Watermarking

Neste episódio falamos sobre os novos iPhones e outros devices que a Apple lançou.

Esta semana sobre a notícia de que a Merck e a Moderna conseguiram passar a fase 3 (última) para uma vacina que previne a reincidência de cancro de pele

Neste episódio falamos sobre watermarking do texto gerado por AI models

Três temas neste episódio. O eclipse, e por que 99% de cobertura não é nada como os 100%. Um modelo da OpenAI que, durante testes de segurança, encontrou uma zero-day, saiu da sandbox isolada e ganhou acesso à internet, e o que isso revela sobre o comportamento destes modelos. E, por fim, a web: construída para humanos, ainda não está pronta para os agentes que a vão usar.Links:https://x.com/Ricburton/status/2087630485954424890?s=20

O Shutdown está de volta depois de uma pausa e com um formato um bocadinho diferente. Em vez de passar por várias notícias da semana, a ideia agora é escolher um tema com mais sumo e tentar percebê-lo com algum tempo.Neste episódio falo sobre modelos open weight e sobre a forma como os modelos chineses, em particular o Kimi K3, estão a pôr pressão nos grandes labs americanos. Passo pelos custos de correr estes modelos, distillation, privacidade, soberania, regulação e pelos argumentos a favor e contra limitar o seu uso.Também tento perceber o que acontece ao negócio da OpenAI e da Anthropic se vender tokens deixar de ser tão rentável, porque é que estes modelos podem ser importantes para a academia e para evitar monopólios, e quem pode ganhar com uma parte cada vez maior da AI a correr localmente.

Nesta semana olhamos para um momento de transição raro numa das empresas mais consistentes das últimas décadas: a passagem de liderança na Apple. A saída de Tim Cook não é apenas uma mudança de CEO — é uma mudança de fase, que levanta questões sobre o que vem a seguir para uma empresa que tem sido definida mais por execução do que por disrupção nos últimos anos.Começamos pelo perfil do sucessor. A escolha de John Ternus, um líder profundamente ligado ao hardware, sugere um reposicionamento interessante. Numa altura em que a narrativa dominante da indústria gira em torno de software e AI, a Apple parece reforçar uma tese diferente: a de que a vantagem pode continuar a estar na integração vertical, onde hardware, software e serviços são pensados como um sistema único. Aqui, a AI não aparece como produto isolado, mas como camada embebida na experiência.Depois, o legado de Tim Cook. Ao longo de mais de uma década, Cook transformou a Apple numa máquina operacional quase perfeita — expandindo margens, consolidando a cadeia de supply e escalando serviços. Mas esse modelo também criou uma expectativa difícil: crescimento contínuo sem grandes apostas visíveis. A transição levanta assim uma tensão clássica entre continuidade e reinvenção.Passamos também pela estratégia de AI. Ao contrário de outros players, a Apple tem adotado uma abordagem mais contida, quase invisível. Em vez de competir diretamente no espaço de modelos fundacionais, a empresa parece focar-se em distribuição, integração e monetização — incluindo a possibilidade de novas camadas de subscrição. A questão não é se a Apple vai liderar em AI, mas onde na stack quer capturar valor.No paralelo, vemos o resto do mercado a mover-se de forma mais experimental. Desde empresas tradicionais a tentarem reinventar-se através de AI, até novas ferramentas que começam a redefinir o que significa criar — do design à geração de imagem. O contraste é claro: enquanto alguns correm para explorar novas fronteiras, a Apple mantém uma postura mais controlada, apostando na coerência do sistema.Por fim, um ponto mais estrutural. A sucessão numa empresa como a Apple não é apenas sobre liderança individual, mas sobre cultura e governança. A escolha de alguém vindo de dentro reforça a ideia de continuidade institucional, mas também limita o espaço para ruptura. Num momento em que a indústria atravessa uma mudança tecnológica profunda, isso pode ser tanto uma força como uma limitação.Entre outros temas.Links:Transição e novo CEO:https://www.economist.com/business/2026/04/21/tim-cook-hands-apple-over-to-its-hardware-guruhttps://www.wsj.com/tech/apple-announces-ceo-john-ternus-2826465d?mod=article_inlinehttps://www.wsj.com/tech/the-rise-of-apples-new-ceo-a-hardware-expert-takes-over-in-the-ai-era-bdc7046eLegado de Tim Cook:https://www.wsj.com/tech/tim-cook-apple-ceo-career-055d5358?mod=hp_lead_pos7https://www.wsj.com/tech/apple-tim-cook-advice-john-ternus-steve-jobs-2934ed33Estratégia de AI:https://www.wsj.com/tech/ai/apple-ai-subscriptions-strategy-7ce4ba7f?mod=wsj_furtherreading_pos_2Movimentos no mercado e novas ferramentas:https://www.wsj.com/tech/ai/for-its-next-act-allbirds-makes-an-unlikely-pivot-from-shoes-to-ai-a32cc095?mod=ai_more_article_pos14https://claude.ai/designhttps://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-0/

