Month: June 2026

A Microsoft passou a enfrentar uma ação coletiva de investidores nos Estados Unidos em 12 de junho. O processo foi apresentado nessa mesma data no Tribunal Distrital dos EUA para o Distrito Oeste de Washington pelo City of St. Clair Shores Police and Fire Retirement System, que atua em nome de acionistas que compraram papéis da empresa entre 1º de maio de 2025 e 28 de janeiro de 2026.

A ação também menciona o CEO da Microsoft, Satya Nadella, a CFO Amy Hood e outros executivos. A acusação é de que declarações falsas ou enganosas teriam ajudado a inflar o preço das ações da companhia ao longo desse período.

O ponto central da disputa está na reação do mercado ao balanço trimestral divulgado pela Microsoft na noite de 28 de janeiro. No pregão do dia seguinte, 29 de janeiro, os papéis caíram cerca de 10%, na pior queda diária da empresa em quase seis anos, eliminando por volta de 357 bilhões em valor de mercado, de acordo com o processo.

Para os autores da ação, a Microsoft não explicou de forma suficiente dois problemas que estavam ligados entre si: a perda de ritmo no crescimento do Azure, braço de computação em nuvem da companhia, e a necessidade de fazer investimentos bem mais pesados em data centers e chips para sustentar sua estratégia de longo prazo. A queixa sustenta que esses pontos eram relevantes para a tese de investimento e, por isso, deveriam ter sido apresentados com mais clareza antes do choque no preço das ações.

Os números citados no processo ajudam a entender por que parte do mercado reagiu mal. A Microsoft informou 37,5 bilhões em investimentos de capital no trimestre, alta de quase 66% na comparação anual e acima da expectativa dos analistas, que estava em 34,3 bilhões.

Ao mesmo tempo, a receita do Azure desacelerou. O crescimento caiu para 39%, depois de 40% no trimestre anterior, enquanto a projeção da Microsoft para os primeiros meses de 2026 apontava nova perda de fôlego, para algo entre 37% e 38%. A própria empresa disse que esse ritmo menor no Azure refletiu restrições de capacidade, provocadas pelo redirecionamento de CPUs e GPUs para pesquisa e desenvolvimento e para produtos como o Copilot. Na visão dos autores da ação, esse deslocamento de recursos era um fato material e deveria ter chegado antes ao conhecimento dos investidores.

O caso aparece no meio de uma fase de gastos muito pesados da Microsoft com infraestrutura. Entre os movimentos mais recentes estão um compromisso reportado de 25 bilhões de dólares australianos na Austrália, 250 bilhões em novos compromissos do Azure ligados à parceria com a empresa por trás do ChatGPT e também esforços para desenvolver modelos próprios, diminuindo a dependência de um único parceiro.

Tudo isso reforça a leitura de que Wall Street passou a exigir não só crescimento, mas também mais previsibilidade sobre margens, capacidade e retorno desses investimentos. A Microsoft já disse que as acusações “não têm mérito” e afirmou que vai se defender vigorosamente.

Especialistas em direito do mercado de capitais lembram que ações desse tipo costumam aparecer depois de quedas bruscas nas ações. Ainda assim, os autores terão de provar que houve omissões ou declarações enganosas sobre fatos relevantes e que isso provocou diretamente as perdas dos acionistas. Em outras palavras, o tombo das ações, sozinho, não garante vitória no tribunal, mas o processo aumenta a pressão sobre a Microsoft num momento em que seus gastos estão sendo observados com atenção cada vez maior.

Fonte: processo judicial do Tribunal Distrital dos EUA para o Distrito Oeste de Washington | Imagem: Microsoft

Segundo a Reuters, a Justiça de Berlim decidiu que os Overviews do Google , aqueles resumos automáticos exibidos nos resultados de busca da empresa, devem ser tratados como um novo tipo de resultado, e não como conteúdo diretamente controlado pelo Google.

Na leitura do tribunal, o Google não tem “influência decisiva” sobre o texto que aparece nesses resumos automáticos. A decisão favorece a empresa num momento em que aumenta a pressão sobre seus recursos de busca na Europa, mas também deixa claro que o quadro jurídico ainda está longe de se estabilizar, já que outro tribunal alemão, em Munique, chegou há pouco tempo a uma conclusão diferente sobre a responsabilidade da companhia.

A ação em Berlim foi apresentada por uma empresa de perfumes. Ela alegou que os Overviews do Google mostravam suas marcas ao lado de fragrâncias de imitação mais baratas e ainda levavam usuários a sites de concorrentes. Para a autora do processo, isso configurava violação de marca e concorrência desleal.

O tribunal, no entanto, rejeitou a ação. Na avaliação dos juízes, os resumos exibidos pelo Google são percebidos pelo usuário como uma compilação de informações vindas de fontes de terceiros, e esse ponto foi central para afastar a responsabilidade direta da plataforma. A corte entendeu, em resumo, que o recurso se aproxima mais de uma reorganização dos resultados de busca do que de uma publicação própria do Google, o que reduz a possibilidade de responsabilizar a empresa nos mesmos termos em que se responsabilizaria um editor tradicional.

