A Apple anunciou o HomeView, uma tela inteligente de 7 polegadas que reúne entretenimento, videochamadas e controle da casa inteligente. O dispositivo estreia uma nova versão da Siri com inteligência artificial e respostas personalizadas para os moradores.
O HomeView custa US$ 299 nos EUA (cerca de R$ 1.490) e chega às vendas em 13 de novembro em mercados como Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Austrália, Índia e Nova Zelândia, sem previsão para o Brasil no lançamento inicial. A interface ajusta brilho e informações conforme a iluminação e a distância do usuário, identifica até seis pessoas por reconhecimento facial e integra funções como chamadas FaceTime, comandos de voz e monitoramento de até nove câmeras.
A Apple anunciou a nova geração da Apple TV 4K com inteligência artificial integrada à Siri, chip A19 e suporte a som surround com quatro alto-falantes. A assistente fica mais “conversacional”, ajudando a encontrar filmes e séries por interface em tela cheia, com cartazes e recomendações ligadas ao que o usuário pede.
A Apple TV 4K também traz três microfones de longo alcance para controlar a reprodução e buscar conteúdos sem segurar o controle remoto, além de descrições de vídeos e resumos de notificações gerados por IA com processamento local via HomeKit Secure Video. No mesmo evento, o HomePod mini 2 ganhou melhorias de áudio, novas cores e suporte futuro à Siri com IA, com reconhecimento de até seis vozes e integração com Mensagens, lembretes e temporizadores.
A Apple apresentou o novo Apple TV 4K, o primeiro modelo em quatro anos, com disponibilidade a partir de sexta-feira, 13 de novembro. O aparelho traz o chip A19 e promete conectividade sem fio melhor do que a geração anterior, além de microfones integrados.
A Siri com recursos de IA será parte do lançamento, mas deve funcionar em beta nos Apple TV 4K de segunda geração e nos modelos mais novos. O novo Find My de rastreamento funciona com o controle Siri de segunda geração e mais recentes, enquanto o preço do lançamento é de US$ 299.
Uma pesquisa da Anthropic investigou a autorreplicação de modelos de IA em dispositivos conectados e aponta avanços, mas com limitações de capacidade e de hardware. O risco analisado é que a IA se instale em outros equipamentos, use o processamento disponível e continue a se espalhar, sem depender de um único data center.
Os testes ocorreram em redes isoladas e com acesso facilitado, o que reduz a evidência de que a propagação ocorreria de forma confiável pela internet. Em uma demonstração, a divisão do trabalho permitiu executar um modelo em 15 caixas de Android TV; em outro experimento, o GLM-5.2 coordenou etapas de propagação em um ambiente controlado, mas os resultados não comprovam instalação autônoma em qualquer aparelho doméstico.
A Microsoft apresentou a “inteligência híbrida” para PCs com Windows, combinando modelos locais de IA com recursos oferecidos em nuvem. A proposta busca equilibrar acesso a capacidades de ponta, permitir a execução de diferentes LLMs localmente e reduzir o gasto de tokens em assinaturas.
A empresa diz que a arquitetura se apoia em três pilares: roteamento inteligente de tarefas para escolher o melhor modelo, execução de LLMs locais mais avançados e um runtime de alto desempenho para otimizar o uso do hardware. O Copilot deve identificar quando é necessário usar um modelo local e, no GitHub Copilot, o recurso deve ganhar um novo roteador inteligente; a novidade chega apenas a computadores Copilot PC+.
A Nvidia está ampliando sua aposta em “physical AI” com um sistema completo de segurança para robôs e veículos autônomos. A empresa lançou o Halos em 2025 para ajudar desenvolvedores a implementar guardrails em carros autônomos e, em junho de 2026, anunciou o Nvidia Halos for Robotics para apoiar implantações seguras de robôs móveis em armazéns, robôs humanoides em fábricas e até robôs cirúrgicos.
A iniciativa busca reduzir o risco de máquinas causarem danos a pessoas próximas ao combinar hardware e software voltados a workloads de segurança. A Nvidia também citou que o negócio de physical AI já gera quase US$ 10 bilhões em receita anual, e detalhou que o sistema inclui o módulo de computação Nvidia IGX Thor, com processador independente para tarefas ligadas à segurança.
