As ações da Alphabet –  empresa controladora do Google – despencaram mais de 12% na quinta-feira (29), o pior dia já registrado — uma queda histórica maior do que qualquer sessão durante a pandemia de Covid-19 ou a crise financeira de 2008.

A queda apagou aproximadamente meio trilhão de dólares do valor de mercado da Alphabet, a segunda maior destruição de valor em um único dia da história, atrás apenas da queda de quase US$ 600 bilhões da Nvidia no início de 2025.

O que está acontecendo?

Os investidores estão examinando cada vez mais a corrida de gastos com IA das grandes empresas de tecnologia e como a tecnologia está afetando seus próprios negócios — e a Alphabet é o alvo mais recente.

As ações da empresa caíram acentuadamente à medida que os investidores se preocuparam com a desaceleração do crescimento no negócio de publicidade em buscas do Google, ocorrendo simultaneamente a uma contínua aceleração dos gastos com IA.

As maiores empresas de tecnologia do mundo estão gastando centenas de bilhões de dólares para construir data centers, em uma corrida para tentar figurar entre os vencedores do boom da inteligência artificial.

Wall Street está ficando mais cautelosa, tentando identificar quais empresas estão gastando de forma racional, como esses desembolsos estão impactando outras partes de seus negócios e quem realmente se beneficiará do impacto transformador da IA na sociedade.

A Alphabet divulgou na quarta-feira os resultados de vendas trimestrais que ficaram abaixo das expectativas dos analistas.

Os investidores ficaram consternados com o resultado aquém do esperado nas vendas, o que reacendeu preocupações antigas sobre se a principal fonte de receita da empresa — o negócio de publicidade em buscas do Google — será capaz de resistir à pressão dos consumidores que utilizam cada vez mais os próprios chatbots de IA do Google (e dos concorrentes) em substituição à busca tradicional.

“O temor é que esse deslocamento possa acontecer mais rápido do que o Google consegue reagir e redirecionar seus negócios”, disse Jed Ellerbroek, gestor de portfólio da Argent Capital Management.

A empresa também divulgou um segundo trimestre consecutivo de fluxo de caixa livre negativo, outro indicador que está gerando preocupação entre os investidores.

Desde sua abertura de capital em 2004, o Google — que se tornou Alphabet em 2015 — não havia registrado um único trimestre de fluxo de caixa livre negativo até este ano.

Um fluxo de caixa livre robusto é um sinal de uma empresa saudável, capaz de pagar dividendos, realizar recompras de ações e reinvestir em seus negócios.

A Alphabet registrou US$ 51,4 bilhões em despesas de capital apenas no terceiro trimestre, em comparação com US$ 91,4 bilhões em todo o ano de 2025.

À medida que a empresa intensifica seus gastos com IA, incluindo a construção de data centers, sobra menos caixa para o tipo de gratificação imediata que os investidores apreciam, como recompras de ações e dividendos.

Em nítido contraste com o fluxo de caixa livre negativo da Alphabet, a Microsoft divulgou esta semana que registrou US$ 18,6 bilhões em fluxo de caixa livre no terceiro trimestre, mesmo continuando a gastar bilhões em sua expansão de IA.

As ações da Microsoft encerraram o dia estáveis na quinta-feira, enquanto as ações da Alphabet caíram mais de 12%.

“Agora estamos começando a ver quem está gastando de forma racional em IA e quem não está”, disse Richard Reyle, diretor de investimentos da Questar Capital Partners.

Bolha de IA? Entenda o que está por trás da queda das ações | RESENHA DO DINHEIRO

Pode parecer estranho que as ações de uma das maiores big techs não estejam em alta depois que a Anthropic protocolou seu tão aguardado prospecto de oferta pública inicial apenas alguns dias antes.

A Anthropic está se comprometendo a gastar muito dinheiro para alugar capacidade computacional de empresas de tecnologia como a Alphabet.

Mas essa promessa futura não é garantida, especialmente se a expansão dos data centers não ocorrer conforme o planejado ou se a IA não for tão lucrativa quanto o esperado.

A Alphabet está pedindo aos investidores que acreditem em sua visão para a IA e para a construção de data centers, ao mesmo tempo em que tenta monetizar a IA e demonstrar que é capaz de gerar retornos sólidos com a tecnologia.

O crescimento nas divisões de computação em nuvem das big techs é um sinal de que a demanda por IA continua robusta. Mas o mercado está tenso diante de qualquer coisa que possa dar errado para o boom da IA.

Big techs como a Alphabet estão recorrendo a dívidas e aos mercados financeiros para captar mais capital e impulsionar suas ambições. Embora as empresas afirmem estar tentando acompanhar a demanda, a concorrência por recursos dos investidores está aumentando.

“Todo mundo está tentando passar pela porta ao mesmo tempo, e isso faz as pessoas hesitarem”, disse Ted Mortonson, estrategista de investimentos da Baird especializado no setor de tecnologia.

Wall Street está ficando cada vez mais preocupada com a expansão dos data centers, e as empresas que estão consumindo o fluxo de caixa livre estão sendo penalizadas.

A empresa portuguesa Critical Software vai cortar cerca de 200 empregos até ao final deste ano devido aos avanços da inteligência artificial (IA). A tecnológica deverá terminar 2026 com aproximadamente 1.300 colaboradores, menos do que os cerca de 1.500 que tinha no início do ano, noticia esta sexta-feira o jornal Expresso (acesso pago).

A redução de 13% no quadro de pessoal acontece porque, perante o desenvolvimento da IA, “há funções que deixam de fazer sentido”. “Há umas que desaparecem, outras que são transformadas e outras que são criadas”, afirmou João Carreira, presidente executivo da Critical Soft­ware, ao semanário do grupo Impresa.

A Critical Soft­ware, fundada em Coimbra em 1998, está a fazer um investimento de cerca de oito milhões de euros em IA. “Temos de tirar o máximo partido do que a IA nos pode dar em termos de amplificar as capacidades dos nossos engenheiros e pôr-nos numa posição de liderança”, diz o gestor da empresa que desenvolve software para aviões, comboios, missões espaciais e outros sistemas críticos.

A Critical Soft­ware torna-se assim o mais recente exemplo em Portugal a seguir este movimento, depois da Bhout, da Defined.ai ou da norte-americana Bitsight. “As funções mais repetitivas, de programação, de teste, essas são muito facilmente substituídas pela máquina”, admitiu  João Carreira.

La discusión en torno al uso de la inteligencia artificial en la producción editorial se centraba hasta hace unos meses en el ámbito de habla hispana en la regulación de su uso para la confección de portadas, de textos de contraportada, o en su empleo en traducciones y en audiolibros. Los contratos entre editoriales y autores, a menudo supervisados por agentes literarios, han tratado de asegurar que, tras la automatización, implícita en el uso de la nueva y cambiante herramienta, siempre había un humano que revisaba y firmaba el trabajo, que asumía la autoría en los aspectos formales de ese artefacto llamado libro. “Nuestra postura ha sido contraria al uso de IA en portadas o contraportadas o audiolibros y hemos incluido cláusulas en este sentido en los contratos”, explica Mónica Martín de la agencia MB. “Con nuestros autores tenemos una relación de confianza, con frecuencia revisamos varios borradores de una misma obra. No tenemos nada estipulado contractualmente con ellos sobre la IA”.

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El gigante del comercio electrónico Amazon sigue la estela de Alphabet y reduce beneficios en el tercer trimestre del año. Las ganancias de la tecnológica cayeron un 2,4% entre julio y septiembre con respecto al mismo periodo del año anterior, hasta los 20.685 millones de dólares (18.577 millones de euros), según ha comunicado este jueves la compañía. El resultado ya ha provocado la reacción del mercado: las acciones de la firma fundada por Jeff Bezos cayeron un 7% en la negociación fuera del horario bursátil tras conocerse las cifras.

