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cara, que época para estar vivo.
agora temos 10+ modelos de IA com capacidades parecidas que surgiram do nada, e a gente ganha uma nova versão a cada ~2-3 semanas
a melhor parte é que, não importa o que você esteja procurando, existe um modelo que atende a isso:
mais barato do que o fable? gpt 5.6
preocupado com privacidade? 5+ modelos abertos
não sabe qual modelo usar? cursor ou openrouter
anthropic, openai, xai, meta, google, zhipu, deepseek, moonshot, alibaba estão todos competindo de forma agressiva — e isso é ótimo para você, o usuário
nvidia, cerebras, etched, groq, intel,

uau. A Apple está processando a OpenAI por roubar segredos de hardware para seus dispositivos de IA que serão lançados mais tarde este ano.
aparentemente, 1 funcionário convenceu membros da equipe da Apple a levarem dispositivos proprietários de hardware para as entrevistas.
OpenAI e Apple vão se enfrentar em dispositivos de IA para consumidores mais tarde este ano, com a Apple planejando um novo modelo de AirPods com câmeras, óculos inteligentes e um dispositivo tipo pingente.

Esta semana foi uma vitória total para a IA: tantos novos modelos e recursos para testar neste fim de semana:
> 1 novo modelo de fronteira: gpt 5.6 Sol
> 2 novos modelos absurdamente baratos que são 80% da fronteira: grok 4.5 e meta muse spark 1.1
> 2 novos modelos de imagem: muse image e seedream 5.0
> prime intellect levantando $130M para impulsionar a produção de mais modelos abertos
e o Google liberando 3,5 na próxima semana, deepseek v4 também, um modelo grok de 4-5T em um mês e GPT 6 em um mês
tá tudo acontecendo rápido demais

Uma das maiores mudanças na IA tem sido treinar chips de IA para chips otimizados para inferência - e por um bom motivo:
inferência é onde o dinheiro (e a inteligência) é feito
> a anthropic é rumorejada a obter margens de receita de 80% em inferência. eles serão lucrativos antes de qualquer outro laboratório de IA.
> apple, meta, openai, google estão todos fazendo seus próprios chips de IA personalizados para e inferência
> laboratórios de modelos chineses (apesar da desvantagem de hardware) constroem inteligência de fronteira puramente forçando o modelo a pensar por mais tempo.
o ponto é:

à medida que os EUA completam 250 anos, é mais importante do que nunca lembrar que o segredo deste país são suas pessoas e sua busca incansável por ideias ousadas e ambiciosas. foi isso que manteve os EUA vencendo e continuará a mantê-los vencendo no futuro.
ameaças iminentes de concorrência estrangeira em IA - roubo de designs de modelos, restrições de recursos naturais, guerras de escala etc. - se tornarão cada vez mais um problema.
precisamos proteger nossos data centers, pessoas, mas, acima de tudo, nossas ideias. é isso que nos mantém na vanguarda em *qualquer tecnologia* nos últimos 25

parece que a OpenAI está apostando forte em inferência para superar a Anthropic nos próximos 6 meses:
> entre seus chips cerebras e os próximos chips jalapeño de IA, a OpenAI terá o melhor hardware otimizado para GPT
> eles reduziram os custos de inferência em 50% (de acordo com a informação) o que economizará $10Ms
> o GPT 5.6 depende fortemente de raciocínio e execução agentivos (pesado em inferência)
a inferência representa 40-50% dos gastos computacionais nos laboratórios, reduzir isso pela metade libera computação para uso em treinamento - os efeitos compostos disso não podem ser subestim

eu não compro essa FUD sobre meta e memória de IA:
- o google acabou de desligar a meta por usar muito poder computacional, por que eles precisariam vender excesso de computação?
- a meta possui uma das maiores frotas de GPUs, eles provavelmente estão vendendo as mais antigas para inferência (como a SpaceX) enquanto usam as novas Rubin.
- memória é sem dúvida o recurso mais escasso em IA, a demanda supera qualquer oferta futura projetada em 5 a 10 vezes.
- no caso de alguém projetar um chip, modelo ou agente que exija menos memória, isso só resultará em MAIS demanda por memória
você tem observ

então parece que há algumas tendências-chave convergindo na IA recentemente
- modelos de fronteira agora representam uma ameaça legítima à segurança do governo, exigindo intervenção governamental (adeus fábula)
- isso significa que futuras versões de modelos serão privadas (restritas). quaisquer lançamentos públicos futuros quase certamente serão limitados
- ao mesmo tempo, modelos abertos chineses alcançaram a capacidade de fronteira. em menos de 6 meses, estarão no nível do mythos
- modelos abertos são mais baratos, podem ser executados de forma privada, difíceis de regular pelos gov

o problema é que, mesmo que a Anthropic crie magicamente uma salvaguarda à prova de hackers para o Mythos - haverá outras superfícies de ataque para atores explorarem
serviços em nuvem, funcionários, centros de dados, injeção de prompts
nunca poderá haver um modelo 100% à prova de falhas, teremos que melhorar na defesa como fizemos em cada atualização de software

do jeito que eu vejo, há 4 empresas com uma chance de possuir mais de 70% do mercado de modelos
anthropic, openai, spaceX e… código aberto
- anthropic e openai estão à beira de modelos de autoaperfeiçoamento. jogo final.
- mas a spacex adquiriu o cursor na última jogada. a plataforma deles dá uma chance legítima de alcançar a claude e o gpt em codificação. SE elon conseguir isso, então ele vencerá em computação bruta. ninguém tem mais GPUs do que ele
- código aberto vence se os modelos de fronteira tornarem-se caros demais para consumidores comuns. eles são bons o suficiente para 80% dos usos.

A IA está ficando muito cara e é a razão pela qual os mercados podem explodir MAS não por falta de demanda - é exatamente o oposto:
> a demanda por IA está disparando. os modelos realmente funcionam, mas os tokens são caros demais.
eu mudei para o Claude Fable 5 esta semana e quase imediatamente atingi os limites de uso
quem vence? modelos abertos chineses. fração do tamanho, 80-90% da capacidade de fronteira, custa 1/200 de Claude Fable, GPT 5.5 alto.
ignore as referências, btw, ninguém no mundo real realmente se importa, é a conta que eles têm que pagar:
> o número de startups nos EUA mudand

memória e ações de IA despencando hoje é risível, pra ser honesto.
quem tem uma visão de longo prazo sabe que vamos precisar de muito mais dessas coisas
GPUs, dispositivos de IA para consumidores, sem mencionar a quantidade enorme de memória necessária para manter o histórico de chat e o contexto de todos
eu pessoalmente estou ficando sem slots de memória em Claude e GPT (níveis máximos), executando múltiplos agentes (honestamente porque posso e é útil para tarefas simples) e sei que não sou o único.

uma opinião forte, mas eu simplesmente não acho que estamos em uma bolha de IA. o capex de IA não é alavancado e, mais importante, estamos limitados pelas leis literais da física em termos de escalabilidade:
> você pode levantar todo o capital do mundo para IA, mas não pode gastá-lo. a construção é lenta, as regulamentações são obstáculos, as redes de energia literais não conseguem acompanhar.
tudo isso precisa ser desbloqueado, isso vai levar tempo.
- a captação de recursos da $80B da Google é apenas uma contabilidade financeira criativa. 30 bilhões são usados para compensar impostos,