CPU Vera da Nvidia vai para a órbita, OpenAI revela chip Jalapeño e Perplexity fica local
A Nvidia faz parceria com a SpaceX para datacenters orbitais usando a nova CPU Vera. A OpenAI revela seu chip personalizado Jalapeño, enquanto a Perplexity lança uma plataforma de agentes com foco local. A Thomson Reuters constrói um modelo jurídico proprietário, e a Meta prepara sua plataforma de agentes 'Hatch'.
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CPU Vera da Nvidia e datacenters orbitais da SpaceX
A Nvidia lançou oficialmente sua nova CPU Vera, um chip projetado especificamente para lidar com o 'trabalho pesado' da IA de agentes—coordenar ferramentas, executar código e gerenciar bancos de dados. A SpaceXAI se inscreveu como o primeiro cliente de alto perfil, planejando implantar a arquitetura Vera para alimentar sua próxima geração de agentes de IA. Elon Musk revelou que a SpaceX pretende levar este hardware para a órbita, com planos de estabelecer datacenters 'Starmind' até o final de 2027. A plataforma Vera, que conta com 88 núcleos 'Olympus' e até 1,2 terabytes por segundo de largura de banda de memória, foi construída para resolver o gargalo onde GPUs caras ficam ociosas esperando instruções da CPU. Ao otimizar para a conclusão de tarefas de agentes, a Nvidia afirma que o chip é até 1,8x mais rápido que as alternativas tradicionais x86. Este movimento sinaliza a expansão agressiva da Nvidia no mercado independente de CPUs, visando uma oportunidade de US$ 200 bilhões. Para a SpaceX, o projeto do datacenter orbital representa uma aposta significativa no futuro da infraestrutura. Embora os críticos tenham descartado anteriormente a computação baseada no espaço como impraticável, a parceria com a Nvidia fornece a densidade e eficiência de hardware necessárias para tornar o conceito viável. Os racks endurecidos para o espaço são projetados para serem mais simples, mais leves e mais econômicos do que os equivalentes terrestres, potencialmente invertendo a economia da computação orbital nos próximos anos.
OpenAI revela chip de IA personalizado 'Jalapeño'
A OpenAI publicou os primeiros resultados de benchmark para 'Jalapeño', um chip de IA personalizado desenvolvido em parceria com a Broadcom. Projetado especificamente para executar modelos de IA, em vez de treiná-los, o chip de 700 watts supostamente supera os sistemas emblemáticos de 1.200 watts da Nvidia tanto em velocidade quanto em eficiência energética. A OpenAI credita seu modelo Astra e Codex por auxiliarem no design do chip, que levou nove meses do conceito ao status de prontidão para fabricação. Apesar do forte desempenho, a OpenAI não planeja vender o chip comercialmente. O VP de Hardware, Richard Ho, afirmou que a empresa tem demanda interna suficiente para utilizar toda a oferta. Espera-se que o chip chegue aos datacenters da OpenAI ainda este ano, com a produção aumentando até 2027. Duas gerações adicionais do chip já estão em desenvolvimento. Este desenvolvimento espelha a estratégia de outros grandes laboratórios, como o Google, que há muito se beneficia de seus TPUs internos. Ao possuir seu silício, a OpenAI visa reduzir o custo da geração de tokens e criar um ciclo de design mais restrito e personalizado para seus modelos futuros, reduzindo sua dependência de hardware de terceiros para inferência.
Perplexity e Nvidia lançam 'Computador Portátil'
A Perplexity e a Nvidia apresentaram o 'Computador Portátil', uma nova plataforma de agentes no dispositivo que permite aos usuários executar IA localmente no hardware de consumo DGX Spark da Nvidia. O sistema oferece uma alternativa focada em privacidade aos agentes baseados em nuvem, permitindo que os usuários escolham entre o Qwen 3.8 27B ou o modelo PPLX 27B da própria Perplexity para tarefas locais, com a capacidade de recorrer a modelos na nuvem quando necessário. Este lançamento é particularmente significativo por suas implicações de custo e privacidade. Ao mover a carga de trabalho de IA da nuvem para o dispositivo, os usuários podem realizar tarefas sem consumir créditos, desde que o trabalho permaneça local. O software é instalado com um único clique no supercomputador de mesa DGX Spark, com suporte para outros PCs esperado em breve. O lançamento segue relatos de que a Nvidia está em negociações para investir bilhões na Perplexity com uma avaliação superior a US$ 30 bilhões. Este movimento posiciona a Perplexity para capturar a crescente demanda por IA local em primeiro lugar, transformando modelos de ponta em um backup ocasional em vez do padrão, e alavancando o domínio de hardware da Nvidia para garantir sua posição no mercado.