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As ações nos ​EUA caíram nesta quinta-feira (29) com os investidores reavaliando os gastos maciços das grandes empresas de tecnologia em inteligência artificial, enquanto assimilavam resultados financeiros de grande repercussão e dados ⁠cruciais sobre ​a inflação, um dia após o ​Fed (Federal Reserve) manter as taxas de juros ⁠dos EUA inalteradas.

Todos os ⁠três principais índices acionários dos ​EUA ‌perderam terreno, com o Nasdaq, de ⁠forte presença tecnológica, registrando a maior queda após a divulgação, na noite de quarta-feira, dos ‌resultados trimestrais ⁠decepcionantes ‌da Alphabet .

Em contrapartida, o Russell 2000, de pequenas capitalizações, registrou um sólido avanço.

As ações ⁠do setor de ⁠chips interromperam sua sequência de quatro dias de ganhos, à ‌medida que os investidores procuravam distinguir entre empresas capazes de financiar suas altas ambições em IA e aquelas que queimam caixa ‌e recorrem a empréstimos para alcançar seus objetivos.

De acordo com dados preliminares, o ⁠S&P 500 perdeu 0,31%, fechando em 7.721,02 pontos, enquanto o Nasdaq Composite recuou 1,36%, ​para 26.188,08 pontos. O Dow Jones Industrial ​Average caiu 0,25%, para 52.345,80 pontos.

Inteligência artificial é estratégia, diz diretor de Dados e IA da Clickbus | MONEY NEWS

El planeta Tierra se está llenando de centros de datos. Actualmente, hay más de 11 mil operativos, y la mayoría se concentran en el continente americano, concretamente en el país de Estados Unidos, con más de 4 mil centros, concentrando casi un tercio del total mundial. Pero si nos centramos en los centros de datos de hiperescala —que pertenecen a empresas como Google, Microsoft, Amazon o Meta— hay alrededor de 1.200 instalaciones. Si bien parecen minoría, son las que concentran el 44 % de la capacidad de procesamiento del planeta.

Estos centros de datos de hiperescala albergan miles de servidores físicos, dispositivos de almacenamiento masivo y equipos de red avanzados que, en conjunto, permiten atender a las peticiones de los usuarios. Sin embargo, estas infraestructuras, para que estén operativas, requieren a su vez de sistemas de alimentación, sistemas de refrigeración y otras medidas de seguridad que garanticen un correcto funcionamiento. Por tanto, no solo ocupan grandes extensiones de terreno, sino también consumen numerosos recursos, entre ellos electricidad y agua, los cuales también son esenciales para los seres humanos.

Si bien miles de millones de personas utilizan la inteligencia artificial con frecuencia, es muy probable que bastante gente que vive cerca de estas megaconstrucciones no la quiera ver ni en pintura. Y es que si bien la IA puede generar ciertos beneficios tecnológicos y económicos, también conlleva costes ambientales y sociales, especialmente en las comunidades donde se encuentran. Las quejas de los vecinos que residen en las proximidades de los centros de datos han empezado a acumularse, sobre todo de ruido y malestar. Es el caso de un barrio de Mississippi, cuya solución por parte de xAI es comprar las viviendas. Pero no a cualquier precio.

Los ruidos constantes provocados por las turbinas de gas alteran el sueño de los residentes

xAI es la compañía de inteligencia artificial de Elon Musk, el magnate tras otros negocios de éxito como SpaceX, Starlink o X, la red social anteriormente conocida como Twitter. xAI es la desarrolladora de Grok, el bot conversacional alternativo a ChatGPT, Claude o Gemini que no ha estado exento de polémica desde su lanzamiento, hace unos pocos años. A través de su filial MZX Tech, xAI se ha ofrecido a comprar un barrio de Mississippi, con la condición de que los residentes no pongan denuncias por ruido.

MZX Tech se habría puesto en contacto con propietarios del barrio Colonial Hills de Southaven (Mississippi) para comprarles sus propiedades, con la condición de liberar posibles reclamaciones legales relacionadas con una central eléctrica cercana. El medio FOX13 Memphis ha tenido acceso a la carta en la que se exige a los vendedores a liberar «todas las reclamaciones relacionadas con la demanda».

Al momento de escribir estas líneas, MZX Tech ya habría comprado varias propiedades. Habría empezado a hacerlo este mismo mes de octubre de 2026. El número exacto no está claro, pero habrían sido entre tres y cinco viviendas. No obstante, los planes de la filial de xAI serían muchos más ambiciosos, pudiendo abarcas hasta 418 casas. El medio The Verge así lo confirma, y un agente inmobiliario conocedor del asunto apuntó a un residente que 18 propietarios ya habrían aceptado vender.

El pasado mes de junio, tres residentes del barrio, incluido Jason Haley, presentaron una demanda contra xAI y MZX Tech alegando ruidos y vibraciones «casi constantes», los cuales provendrían de turbinas de gas que son las encargadas de abastecer los centros de datos de IA cercanos, propiedad de xAI. Según los vecinos, las turbinas han alterado el sueño y la vida diaria, hasta el punto de tener que salir de casa o poner música para enmascarar el ruido.

Las demandas estarían acompañadas de vídeos grabados por los propios vecinos que corroborarían las quejas al medir los niveles de ruido cerca de la instalación. A pesar de todo, el alcalde de Southaven, Darren Musselwhite, alegó que la supervisión municipal no encontró ninguna violación de la ordenanza local de ruido de 70 decibelios. Los afectados mantienen que aunque el ruido esté por debajo de ese nivel, al ser constante, acaba afectando al sueño y la calidad de vida.

Dicho alcalde ha ofrecido dos explicaciones para la compra de viviendas: que los trabajadores de xAI tengan una casa cerca de su puesto de trabajo, y un gesto de buena voluntad hacia los resistentes que no están conforme con los centros de datos, cada vez más presentes no solo en Estados Unidos, sino en todo el mundo.

El 57 % de los estadounidenses considera que la IA es perjudicial para la sociedad, según una reciente encuesta, y el 66 % se opone a la apertura de nuevos centros de datos. Además, el 72 % rechaza que construyan uno en su comunidad. Estas cifras son curiosas, ya que Estados Unidos es el «país de la IA»; las grandes compañías que desarrollan esta tecnología proceden de allí, como Microsoft, Meta, Amazon, Google o la misma xAI.

Os serviços secretos norte-americanos terão estado a vigiar uma pessoa próxima do presidente executivo da Nvidia, Jensen Huang, por suspeitas de ser um ativo dos serviços secretos chineses. Segundo o The New York Times (acesso pago, em inglês), a suspeita recai sobre Alice Huang, uma alta executiva de uma empresa de centros de dados sediada em Singapura.

De acordo com o jornal norte-americano, a vigilância terá revelado que Alice Huang, também identificada como Huang Le e cidadã chinesa, desenvolveu uma relação próxima com Jensen Huang. As autoridades receavam que estivesse a transmitir informações a Pequim sobre a Nvidia e o seu líder, que mantém uma relação próxima com o Presidente norte-americano, Donald Trump.

Alice Huang está ligada à Megaspeed, uma empresa de serviços de computação em nuvem sediada em Singapura que já tinha sido alvo de suspeitas de ajudar empresas a contornar as restrições norte-americanas à exportação de chips de IA para a China. Segundo o The New York Times, as autoridades norte-americanas receavam que a executiva estivesse a ajudar Pequim a obter informações através da sua relação com Jensen Huang.

O jornal adianta ainda que Donald Trump foi informado das conclusões dos serviços secretos há cerca de um ano, mas optou por não tomar medidas. A decisão terá sido influenciada pela relutância do Presidente em prejudicar as vendas de chips da Nvidia.

Nvidia desmente suspeitas de desvio de chips

Um porta-voz da Nvidia desmentiu as suspeitas de que Alice Huang, ligada à empresa de serviços de computação em nuvem Megaspeed, teria mantido uma relação próxima com Jensen Huang para transmitir informações à China. Em declarações à CNBC, a tecnológica afirmou que a Megaspeed é apenas mais um dos seus clientes regionais e que as interações do presidente executivo com os responsáveis da empresa são normais, uma vez que fala com milhares de clientes todos os anos.

