Boa tarde, Dropper!

Na coluna ‘Ferrou’ de hoje: o cofundador da Anthropic, Chris Olah, ameaçou se retirar do lançamento da encíclica do Papa Leão XIV sobre IA após ficar sabendo que o líder supremo da Igreja Católica rejeitou a ideia de que o Claude é consciente. A encíclica, intitulada Magnifica Humanitas, declara que a humanidade jamais deve ser substituída ou superada. #ClaudeChateado.

No AiDrops de hoje, repetindo a palavra IA trocentas vezes:

• a16z: o 1% pagando a conta da inteligência
• Airbnb: negando a hospedagem dos agentes
• Trending: decision-models
• Beam: o gigante open americano
• IA Like a PRO: Testando o JEV

TL;DR: Menos de 1 em cada 20 americanos paga por IA, e quem paga gasta de forma muito desigual.

A IA tem uma missão: dominar o mundo, substituir profissões e reorganizar a economia.
A IA tem um obstáculo: convencer o grande público a ajudá-la a chegar lá! A sétima edição do Top 100 Gen AI Consumer Apps mostra que menos de 1 em cada 20 americanos paga por ferramentas de inteligência artificial.

Apesar de só 4,5% dos usuários de IA nos EUA pagarem por alguma assinatura, esse valor já é o dobro do ano passado. Mas até dentro dessa fatia que abre a carteira tem muita diferença:

Quem são os gastadores? Gente usando IA para desenvolver produtos, automatizar tarefas e criar conteúdo. Ferramentas como n8n, Manus, Higgsfield e HeyGen aparecem com mais frequência.

E como é a arrecadação? A gigantesca maioria das empresas (84%) monetiza por assinaturas, enquanto 14% apostam em anuncios e 2% em taxas de transação ou plataforma.

A próxima disputa é colocar a IA na rotina de quem nunca pagaria por ela. E, se a conta vier de anúncios ou comissões, confiar no assistente vai exigir saber quem está pagando pela recomendação.

→ JEPA-Anything, um novo modelo universal de mundo, derivado da ideia de Lecun, para física, biologia, medicina e outros.

→ Pinterest está usando IA para transformar seus pins de beleza em um plano de ação para que você chegue com o plano pronto no salão.

→ Kandinsky Lab liberou uma família de modelos que gera clipes de 5s com áudio sincronizado (lip-sync, efeitos e música) a partir de texto ou imagem.

→ Mistral lançou o gigante "Le Chonk", um modelo de geração de texto com 1 trilhão de parâmetros e alto desempenho em benchmarks.

→ USP combinou algoritmo dos anos 90 e redes neurais modernas para criar o TITAN-LSTM, um sistema para alertar sobre rotas de tempestade 30 min antes.

→ Nolla Health se tornou a primeira startup com permissão para receitar remédios (somente para acne) de IA sem passar por médicos humanos.

TL;DR: O Airbnb não vai deixar agentes de IA externos reservarem hospedagens, mas aposta na própria IA para não virar só um banco de dados.

Você pode até deixar um agente de IA comprar sua passagem de avião. Mas, se depender de Brian Chesky, ele não vai escolher onde você dorme. O CEO do Airbnb disse que a plataforma “provavelmente não” vai deixar agentes externos, como o Muse, Grok ou Dots fazerem reservas pelos usuários. Mas por quê?

O Airbnb não é o primeiro. A Amazon puxou a fila quando bloqueou os agentes de IA de realizarem compras no seu e-commerce, o eBay os proibiu de darem lance pelos seus donos e a Chewy fechou a porta para os agentes tentando comprar pelos pais de pet.

Mas se engana quem acha que o Airbnb pretende ficar longe da inteligência artificial. Só na semana passada, a plataforma anunciou:

→ Busca com IA: pesquisa por texto ou voz, com filtros que se ajustam ao pedido.
→ Comparação inteligente: resumos e reviews feitos por IA para comparar imóveis da lista de desejos.
→ Guias de bairro: páginas com dicas de onde comer e o que fazer, baseadas em reviews.

