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EDIÇÃO #253 • 27/10/2026 • THEDROPS.COM.BR |
Boa tarde, Dropper!
Na coluna Ferrou de hoje: em um teste de segurança, o Claude Mythos encalhou em uma tarefa, confundiu um projeto de programadores reais com parte do exercício e tentou enfiar um vírus nele. Quando alguém desconfiou, a IA criou um perfil falso pra defender a própria ideia. Nas simulações da Anthropic, ela só desistiu sozinha em 2% das vezes - teimosia, pelo visto, vem de berço data center.
No AiDrops de hoje, repetindo a palavra IA trocentas vezes:
• OpenAI contra o amianto da programação
• Canva comprou o próprio terreno
• Trending: os Wrappers virando Labs
• IA por aí: Reddit, CapCut, Grok e mais…
• A computação tinha uma lei.
CODING
OpenAI contra o amianto da programação
O GPT Sol acaba de mostrar que migrar sistemas bancários legados ficou mais fácil e mais barato do que nunca.
COBOL foi criado há 67 anos e até hoje é a linguagem por trás de mais de US$ 3 trilhões em transações bancárias todo santo dia. Mas a invencibilidade está com os dias contados: o GPT-6.1 Sol acertou 86,6% das conversões de COBOL para linguagens modernas - a geração anterior acertava 5,4%.
Por que ninguém nunca tirou isso do ar?
A Wired chama o COBOL de “amianto do código”: está em todo lugar, continua funcionando, e remover custa mais do que conviver.
→ Dependência: o código está preso a mainframes da IBM, a regras regulatórias e a quem ainda sabe mexer nele.
→ Custo: uma migração leva de 18 a 36 meses e custa dezenas de milhões de dólares.
Mesmo quando os CEOs decidem modernizar e os CTOs topam o desafio, quando o CFO olha a conta de 18-36 meses de migração, o sistema de 1959 fica no ar por mais um ano. Mas a OpenAI acabou de mexer na única variável que sustentava essa desculpa:
Mais barato: no esforço baixo, o GPT-6.1 Sol custa 61% do modelo anterior. A taxa de acerto subiu junto com a queda de preço.
Mais preciso: com esforço alto, a conversão chega a 97,9%. Nos testes, o critério é vitória byte a byte, sem margem para “quase igual”.
O caminho inverso: o GPT-6 Astra escreveu um banco de dados em COBOL, do zero, com 72,1% de acerto. Antes eram 10,9%.
A própria OpenAI diz que, em produção, ainda é preciso especialista revisando. O que mudou foi a proporção: o especialista sai de autor e vira revisor, e é aí que os 18 meses viram três.
E tem a parte que o próprio benchmark entrega sem querer: o mesmo modelo que tira você do COBOL escreve COBOL novo com 72,1% de acerto. Para boa parte dos bancos, a saída mais barata vai continuar sendo não sair.
IA POR AÍ
→ OpenAI lançou o GPT-6.1 Terra, modelo intermediário, com foco no uso computacional, na velocidade e na eficiência por metade do preço - via API.
→ Suécia bloqueou ChatGPT e Claude nos computadores do governo. Os servidores estão sendo direcionados para o Microsoft Copilot.
→ Grok lançou sua Odisseia feita por IA. Nolan fez a dele em IMAX e estreou com US$ 264 milhões. Musk entregou 7 minutos e um filme “Episódio 1”.
→ ChatGPT e Grok foram obrigados a escolher candidatos em quase 500 disputas nos EUA. Grok puxou para republicanos, ChatGPT para democratas.
→ Anthropic está sendo processada pelos herdeiros do Elvis. Eles acusam o uso de 274 músicas no treino do Claude.
→ Reddit ganhou uma trincheira anti-IA com o r/opensource banindo qualquer projeto que use IA, tenha sido feito com IA ou seja feito para IA.
→ CapCut vai virar plugin do ChatGPT. A ideia começa no chat e passa pra edição ou geração do vídeo para o CapCut sem sair da conversa.