A empresa acrescentou que os clientes não têm acesso a segredos comerciais da Nvidia nem a informações relevantes para a segurança nacional. O porta-voz afirmou ainda que as alegações de desvio de chips da Nvidia para contornar as restrições norte-americanas às exportações já tinham sido investigadas e desmentidas no ano passado.

A Nvidia disse também não ter sido informada pelo Governo norte-americano sobre Alice Huang, afirmando estar confiante de que as autoridades a alertariam caso considerassem que alguém representava uma ameaça para a indústria norte-americana.

A investigação surge num contexto de crescente tensão entre Washington e Pequim em torno do acesso a tecnologia avançada de inteligência artificial (IA). Os Estados Unidos têm procurado limitar o acesso da China aos chips mais avançados da Nvidia, por receios de que possam ser utilizados no desenvolvimento de sistemas militares ou de modelos de IA capazes de rivalizar com os norte-americanos.

Alemania cerró sus últimas centrales nucleares en abril de 2023, después de una retirada acelerada por el accidente de Fukushima. Tres años más tarde, sus instalaciones podrían tener una segunda vida bastante distinta: albergar los ordenadores que hacen funcionar la inteligencia artificial. Nvidia quiere estudiar esa posibilidad, pero no para volver a producir electricidad nuclear. El atractivo no está en sus reactores.

El fabricante de chips ha llegado a un acuerdo preliminar con PreussenElektra, la empresa alemana encargada de desmantelar varias centrales, para evaluar si sus antiguos terrenos pueden convertirse en grandes centros de datos. Por ahora no se ha decidido construir ninguno, aunque la idea parte de una ventaja importante: buena parte de la infraestructura necesaria ya existe.

De producir electricidad a alojar miles de servidores

Levantar un centro de datos no consiste únicamente en llenar un edificio de ordenadores. Hace falta mucho terreno, una conexión eléctrica potente y sistemas capaces de impedir que los servidores se sobrecalienten. Conseguir todo eso desde cero puede llevar años y elevar considerablemente la factura.

Las centrales nucleares tienen características que podrían facilitar ese trabajo. Ocupan extensas zonas industriales, disponen de conexiones a la red y cuentan con infraestructuras que podrían aprovecharse. Nvidia y PreussenElektra estudiarán cuáles siguen siendo útiles y qué habrá que adaptar para instalar equipos informáticos.

PreussenElektra gestiona el cierre y desmantelamiento de ocho centrales alemanas. Entre ellas están Grohnde, Stade y Unterweser, pero ninguna de las empresas ha confirmado qué emplazamientos examinará. Tampoco se sabe cuántos servidores podrían albergar ni qué cantidad de electricidad necesitarían.

La propuesta es distinta de los proyectos que buscan alimentar centros de datos con nuevos reactores nucleares. Aquí los reactores seguirán apagados, pues se pretende reutilizar los terrenos y sus instalaciones, no reactivar la producción atómica.

Un plan atractivo que todavía tiene muchas incógnitas

Para Nvidia, transformar estas zonas industriales podría ahorrar tiempo y dinero frente a construir instalaciones nuevas. También permitiría aprovechar emplazamientos que están perdiendo su actividad original. Pero esa ventaja, de momento, solo existe sobre el papel. Las conexiones que antes servían para enviar electricidad a la red no tienen por qué estar preparadas ahora para recibirla en cantidades tan grandes.

Las empresas también tendrán que averiguar cuánto costaría adaptar cada lugar, qué permisos harían falta y cómo convivirían los servidores con las tareas de desmantelamiento. El agua y la refrigeración también importan, aunque Nvidia ya investiga formas de reducir el consumo de agua en sus centros de datos.

No hay ubicaciones elegidas, presupuesto anunciado ni contratos de construcción. PreussenElektra insiste en que la evaluación sigue abierta y puede terminar sin ningún proyecto. Lo que sí demuestra el acuerdo es hasta qué punto la expansión de la IA está obligando a buscar espacio y electricidad donde antes había otra industria.

Uma demonstração de inteligência artificial pode ser preparada em pouco tempo e surpreender qualquer comité de direção. Ainda assim, o desafio não está em mostrar aquilo que a IA é capaz de fazer num ambiente controlado, mas em conseguir que essa capacidade funcione de forma estável, segura e útil na operação real. É precisamente na distância entre a demonstração e a fiabilidade na operação que se decide se a IA acrescenta valor ou apenas cria expectativas.

E o potencial é real: a IA generativa pode resumir documentos, classificar pedidos, localizar informação, redigir respostas ou gerar código em segundos. A dificuldade surge quando capacidades ainda em desenvolvimento são apresentadas como se já estivessem preparadas para qualquer organização.

A IA é muito mais fácil de demonstrar do que de transformar numa capacidade operacional. Basta um caso controlado para obter, em segundos, um resultado que anteriormente exigia tempo e conhecimento especializado.

Essa facilidade aumenta expectativas geradas num contexto em que os fabricantes projetam um futuro quase milagroso com os seus modelos, as redes sociais enchem-se de casos de sucesso, cursos para “desenvolver IA” em três dias e prompts apresentados como soluções universais, enquanto os fornecedores de serviços apresentam os desenvolvimentos em curso como produtos finais.

E isso leva os clientes a esperar que os seus fornecedores disponham já de capacidades prontas a melhorar a sua produtividade e a reduzir custos. A expectativa é compreensível, mas deve ser gerida com rigor: entre uma prova promissora e uma solução industrializada existe, muitas vezes, uma parte significativa do esforço, do custo e do risco do projeto.

Para compreender melhor essa distância, importa separar duas dimensões que, quando falamos de inteligência artificial, são frequentemente confundidas: a maturidade tecnológica de uma ferramenta e a profundidade com que esta é integrada no nosso trabalho quotidiano.

A primeira dimensão é a maturidade, que mede a fiabilidade tecnológica através de três situações diferentes. Num primeiro nível está aquilo que é tecnicamente possível: o modelo consegue resolver uma tarefa, mas apenas em condições muito específicas. Depois surge aquilo que foi demonstrado de forma consistente: a ferramenta já foi testada com casos reais, apresenta resultados estáveis e, sobretudo, temos claros quais são os seus limites. Finalmente, está aquilo que se encontra preparado para produção: a solução pode operar no dia a dia da empresa com segurança e controlo, sabendo gerir dados imperfeitos, exceções e o seu impacto no negócio.

A segunda dimensão é a profundidade, que define o grau de autonomia e o alcance da IA nas nossas tarefas. Na sua forma mais básica surge o copiloto de uso geral, que ajuda a redigir, resumir ou pesquisar informação, enquanto o utilizador fornece o contexto e revê o resultado final. Também pode ser aplicada a uma atividade específica, como classificar uma caixa de entrada de pedidos ou preparar o rascunho de uma resposta. Um nível superior de integração permite ligar a IA a sistemas e dados, sempre de acordo com as permissões definidas, reduzindo pesquisas manuais e etapas operacionais. Por fim, um agente com capacidade de atuação já não se limita a sugerir ou pesquisar informação: coordena diferentes ferramentas e executa ações autonomamente dentro de um fluxo de trabalho.

Estas duas dimensões podem cruzar-se de formas muito diferentes. Podemos ter uma solução com uma integração muito profunda nos nossos sistemas, mas que, do ponto de vista tecnológico, continua a ser muito imatura. Por outro lado, um simples copiloto com funcionalidades limitadas pode estar perfeitamente preparado para entrar em produção.

Também não é necessário procurar sempre o nível máximo de integração. Para muitas atividades, utilizar corretamente um copiloto básico proporciona um valor significativo quase de imediato. É uma abordagem com menor complexidade e menor risco, uma vez que funciona como um suporte inteligente para um ser humano que, supostamente, é quem fornece o critério final.

