A ElevenLabs acabou de dobrar sua avaliação para 2 bilhões — em cinco meses. A startup de IA de voz com sede em Londres está explorando uma venda secundária de ações que permitiria aos funcionários liquidar suas participações por cerca de 2 bilhões, ante 1 bilhão em fevereiro. A oferta pode ser encerrada até setembro. Aqui está o que chamou minha atenção: → Fundada em 2022, agora atende Cisco, Meta, Salesforce, The New Yorker, The Washington Post → 30 milhões+ de ARR até o final de 2025 — entre as empresas de IA privadas de crescimento mais rápido → Passou de 0,1 bilhão → 1 bilhão → 2 bilhões em cerca de dois anos. Isso representa um aumento de 20x. Vendas secundárias como essa estão se tornando a norma na IA. Os funcionários obtêm liquidez sem precisar esperar por um IPO. As empresas retêm talentos em um mercado de contratação brutal. Os investidores têm acesso a receitas comprovadas sem o premium do IPO. Mas o verdadeiro sinal? A IA de voz não é mais uma novidade. É infraestrutura. Quando Meta, Salesforce e grandes editoras incorporam sua tecnologia em seus produtos, você não é mais uma startup. Você é uma camada de plataforma. O número de 2 bilhões também nos diz algo sobre a demanda no mercado privado. Os mercados públicos podem estar instáveis, mas as melhores empresas de IA ainda conseguem valorações premium — e encontram compradores. Minha opinião: A ElevenLabs não será a última. Vamos ver uma onda de vendas secundárias e ofertas de recompra de startups de IA com ARR acima de 100 milhões. A janela para IPO é estreita. As vendas secundárias são o caminho de saída de 2026. Link no primeiro comentário 👇 — Robbie Jeo

Um site animado de US$ 35.000. Construído em uma única sessão de IA. Por US$ 12. Nenhuma agência web. Nenhum codificação manual de GSAP. Nenhuma configuração de Lenis. Nenhuma extração de quadros manual. Aqui está a pilha exata: → Claude Code escreve cada linha de código → Higgsfield renderiza os ativos de vídeo → Uma sessão agente única integra tudo O resultado: animações de scroll suaves, extração de quadros de vídeo, interface pronta para produção — o tipo de site que agências cobram US$ 6K–US$ 35K para construir. Isso não é apenas “IA economiza tempo”. É o piso de preço do trabalho criativo desmoronando em tempo real. Agências web não estão mais competindo com desenvolvedores mais baratos. Elas estão competindo com uma chamada de API de US$ 12. A pergunta não é se isso muda a indústria. Já mudou. A pergunta é: você está construindo com essas ferramentas, ou esperando para ver o que acontece? Fonte: @zeuuss\01 mostrou a construção completa — vale a pena estudar. — Robbie Jeo https://t.co/F0TFGOyItc

ElevenLabs acabou de dobrar sua avaliação para US$ 22 bilhões — em cinco meses. A startup de IA de voz com sede em Londres está explorando uma venda secundária de ações que permitiria aos funcionários realizar seus ganhos por volta de US$ 22 bilhões, ante US$ 11 bilhões em fevereiro. A oferta pode ser encerrada até setembro. Aqui está o que chamou minha atenção: → Fundada em 2022, agora serve Cisco, Meta, Salesforce, The New Yorker, The Washington Post → US$ 330 milhões+ de ARR até o final de 2025 — entre as empresas de IA privadas de crescimento mais rápido → Passou de US$ 1,1 bilhão → US$ 11 bilhões → US$ 22 bilhões em cerca de 2 anos. Isso representa um aumento de 20x. Vendas secundárias como essa estão se tornando a norma na IA. Os funcionários obtêm liquidez sem precisar esperar por um IPO. As empresas retêm talentos em um mercado de contratação brutal. Os investidores têm acesso a receitas comprovadas sem o premium do IPO. Mas o verdadeiro sinal? A IA de voz já não é uma novidade. É infraestrutura. Quando Meta, Salesforce e grandes editoras incorporam sua tecnologia em seus produtos, você não é mais uma startup. Você é uma camada de plataforma. O valor de US$ 22 bilhões também nos diz algo sobre a demanda no mercado privado. Os mercados públicos podem estar instáveis, mas as melhores empresas de IA ainda conseguem valorações premium — e encontram compradores. Minha opinião: ElevenLabs não será a última. Vamos ver uma onda de vendas secundárias e ofertas de recompra de startups de IA com mais de US$ 100 milhões de ARR. A janela para IPO é estreita. As vendas secundárias são o caminho de saída de 2026. Link no primeiro comentário 👇 — Robbie Jeo

O Unreal Engine acabou de lançar um servidor MCP. Isso significa que você agora pode criar um jogo completo apenas conversando com o Claude. Nenhuma luta com o motor. Nenhuma memorização de gráficos de nó. Basta descrever o que você quer, e ele cria. Tenho observado essa mudança acontecer lentamente — IA escrevendo código, IA projetando interface, IA gerando ativos. Mas isso é diferente. Isso é IA construindo mundos. A última barreira para o desenvolvimento independente de jogos sempre foi a complexidade do motor. O Unreal é notoriamente difícil. A maioria das pessoas desiste antes de lançar algo. Essa barreira desapareceu agora. Se você tem uma ideia de jogo guardada em suas anotações há anos, mas nunca começou porque "não sei usar o Unreal" — essa desculpa não vale mais. As ferramentas estão prontas. A pergunta é se você está. — Robbie Jeo h/t @per_simmons_ https://t.co/ozltrPiXez

