No drop de hoje, repetindo a palavra “humanoide” trocentas vezes:

• Show da Nvidia: as novidades do rockstar Jensen Huang

• Physical AI: chegou a era dos robôs humanoides

• Lei de Moore da IA: dobrando a cada 7 meses.

• Os Casos de Uso: L3Harris, TIM Brasil, Prosegur, Metro Bank, Cingapura, Fast Shop

• Prompt Like a Pro: Coding de modo organizado

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Show da Nvidia: as novidades do rockstar Jensen

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No caminho de transformar a Nvidia em uma das maiores empresas do mundo, o CEO Jensen Huang também transformou a conferência anual da firma no maior evento de chips do mundo, a GPU Technology Conference 2025, que vendeu todos os 25.000 ingressos físicos, enquanto outras 300.000 pessoas assistiam online (#SeCuidaColdPlay). Vestindo o seu típico jaquetão preto de U$9k, o CEO apresentou as novidades:

• Chips Blackwell Ultra: chega no mercado ainda em 2025 e é até 50% melhor que os Blackwell atuais.

• Rubin, Rubin Ultra e Vera Rubin Superchip: previstos para 2026-27, essa nova leva de chips promete uma redução de custo em inferência e energia.

• Groot N1 e Newton: feitos para raciocínios de robôs humanoides e simulação de mundos, melhorando o treinamento em escala dos parceiros metálicos

• Nvidia Llama Nemotron Reasoning: o modelo que arrebentou o DeepSeek R1 com apenas 70B parâmetros, disponível via assinatura anual.

Um dos insights estratégicos de Huang foi que as empresas mais bem sucedidas do futuro irão operar como duas fábricas: uma tradicional e uma inteiramente focada em automação e tomada de decisão de Inteligência Artificial.

Para Jensen, a evolução da categoria foi e será marcada pelos seguintes marcos:
Perception AI: reconhecimento de voz, imagens médicas;
Generative AI: marketing digital, criação de conteúdo;
Agentic AI: assistentes de código, customer service;
Physical AI: veículos autônomos e robôs.

Enquanto o rockstar distribuia camisetas com uma bazuca, também anunciou que a Nvidia adquiriu a startup de dados sintéticos Gretel por mais de U$ 1 bilhão — para aprimorar os dados de treinamento de IA e enfrentar a escassez de dados

🤖 Casos de Uso

• L3Harris planeja integrar IA da Palantir ao programa de defesa antimísseis do Pentágono para aprimorar a resposta a ameaças.

• TIM Brasil usará IA na Oracle Cloud Infrastructure, em parceria com a Ericsson, para modernizar seu sistema de cobrança.

• Prosegur adotou a IA generativa da Telefônica para automatizar tarefas de seus 24 mil colaboradores, melhorando o suporte interno.

• Metro Bank adotou a IA Agentic da Covecta para agilizar o processamento de empréstimos, reduzindo o tempo de tarefas em até 80%.

• Cingapura começou a usar IA para cuidados com idosos, integrando detecção de quedas, wearables e chatbots, impulsionando a adoção entre PMEs.

• Fast Shop implementou um chatbot de IA da UPBI e Microsoft, resolvendo 65% das demandas do SAC.

Physical AI: chegou a era dos robôs humanoides

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A internet de 2010 ficava chocada quando saiam os vídeos dos robôs da Boston Dynamics fazendo parkour. Porém, eles foram treinados por meses no mesmo circuito para repetir tais movimentos. Já os robôs de 2025 conseguem replicar movimentos sem nunca ter treinado, aprendendo conforme executam, com uma precisão incrível. Estamos entrando na era da IA Física e os robôs humanóides já se aqueceram para entrar em campo:

• Figure, que produzia seus robôs utilizando modelos da OpenAI, anunciou que finalizou a sua colaboração para desenvolver modelos próprios. Assim surgiu o Helix, uma tecnologia Vision-Language-Action, que possibilita os metálicos ouvirem as ações e executarem com altíssima precisão.

