A Meta está desenvolvendo um agente de IA pessoal para Mark Zuckerberg que funciona como uma espécie de co-CEO, ajudando-o a recuperar informações internas, acompanhar projetos e tomar decisões sem passar por várias camadas de executivos.

Ferramentas internas, como o Second Brain (que indexa documentos corporativos) e o My Claw (que conversa automaticamente com agentes de outros funcionários), já são usadas para orquestrar trabalho entre times.

Dentro da companhia, esse movimento vem acompanhado de uma cultura de “tokenmaxxing”: o volume de uso de IA, medido em tokens processados, virou um marcador informal de ambição e produtividade, e não usar IA é visto como risco de carreira em áreas estratégicas.

A estratégia de “achatar” a hierarquia é explícita: tarefas, antes divididas entre várias funções intermediárias, passam a ser conduzidas por uma única pessoa altamente habilitada, apoiada por agentes, ou diretamente por um agente especializado.

​Por que isso importa:

Quando o CEO de uma das maiores empresas de tecnologia começa a usar um agente de IA como braço direito, o recado para o mercado é que hierarquias tradicionais podem se tornar supérfluas mais rápido do que o esperado. E que, em muitas carreiras, não dominar IA deixa de ser detalhe e passa a ser vetor de obsolescência.

A OpenAI decidiu descontinuar o Sora, seu aplicativo de geração de vídeos por IA, cerca de 30 meses após o lançamento, devido a uma queda acentuada no engajamento e nos downloads.

Matérias internacionais relatam que o serviço perdeu tração rapidamente após o pico inicial e passou a ser alvo de forte pressão de estúdios e detentores de direitos autorais.

Segundo a imprensa de entretenimento, a Disney encerrou um acordo de licenciamento avaliado em cerca de US$ 1 bilhão junto ao anúncio do fim da plataforma, reforçando a percepção de inviabilidade do modelo de negócios.

O caso Sora mostra que nem todo modelo de IA tecnicamente impressionante se converte em produto sustentável, especialmente em setores onde direitos autorais e interesses de grandes estúdios limitam radicalmente o espaço de experimentação.

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Cacatua sanguínea (Cacatua sanguinea gymnopis), na Austrália.

Foto: Charles J. Sharp.

joshusantos: “Poderia ser luz de flash, mas as cores estavam vibrantes demais e o foco estava perfeito demais pra situação (fotografia subaquática).”

Depois de décadas apenas licenciando design de chips para terceiros, a Arm lançou o AGI CPU, seu primeiro processador próprio, focado em cargas de trabalho de IA em datacenters.

O chip suporta até 136 núcleos por CPU, com possibilidade de instalar 64 unidades em um único rack resfriado a ar, e promete cerca do dobro de desempenho por watt em comparação às CPUs x86 em tarefas de inferência.

A Meta é parceira fundadora do projeto e deve ser a primeira grande cliente, rodando o AGI CPU em sua infraestrutura de IA ainda em 2026, enquanto empresas como Cloudflare e SAP também avaliam adoção.

Analistas estimam que o produto pode adicionar bilhões de dólares em receita anual à Arm, marcando uma guinada do modelo de royalties para venda direta de hardware.

Quando a empresa que define a arquitetura de praticamente todos os smartphones decide fabricar seu próprio chip para IA, o mapa da infraestrutura muda: surgem alternativas reais à Nvidia e AMD e, se o AGI CPU entregar eficiência energética superior, o custo para rodar agentes de IA em escala pode cair estruturalmente nos próximos anos.

ChatGPT ganha “shopping research” com catálogo integrado de produtos

A experiência cria guias de compra personalizados, com comparações lado a lado de produtos e sugestões visuais mais ricas, usando o Agentic Commerce Protocol para orquestrar busca, filtragem e recomendação.

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A empresa fala em caminhar na direção de uma “medical superintelligence”, que una a visão ampla de um clínico geral à profundidade de múltiplos especialistas, com forte ênfase em validação clínica e etiquetagem clara de riscos.

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Analisa a família de benchmarks ARC‑AGI e evidencia um abismo entre desempenho humano e de modelos de ponta em tarefas de raciocínio abstrato e composicional.

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Pesquisadores propõem o conceito de Domain‑Specific Superintelligence (DSS): ecossistemas de modelos menores e altamente especializados, apoiados por estruturas simbólicas explícitas e orquestrados em “sociedades” de modelos, com parte da inteligência migrando para dispositivos locais.

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