Os chips de IA estão atingindo um limite. E a solução tem 4 bilhões de anos. As próximas GPUs da NVIDIA estão ultrapassando 1.000W de potência térmica de projeto. Não é um erro — um único chip agora consome mais energia do que todo um PC de jogos de alto desempenho. Os métodos tradicionais de refrigeração estão falhando. Os data centers estão suando. Literalmente. Entre o diamante sintético. A China produz 95% dos diamantes sintéticos do mundo. Enquanto o Ocidente se concentrava no silício, laboratórios chineses construíram silenciosamente tecnologia de wafer de diamante que conduz calor 5 vezes melhor que o cobre. O resultado? Chips mais frios. Data centers mais densos. E uma reescrita completa de quem controla a pilha de hardware de IA. O diamante não é mais apenas joia. É infraestrutura. — Robbie Jeo

O WeChat acabou de implantar silenciosamente IA para 1 bilhão de pessoas. Sem keynote. Sem demonstração viral. Sem manchetes de “inimigo do ChatGPT”. Apenas um pequeno ícone na barra de pesquisa. Toque nele, e você estará conversando com Xiaowei — o assistente de IA da Tencent agora integrado ao aplicativo que 1,3 bilhão de pessoas já usam diariamente. É assim que a IA realmente vence. Não lançando um aplicativo independente que ninguém baixa. Não forçando os usuários a aprender uma nova interface. Mas tornando-se infraestrutura invisível dentro das ferramentas que as pessoas já não conseguem viver sem. O Ocidente constrói produtos de IA. A China constrói a tubulação da IA. E a tubulação sempre vence. — Robbie Jeo

Na Anthropic, 90% dos engenheiros constroem agentes autoaperfeiçoáveis usando um princípio central: Fechar o ciclo. Não apenas "dar uma tarefa à IA". Dê a ela uma maneira de verificar seu próprio trabalho. Aqui está o padrão que eles usam: 1. O agente gera uma saída 2. O agente executa um passo de verificação contra seu próprio resultado 3. Se falhar, ele tenta novamente com novo contexto 4. Repete até passar — ou encaminha É por isso que os agentes de IA modernos parecem mais inteligentes que os antigos. Não é um modelo melhor. É uma arquitetura melhor. O modelo não mudou. O ciclo mudou. Se você está construindo agentes hoje, pare de pensar primeiro em prompts. Pense primeiro em loops de feedback. Um modelo mediano com um loop de feedback apertado superará um ótimo modelo sem loop — sempre. — Robbie Jeo

Engenheiros da Anthropic acabaram de demonstrar como construíram um aplicativo completo do zero usando um ciclo de três agentes de IA. Um planeja. Um constrói. Um avalia. O ciclo continua até que o aplicativo funcione realmente. A maioria das pessoas se concentra em qual modelo é o mais inteligente. Mas a verdadeira vantagem? Saber como orquestrar agentes juntos. Os vencedores não serão aqueles com a melhor IA. Serão aqueles que projetarem os melhores sistemas ao redor dela. Demonstração completa de 40 minutos da equipe Claude Code: https://t.co/c8itOIzDbP — Robbie Jeo

Um jovem de 21 anos executou 300 agentes de IA simultaneamente. Mas esta é a parte que a maioria das pessoas ignora: Ele não apenas escalou. Ele construiu a verdade. 300 agentes Kimi K2.6 operam em paralelo como trabalhadores. 1 agente Claude Opus 4.8 verifica cada saída individualmente. O verificador não pode ser enganado pelos trabalhadores. Os trabalhadores não podem coludir. Eles não se comunicam entre si. Isso não é apenas um truque de velocidade. É responsabilidade em escala de máquina. A maioria das pessoas que constroem com IA pensa em volume de saída. Os inteligentes pensam na integridade da saída. Um sistema que produz 300 respostas rapidamente é inútil se 30 delas estiverem erradas e você não conseguir identificar quais. Sua arquitetura resolve isso. Se você está construindo sistemas de IA em 2026, pergunte-se: Onde está o seu verificador? — Robbie Jeo https://t.co/wsy3DL8hW6

@OpenAI lança Tarefas Agendadas no ChatGPT — Um Passo em Direção a uma IA Pró-ativa A OpenAI lançou um novo recurso chamado Tarefas Agendadas no ChatGPT. Os usuários agora podem pedir ao ChatGPT para gerenciar automaticamente tarefas recorrentes, enviar lembretes ou monitorar informações em seu nome. Principais destaques: • Crie tarefas que executam em horários específicos ou durante janelas definidas (por exemplo, manhã, tarde ou noite) • O ChatGPT pode monitorar a web e aplicativos conectados e notificá-lo apenas quando houver atualizações relevantes • Nova página dedicada de Tarefas Agendadas na barra lateral para visualizar, editar, pausar, retomar ou excluir tarefas ativas • As tarefas executam no máximo uma vez por hora e são pausadas automaticamente após um período de inatividade O recurso está sendo lançado atualmente para usuários Plus, Pro, Business e Enterprise. Por que isso importa: Este é um dos movimentos mais claros até agora para tornar o ChatGPT verdadeiramente pró-ativo e agente. Em vez de os usuários precisarem verificar manualmente ou solicitar ao ChatGPT toda vez, a IA agora pode gerenciar monitoramento rotineiro e trabalho recorrente em segundo plano — potencialmente mudando a forma como as pessoas usam IA em seu fluxo de trabalho diário.