Independentemente da profundidade escolhida, uma solução de IA continua a ser software: necessita de dados, segurança, testes, operação e manutenção. No entanto, os LLM exigem avaliações adicionais.

O primeiro desafio é a veracidade: o modelo pode gerar uma resposta plausível e bem redigida sem que esta esteja efetivamente sustentada pela informação disponível. Isto obriga a controlar quais as fontes que utiliza, se estão atualizadas e se a resposta é realmente suportada por essas fontes.

O segundo desafio consiste em avaliar a qualidade quando não existe uma única resposta correta. Nestes casos, não basta superar um conjunto fechado de testes: é necessário definir critérios de aceitação, avaliar casos representativos e acompanhar o comportamento durante a operação, tendo em conta que este pode mudar quando se alteram o modelo, as fontes ou o contexto.

As exigências dependerão do caso de uso, do seu grau de autonomia e do risco associado. Num copiloto, o foco está principalmente na proteção da informação, na definição de critérios de utilização e na garantia de revisão por parte do utilizador. Quando a IA é aplicada a tarefas estruturadas, é necessário definir claramente o que recebe, o que deve devolver e como é avaliada. Se for integrada com outros sistemas, acrescentam-se a gestão de permissões, a rastreabilidade e o controlo da informação utilizada. E, se tiver capacidade para executar ações, é também necessário definir o que pode fazer autonomamente, o que requer aprovação e como reverter uma atuação incorreta.

Por exemplo, num serviço de manutenção de aplicações, uma base de conhecimento desatualizada pode deteriorar inadvertidamente as respostas. Uma recomendação incorreta também pode atrasar a identificação de uma solução ou gerar outro problema em produção.

Tudo isto obriga a passar do potencial para o caso real. Perante uma inteligência artificial em constante evolução, o nosso papel enquanto consumidores deve ser estratégico. A chave está em escolher o nível de profundidade adequado a cada necessidade do negócio, compreendendo que uma maior integração e autonomia implicam, geralmente, mais esforço de implementação, operação e controlo.

A IA não é uma solução universal. Em algumas tarefas, oferece capacidades que superam as das pessoas; noutras, complementa o seu trabalho enquanto copiloto e, em muitas, permite simplesmente fazer o mesmo de forma mais rápida ou cómoda. O verdadeiro desafio consiste em avaliar o retorno de cada caso de uso e antecipar a dependência tecnológica, incluindo uma possível subida dos custos dos fornecedores.

O presidente Luiz Inácio Lula da Silva (PT) foi reeleito para um quarto mandato não consecutivo no último domingo (25). Em discurso pós-reeleição, na Avenida Paulista, em São Paulo (SP), o petista defendeu a regulação das big techs e a criação de uma inteligência artificial brasileira.

“Iremos ensinar mais matemática e engenharia, porque eu não quero ficar dependendo de inteligência artificial chinesa ou americana. Eu quero criar uma brasileira”, afirmou.

As falas de Lula durante o discurso repetem propostas apresentadas no plano de governo para a gestão de 2027-2030.

Especialistas consultados pela CNN Brasil apontaram a soberania digital como um dos destaques das propostas de Lula para a próxima gestão. 

Mas há desafios, que incluem a definição de como desenvolver uma IA nacional, garantir que os investimentos em data centers se traduzam em ganhos mais amplos para o Brasil e conseguir avançar, de fato, com a regulação das big techs.

Inteligência artificial brasileira

O Brasil já tem um Plano Brasileiro de IA (PBIA), que garante o desenvolvimento, a regulação e o uso da tecnologia entre 2024 e 2028. O investimento previsto para o período é de R$ 23 bilhões. O valor será destinado principalmente a empréstimos ao setor privado e gastos e infraestrutura e desenvolvimento de tecnologia.

O plano traz propostas voltadas para a criação de modelos de linguagem avançados em língua portuguesa, com dados nacionais voltados para o fortalecimento da soberania brasileira em IA. 

O PBIA também propõe a capacitação de pessoas em inteligência artificial e o desenvolvimento tecnológico como forma de “promover o protagonismo global do Brasil em IA”.

No plano de governo, Lula também defendeu o desenvolvimento de “modelos de linguagem em português e outras línguas, voltados aos problemas do País, apoiados numa plataforma nacional de dados para treinamento e avaliação”.

Celso Camilo, Doutor em IA e professor da Universidade Federal de Goiás, avalia que o plano de Lula em relação à inteligência artificial não trouxe novas propostas em relação ao PBIA. O desafio será a velocidade de implementação das medidas.

“Não priorizar o desenvolvimento próprio de IA em várias fases da pilha tecnológica é continuar dependendo fortemente de commodities e ter menos soberania. O presidente e equipe tem o desafio de acelerar a implementação do plano e dar a devida prioridade a Ciência, Tecnologia e Inovação. Menos plano e mais execução acelerada”, afirma.

Camilo acredita que essas propostas são viáveis — e até “tímidas”, considerando a competição internacional. 

Já JB Queiroz Filho, especialista em transformação digital, avalia que a ambição de ampliar a capacidade brasileira de desenvolver e usar soluções próprias é uma questão central do plano.

Para chegar nesse objetivo, segundo ele, o País precisa ampliar a qualificação profissional, melhorar o acesso a dados de qualidade, fortalecer pesquisas e criar condições para que empresas incorporem a tecnologia aos seus processos.

No entanto, defende que o Brasil, em vez de tentar dominar a tecnologias, deve identificar onde possui condições reais de ter uma vantagem competitiva.

“O Brasil precisa identificar em quais áreas vale a pena desenvolver tecnologia própria, onde faz mais sentido utilizar soluções internacionais. O objetivo não deve ser apenas ampliar a presença física da tecnologia no país, mas aumentar a capacidade brasileira de gerar valor a partir dela”, afirma.

Data centers

O plano de governo prevê o desenvolvimento de um ecossistema nacional de tecnologia digital, que vai desde a cadeia de data centers até os serviços de nuvem.

No entanto, propõe que a expansão seja acompanhada de proteções socioambientais e que os investimentos no País sejam acompanhados de ganhos para o mercado brasileiro.

Vamos assegurar que a expansão de data centers e infraestruturas de inteligência artificial seja acompanhada de salvaguardas socioambientais obrigatórias, exigindo eficiência energética, utilização progressiva de fontes 100% renováveis e avaliação de impactos sobre o sistema elétrico, hídrico e populações locais. Além disso, a instalação dos data centers em solo brasileiro deve prever contrapartidas de conteúdo local e capacidade computacional para o mercado interno.

Priscila Gonsales, Mestre em Inteligência Artificial, Educação e Complexidade pela PUC-SP, destacou o reconhecimento, por parte do plano de governo, da tecnologia como infraestrutura estratégica, em vez de apenas uma ferramenta. Isso inclui não apenas a conectividade, mas o ecossistema completo, que envolve data centers, cabeamento e satélites, em alguns casos.

“Ao pensar em soberania digital, é importante um país ter controle da sua infraestrutura”, afirma.

No entanto, Gonsales aponta que a postura brasileira precisa ser rígida nesse sentido.

“Não adianta só dar descontos em relação ao imposto para atrair data centers estrangeiros, sem que haja um plano hídrico, energético, transparente, com a participação das comunidades desses territórios”, defende.

JB Queiroz destaca a tentativa de Lula de posicionar a tecnologia como componente da estratégia de desenvolvimento econômico, com a construção de infraestrutura computacional.

Para ele, a instalação de data centers gera investimentos e amplia a capacidade de processamento no País, mas, sozinha, não garante que as empresas brasileiras desenvolvam mais tecnologia ou tenham acesso a serviços a custos menores.