Nesta semana olhamos para um tema que começa a ganhar outra camada de complexidade: como é que a AI começa a sair do domínio puramente digital e a infiltrar-se em sistemas reais da biologia à infraestrutura.Começamos pela interseção com o mundo físico. A parceria entre OpenAI e a Novo Nordisk mostra um shift importante: AI deixa de ser apenas tooling horizontal e passa a integrar diretamente cadeias de valor críticas, como a descoberta de fármacos. Aqui, a vantagem já não está só no modelo, mas na capacidade de combinar dados proprietários, contexto científico e execução no mundo real.Depois, o tema da infraestrutura. O crescimento da AI está a começar a bater em limites físicos — energia, capacidade computacional e supply chains. A narrativa de escala infinita começa a dar lugar a trade-offs muito concretos, onde eficiência, acesso a recursos e localização passam a ser variáveis estratégicas. Não é só quem tem o melhor modelo, é quem consegue mantê-lo a correr.Passamos também pela dinâmica competitiva. Internamente, empresas como a OpenAI reconhecem que a vantagem é cada vez mais frágil, com concorrência a intensificar-se em múltiplas frentes — modelos, distribuição e integração. Ao mesmo tempo, o posicionamento de players como a Anthropic reforça a ideia de que estamos a entrar numa fase mais estruturada, onde diferenciação já não é apenas técnica, mas também organizacional e estratégica.Mas o impacto não fica pelo lado económico. À medida que estes sistemas se tornam mais presentes, começam a surgir fricções sociais e culturais — desde questões de segurança pessoal até à redefinição de processos criativos. A relação entre humanos e AI deixa de ser abstrata e passa a ter consequências diretas no quotidiano, tanto em risco como em produção cultural.Por fim, um ponto mais silencioso mas relevante: o papel das grandes estruturas — sejam empresas, estados ou mercados financeiros — na forma como este ecossistema evolui. Entre regulação, investimento e controlo de recursos, começa a ficar claro que o futuro da AI não vai ser definido apenas por inovação tecnológica, mas por quem consegue alinhar tecnologia com poder institucional.Entre outros temas.Links:AI e aplicações no mundo real:https://www.wsj.com/tech/ai/novo-nordisk-and-openai-partner-to-speed-drug-discovery-864929fcInfraestrutura, energia e limites físicos:https://www.wsj.com/tech/ai/ai-is-using-so-much-energy-that-computing-firepower-is-running-out-156e5c85Competição e dinâmica de mercado:https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/911118/openai-memo-cro-ai-competition-anthropicImpacto social e segurança:https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/911778/ai-violence-sam-altman-homeCriatividade e cultura:https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/910460/new-yorker-david-szauder-illustration-generative-aiMercados, política e estrutura:https://www.ft.com/content/04ac7917-940b-4606-be5f-9eb895a7d982?syn-25a6b1a6=1https://www.ft.com/content/02107c23-6c7a-4c19-b8e2-b45f4bb9ce5f?syn-25a6b1a6=1https://www.ft.com/content/cf3d62e0-1b6c-4e69-b5f7-facaca586dbf?syn-25a6b1a6=1https://www.ft.com/content/abb93a6f-9060-4095-8045-84b97d394a4c?syn-25a6b1a6=1