Meta supostamente prepara plataforma de agentes 'Hatch'
A Meta deverá lançar 'Hatch', uma nova plataforma de agentes de IA voltada para o consumidor, nas próximas semanas. A plataforma é projetada para concluir tarefas em nome dos usuários e contará com um nível premium com preços competitivos em relação aos planos de ponta da OpenAI e Anthropic. Junto com a plataforma, espera-se que a Meta lance seu próximo modelo emblemático, com o codinome 'Watermelon', em outubro. Este movimento marca uma mudança estratégica para a Meta, que historicamente dependeu de serviços gratuitos suportados por anúncios. Ao introduzir uma plataforma de agentes paga, a empresa está tentando monetizar suas capacidades de IA diretamente por meio de assinaturas de consumidores. O sucesso desta iniciativa dependerá da capacidade do agente de lidar com tarefas complexas e de várias etapas de forma eficaz. Analistas do setor estão acompanhando de perto para ver se a Meta consegue fazer a transição bem-sucedida de sua enorme base de usuários para um modelo de IA pago. A capacidade da plataforma de se integrar aos ecossistemas sociais existentes, ao mesmo tempo em que fornece utilidade genuína, será o principal diferencial em um mercado cada vez mais concorrido de agentes de IA pessoais.
Thomson Reuters constrói modelo de IA jurídico proprietário
A Thomson Reuters apresentou seu primeiro modelo de IA desenvolvido internamente, criado ao readaptar o Qwen de código aberto da Alibaba e treiná-lo com décadas de conteúdo jurídico da empresa. O projeto de dois anos custou US$ 40 milhões em poder computacional e pessoal, sendo que a execução de treinamento mais recente custou US$ 450.000. O modelo foi testado internamente e, segundo relatos, supera o Claude Opus 4.8, o Gemini 3.1 Pro e o GPT-5.5 em tarefas jurídicas específicas. O CTO Joel Hron enfatizou a importância estratégica deste movimento, comparando o aluguel de modelos de IA ao aluguel de uma casa, onde o usuário não constrói patrimônio a longo prazo. Ao construir seu próprio modelo, a Thomson Reuters visa reter valor e controle sobre sua base de conhecimento especializada. Uma versão com pesos abertos do modelo será disponibilizada para pesquisadores. Este desenvolvimento destaca uma tendência crescente entre grandes empresas com conjuntos de dados profundos e proprietários. À medida que os custos de treinamento diminuem e os modelos básicos de código aberto melhoram, as empresas estão cada vez mais optando por construir soluções personalizadas em vez de confiar apenas em APIs de terceiros, visando melhor desempenho e eficiência de custos a longo prazo.
Accelerated Understanding lança IA baseada em física
A professora do Caltech, Anima Anandkumar, e o engenheiro Benedikt Jenik lançaram a 'Accelerated Understanding', uma startup focada em treinar IA para prever a evolução do mundo físico, em vez de prever texto. Os modelos da empresa utilizam 'operadores neurais'—um design baseado em física que rastreia eventos através do espaço e tempo 3D, afastando-se da arquitetura tradicional de transformadores. Em testes iniciais, o modelo processou 5 trilhões de pontos de dados em uma única execução, o que os fundadores afirmam ser 5 milhões de vezes a capacidade dos principais modelos do Google e da Anthropic. A empresa está visando aplicações empresariais, incluindo desenvolvimento de materiais para chips, previsão de clima extremo e robótica. Os fundadores recusaram notavelmente uma oferta de cargos de topo e uma participação de 35% no projeto 'Prometheus' de Jeff Bezos para prosseguir com este empreendimento. Esta decisão ressalta sua convicção de que a modelagem baseada em física é o caminho superior para a próxima geração de IA, posicionando a startup como uma concorrente direta dos modelos massivos e pesados em texto que atualmente dominam a indústria.
Hackers chineses aumentam ataques usando DeepSeek
Pesquisas da TeamT5 indicam que grupos de hackers apoiados pelo estado chinês mais que dobraram seu volume de ataques após integrar modelos de IA de código aberto, especificamente o DeepSeek, em suas operações. Os pesquisadores relatam que esses grupos favorecem o DeepSeek devido à sua combinação de alto desempenho e salvaguardas cibernéticas relativamente frouxas em comparação com outros modelos de ponta. Os hackers estão supostamente usando a IA para auxiliar na escrita de código de invasão, invadir sistemas de e-mail corporativos e mapear alvos. Embora as preocupações de segurança tenham se concentrado principalmente no uso indevido potencial de modelos de ponta, este relatório destaca o risco significativo representado por modelos mais baratos e acessíveis que carecem de restrições de segurança robustas. Esta tendência está alinhada com os avisos do Instituto de Segurança de IA, que observou em maio que as capacidades cibernéticas autônomas de IA estão avançando rapidamente. A capacidade de atores mal-intencionados de alavancar IA de código aberto para escalar suas operações apresenta um desafio complexo para a segurança cibernética, sugerindo que o foco pode precisar mudar para proteger os próprios modelos, em vez de apenas a infraestrutura que eles alvejam.