JB ainda afirma que o desafio é encontrar o equilíbrio entre atrair capital e assegurar retorno econômico e tecnológico para o país… mas que isso exige uma visão de longo prazo, que vai além apenas do plano de Lula.

“A construção de capacidade tecnológica depende de formação de profissionais, pesquisa, investimento empresarial, acesso a mercados e continuidade das políticas. São fatores que não se consolidam necessariamente dentro de um único mandato”, defende.

Regulação das big techs

Segundo Priscila Gonsales, o assunto da soberania digital se fortaleceu na pandemia de Covid-19, a partir de 2020, quando o Brasil percebeu seu grau de dependência das plataformas estrangeiras.

Nas eleições deste ano, o assunto também veio à tona. 

Desde o início do período eleitoral, a coligação liderada pelo PT e adversários do presidente, como o deputado Nikolas Ferreira (PL-MG), acusaram a Meta de tentar interferir no pleito, supostamente influenciando métricas dos candidatos de um lado e bloqueando conteúdos de outros. 

Na última semana da corrida eleitoral, a big tech voltou ao centro do debate e admitiu “falhas recorrentes” no controle do conteúdo. No discurso pós-reeleição, o presidente afirmou que “não podemos ter empresas monstruosas tentando direcionar o resultado eleitoral do país”.

Para a especialista, o próprio movimento nas redes sociais em prol da reeleição de Lula demonstrou como os usuários efetivam o poder das big techs no país. Mesmo assim, ela defende que não estejamos presos a isso.

“Isso [movimentação pelas redes] precisa chamar para que a gente ocupe outros espaços, e não crie essa dependência social de comunicação só pelas mídias digitais. O governo pode pegar essa bandeira e começar ele mesmo a fazer essas ocupações”, afirma.

No plano de governo, a proposta é a “regulamentação das plataformas de jogos e dos ambientes digitais”, sem mais detalhes.

O governo já colocou em vigor, em março deste ano, o ECA Digital (Estatuto Digital da Criança e do Adolescente), que impôs normas para a proteção de crianças e adolescentes no ambiente digital.

Uma regulação mais ampla das big techs, no entanto, ainda está em tramitação no Congresso. O PL 4.675/2025 foca na dimensão econômica e na defesa da concorrência das plataformas digitais, incluindo critérios de transparência de ranqueamento de conteúdos, exibição de ofertas e favorecimento de serviços próprios.

O projeto, apresentado à Câmara dos Deputados em setembro do ano passado, ainda aguarda despacho por parte do presidente da Câmara.

Priscila Gonsales afirma que a regulação das plataformas é uma pauta antiga, que não avança no Congresso. Para ela, a situação fica ainda mais difícil com a configuração da Casa a partir do ano que vem, que não deve pautar o assunto.

Gonsales, porém, destaca a importância do projeto em assegurar a soberania brasileira.

“Acaba sendo uma prática de extrativismo de dados. Nós, Brasil, estamos sendo colonizados digitalmente por essas plataformas”, diz.

VTM

A realidade virtual aumenta a motivação, melhora a retenção de informação e permite simular ambientes complexos ou perigosos sem riscos reais.

Os principais benefícios passam por facilitar a compreensão de geometria, anatomia e física ao sair dos livros em 2D. Permite “visitas” a locais históricos, museus ou ao interior do corpo humano, aumentando a fixação do conteúdo. Possibilita treinos de laboratório, simulações industriais ou manobras médicas num ambiente totalmente seguro, além de reduzir as distrações e despertar maior interesse dos estudantes.

Margarida Seixas, professora na Escola Camilo Castelo Branco, explicou à VTM que os óculos de realidade virtual “permitem-nos aceder a mundos que de outra forma seriam completamente inatingíveis e desconhecidos. Ao colocarmos estes óculos podemos viajar até Marte, ir até ao tempo da pré-história, à Idade Média, ao Renascimento, ver moléculas ou até entrar num átomo do corpo humano”.

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Um estudo da Microsoft publicado na revista científica Science revelou que uma ferramenta de inteligência artificial foi mais de duas vezes mais precisa do que clínicos gerais na resolução de casos médicos complexos. A pesquisa analisou 300 problemas médicos desafiadores e comparou o desempenho da IA com o de médicos humanos.

Os resultados surpreenderam pelo alto nível de acerto da máquina.

Como funciona o “conselho” de inteligências artificiais

O sistema desenvolvido pela Microsoft opera de forma fragmentada, simulando o processo de uma junta médica.

Conforme explicou o especialista em IA e colunista da CNN Brasil Álvaro Machado Dias, durante o Prompt CNN, o mecanismo funciona de maneira semelhante ao que se vê em produções como a série Dr. House: “Tem a parte que faz as perguntas, faz essa investigação. Depois uma que pede os exames. Outra que analisa os exames e, finalmente, diferentes IAs com personalidades distintas, debatendo esses dados.”

Ou seja, diferentes módulos de IA assumem etapas distintas do processo diagnóstico, desde a investigação inicial dos sintomas até a discussão coletiva dos resultados.

Velocidade e custo como diferenciais

Além da maior precisão diagnóstica, a ferramenta também se mostrou mais rápida e mais barata do que o processo convencional.

Machado destacou que “muitas vezes uma doença exige muita velocidade e o tempo joga contra o paciente”, tornando a agilidade um fator crítico no desfecho clínico.

Em termos financeiros, enquanto os médicos que acertaram cerca de 36% dos casos gastaram aproximadamente US$ 4,7 mil em pedidos de exames, as IAs chegaram a resultados superiores com um custo de cerca de US$ 2,2 mil — menos da metade.

Segundo Álvaro Machado, isso ocorre porque “a máquina foi treinada para pedir exames mais criteriosos”, ao contrário dos médicos, que muitas vezes solicitam exames por precaução para evitar acusações de negligência.

Potencial para a saúde pública brasileira

O debate, que aconteceu durante o Prime Time, da CNN Brasil, também abordou as implicações da tecnologia para países como o Brasil, onde o acesso a especialistas é desigual, especialmente em regiões mais distantes dos grandes centros urbanos.

Para o especialista, a ferramenta não deveria ser vista como uma substituta do médico, mas como uma camada intermediária de apoio: “É gente roteando com o uso de inteligência artificial de maneira mais eficiente esses pacientes.”

Na prática, a IA atuaria de forma invisível ao paciente, auxiliando na triagem, na recomendação de exames e na determinação da urgência dos casos, especialmente em áreas com déficit de especialistas, como neurologia clínica e oncologia.

Olhar médico vale mais que avaliação de IA, diz estudo

Um estudo interno divulgado pela Anthropic revelou que os agentes de inteligência artificial da empresa já trabalham seis horas para cada hora de um funcionário humano. O resultado direto desse avanço é queda no número de contratações.

Os agentes são ferramentas capazes de pensar e tomar decisões de forma autônoma, com pouquíssima interferência humana.

O especialista em IA e colunista da CNN Brasil Álvaro Machado Dias explicou que, nesse novo cenário, o papel do trabalhador humano se aproxima cada vez mais da gestão. “Ele faz o trabalho que era do chefe dele”, afirmou Machado.

Segundo ele, as principais funções humanas passam a ser escrever planos para que a IA execute tarefas, checar os resultados produzidos e avaliar se é possível avançar para a próxima etapa ou se são necessários ajustes no caminho.

Mudança no perfil das contratações

As empresas estão contratando menos, mas buscam profissionais com expertise técnica capaz de ser aplicada diretamente em fluxos de inteligência artificial.

“Há uma mudança no perfil das contratações e isso está mexendo com todos os departamentos”, destacou Machado.

Para ele, departamentos inteiros, como o de marketing, já não existem da mesma forma que há dois anos. Nesse contexto, profissionais iniciantes perdem espaço, pois as empresas passam a priorizar quem já chega com habilidades técnicas prontas para serem aplicadas.

Machado apontou ainda que a queda de 9% nas contratações observada no setor de tecnologia tende a se expandir para o mercado como um todo, especialmente nas economias mais avançadas.