Nesta semana olhamos para um tema que começa a ganhar mais definição: como é que a AI se organiza enquanto sistema económico, não só como tecnologia.Começamos pelo ecossistema. A partir de vários artigos do Wall Street Journal, exploramos como OpenAI, Anthropic e outros estão a posicionar-se não apenas como labs, mas como plataformas com ambição de controlar camadas críticas do stack. Entre modelos, tooling e distribuição, a competição já não é só por performance, é por quem define a interface através da qual tudo o resto passa.Depois, o tema do dinheiro. O custo de desenvolver AI continua a subir de forma significativa, e isso está a criar um novo tipo de dinâmica: menos players capazes de competir ao mais alto nível, mais dependência de capital massivo, e uma aproximação cada vez maior entre tech e mercados financeiros. IPOs, novos veículos de investimento e estruturas híbridas começam a fazer parte do jogo.Passamos também pela visão de longo prazo. As discussões em torno de superinteligência já não são só teóricas, começam a influenciar decisões concretas hoje, desde segurança a governance. Ao mesmo tempo, iniciativas como o Glasswing mostram uma tentativa de estruturar melhor como estes sistemas são avaliados e controlados, num contexto onde o impacto potencial é cada vez maior.Mas nem tudo é linear. Entre custos a escalar, pressão competitiva e diferentes visões sobre o futuro, começam a surgir sinais de tensão no sistema. A pergunta deixa de ser apenas quem constrói melhor tecnologia, e passa a ser quem consegue sustentar esse ritmo ao longo do tempo.Fechamos com um paralelo interessante. Tal como aconteceu com outras grandes apostas tecnológicas, de programas espaciais a novas plataformas de hardware, o momento atual da AI mistura ambição extrema com incerteza estrutural. A diferença é que desta vez a infraestrutura que está a ser construída pode tornar-se a base de praticamente tudo o resto.Entre outros temas.Links:Ecossistema AI e competição (WSJ):https://www.wsj.com/tech/openai-technology-business-programming-network-b681ef6b?mod=panda_wsj_section_alerthttps://www.wsj.com/tech/ai/openai-anthropic-ipo-finances-04b3cfb9?mod=tech_lead_pos1Superinteligência e visão de longo prazo (WSJ):https://www.wsj.com/tech/ai/what-to-know-about-openais-ideas-for-a-world-with-superintelligence-e97d6e7b?mod=tech_lead_storyCustos e dinâmica de mercado (WSJ):https://www.wsj.com/tech/ai/the-spiraling-cost-of-making-ai-0679bcea?mod=tech_lead_pos3https://www.wsj.com/tech/ai/anthropic-in-talks-to-invest-200-million-in-new-private-equity-venture-30b78738?mod=tech_lead_pos5Perspetiva histórica e paralelos:https://www.theverge.com/2019/7/19/20700565/nasa-artemis-moon-return-landing-trump-administration-jim-bridenstineHardware e novos ciclos:https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-07/apple-s-foldable-iphone-remains-on-track-for-september-debut?embedded-checkout=trueDiscussão e takes:https://x.com/JoshKale/status/2041589742303649802https://x.com/pmarca/status/2040911307050991812Avaliação e segurança:https://www.anthropic.com/glasswing