• Clone Robotics revelou o seu mais novo androide com corpo músculo-esquelético. Nas palavras da Clone: “desenvolver humanoides com essa tecnologia é ainda mais acessível e possibilita resultados ainda melhores".

• Google DeepMind colocou o Gemini 2.0 no cérebro dos robôs e pôs à prova, resultando em uma demonstração de cair o queixo com o raciocínio e precisão das tarefas realizadas: separar itens por contexto, interagir com os objetos de maneira intuitiva a partir da solicitação e muito mais.

• 1X Tech apresentou o primeiro robô doméstico com aparência mais humanizada, que ajuda em tarefas domésticas como carregar compras, servir itens, interagir com os humanos e até aspirar a casa.

• Enquanto isso, os que focam na execução de movimentos corporais:

  • Unitree conseguiu fazer o G1 ser o primeiro robô humanoide a dar um side flip e finalizar de pé, além de ensinar Kung Fu para ele.

  • Boston Dynamics, enquanto isso, agora treina seus robôs com reinforcement learning a partir de captura de movimento.

A nova grande onda da inteligência artificial é física, corporal e quase humana. Eles já correm, dançam, dão cambalhota, trabalham em fábricas e, muito em breve, também estarão na sua casa.

PROMPT LIKE A PRO

Para você que gosta de coding dentro dos Claude, DeepSeek, ChatGPT ou Gemini, aqui vai um prompt que vai melhorar seu fluxo de trabalho:

🤖 Novidades em IA

• Microsoft anunciou o KBLaM, novo método que integra conhecimento estruturado diretamente em LLMs, sem necessidade de retreinamento.

• SyncLabs lançou sua nova versão do seu software de Lip Sync, agora mantendo o mesmo estilo de fala do ator.

• Cursor adotou o Claude Sonnet 3.7 “Max” na sua plataforma, permitindo os 200k de contexto do Claudinho.

• Stability AI apresentou o Stable Virtual Camera, um modelo de difusão multi-view que converte imagens 2D em vídeos 3D imersivos com profundidade.

• Tencent lançou o Hunyuan3D-2 Turbo, uma versão do Hunyuan3D 2.0 que gera modelos sem textura ainda mais rápido, reduzindo de 30s para 1s.

• Anthropic oferecerá suporte para servidores MCP remotos, sem estado “apenas HTTP” como transporte, dando mais opções de implantação.

• xAI soltou uma ferramenta dentro do Grok chamada “DeeperSearch”, uma pesquisa ainda mais profunda que o DeepSearch, com mais reasoning.

A Lei de Moore da Inteligência Artificial

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A Lei de Moore original afirma que o número de transistores em um chip de computador dobra a cada dois anos. Já a nova Lei de Moore da Inteligência Artificial, afirma que a duração das tarefas que os agentes de IA podem concluir de forma autônoma tem duplicado aproximadamente a cada 7 meses desde 2019, segundo os pesquisadores da METR.

O estudo comparou o desempenho de um humano e de uma IA em 170 tarefas de software, desde decisões de 2 segundos até desafios de engenharia de 8 horas:

• Os melhores modelos como o 3.7 Sonnet têm um horizonte de tempo de 59 minutos — concluindo tarefas que humanos habilidosos levam o mesmo tempo, mas com pelo menos 50% de confiabilidade.

• Modelos mais antigos como o GPT-4 podem lidar com tarefas que exigem cerca de 8 a 15 minutos de tempo humano, enquanto os sistemas de 2019 têm dificuldades com qualquer coisa que passe de alguns segundos.

Se a tendência exponencial continuar, até 2030 os sistemas de IA serão capazes de concluir projetos equivalentes a humanos, com duração de um mês - o que pode remodelar completamente a forma como as empresas em todo o mundo abordam a IA e a automação.

Game: Qual a imagem é gerada por IA?

Pare de cair em deepfakes e aprenda a identificar na prática:

Antes de ir…

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