“Mas uma hora, com certeza, chega aqui”, alertou, referindo-se ao Brasil. No país, 50% das empresas já utilizam inteligência artificial, e a perspectiva é de crescimento acelerado.

IA avança além do setor de tecnologia

Segundo o especialista, a adoção de agentes de IA em setores fora da tecnologia pode ser ainda mais fácil de implementar do que nas próprias empresas desenvolvedoras. Isso porque, quanto mais tarefas repetitivas um setor possui, maior é o potencial de automação.

Ele citou exemplos práticos: em bancos, agentes podem realizar análises de crédito verificando documentos automaticamente; em escritórios de contabilidade, podem preencher declarações de imposto de renda; e em lojas, podem atender clientes via WhatsApp e checar o inventário simultaneamente.

O ser humano como gargalo

Um dos pontos mais relevantes do debate, que aconteceu durante o Prime Time, da CNN Brasil, foi a confiança nas máquinas.

Se antes a desconfiança vinha dos erros frequentes da IA, agora o risco surge do excesso de confiança. “A desconfiança emerge porque as pessoas estão simplesmente mandando trabalho para o mundo sem checar”, afirmou Machado.

Ele destacou que a frase que circula no Vale do Silício atualmente é que “o ser humano se tornou o novo gargalo”, já que a IA gera análises, relatórios e insights em volume e velocidade que superam a capacidade humana de revisão.

Quanto ao perfil ideal do profissional nesse novo ambiente, o especialista descreveu alguém com muita velocidade e capacidade de execução, mas que não seja excessivamente detalhista. “A tendência atual é as coisas saírem com menos checagem e maior volume”, disse.

Para ele, isso implica mais incerteza e mais risco, mas, no agregado, a produtividade é multiplicada de forma significativa.

49% dos brasileiros acham que IA melhora desempenho no trabalho

Na Alfândega do Porto, um robô desenvolvido pelo INESC TEC a partir de um problema identificado pela Sonae MC retirava caixas de um contentor. Chama-se CARGO e mostrava uma forma de automatizar uma das tarefas fisicamente mais exigentes da logística. Era uma demonstração de tecnologia, mas também um ponto de partida para perguntas mais difíceis: como assegurar que a solução funciona de forma fiável numa operação industrial, como melhorá-la com a experiência, e como fazê-la chegar a outros clientes?

Estas perguntas estiveram no centro do AI, Data and Robotics Forum 2026 (ADRF26), que organizámos com a ADRA, a associação europeia de inteligência artificial (IA), dados e robótica, com o apoio da Comissão Europeia. Nos dias 13 e 14 de outubro, reunimos no Porto mais de 500 participantes de mais de 30 países. Quisemos trazer esta comunidade ao encontro da experiência científica e industrial da nossa região. Para uma organização de investigação e tecnologia como o INESC TEC, esta ligação entre conhecimento, engenharia e utilização faz parte da nossa missão.

As discussões reforçaram uma preocupação em que temos vindo a trabalhar: a Europa dispõe de excelentes capacidades científicas, tecnológicas e industriais, mas nem sempre consegue transformá-las em posições competitivas sustentáveis. Num contexto em que as vantagens tecnológicas podem ser rapidamente reproduzidas ou ultrapassadas, a capacidade de aprender e avançar depressa torna-se, ela própria, uma vantagem competitiva.

A inteligência artificial física que combina IA com sistemas capazes de perceber e atuar no mundo, abre novas possibilidades para a robótica, os equipamentos industriais e muitas outras atividades em que a Europa dispõe de competências relevantes. Seria arriscado concluir que a nossa base industrial nos assegura uma posição de liderança. Persistem problemas científicos exigentes e a concorrência internacional está a desenvolver capacidades que vão muito além dos modelos de IA.

Não se trata de rejeitar a tecnologia desenvolvida noutros países: em muitos casos faz sentido utilizá-la e permite às empresas ganhar produtividade. O problema surge quando essa utilização nos deixa progressivamente menos capazes de compreender, adaptar e melhorar os sistemas de que dependemos. Podemos ganhar produtividade e perder margem de escolha. E podemos deixar passar oportunidades de desenvolver produtos e empresas que seriam competitivos à escala mundial. A questão não é assegurar uma origem europeia para cada componente, mas identificar onde podemos e devemos construir capacidades próprias, desenvolver posições relevantes e renová-las à medida que as tecnologias evoluem.

Os caminhos seguidos pelos Estados Unidos e pela China ajudam a compreender o que está em causa. Nos Estados Unidos, assistimos a uma renovada disposição para financiar projetos científicos e tecnológicos de grande ambição. A aproximação entre ciência, empreendedorismo e capital capaz de assumir riscos abre oportunidades extraordinárias, embora o financiamento não garanta por si só que os projetos venham a produzir tecnologias úteis ou negócios viáveis. A experiência chinesa, particularmente visível nos drones e nos veículos elétricos, e agora muito relevante para a robótica, chama a atenção para outra dimensão: a velocidade com que as empresas conseguem melhorar os seus produtos quando desenvolvimento, fornecedores, produção e clientes estão próximos. Uma solução inicialmente limitada pode encontrar utilizações, gerar receitas e experiência e dar origem a versões sucessivamente melhores. Subestimar um concorrente pela qualidade do produto que hoje apresenta pode impedir-nos de perceber a velocidade a que está a aprender.

A Europa não precisa de reproduzir integralmente qualquer destes modelos. Mas temos de encontrar formas mais eficazes de mobilizar investigação, engenharia, investimento e capacidade empresarial, criando condições para que o sucesso de um projeto alimente o seguinte. Isto implica também pensar de forma mais ambiciosa sobre o que pretendemos fazer com a IA. Automatizar tarefas existentes pode trazer ganhos importantes de produtividade. Quando aproveitamos as novas capacidades para transformar processos e organizações, as oportunidades tornam-se mais amplas. E surgem possibilidades ainda mais interessantes quando conseguimos criar produtos, serviços e negócios que anteriormente não eram viáveis. A passagem entre estes níveis depende tanto do desenvolvimento tecnológico como da capacidade das organizações para repensarem o que fazem e como criam valor.

O CARGO ajuda a tornar este percurso concreto. O que um cliente procura é resolver um problema e não necessariamente adquirir mais uma tecnologia. Para que uma solução de descarga de contentores seja utilizada de forma continuada, é necessário assegurar fiabilidade em condições variáveis, integrar a tecnologia na operação, responder aos requisitos de segurança e demonstrar que os benefícios justificam os custos. A colaboração com uma empresa que conhece profundamente o problema permite avançar neste percurso e cria oportunidades de aprendizagem para ambos os parceiros.

É por isso que atribuímos tanta importância ao envolvimento de clientes exigentes no desenvolvimento tecnológico. Empresas e instituições públicas que contribuem com conhecimento, ambientes de teste e recursos podem desempenhar um papel decisivo. Mas há uma diferença entre manifestar interesse, participar na experimentação e assumir um compromisso de aquisição. Conseguir chegar ao primeiro cliente é fundamental; chegar ao segundo pode determinar se estamos perante uma solução isolada ou o início de um negócio com capacidade de crescer.

Esta preocupação esteve presente no debate sobre o European Robotics Catalyst, uma iniciativa prevista na estratégia Apply AI da Comissão Europeia, em colaboração com a ADRA. A proposta procura mobilizar utilizadores industriais em torno de desafios partilhados, envolvendo equipas de investigação e desenvolvimento e capacidades de experimentação e avaliação. O seu interesse está na possibilidade de reunir recursos e compromissos hoje dispersos para enfrentar problemas que dificilmente seriam resolvidos por cada entidade isoladamente. A concretização desta ambição terá de mostrar que a colaboração permite desenvolver tecnologias mais depressa, reduzir os riscos da sua utilização e abrir oportunidades a novas empresas.