Nesta semana olhamos para alguns sinais interessantes de para onde a AI está realmente a ir, menos demos, mais sistemas a funcionar no mundo real.Começamos pelos AI agents. A partir de vários artigos do Financial Times e do Wall Street Journal, exploramos como esta nova camada está a evoluir rapidamente: projetos que saem de side project para casos reais em semanas, agentes como o OpenClaw a executar tarefas de forma mais autónoma, e até experiências onde AI começa a apoiar diretamente funções de gestão. A sensação é clara: estamos a passar de ferramentas que respondem para sistemas que fazem.Depois, o tema das plataformas. O caso da Moltbook, e a possibilidade de aquisição pela Meta, levanta uma questão interessante: e se as próximas redes sociais não forem para humanos? Plataformas pensadas para AI-to-AI interaction começam a fazer sentido num mundo onde agentes comunicam, trocam informação e executam workflows entre si. Ainda é cedo, mas a direção parece cada vez mais plausível.Passamos também pelos limites desta evolução. O caso do Sora e a sua descontinuação, a pressão crescente em torno de deepfakes e até movimentos de resistência à AI mostram que o progresso não é linear. Ao mesmo tempo, decisões regulatórias, como no caso da Tesla na Europa, reforçam que a velocidade de adoção vai depender tanto de política como de tecnologia.Fechamos com uma leitura mais integrada: a AI já não é só um produto ou uma feature, está a tornar-se infraestrutura. E isso muda tudo, quem constrói, quem controla e como estas peças se encaixam no sistema mais amplo.Entre outros temas.Links:AI agents e novas aplicações (FT): https://www.ft.com/content/7de1d3c5-0d0c-46b1-b2b7-dbf6f5226069?syn-25a6b1a6=1https://www.ft.com/content/35e58efe-8601-4c33-af91-007659b679cchttps://www.ft.com/content/229f4f59-d518-4e00-abd6-5a5b727cd2aa?syn-25a6b1a6=1AI agents e plataformas (WSJ): https://www.wsj.com/tech/ai/openclaw-ai-agents-moltbook-social-network-5b79ad65?mod=WSJ_WNPODhttps://www.wsj.com/cio-journal/heres-what-openclaw-agents-are-doing-today-c25d8e6d?mod=article_inlinehttps://www.wsj.com/tech/ai/this-viral-ai-project-went-from-side-hustle-to-coveted-prize-in-three-months-8daae057?mod=WSJ_WNPODhttps://www.wsj.com/tech/ai/mark-zuckerberg-is-building-an-ai-agent-to-help-him-be-ceo-eddab2d5?mod=series_chatgptaiMoltbook e plataformas AI-first (WSJ): https://www.wsj.com/tech/ai/meta-to-acquire-ai-only-social-media-platform-moltbook-0d9cd9d6?mod=article_inlineTecnologia, ciência e limites da AI (WSJ): https://www.wsj.com/tech/the-quest-to-revive-a-frozen-brain-38844635?mod=tech_feat1_ai_pos5Regulação, indústria e controvérsia: https://www.reuters.com/business/tesla-expects-dutch-decision-self-driving-technology-by-april-10-2026-03-20/https://pt.euronews.com/next/2026/03/25/openai-encerra-de-forma-abrupta-a-aplicacao-de-video-sora-apos-polemica-com-deepfakeshttps://pt.euronews.com/next/2026/03/03/cancelar-chatgpt-boicote-a-ia-aumenta-apos-acordo-militar-openai-pentagonohttps://www.wsj.com/tech/ai/openai-set-to-discontinue-sora-video-platform-app-a82a9e4e?mod=series_chatgptai

Nesta semana analisamos alguns sinais concretos da evolução recente do ecossistema tecnológico, com foco em AI, plataformas e infraestrutura.Começamos pelas redes sociais. A Moltbook, uma plataforma pensada para interação entre agentes de inteligência artificial — e não para humanos — serve como ponto de partida para discutir experiências emergentes em torno de AI-to-AI interaction e o que isso pode significar para o futuro das plataformas digitais.Passamos depois para a dimensão estratégica e de capital. Através de artigos do Financial Times e do Wall Street Journal, exploramos como investimentos em infraestrutura crítica — incluindo comunicações, espaço e compute — estão cada vez mais ligados à expansão de sistemas de AI. O caso da SpaceX ilustra como tecnologia espacial, dados e poder estratégico começam a convergir de forma mais explícita.Fechamos com uma leitura integrada: mais do que produtos isolados, a AI está a tornar-se um elemento estrutural de novas plataformas e de grandes decisões de investimento, com impactos graduais — mas relevantes — na arquitetura da internet e no equilíbrio de poder tecnológico.Entre outros temas.Links:Redes sociais e AI (FT):https://www.ft.com/content/e581b7a4-455c-48e6-a87c-c39bb9c62a12https://www.ft.com/content/48ec5657-c2e7-4111-a236-24a96a8d49e7SpaceX e infraestrutura estratégica (WSJ):https://www.wsj.com/tech/ai/the-out-of-this-world-reasons-for-elon-musks-spacex-deal-7c075951?mod=tech_lead_storyMoltbook e redes sociais para AI (NYT):https://www.nytimes.com/2026/02/02/technology/moltbook-ai-social-media.html?smid=nytcore-ios-share