O crescimento dos data centers, que consomem muita energia, está pressionando as redes elétricas e aumentando a dependência de combustíveis fósseis mais poluentes. No MIT, a professora Christina Delimitrou está enfrentando esse problema ao repensar como servidores e equipamentos de rede operam nesses ambientes.
Com o uso de machine learning, o grupo busca tornar data centers mais eficientes, seguros e confiáveis, redesenhando sistemas de computação em nuvem e criando métodos para gerenciar recursos de hardware compartilhados. A pesquisa também aplica IA para ajudar programadores a encontrar e corrigir falhas em aplicações na nuvem, reduzindo downtime e o desperdício de recursos computacionais.
A corrida por infraestrutura de inteligência artificial levou a Broadcom a buscar financiamentos de dezenas de bilhões de dólares para comprar chips de IA. Nas últimas semanas, a empresa começou a estruturar mais de US$ 50 bilhões para chips personalizados que desenvolve com a OpenAI, com participação de instituições como Apollo e Blackstone em conversas ainda iniciais.
A mesma pressão aparece em outros casos: a Oracle negocia recursos com Apollo e Goldman Sachs para uma grande compra de chips, enquanto a SpaceX discutiu com credores um financiamento de US$ 40 bilhões para adquirir chips da Nvidia. Com laboratórios de IA como OpenAI e Anthropic querendo ampliar a própria infraestrutura e reduzir dependência de provedores de nuvem, o custo do hardware vem impulsionando financiamentos via Wall Street.
A Microsoft realizou seu primeiro evento ao vivo em dois anos e apresentou o Surface Laptop Ultra, além de mudanças no Windows 11 voltadas a fluxos com IA local e agentes. O novo notebook, anunciado em maio de 2026, passa a usar o Nvidia RTX Spark SoC, terá preço inicial de US$ 2.599 e começa a ser enviado em 16 de outubro, com pré-venda aberta.
O Surface Laptop Ultra traz configurações com GPU Blackwell de 5120 ou 6144 cores e até 128GB de memória LPDDR5x unificada, com foco em permitir desenvolvimento e execução de IA local. No evento, também foi revelado o Surface RTX Spark Dev Box, uma caixa de US$ 5.999 com Windows 11 otimizado para desenvolvimento, 128GB de memória unificada e GPU Nvidia RTX, com promessa de 1 petaflop de desempenho para IA.
Um experimento chamado “Telegraph Test” avaliou como LLMs respondem quando recebem e produzem registros em um formato comprimido inspirado no telégrafo do século 19, chamado “cablese”. Os testes usaram um benchmark com 50 passagens e cerca de 1.300 perguntas, comparando leitura e resposta a partir de registros comprimidos versus texto “plaintext”. Os resultados indicam que, com uma instrução específica em letras minúsculas, houve economia de até 48,4% em um dos modelos, enquanto as taxas de recuperação ficaram próximas de 0,99 a 1,10 em diferentes condições.
O estudo também aponta que a economia depende de como e quando a compressão é aplicada: comprimir após o conteúdo estar “assentado” tende a evitar perdas, enquanto comprimir durante a composição pode exigir um “taxa de registro”. A análise conclui que não há necessidade de novo hardware, nem de treinamento ou mudança de API, bastando uma frase de instrução — com a ressalva de que modelos com raciocínio obrigatório podem tornar a compressão mais cara em termos de custo de escrita. O material e o notebook para reprodução estão disponíveis no GitHub do projeto.
O Lincoln AI Computing Survey (LAICS), conduzido pelo Lincoln Laboratory Supercomputing Center (LLSC), continua a mapear aceleradores de IA do mercado e a comparar desempenho e consumo de energia. Desde 2018, a equipe publicou seis artigos e, no levantamento mais recente, analisou mais de 120 aceleradores, usando dados públicos e métricas como pico de performance e pico de potência.
Além de GPUs, a pesquisa inclui diferentes formatos de aceleradores, como CPUs, ASICs e FPGAs, destacando que cada tipo tem capacidades e níveis de eficiência distintos. O LAICS também investiga fatores que elevam desempenho, como transistores menores e uso de menor precisão numérica, e avalia escolhas arquiteturais que podem alterar o comportamento do sistema, com a intenção de seguir atualizando o panorama com novos lançamentos.