O grande medo de qualquer plataforma online hoje é se tornar somente um banco de dados para agentes fazerem consultas e tomarem decisões por seus "chefes". Mesclar IA com experiência talvez seja a melhor saída para não cair nesse limbo.

Nem toda tarefa de IA precisa de um modelo gigante. Às vezes, basta escolher a próxima etapa certa. É essa a lógica dos “decision models”.

Quem puxou a fila foi a TypeSafe com o lançamento do Jev: um modelo que em vez de gerar texto, escolhe entre opções predefinidas e diz o quanto confiam na escolha.

A Amazon entrou na onda com o Strands Decider 2B.
A Cloudflare foi para o mesmo caminho com o Clef.
O Qwen deu origem ao Kef.
Até a OpenAI entrou na onda com a Decisions API.

No meio de tanto LLM de trilhões de parâmetros, por que esse novo tipo de IA funciona? Com chips e memória disputados a tapa e a conta de infraestrutura engolindo o faturamento dos labs, usar um LLM completo em cada passo de um agente virou luxo. Um “decisor” responde com mais previsibilidade, menos latência e a uma fração do custo.

Dezenas de modelos parecidos já surgiram, e criar um custa centenas ou milhares de dólares. Em breve um Jev vibe-codado estará na app store mais perto de você.

TL;DR: A Reflection lançou o Beam, o modelo aberto mais capaz feito fora da China.

Vivendo o dilema de querer um modelo aberto, mas não querer abrir mão de ele ser americano? A Reflection preparou uma resposta e lançou o Beam, que já nasce como o modelo aberto mais capaz feito fora da China - e chega para brigar com DeepSeek e Qwen.

O Beam combina bom desempenho em agentes, raciocínio eficiente e 500 bilhões de parâmetros para ser um modelo aberto “pau para toda obra” para empresas, governos e desenvolvedores. A aposta da Reflection não é ter o modelo mais forte, e sim o mais eficiente:

Para chegar, lá o custo do treinamento não foi pequeno, ainda mais considerando 10.500 GPUs da Nvidia rodando sem parar por um mês. E a Reflection já tem compromissos de US$ 6 bilhões com a SpaceXSI para rodar novos modelos no Colossus 2 - o "pequeno" data center de 946 MW (ou 1 GW para fins de marketing).

O Beam ainda não está no topo dos modelos abertos e fica atrás de chineses como o Kimi K3. Mas é o primeiro open-weight americano a chegar perto, e a Artificial Analysis diz que ele deve estar entre os mais eficientes em tokens para o seu nível de inteligência.

Falando em Decision Models e em economia de tokens, enviamos o nosso emissário-especialista-curioso de inteligência artificial, @Lucas Bitt, para testar o modelo mais badalado do momento: JEV!

O decision-model criado pelo ex-OpenAI, Diogo Almeida (que apesar do nome, não é brasileiro), tem menos de um mês de vida e já:

O Jev quer assumir aquele pedaço do trabalho em que alguém precisa olhar uma informação e decidir o que fazer com ela: Esse cliente está prestes a cancelar? Qual vendedor deve receber esse lead? Esse chamado pode esperar até amanhã?

Bora aprender a usar esse novo fenômeno da IA?

Você faz a chamada para o LLM e ele entrega a resposta. Mas e quando o payload leva junto nomes, CPFs ou dados sensíveis para um modelo internacional sem sanitização? Mandar dados sem governança é o caminho mais rápido para furar a LGPD. O Locaweb Cloud entrega infraestrutura de baixa latência e soberania pra rodar middlewares de anonimização e orquestrar IAs com controle no Brasil. Veja como aqui →

[para calcular] quais labs de IA oferecem mais valor por assinatura.

[para se divertir] com desenhos de crianças ganhando vida com IA.

[para decifrar] o GPT-6 Astra decifrou uma mensagem codificada de um dos generais de Napoleão que permanecia indecifrada há 217 anos.

[para sobreviver] à era da IA com os conselhos do homem mais rico do mundo.

[para tocar] o Claude Opus 5.5 compôs uma fuga no estilo de Bach.