O investimento público tem um papel fundamental neste processo. Defendemos uma aposta europeia muito mais ambiciosa em investigação e inovação, mas a dimensão dos recursos não resolve, por si só, a questão da sua utilização. Precisamos de financiar equipas e capacidades de engenharia, dar responsabilidade a pessoas com competência para conduzir projetos exigentes e criar condições para ajustar os percursos em função do que vamos aprendendo. A continuidade do financiamento é importante, particularmente na investigação científica, mas não deve significar insistir indefinidamente em soluções que deixaram de se justificar. Ao mesmo tempo, seria um erro orientar toda a investigação pelas necessidades que as empresas hoje conseguem identificar. Algumas das oportunidades mais importantes nascerão de descobertas inesperadas ou de novas empresas dispostas a desafiar a forma como os mercados funcionam.

Para Portugal, esta perspetiva tem consequências importantes. Não dispomos da escala necessária para reproduzir todas as capacidades científicas, tecnológicas e industriais de que precisamos. A participação em iniciativas europeias permite-nos combinar recursos, aceder a mercados e assumir responsabilidades em áreas onde temos competências relevantes. E permite-nos contribuir, a partir do nosso tecido científico e industrial, para o desenvolvimento de tecnologias e empresas com alcance internacional.

Na Alfândega, mostrámos um robô capaz de executar uma tarefa exigente. O passo seguinte será conseguir que essa tecnologia encontre novas utilizações e clientes, melhore com a experiência e abra caminho a outras soluções. É esse o percurso que queremos multiplicar, com os nossos parceiros em Portugal e na Europa. Porque o que determinará a nossa posição no futuro será, em grande medida, aquilo que conseguirmos construir a partir das capacidades que temos hoje.

As grandes tecnológicas mundiais já começaram a reportaram os resultados referentes ao terceiro trimestre. Apesar da expansão dos seus negócios o mercado teve reações distintas. No caso da Meta caiu mais de 6% entre a divulgação dos resultados e o fecho do dia seguinte, a Alphabet (que detém a Google) está a cair nesta altura mais de 11% no dia seguinte aos resultados enquanto que a Microsoft sobe mais de 2%.

Com os resultados surgem também interrogações. Como estão os investidores a encarar os avultados investimentos que as grandes tecnológicas estão a fazer na inteligência artificial (IA)? Existirá uma ‘bolha’? E que efeito sobre as cotadas europeias?

Analistas consultados pelo Jornal Económico (JE) consideram que os resultados permitem perceber que continuam os avultados investimentos na IA e que existe pressão para que esse capital investido se transforme em receita e lucro. E quanto à Europa? As respostas vão desde possíveis pressões nas avaliações das cotadas europeias caso existem dúvida sobre a lucratividade da IA até penalizações ligadas a questões de sentimento e avaliação de risco.

Quanto aos resultados a Meta reportou um crescimento de 26% nas suas receitas e de 264% no seu lucro líquido, para os 64,6 mil milhões de dólares (58 mil milhões de euros) e para os 9,8 mil milhões de dólares (8,8 mil milhões de euros), respetivamente, no terceiro trimestre, face ao período homólogo.

A Alphabet reportou um crescimento de 25% nas suas receitas para os 127,5 mil milhões de dólares (114,6 mil milhões de euros) e o lucro líquido caiu 25,2% para os 26,1 mil milhões de dólares (23,4 mil milhões de euros), no terceiro trimestre, face ao ano anterior.

Já a Microsoft aumentou as suas receitas em 19% para os 92,3 mil milhões de dólares (82,9 mil milhões de euros) e o lucro subiu 32% para os 36,6 mil milhões de dólares (32,9 mil milhões de euros), no primeiro trimestre do ano fiscal (corresponde ao terceiro trimestre do ano civil), face ao período homólogo.

Para o analista da ActivTrades Europe, Henrique Valente, os resultados já conhecidos da Meta, Alphabet e Microsoft “não permitem concluir” se existe uma bolha na inteligência artificial ou se “estamos próximos” de uma eventual correção acentuada [termo que se refere a queda superiores a 10% face a um pico]. “Confirmam a continuidade de um investimento massivo no setor, com pressões cada vez mais visíveis sobre a geração de caixa, mas também mostram que esse investimento está a traduzir-se em receitas”, assinala.

O head of trading do Banco Carregosa, João Queiroz, diz que a principal conclusão é que a discussão “já não passa por saber” se existe procura para a IA, que será “real e crescente”. O verdadeiro desafio está agora sobre a velocidade a que os enormes investimentos em centros de dados (ou data centers), semicondutores e capacidade computacional “se transformarão” em lucros recorrentes.

“O crescimento da cloud (ou nuvem) da Microsoft e a expansão do negócio publicitário da Meta beneficiaram da IA, segundo as respetivas empresas, demonstrando que esta tecnologia já contribui para o aumento das receitas”, adianta. No caso da Alphabet evidencia alguns dos desafios desta transição: “A maior utilização do modo de IA na pesquisa, cuja monetização publicitária ainda está em desenvolvimento, contribuiu para um desempenho dos anúncios abaixo das expectativas, apesar do forte crescimento da cloud”, explica Henrique Valente.

João Queiroz diz que os resultados da Meta “mostram simultaneamente” robustez operacional e uma “crescente exigência” do mercado quanto ao retorno do capital investido. “As receitas cresceram 26% para 64,6 mil milhões de dólares (58 mil milhões de euros), superando as estimativas, e a publicidade continua a beneficiar das melhorias introduzidas pelos modelos de IA“, adianta. “No entanto, os gastos em infraestruturas e centros de dados atingiram níveis máximos, conduzindo a um fluxo de caixa livre negativo no trimestre, algo raro na história recente da empresa”, acrescenta.

“O investimento destas empresas constitui receita para outras, mas a sustentabilidade deste ciclo vai depender da capacidade de gerar retornos que justifiquem os montantes aplicados”, salienta o analista da ActivTrades.

Se os resultados aumentarem as dúvidas sobre a rentabilidade da IA, os investidores “poderão reduzir” a exposição ao setor tecnológico à escala global, o que “pressionaria” também as avaliações das empresas europeias, acrescenta. “Uma deterioração mais acentuada da confiança poderá alargar este efeito de contágio a outros setores, através de uma redução generalizada da exposição ao risco”, alerta.

Pode existir efeito de contágio sobre a Europa?

“Para a Europa, o efeito de contágio, e de alguma forma sistémico, dependerá sobretudo da interpretação que os investidores fizerem da relação entre crescimento e investimento”, assinala o head of trading do Banco Carregosa.

“Num cenário construtivo, estes resultados funcionam como uma validação da procura estrutural por IA, beneficiando empresas europeias relacionadas com a cadeia de valor tecnológica, incluindo fabricantes de equipamento elétrico, operadores de centros de dados, fornecedores industriais e empresas de semicondutores. Nesse contexto, os índices europeus poderiam continuar a acompanhar parcialmente o dinamismo observado nos Estados Unidos”, explica.

Mas se o mercado concluir que os hyperscalers (ou hiperescaladoras) estão a investir a ritmo “demasiado acelerado” face ao retorno obtido, poderá surgir “pressão adicional” sobre os segmentos mais expostos ao tema. “Essa preocupação já se refletiu recentemente em várias empresas associadas ao ciclo de investimento em IA, cujas valorizações corrigiram significativamente apesar de os fundamentos operacionais permanecerem sólidos: enquanto Meta, Microsoft e Alphabet continuam entre as empresas mais valiosas do mundo em capitalização bolsista, os múltiplos permanecem elevados e deixam pouca ou nenhuma margem para desapontamentos”, refere.

“Para as bolsas europeias, o impacto será provavelmente mais uma questão de sentimento e avaliação do risco do que de deterioração fundamental da procura por tecnologia e inteligência artificial. A narrativa passou de “crescer a qualquer custo” para “crescer com rentabilidade”, uma evolução que tende a tornar o mercado mais seletivo, mas não necessariamente mais pessimista e muito dependente do que podem ser os resultados das operações de IPO [ou entradas em bolsa] da Anthropic e eventualmente da OpenAI num futuro próximo”, acrescenta.