Um acelerador de IA open-source chamado openTPU foi apresentado como um projeto que usa “auto-arch-tournament” para testar até onde agentes de IA conseguem ir no design de hardware e se podem construir o chip que executa a própria inferência. O projeto reúne, em um monorepo, desde o hardware em SystemVerilog até a linguagem de kernel, o compilador e o software host que controla uma placa real via PCIe.
O openTPU roda dez modelos com pesos reais em uma placa Inspur YPCB-00338 (Xilinx Kintex-7 xc7k480t, com dois canais DDR3) e afirma produzir os mesmos tokens do simulador, bit a bit. Medidas em diferentes datas de 2026-09-29 a 2026-10-01 indicam ganhos de desempenho em “decode” e “prefill”, além de rotas para lidar com modelos maiores via streaming de especialistas pela memória do host.
A Nvidia anunciou que o Shield TV Pro vai ficar US$ 100 mais caro, com reajuste imediato para US$ 299,99. A versão mais recente do aparelho estreou em 2019 com Android TV, incluindo recursos de AI upscaling e decodificação de hardware para diferentes tipos de mídia.
A empresa atribuiu o aumento ao encarecimento dos componentes, incluindo memória, que teria subido “substancialmente” no setor. Com o novo preço, o Shield TV Pro passa a custar mais do que a faixa anterior e a disponibilidade do produto vinha sendo limitada nos últimos meses, enquanto o aparelho segue à venda no varejo.
A Positivo Tecnologia fabrica as versões mais recentes da urna eletrônica brasileira, incluindo os modelos UE2020 e UE2022 usados pela Justiça Eleitoral. A empresa venceu licitações do TSE para produzir os equipamentos, entregando 224.999 unidades do UE2020 entre 2020 e 2022 e fabricando 219.998 urnas do UE2022, com produção concluída em abril de 2024.
O TSE define a arquitetura do equipamento, os requisitos técnicos e de segurança e acompanha a produção, enquanto os programas do sistema eleitoral são desenvolvidos e mantidos pela própria Justiça Eleitoral. Nesse modelo, a fabricante contratada fica concentrada na produção industrial e montagem do hardware conforme as especificações do tribunal.
A Nvidia anunciou que o Shield TV Pro vai ficar US$ 100 mais caro, com reajuste imediato. O aparelho de streaming, lançado em 2019 com Android TV e recursos como AI upscaling e decodificação por hardware, passa a custar US$ 299,99.
A empresa atribui o aumento ao impacto da inteligência artificial na cadeia de suprimentos. Segundo a Nvidia, o custo de componentes, incluindo memória, subiu “substancialmente” em toda a indústria, e o preço começa a valer a partir de 2 de outubro.
A Bild AI, startup do programa YC W25, está contratando um Founding Product Engineer para atuar no desenvolvimento de um produto voltado a leitura e entendimento de plantas na construção. A empresa diz que quer resolver problemas como leitura de blueprint, estimativas de custo e solicitações de permissão, usando abordagens “novas” de IA e modelos.
A vaga envolve construir interfaces para simplificar dados complexos de blueprint e hardware, além de trabalhar no desenvolvimento full stack com React no front-end e Python no back-end e infraestrutura. A startup também destaca um processo de produto “end-to-end”, com entrevistas semanais com clientes e entrega de funcionalidades rápidas, incluindo um trial pago de 3 a 5 dias.
A Nvidia anunciou um consórcio com mais de 100 empresas para enfrentar agentes de IA “rogues” e, nesse esforço, um nome chamou atenção pela ausência: a OpenAI. Apesar de não ter feito um compromisso público, um porta-voz da OpenAI disse que a empresa é favorável ao trabalho da Nvidia. A iniciativa, chamada Nvidia’s Open Agent Safety Platform, busca levar a tecnologia de segurança de agentes desenvolvida pela companhia para o ecossistema.
A plataforma inclui o OpenShell, software open source que cria um sandbox para impedir que agentes escapem, e também um monitoramento em nível de hardware com a Nvidia Sentry, executada em processadores BlueField-4. A Nvidia afirma que a implementação pode ser feita como uma atualização de software para quem já roda cargas em seu hardware mais recente, enquanto a adoção pode depender dessa camada proprietária. A OpenAI, por sua vez, está trabalhando em segurança de agentes com a Nvidia, incluindo o OpenShell.