A conclusão de Berlim bate de frente com uma decisão recente de um tribunal de Munique, que tratou os Overviews do Google como “conteúdo próprio” da empresa. Nesse outro processo, duas editoras foram associadas de forma falsa a golpes e práticas comerciais fraudulentas em um resumo exibido pela busca.

No caso de Munique, a corte concedeu uma liminar e afirmou que o texto gerado fazia declarações “independentes, novas e substantivas”. Com isso, entendeu que o Google poderia ser responsabilizado diretamente pelo dano causado. A diferença entre os dois entendimentos mostra que ainda não há um padrão claro para lidar com esse tipo de ferramenta. No centro da discussão está a pergunta: esses resumos são só uma evolução da busca tradicional, que organiza conteúdo de terceiros, ou já devem ser tratados como uma criação da própria plataforma?

As decisões alemãs se somam a um escrutínio mais amplo sobre o uso de conteúdo jornalístico e comercial nos novos recursos de busca do Google. Na frente concorrencial, o Conselho Europeu de Editores já apresentou uma queixa antitruste questionando o uso de material de publishers nessas ferramentas.

Além disso, um caso vindo da Hungria, hoje diante do Tribunal de Justiça da União Europeia, levanta dúvidas sobre direitos autorais na reutilização automatizada de conteúdo jornalístico. Por enquanto, o que existe é um cenário incerto para empresas, editoras e para o próprio Google. A decisão de Berlim dá algum fôlego à companhia, mas o choque com o entendimento de Munique mostra que a discussão sobre responsabilidade legal nos novos formatos de busca está só no começo.

Fonte: Reuters | Imagem: Google

Na beta mais recente do Copilot Cowork, o assistente da Microsoft dentro do Microsoft 365, a empresa sinaliza que está avaliando usar o modelo aberto DeepSeek V4, ou até algum outro projeto de código aberto, para cortar custos e, com isso, abrir caminho para uma opção mais barata para os clientes. A ideia, segundo a Microsoft, é testar nas próximas semanas uma versão auto-hospedada e ajustada do modelo chinês, acompanhada de uma nova faixa de preço.

Microsoft Copilot Baixar

Desta vez, o indício aparece menos em linhas de código e mais no movimento comercial da própria Microsoft. A empresa diz que o Copilot Cowork está saindo do preço fixo e indo para um modelo de consumo, em que o cliente paga pelo uso real de computação e pelos recursos envolvidos.

Na prática, a cobrança deve acompanhar fatores como uso do modelo, recuperação de contexto, chamadas de ferramentas e tempo de execução, algo que a Microsoft vem relacionando aos chamados créditos do Copilot. Aí fica mais fácil entender a pressão sobre os custos: assistentes capazes de tocar tarefas por conta própria custam bem mais para operar do que chats tradicionais. Eles não se limitam a responder uma pergunta. Fazem várias chamadas a modelos, consultam contexto, acionam ferramentas e repetem etapas até chegar ao fim de uma tarefa.

Charles Lamanna, executivo da Microsoft, disse que alguns usuários chegam a fazer centenas de tarefas por semana. Quando o assistente precisa planejar etapas, consultar dados, abrir apps e voltar ao modelo várias vezes, a conta sobe rápido.

Hoje, o Copilot Cowork roda com modelos da Anthropic e da OpenAI. Só que esses fornecedores ficaram mais caros e também passaram a restringir formatos mais próximos de uso ilimitado. Nesse cenário, o DeepSeek V4 aparece como uma alternativa tentadora por ser aberto, já ter adoção ampla entre desenvolvedores e ser visto como bem mais barato de manter em operação.

Para a Microsoft, isso pode render duas coisas ao mesmo tempo: aliviar o custo operacional e expandir o acesso ao produto com uma camada de entrada mais acessível para você e para outros clientes. Essa conversa também combina com um movimento maior da empresa, que tenta depender menos de um único laboratório.

DeepSeek Baixar

A Microsoft continua próxima da OpenAI, mas vem buscando uma estratégia com vários modelos, em linha com a visão de Satya Nadella, CEO da empresa, de que o valor desse mercado não deveria ficar concentrado nas mãos de poucos fornecedores.

O ponto mais sensível está na regulação. Por ser um modelo chinês, o DeepSeek V4 aparece num momento de escrutínio cada vez maior nos Estados Unidos sobre tecnologias vindas da China, com discussões sobre segurança nacional e até possíveis restrições a certos sistemas.

A Microsoft tenta cercar esse risco com uma arquitetura mais controlada: qualquer opção baseada no DeepSeek V4 seria opcional, totalmente hospedada no Azure, a plataforma de nuvem da empresa, e submetida aos próprios controles da Microsoft em segurança, conformidade e residência de dados. Além disso, o modelo passaria por ajustes e receberia salvaguardas extras, inclusive para reduzir vieses.