OpenAI estaría preparando la compra de chips de inteligencia artificial a Google, lo que podría ser una mala noticia para Nvidia. La empresa responsable de ChatGPT es uno de sus mayores clientes y, si empieza a comprar procesadores a la competencia, podría reducir su dependencia del fabricante estadounidense. Sin embargo, parece que Nvidia no tiene demasiados motivos para preocuparse, al menos por ahora.

Según recogen en The Motley Fool, citando una información publicada originalmente por The Information, OpenAI quiere comprar directamente los procesadores TPU de Google, aunque todavía no se conocen las condiciones del posible acuerdo. Tampoco es la primera vez que ambas empresas trabajan juntas: OpenAI ya había comenzado a probar estos chips en junio de 2025, aunque entonces los alquilaba y no tenía planes de utilizarlos a gran escala.

Google quiere que sus chips lleguen más allá de sus centros de datos

Para entender qué está pasando, conviene explicar qué son los TPU. Se trata de procesadores desarrollados por Google específicamente para trabajar con inteligencia artificial, a diferencia de las GPU de Nvidia, que tienen su origen en el procesamiento de gráficos. Ambos tipos de chips pueden utilizarse para entrenar y ejecutar modelos de IA, aunque su arquitectura y las herramientas necesarias para trabajar con ellos son diferentes.

Hasta hace relativamente poco, Google utilizaba sus TPU principalmente dentro de sus propias instalaciones y de los servicios que prestaba a través de la nube. Eso está cambiando. La compañía ha comenzado a vender sus procesadores directamente a determinados clientes en 2026, lo que permitiría a empresas como OpenAI disponer de hardware propio sin tener que alquilar necesariamente capacidad informática a Google.

Y no es la única vía por la que estos chips podrían llegar a más usuarios. Oracle anunció el pasado 27 de octubre que incorporará los TPU de Google a sus servicios en la nube a partir de 2027. Esto permitiría a otras empresas utilizar estos procesadores sin comprarlos, algo parecido a lo que ya sucede con las GPU de Nvidia en distintos proveedores de infraestructura para inteligencia artificial.

En el caso de OpenAI, disponer de varios proveedores de procesadores tendría bastante sentido. La compañía podría utilizar diferentes tipos de hardware en función de sus necesidades, aunque todavía no sabemos qué modelos pretende ejecutar en los TPU ni cuántas unidades estaría interesada en comprar. Por ahora tampoco hay información sobre una posible sustitución de las GPU de Nvidia en sus instalaciones.

Nvidia sigue teniendo más pedidos que chips disponibles

Aunque Google consiga hacerse con parte del negocio de OpenAI, hay un detalle que conviene tener presente: Nvidia tiene una demanda de procesadores superior a su capacidad de producción. Es decir, que actualmente no consigue suministrar todos los chips que sus clientes quieren comprar. Por tanto, que uno de ellos recurra a otro fabricante no significa necesariamente que Nvidia vaya a vender menos unidades.

El propio Jensen Huang reconoció esta situación durante la presentación de resultados de agosto. Después de explicar que la compañía disponía de suministro para crecer alrededor de un 70 % durante su ejercicio fiscal 2028, aseguró que "nuestra demanda es mucho mayor que eso". Las limitaciones de suministro podrían mantenerse hasta enero de 2028, cuando finaliza ese ejercicio fiscal.

Además, OpenAI sigue teniendo compromisos importantes con Nvidia. El fabricante aseguró en agosto que la potencia informática actual y prevista para OpenAI equivale a unos 12 gigavatios, una cifra que podría aumentar hasta los 16 gigavatios. No toda esa capacidad está necesariamente contratada en firme, pero los proyectos contemplados por ambas empresas alcanzan hasta 2030.

A esto hay que sumar el acuerdo para las instalaciones de Ohio, que Nvidia respaldará con garantías de hasta 94.200 millones de euros para cubrir parte de los gastos de alquiler y electricidad. A cambio, OpenAI utilizará exclusivamente procesadores de Nvidia en esos centros de datos, salvo algunas excepciones. Está previsto que los primeros 800 megavatios de capacidad estén disponibles en 2028.

Así que la posible compra de TPU a Google no significa que OpenAI esté preparando su despedida de Nvidia. Las dos empresas podrían seguir suministrándole chips durante los próximos años, especialmente si continúa creciendo la necesidad de capacidad informática para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial. Lo que todavía no sabemos es qué parte de esa demanda podría terminar cubriendo Google.

La situación podría ser diferente cuando Nvidia consiga aumentar su producción hasta satisfacer los pedidos que recibe. Para entonces, Google podría tener una presencia bastante mayor en el mercado de procesadores para inteligencia artificial, tanto mediante ventas directas como a través de Oracle. De momento, OpenAI no ha detallado sus planes de compra y tampoco hay datos que permitan saber qué cantidad de hardware acabaría adquiriendo.

A sociedade de capital de risco BY Venture Partners, com sede no Dubai, escolheu Portugal como berço da operação na Europa. O fundo internacional anunciou esta quinta-feira que abriu um escritório em Lisboa, que funcionará com sede europeia, e fechou o seu terceiro veículo de investimento no valor de 53,5 milhões de euros.

A empresa de venture capital emirati prevê investir em projetos globais recentes (early-stage) e entrar em rondas de financiamento para fases iniciais (pré-seed e série A) com até um milhão de dólares (cerca de 899 milhões de euros). O objetivo é apostar em empresas de inteligência artificial (IA) que estejam a reinventar os fluxos de trabalho das empresas e tenham a ambição de crescer à escala mundial.

“Este fundo tem como objetivo apoiar empresas nativas de IA com ambições globais. Estamos particularmente entusiasmados com o reforço de capital na Europa, onde cidades como Madrid, Londres, Paris e Berlim avançam rapidamente no desenvolvimento de software nativo de IA”, afirmou Ghaith Yafi, sócio-cofundador da BY Venture Partners, num comunicado enviado aos meios de comunicação social.

Para a BY Venture Partners, que tem mais de 178,4 milhões de euros em ativos sob gestão, o hub lisboeta “é uma evolução natural”, depois de realizar investimentos em 16 países, quatro dos quais alavancaram a construção de unicórnios com os dois fundos anteriores. Instalado na zona de Alcântara, a equipa inicial do escritório em Portugal é composta pelo sócio Sohrab Jahanbani e Henrique Pereira, manager de Plataforma e Comunidade, que foi contratado para o efeito, mas há “potencial de crescer”, como disse fonte oficial ao ECO.

"“A Europa forma alguns dos melhores talentos tecnológicos do mundo, mas os fundadores europeus enfrentam muitas vezes uma barreira quando tentam chegar ao capital internacional e a uma escala comercial global.”

“Lisboa e o ecossistema ibérico mais alargado deixaram de ser polos regionais emergentes e passaram a ser verdadeiras rampas de lançamento para a inovação de referência mundial em IA e deep tech. Ao combinar uma presença local com o alcance global da BY Venture Partners no Médio Oriente e na América do Norte, estamos numa posição única para dar aos fundadores ibéricos e europeus o capital, o apoio operacional e o acesso a mercados globais de que precisam para competir”, refere o sócio-cofundador Abdallah Yafi.

O recém-lançado fundo é ancorado pelo Dubai Future District Fund e conta a participação de investidores institucionais da região do Golfo, divisões de empresas de capital de risco e family offices, entre os quais Multi Lane, Transmed Capital e Indriss Family Office da Arábia Saudita. Atualmente, contabiliza 15 investimentos feitos, entre os quais na PQ Shield, Cosyne, Isometric, Huspy e Invisible, mas o portefólio previsto é de 40 empresas.