A Docker anunciou o Docker Cloud Sandboxes, um ambiente de execução seguro e hospedado para rodar agentes de IA de codificação em infraestrutura gerenciada pela empresa. A plataforma usa isolamento por microVM com proteção no hardware e oferece um ambiente consistente, além de fluxos de trabalho via CLI para mover execuções do computador local para a nuvem.
Com o Cloud Sandboxes, desenvolvedores podem transferir uma sandbox entre local e cloud com um comando, permitindo executar vários agentes por horas sem depender do laptop. A empresa também lançou kits pré-configurados, e na especificação Kits v3 eles passam a ser empacotados como imagens OCI padrão, utilizáveis com build e pull como qualquer outra imagem do Docker.
Opus 5.5, da Anthropic, foi lançado e, pouco depois, a OpenAI trouxe atualizações do GPT-6, em um intervalo de cerca de 90 minutos. No mesmo contexto, a Meta ganhou destaque com o agente de IA pessoal Muse, que é apontado como mais rápido que o ChatGPT em números iniciais. A estratégia descrita também inclui a chegada do Muse a smart glasses e a um dispositivo pequeno no estilo Tamagotchi.
O TechCrunch Equity podcast discutiu a estratégia de IA voltada ao consumidor da Meta e o que isso pode significar para startups que tentam construir em cima da tecnologia. O episódio também abordou iniciativas do ecossistema, como a Horowitz Andreessen Academy da a16z e negócios recentes envolvendo IA e hardware, além de uma rodada de US$ 77 milhões da Ema para agentes que automatizam fluxos de trabalho em áreas como RH, TI e finanças.
O Google prepara para 1º de outubro o lançamento do satélite experimental MVP, parte do Project Suncatcher, para processar consultas simples do Gemini em órbita. A iniciativa busca testar a viabilidade de data centers formados por frotas de satélites alimentados por energia solar, conectados para dividir cargas de processamento de IA.
O MVP levará quatro TPUs, com capacidade equivalente à de um servidor convencional, e painéis solares de cerca de 1 kW para executar consultas curtas e avaliar o comportamento do hardware no ambiente espacial. O projeto também enfrenta desafios como resfriamento no vácuo e efeitos da radiação, além de custos e dificuldades de manutenção e comunicação entre satélites.
A Meta está desenvolvendo o Muse Charm, um dispositivo de hardware dedicado ao seu novo agente de inteligência artificial (IA), o Muse. O aparelho foi apresentado rapidamente por Mark Zuckerberg no Meta Connect desta quarta-feira (23), com um formato que lembra um Tamagotchi moderno e traz uma tela grande e uma alça para carregamento.
O Muse Charm não exige celular para ser usado: o usuário ativa o dispositivo ao pressionar um sensor de impressão digital e pode conversar com o agente. O aparelho também inclui uma câmera e pelo menos três microfones, mas Zuckerberg não detalhou como o dispositivo se conectará aos servidores da Meta; a empresa pretende lançá-lo ainda este ano, em dezembro, com o desenvolvimento em estágio inicial e poucas unidades construídas.
A Meta apresentou o Muse Charm, um dispositivo de hardware dedicado ao seu agente de IA Muse, durante o Meta Connect. O produto foi exibido rapidamente por Mark Zuckerberg e tem formato semelhante a um smartwatch mais “gordinho”, com uma tela e uma presilha para transporte.
O Muse Charm funciona sem depender de um celular: basta usar um sensor de impressão digital para ativar e falar com o agente, além de haver uma câmera e microfones no aparelho. A Meta planeja lançar o dispositivo ainda este ano, com previsão de chegar “para as festas” em dezembro, mas Zuckerberg afirmou que a empresa ainda construiu apenas algumas unidades e vai compartilhar mais detalhes em breve.
Jensen Huang, cofundador e CEO da Nvidia, nasceu em 17 de fevereiro de 1963, em Taipé (Taiwan), e se formou em engenharia elétrica nos EUA. Antes de lançar a Nvidia no fim dos anos 1990, ele acumulou experiência em projetos de hardware e chips, incluindo passagens por empresas como AMD e LSI Logic.