MODELOS
O Canva comprou o próprio terreno
A suíte de ferramentas de design lançou o Canva Craft, seu primeiro modelo próprio de geração de imagem, treinado em templates em vez de fotos.
O Canva passou anos construindo em terreno alugado do Google e OpenAI e pagando pedágio para usar o modelos dos terceiros. Mas com 265 milhões de usuários criando mensalmente, a ferramenta juntou dados suficientes para treinar o próprio modelo de geração de imagens, o Canva Craft.
Input: o Craft foi treinado nos templates feitos por humanos da própria biblioteca, de pôsteres a cardápios. Enquanto os rivais aprenderam com fotos, ele aprendeu com hierarquia, grade e tipografia.
Output: o resultado é um texto que sai legível no primeiro take e a imagem gerada volta pro editor como design em camadas, não como JPG chapado.
O usuário deve gostar de não ter mais a limitação, mas o que motivou o Canva foi uma questão de boleto: servir IA usando modelos dos outros ficou caro demais e não faltaram tentativas de resolver o problema financeiro.
A primeira tentativa foi empurrar a conta pro cliente, com um AI Pass empilhado em cima dos planos Pro e Business pra isolar quem usa IA pesado num preço só dele.
A segunda tentativa foi reconstruir toda a arquitetura por baixo, o que ajudou a diminuir o custo por tarefa em -90% desde abril - mas não o suficiente.
A terceira tentativa está sendo operar sob o próprio modelo, que já chegou como o segundo lab mais avançado do mundo em geração de imagem, atrás apenas da OpenAI (com o Sunburst, Flare e GPT Image 2).
Em agosto a Canva cortou a projeção de crescimento de 2026 de 30% para 20% e viu a Blackbird, uma das primeiras investidoras, remarcar a empresa de US$ 42 bi para US$ 35 bi. Com IPO na mesa, cada ponto de margem vira múltiplo.
O mais irônico é que o Canva já falou que logo vem integração do modelo com Gemini e ChatGPT via MCP. Ou seja: quem começou alugando o lote, comprou para construir e em breve vai alugar os apartamentos para o ex-dono.
Antes: Usuário → Canva → pedágio pro Google → Imagem.
Agora: Usuário → Canva → Imagem.
Depois: ChatGPT → Canva → Imagem (via API e MCP).
TRENDING
Os Wrappers viraram Labs
Quando foi dada a partida da corrida da IA, toda grande ferramenta sem modelo proprietário embrulhou os próprios produtos na embalagem GPT e adicionou as duas letrinhas mágicas em todas as páginas e promessas.
Dois anos depois, e os wrappers descobriram que podem declarar independência criando o próprio motor:
Cursor: virou o editor favorito dos devs empilhando GPT e Claude, mas depois de coletar dados suficientes de uso, treinou o Composer, um modelo proprietário treinado sobre a base open-weight da chinesa Moonshot, pós-treinada nos traces reais de gente programando dentro da ferramenta.
Intercom: não mudou somente o nome da empresa para Fin, como também o modelo baseado em Claude para o Apex 1.0, pós-treinado em anos de atendimento próprio que entrega -65% menos alucinações e responde 0,6 segundos mais rápido.
Nubank: não treinou, mas comprou uma startup (Hyperplane) que deu origem ao nuFormer, um modelo fundacional proprietário treinado em 100 bilhões de transações e 600 bilhões de tokens, com 330 milhões de parâmetros rodando em tempo real na decisão de crédito.
A narrativa é que IA comeria SaaS, só que enquanto os labs de IA generalista treinam modelos em cima de dados públicos, as empresas de Software treinam no que só ele tem: o ticket resolvido, o commit aceito, a transação aprovada.
A pergunta saiu de “qual modelo você usa” e virou “o que acontece dentro do seu produto que não acontece em nenhum outro lugar?”.
CIÊNCIA
A computação tinha uma lei. Tinha.
A OpenAI diz que uma IA interna derrubou a hipótese que sustenta boa parte da ciência da computação. Quem vai conferir são as pessoas que a escreveram.
