmente agentes de negociação. Permitir que a IA analise uma única situação de mercado não exige muito, mas assim que envolve dados de ativos pessoais, arquivos de pesquisa e tarefas de monitoramento contínuas, as expectativas dos usuários mudam completamente. Acabei de descobrir que a Minara lançou recentemente a Web V2 e abriu o acesso antecipado. Eles configuraram um sandbox em nuvem isolado e independente para cada usuário, garantindo que os dados e as tarefas sejam executados em ambientes separados. Sempre acreditei que finanças pode ser um dos cenários mais necessários desse tipo de arquitetura para agentes. Após tudo, negociação envolve dinheiro real — os usuários precisam saber onde seus dados estão armazenados, onde suas tarefas são executadas e o quanto realmente controlam. A capacidade de análise do modelo determina se você vai tentar; a segurança e a confiança determinam se você ousará usá-lo a longo prazo. Além disso, nesta atualização, a Minara trouxe a mesma interface e código do aplicativo desktop para a versão web: o Chat foi atualizado para um Agente, e experiências como pré-visualização de arquivos e recomendações de funcionalidades foram completadas. Os Workflows também estão sendo aprimorados para se tornarem Automações, com o objetivo de permitir que os Agentes executem tarefas em segundo plano continuamente — embora algumas funções de monitoramento ainda sejam predominantemente baseadas no desktop. Acho que aqui há uma tendência de produto bastante interessante para observar. No passado, todos os produtos de IA para negociação competiam para ver quem conseguia analisar mais ativos ou gerar estratégias mais complexas. Mas à medida que os modelos avançam, essas diferenças provavelmente diminuirão cada vez mais. A próxima competição provavelmente será sobre quem conseguirá integrar verdadeiramente os Agentes ao fluxo de trabalho diário dos usuários — protegendo dados, executando tarefas continuamente e permitindo continuidade perfeita entre diferentes dispositivos.

A pessoa da Meta, na verdade, desenvolveu o robô humanoide em parceria com uma empresa chinesa. Segundo o The Information, a Meta colaborou com a Fourier Intelligence, de Xangai, e criou em apenas três meses o primeiro protótipo de robô humanoide, chamado Max, que já está em fase de desenvolvimento da segunda geração, Max 2. O Max mede cerca de 1,5 metro de altura, pesa aproximadamente 48 kg, utiliza o chip NVIDIA Jetson Thor, possui uma mão mecânica com cinco dedos e consegue simular expressões faciais por meio de uma tela. O vice-presidente de produtos de robótica da Meta chegou a permanecer por quase dois meses na fábrica da Fourier em Xangai, participando diretamente do desenvolvimento. Mais interessante ainda é que a Meta pretende, no futuro, transformar o robô humanoide no veículo físico do seu agente de IA, o Muse, permitindo que ele entre nas casas e execute tarefas cotidianas. Atualmente, a Meta enfatiza que esses robôs são usados apenas para pesquisa interna, sem planos de venda. Isso é bastante curioso. Enquanto gigantes tecnológicos americanos investem pesado em modelos e software de IA, ao começar a desenvolver robôs humanoides, precisam recorrer profundamente às fábricas chinesas e colaborar com startups locais na construção de hardware. Isso ocorre mesmo enquanto os EUA intensificam restrições à indústria robótica chinesa. A Meta ainda assim escolheu parceriar com a Fourier e até enviou executivos para residir na fábrica. A posição da cadeia de suprimentos robótica chinesa na competição global de inteligência embutida pode ser mais importante do que muitos imaginam.

A OpenAI também começou a sentir o frio do mercado de capitais. Segundo o Wall Street Journal, a mais recente rodada de financiamento da OpenAI tinha como meta arrecadar 30 bilhões de dólares, mas até agora conseguiu apenas cerca de 11 bilhões de dólares em compromissos de investimento — menos da metade do objetivo. Mais embaraçoso ainda: a avaliação que se pretendia atingir de 1,4 trilhão de dólares foi reduzida para 1,25 trilhão de dólares. O Financial Times revelou ainda que a OpenAI já reduziu seu objetivo de financiamento de 30 bilhões para 20 bilhões de dólares e planeja continuar buscando investimentos junto a escritórios familiares e investidores individuais ricos. Curiosamente, a OpenAI anteriormente tentou apresentar esta rodada como a última oportunidade de entrar antes da abertura de capital, buscando criar FOMO entre os investidores. Mas agora parece que nem mesmo a OpenAI consegue mais levantar dinheiro facilmente dessa maneira. O mercado está reavaliando o retorno sobre o investimento em IA. Será que o crescimento da receita dos modelos conseguirá acompanhar os gastos com capacidade de processamento? Que lucro seria necessário para sustentar avaliações de trilhões de dólares? 11 bilhões de dólares ainda são um número astronômico, mas para uma empresa avaliada em mais de um trilhão de dólares e que continua gastando dinheiro freneticamente, o resfriamento deste financiamento envia um sinal importante. Afinal, quando até a OpenAI precisa reduzir seu preço para levantar capital, as demais empresas de IA enfrentarão um mercado de capitais ainda mais exigente.