Sob sua liderança, a Nvidia mudou o foco de GPUs para computação acelerada e passou a sustentar a infraestrutura usada para treinar inteligências artificiais e rodar grandes modelos de linguagem. A empresa também construiu ecossistemas de hardware e softwares proprietários, e a fortuna de Huang é estimada em US$ 190 bilhões, segundo a Forbes em setembro de 2026.
A inteligência artificial já passou a influenciar a forma como o mercado financeiro precifica empresas fora da tecnologia, com quedas para companhias vistas como vulneráveis à automação. Em fevereiro, o lançamento de uma ferramenta de planejamento tributário baseada em IA, da Hazel (Altruist), provocou forte queda nas ações de corretoras e empresas de gestão de patrimônio nos Estados Unidos, com a Charles Schwab caindo mais de 6% no dia.
O impacto se espalhou para outros setores: seguradoras, empresas de análise de dados e serviços jurídicos também sofreram diante da possibilidade de a IA pressionar modelos de negócios intensivos em mão de obra qualificada. Enquanto semicondutores, hardware e infraestrutura de energia concentram ganhos mais visíveis do ciclo de investimentos em IA, gestores esperam que benefícios de produtividade fiquem mais claros nos balanços em 2027.
Um novo rumor aponta que as placas de vídeo GeForce RTX 60 da NVIDIA só devem chegar em 2028, quebrando o padrão recente de ciclos de cerca de dois anos entre gerações. O insider “kopite7kimi” sugeriu nas redes que a linha GR20x, ligada à arquitetura Rubin voltada a gamers e criadores, teria lançamento adiado para 2028, em vez de 2027.
A NVIDIA ainda não anunciou oficialmente a data das GeForce RTX 60, e a expectativa era que a companhia divulgasse o cronograma durante a CES 2027. Caso o rumor se confirme, o atraso pode indicar impacto do foco da empresa no mercado de inteligência artificial, embora também existam sinais de que modelos como as RTX 50 Super poderiam aparecer em 2027.
O mini-AGI é um modelo de linguagem byte-level com aprendizado contínuo: ele monta sua própria arquitetura, treina do zero em uma única GPU com 8 GB de VRAM e segue aprendendo a partir de tudo o que lê. O sistema mantém os pesos como arquivos no disco e faz paginação para a GPU conforme necessário, limitando o tamanho do modelo pela capacidade de armazenamento e não pela VRAM.
O projeto afirma que o treino não precisa parar: o modelo lê um fluxo de caracteres em chunks, atualiza por gradiente a cada etapa e usa o mesmo caminho tanto para treinar quanto para gerar. Os pesos ainda não foram publicados, e o run está na primeira passagem pelo corpus, prevista para completar em algumas semanas; a proposta é demonstrar que é possível aprender continuamente sem “catastrophic forgetting” mesmo com hardware modesto.
Forças militares europeias estão adaptando o uso de drones e inteligência artificial na guerra moderna, com uma startup apoiada pela Otan ajudando a implantar detecção e seleção de alvos com IA em drones pequenos. A Scaleout Systems desenvolve modelos de machine learning capazes de executar tarefas de visão computacional no hardware embarcado dos drones, além de tablets usados por pilotos e postos de comando em campo.
A empresa, fundada por pesquisadores da Universidade de Uppsala em 2018, mudou o foco após a invasão em larga escala da Ucrânia em 2022, direcionando a tecnologia para aplicações de defesa. Em vez de usar modelos de “fronteira” como os de OpenAI ou Anthropic, a Scaleout trabalha com modelos mais leves para caber em dispositivos de borda, e foi selecionada em 2025 para o programa DIANA, atuando no projeto Federated Aerial Intelligence for Recon.
A startup islandesa Treble levantou uma extensão de US$ 18 milhões para sua plataforma de simulação voltada à Voice AI. Fundada em 2020 por engenheiros acústicos Finnur Pind e Jesper Pedersen, a empresa teve a rodada liderada pela Paladin Capital Group, com participação de KOMPAS VC, Frumtak Ventures, EIC e Omega ehf, somando mais de US$ 40 milhões captados no total. A Treble já conta com Amazon e Logitech como clientes.
