A startup Windsurf, especialista em ferramentas de codificação com IA, quase foi adquirida pela OpenAI por US$ 3 bilhões. Mas o acordo desmoronou devido a entraves relacionados a direitos de propriedade intelectual envolvendo a Microsoft, principal parceira da OpenAI. A Google não perdeu tempo e fechou um acordo no valor de US$ 2,4 bilhões, trazendo o CEO da empresa, Varun Mohan, e seus principais pesquisadores para trabalhar em projetos do Gemini.

Com isso, a Google ganhou acesso ao talento e tecnologia de ponta, enquanto a Windsurf permanecerá como empresa independente, agora liderada por um CEO interino. A situação evidencia as tensões cada vez mais complexas entre Microsoft e OpenAI.

• O impasse surgiu porque a Microsoft se recusou a abrir exceções para que Windsurf não compartilhasse sua tecnologia sob os termos do acordo original.
• O acordo com a Google inclui pacotes de compensação plurianuais e licenciamento tecnológico não exclusivo.
• A transação é mais um capítulo turbulento no verão conturbado da OpenAI.

A Moonshot AI, uma startup chinesa pouco conhecida fora do país, surpreendeu a comunidade com o lançamento do modelo Kimi K2. Com 1 trilhão de parâmetros e pesos abertos, o modelo supera benchmarks de codificação e matemáticos, inclusive batendo GPT-4.1 e Claude 4 Opus em determinados testes. Além disso, a empresa desenvolveu um novo otimizador chamado MuonClip que permitiu treinar o modelo sem crashes — um desafio técnico significativo.

• K2 apresentou desempenho superior em tarefas STEM e workflows agentic complexos.
• O modelo ainda não possui capacidades multimodais ou de raciocínio, mas isso será adicionado futuramente.
• Com performance de ponta e código aberto, o Kimi K2 pode democratizar o acesso à IA de alto nível.

Um novo estudo da METR acompanhou 16 desenvolvedores experientes realizando centenas de tarefas em projetos complexos de código aberto. A expectativa era que ferramentas como Cursor Pro aumentassem a velocidade de trabalho. Surpreendentemente, o tempo de execução das tarefas aumentou 19% com o uso de assistentes de IA. Apesar disso, os participantes reportaram achar que estavam mais produtivos.

• Os devs esperavam economizar 24% de tempo, mas o oposto ocorreu.
• A maior parte do tempo foi gasta em prompt, revisão e espera por respostas da IA.
• Mesmo com o atraso, a sensação subjetiva de produtividade ainda foi positiva.

O Goldman Sachs está testando o agente de IA Devin, da startup Cognition, dentro de suas operações de engenharia. O diferencial desta implementação é que Devin não atua apenas como assistente, e sim como programador autônomo, assumindo fluxos completos de desenvolvimento sem intervenção humana.

• Outros bancos como JPMorgan e Morgan Stanley também usam IA, mas ainda como auxílio, não substituição.
• Devin foi um dos agentes que marcou o início da tendência de “vibe coding” em 2024.
• É um marco prático para a consolidação das IAs como ativos reais de trabalho, não apenas acessórios.

Travis Kalanick, cofundador do Uber, está criando restaurantes operados 100% por robôs com sua nova empresa, Cloud Kitchens. Um protótipo automatiza todo o preparo e embalagem de pratos como bowls de comida tipo Chipotle ou Sweetgreen. A ideia é transformar toda a cadeia de alimentação, do preparo à entrega com veículos autônomos.

• A “máquina-burrito” monta 300 pratos por hora e reduz custos com pessoal de 30% para menos de 10%.
• O próximo passo é automatizar o cozimento além da montagem.
• A visão de Kalanick é que refeições personalizadas feitas por robôs fiquem mais baratas que cozinhar em casa.

As principais empresas de IA estão apostando em abordagens distintas para alcançar a inteligência artificial geral (AGI). Enquanto OpenAI foca em escalar poder computacional, o xAI de Elon Musk aposta em reforço por recompensa. Moonshot preferiu inovação técnica em eficiência de atenção, e a Meta está simplesmente comprando os melhores cérebros com salários acima do mercado.

O caminho para a AGI está longe de ser único — exige criatividade tanto em técnicas quanto nas pessoas que lideram os projetos.

• xAI investe na fase de reforço ao invés da fase inicial de pré-treinamento.
• Moonshot usou otimizadores exclusivos como Muon para manter eficiência.
• Meta aposta que reunir talentos excepcionais levará a descobertas disruptivas não previstas.