A primeira aplicação da IA no mundo real foi o mercado de trabalho (produtividade, automação, reestruturação). A segunda, e possivelmente mais pesada, está nas descobertas científicas. E ontem a OpenAI disse ter derrubado algo que a computação chamou de lei da natureza por 27 anos.
Na ciência da computação existe um famoso quebra-cabeça chamado 3-SAT.
Funciona assim: você recebe uma lista de interruptores e um conjunto de regras sobre como eles devem ficar. O objetivo é achar uma combinação que respeite todas as regras.
O jeito óbvio: testar todas as combinações.
O obstáculo: cada interruptor novo dobra as possibilidades, e com algumas centenas deles a busca levaria mais tempo que a idade do universo.
Em 1999, três pesquisadores - Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi e Francis Zane - transformaram essa intuição em regra. A Exponential Time Hypothesis (ETH) diz que cada nova peça do quebra-cabeça aumenta o tamanho do trabalho e que nenhum algoritmo jamais escapa disso.
Em 2026, um modelo interno da OpenAI produziu um argumento de que a régua está errada. No dia seguinte, o argumento passou no Lean, um verificador que confere cada passo lógico como um compilador confere código, e no domingo já estava tudo no GitHub.
O que está em jogo, destrinchado:
O que caiu: o modelo descreve um algoritmo que resolve o problema em tempo subexponencial. Ele ainda é lento de doer na prática, mas cresce devagar o bastante para que a regra de 99 esteja tecnicamente quebrada.
O que o Lean garante: que a prova é válida para o enunciado que recebeu. Se esse enunciado descreve mesmo a hipótese como a literatura entende, aí já é trabalho humano e é exatamente isso que o grupo está fazendo.
Quem está conferindo: os dois autores da hipótese, mais Williams, que passou a carreira derrubando versões fortes dela. Eles pediram que a OpenAI abrisse os dados brutos e bancasse uma conferência sobre as consequências - ela topou ambos.
Na prática: rotas de entregas e voos, escalas de trabalho e layout de chips são o tipo de “cadeado” que a ETH descreve. Um atalho teórico de verdade poderia, um dia, baratear isso tudo, mesmo que o ganho prático leve anos para chegar.
Antes que o grupo do WhatsApp surte: isso não resolve o P versus NP, não quebra criptografia, não acelera nenhum software que você usa e ETH aqui não tem relação nenhuma com Ethereum, apesar do susto que rolou no Twitter cripto.
A prova ainda pode cair nas próximas semanas. Mas os caras que escreveram a regra largaram o que estavam fazendo para conferir, de graça, num fim de semana - porque o trabalho da máquina chegou perto o suficiente para merecer isso.
DROPPED BY HOSTGATOR
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AI LIKE A PRO
Novidades de ferramentas, agentes, prompts e skills para você usar:
→ Ferramenta: Strawberry é um navegador com agentes embutidos que fazem o trabalho braçal por você, pesquisando leads e jogando no CRM, varrendo inbox etc.
→ Skill: o time do Claude Code mostrou como revisa código quando a IA escreve 90% dele.
→ Agente: The-Agentic-Researcher traz um framework prático de pesquisa assistida por IA em matemática e machine learning.
→ Modelo: Dessa, o primeiro modelo treinado inteiramente usando fala full-duplex que torna uma conversa com IA praticamente imperceptível dos humanos.
DROP LIKE IT'S HOT
[para esconder] mensagens secretas em imagens usando o Claude Fable.
[para encontrar] itens perdidos usando uma imagem e o ChatGPT.
[para transformar] o manual de montagem de móveis (da IKEA) em vídeos instrutivos 3D.
[para rir] a sensação de ver o Claude fazer muito, mas muito mais do que o necessário, depois que você pede uma tarefa simples.
[para se proteger] um guia de instruções de segurança pós Black October.
MEME DA SEMANA
Aplicação prática do iPhone Duo: batalha de MCs chatbot
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