O novo CEO da Apple, John Ternus, assumiu há menos de dois meses e já deu um alerta a toda a indústria de IA: não faça IA apenas por fazer IA. Em uma recente entrevista à Wired, ele disse que a Apple certamente usará IA, mas, idealmente, os usuários nem precisariam se preocupar se uma funcionalidade utiliza IA ou software tradicional — basta avaliar se o produto é bom ou não. Ele também não concorda plenamente com a ideia de que Agentes de IA substituirão os aplicativos atuais, considerando que a criação de produtos continua sendo algo profundamente dependente da intervenção humana. Na verdade, concordo bastante com essa visão. Muitas empresas de tecnologia hoje em dia parecem querer enfiar IA em cada canto do produto; em lançamentos, demonstram dezenas de funcionalidades, mas poucas realmente se tornam úteis no dia a dia dos usuários. Mas a Apple também tem seus próprios problemas. O Siri está tão atrasado — será que a filosofia de produto de Ternus é um exemplo de clareza e contenção, ou apenas uma desculpa para se esconder enquanto tenta alcançar o avanço tecnológico? Isso só ficará claro com os produtos que forem lançados a seguir. Um detalhe interessante na entrevista: Ternus ainda nunca conheceu Trump, enquanto Cook, já afastado como CEO, continua atuando como presidente executivo, oferecendo apoio em questões políticas e relações com o governo. Parece que a Apple já estabeleceu uma divisão de papéis entre o novo e o antigo CEO: Ternus cuida dos produtos, e Cook continua lidando com os problemas em Washington.

Agora, em Silicon Valley, até buscar um parceiro rico começou a ser tratado como um investimento pré-seed. Recentemente, descobri um novo podcast chamado SOTA Wives, apresentado por Vivian Midha Shen, sócia da YC, e Sarah Chieng, responsável pelo ecossistema de desenvolvedores da Cerebras. Em seu primeiro episódio, abordaram um tema fascinante: “Encontre seu marido antes dele ter um sucesso financeiro.” Sarah compartilhou sua história. Quando conheceu seu marido, Tyler, morava na parte de baixo da escada de uma moradia compartilhada para empreendedores em São Francisco. Logo após começarem a namorar, Tyler, como engenheiro fundador da Brev, viu a empresa ser adquirida pela NVIDIA, e a equipe recebeu uma recompensa considerável. Mais tarde, a equipe oficial do podcast publicou um tweet com o primeiro conselho de namoro para jovens mulheres em São Francisco: “Garanta-o antes da saída.” Vivian descreveu esse tipo de relacionamento como um investimento-anjo na fase pré-seed. E como saber se seu parceiro é a pessoa certa? Sua resposta foi: você precisa ter coragem de apostar. Isso me deixou um pouco desconfortável. Claro, ambas são mulheres profissionais extremamente bem-sucedidas e realmente discutem o apoio que o casamento traz à carreira e o valor de construir um vínculo quando se tem nada. Mas me incomoda profundamente essa narrativa. Ela transforma o que há de mais importante em relacionamentos íntimos — o afeto — em uma avaliação de valor econômico futuro. Você conhece alguém antes dele ter sucesso, ele depois se torna rico, e sua escolha amorosa vira um investimento inicial extremamente bem-sucedido. O mais absurdo é que essa linguagem vem de duas mulheres que já possuem recursos e status social consideráveis. Os elites de Silicon Valley já estão acostumados a explicar tudo através do retorno sobre investimento — e agora até o amor escapa dessa lógica. Casar-se precisa acontecer antes da saída; escolher um parceiro exige avaliar sua potencial valorização; selecionar um companheiro requer o olhar de um investidor inicial. E o que dizer dos casais comuns que nunca tiveram uma saída lucrativa, que passaram dez, vinte anos juntos? O que isso representa nessa narrativa? Acho que o pior disso tudo é que ela transforma a experiência de pouquíssimos sortudos em uma estratégia de vida a ser imitada. No fim, até o amor se tornou um projeto que precisa provar sua própria perspicácia.

O conteúdo realmente abrange muitas camadas, não apenas a própria expressão. Em nossa era atual, cada vez mais importante é a escolha de quais assuntos uma pessoa comenta e quais conteúdos compartilha — o que geralmente é chamado de curadoria. A própria expressão talvez já não seja tão crucial, pois uma IA pode articular um ponto de vista melhor e mais fluentemente do que eu. Mas o fato de usar a IA para me ajudar a expressar minhas ideias mais rapidamente é algo que me entusiasma: ela me permite emitir opiniões sobre um número maior de temas que me interessam, e o princípio central continua sendo usar a IA para aumentar a eficiência. No futuro, o IP pessoal se tornará cada vez mais importante. As pessoas são multidimensionais; apenas quando as diferentes facetas apresentadas em diversas plataformas sociais são combinadas é que se forma uma imagem completa: 1. Twitter / X: Atualmente, uso-o para navegar em grande quantidade de notícias, selecionar conteúdos que merecem ser vistos por mais pessoas, lançar uma opinião e depois pedir à IA para expandi-la e gerar um texto. Nesta era, poucas pessoas têm paciência para ler textos longos; portanto, para mim, o mais importante é mostrar quais notícias estou acompanhando, quais tendências do setor e quais aspectos do mundo me interessam — isso reflete minha visão e conhecimento muito mais do que minhas palavras exatas. Além disso, isso me ajuda a capturar dinâmicas do setor de forma mais abrangente e ágil; as informações relacionadas adicionadas pela IA durante a expansão também me ajudam a construir um mapa mental abrangente. Por fim, também me permite acumular seguidores e ganhar pequenos prêmios de criadores da Musk. 2. Jike, Moments e blog pessoal: Transmitem opiniões e reflexões mais pessoais e profundas. 3. Blog “Dongcha”: Publica conteúdos aprofundados, após eu selecionar, organizar e reestruturar os materiais. É essencial construir um IP pessoal, mas ele precisa ser multidimensional, formando uma apresentação abrangente. Se você apenas retransmite notícias mecanicamente no Twitter sem saber exatamente o que quer alcançar, isso não tem sentido algum. No fundo, é preciso ter clareza sobre seu objetivo final e entender como usar diferentes plataformas e ferramentas para atingir propósitos distintos.