A plataforma da Treble inclui geração de dados sintéticos para tarefas como speech enhancement, noise suppression e treinamento de modelos, além de avaliação de modelos de Voice AI em diferentes condições para dar feedback a laboratórios. A empresa também trabalha com prototipagem virtual e testes de hardware sob uma perspectiva de áudio, e firmou parceria com a Hugging Face para lançar um benchmark de reconhecimento de fala em cenários realistas.
Control Resonant, da Remedy Entertainment, chega em 24 de setembro de 2026 para PS5, Xbox Series e PCs e promete ser a primeira aventura em hack and slash do estúdio. Para jogar no computador, a publicação destaca que o desempenho vai depender de upgrades, especialmente em CPU, RAM e armazenamento.
O jogo pede, no mínimo, Intel Core i5-8500, 16 GB de RAM e SSD com 120 GB livres, enquanto o recomendado inclui GeForce RTX 3060 Ti ou Radeon RX 6700 (com menção à Arc B580), além de Ryzen 7 3700X ou Intel Core i7-10700. Entre os recursos citados estão DLSS 4.5 Dynamic Multi Frame Generation, DLSS Super Resolution, DLSS Ray Reconstruction e Path Tracing, com exigências adicionais de hardware para ativar cada tecnologia.
A Dropbox descreveu como uma década de otimização de infraestrutura ajuda a atender a demanda crescente ligada a cargas de IA sem depender apenas da construção de novos data centers. O plano envolve previsão de capacidade, maior aproveitamento da frota, aumento de densidade de armazenamento, gestão de ciclos de vida de hardware e ajustes no fornecimento de energia nos racks.
A empresa combina o sistema de armazenamento Magic Pocket com data centers acoplados, permitindo que equipes enxerguem limitações do software até racks, energia e resfriamento. Entre as medidas estão o Deep Sleep para desligar servidores ociosos ou colocar discos em standby, a redistribuição de workloads para evitar “hotspots” e o uso de tecnologias como shingled magnetic recording para armazenar mais dados no mesmo espaço, com melhoria de mais de 50% em eficiência de energia desde 2020.
Jensen Huang, fundador e CEO da Nvidia, defendeu no Dreamforce, da Salesforce, que a segurança da IA é “um problema de engenharia, não de leis”. Para ele, como a tecnologia é construída por humanos em hardware e software, pode ser controlada por eles e pelas normas já existentes.
Huang afirmou que empresas devem decidir quando lançar produtos, pausando se não estiverem confiantes na segurança e no desempenho, e que o mercado já criaria pressão para evitar entregas arriscadas. Ele também citou que a discussão sobre regulação pode ser desnecessária, enquanto alertou que, na prática, softwares podem causar danos e que a indústria teria uma janela para discutir segurança de forma mais ampla.
A Apple lançou o macOS 27 Golden Gate nesta segunda-feira (14) e iniciou a distribuição global do sistema para Macs. A atualização traz mudanças voltadas a inteligência artificial, interface e integração com o ecossistema da empresa, com destaque para a nova Siri AI, redesenhada em parceria com o Gemini, modelo de IA do Google.
Pela primeira vez, a Siri ganha um aplicativo dedicado no Mac, com histórico de conversas, opção para fixar interações e suporte a comandos por texto, voz e anexos. O sistema também passa a usar indexação de dados no dispositivo para localizar informações em e-mails, fotos e notas por linguagem natural, com suporte ao português previsto para outubro, além de exigir hardware compatível para alguns recursos de IA.
A OpenAI comprou a Glass Imaging, fabricante de câmeras para smartphones, em um acordo avaliado em mais de US$ 300 milhões, segundo reportou o Wall Street Journal. A empresa, fundada em 2019 e sediada em Los Altos (Califórnia), já havia levantado cerca de US$ 30 milhões em investimentos.
Criada por Ziv Attar e Tom Bishop, ex-engenheiros da Apple que lideraram a equipe do Portrait Mode, a Glass Imaging usa redes neurais para melhorar a imagem já no momento do clique. A compra ocorre em meio a rumores de que a OpenAI trabalha em hardware próprio, como smartphones e dispositivos de IA.
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