Ainda não dá para confirmar o recurso antes de comunicados oficiais da equipe da Microsoft. Mesmo assim, a possibilidade soa plausível diante da alta nos gastos de capital da empresa, da pressão dos investidores sobre as margens e da procura por um modelo mais barato para tarefas intensivas. E aí, arrisca algum palpite?

Fonte: Microsoft | Imagem: Microsoft

A DeepL, empresa alemã de tradução com IA, acaba de comprar a Mixhalo, startup de San Francisco conhecida pelo streaming de áudio com latência ultrabaixa para eventos ao vivo. Com isso, a companhia avança em uma frente bem definida, a tradução de voz em tempo real, e ainda abre seu primeiro escritório em San Francisco, segundo a própria DeepL.

DeepL Baixar

O acordo empurra a DeepL para mais perto de um objetivo que já vinha ficando claro: ganhar espaço em tradução de voz ao vivo.

Também tem um peso simbólico. E estratégico. A compra marca a estreia da DeepL com um escritório em San Francisco e reforça a operação nos Estados Unidos, hoje descritos pela empresa como seu mercado de crescimento mais acelerado.

Segundo a DeepL, a aquisição se encaixa na linha de produtos de voz que a empresa vem montando, onde já aparecem lançamentos recentes como o DeepL Voice-to-Voice, voltado para conversas faladas em tempo real.

Na prática, a tecnologia da Mixhalo pode colocar traduções quase instantâneas em ambientes nos quais qualquer atraso muda tudo: arenas esportivas, conferências, auditórios e operações de atendimento em vários idiomas.

Foi justamente aí que a Mixhalo ganhou destaque. A startup ficou conhecida por entregar áudio de alta fidelidade direto no smartphone, com atraso mínimo, algo que pesa bastante em grandes eventos, onde uma transmissão tradicional nem sempre acompanha a exigência de tempo real.

Google Translate Baixar

Segundo a DeepL, a lista de clientes da Mixhalo já inclui nomes como MLB e NASCAR.

Há ainda um ponto que ajuda a explicar por que esse negócio aconteceu agora. As duas empresas já tinham relação antes do anúncio: a Mixhalo era cliente da DeepL e usava a API de tradução da companhia. Segundo a empresa, isso ajudou a transformar uma parceria comercial em um caminho natural para uma integração mais profunda.

A abertura do escritório da DeepL em San Francisco também está entre os aspectos centrais do acordo. Além de absorver a equipe e a tecnologia da Mixhalo, a empresa passa a ter presença física em uma das regiões mais estratégicas do setor de tecnologia.

Isso se soma à expansão que a DeepL já vinha tocando nos Estados Unidos, incluindo um polo tecnológico em Nova York, numa tentativa de ficar mais perto de clientes corporativos, parceiros e talentos, segundo a companhia.

No plano competitivo, a compra deixa um recado claro.

A DeepL quer ir além da disputa pela tradução de texto. O foco agora é avançar num segmento mais difícil, ainda em formação, a comunicação por voz em tempo real, com atenção especial à qualidade e à baixa latência.

A empresa chega a essa fase com porte relevante. Segundo a companhia, em maio de 2024 a DeepL atingiu uma avaliação de cerca de 2 bilhões em uma rodada de financiamento e, mais recentemente, passou por uma reestruturação interna com aproximadamente 250 demissões, numa tentativa de operar com equipes menores e mais automatizadas.

Com a Mixhalo, a DeepL não está levando só uma tecnologia de áudio. Leva também uma porta de entrada para usos mais ambiciosos de tradução ao vivo e uma posição mais forte num mercado em que velocidade, clareza e experiência do usuário podem pesar na decisão.

Fonte: DeepL | Imagem: Mixhalo

Empresas de tecnologia e grandes corporações passaram a pisar no freio no uso corporativo de modelos generativos de IA, principalmente por um motivo bem direto: custo. Há um ano, o clima era outro. Muita empresa tratava esse tipo de ferramenta como símbolo de modernidade, incentivava times a testar, montava rankings internos e chegava até a premiar quem consumia mais tokens.

GitHub Copilot Baixar

Esse humor mudou. Em vez do “tokenmaxxing”, companhias de tecnologia e grandes empresas começaram a adotar o “tokenminimizing”, uma lógica de contenção que passa por limites de uso, revisão de licenças e regras mais duras sobre quem pode acessar ferramentas como o GitHub Copilot.

A razão central é simples: a conta ficou alta. Em algumas das organizações que mais dependem dessas ferramentas, o gasto já bate em 7.500 dólares por funcionário por mês. E isso não encolheu nem depois da queda no preço por token.

Parte do problema vem dos chamados agentes, que fazem várias chamadas aos modelos para concluir uma tarefa. Na prática, eles inflaram as faturas corporativas e, em muitos casos, triplicaram o gasto total. Junto com isso veio uma cobrança maior por retorno. Um levantamento da Deloitte mostrou que só 28% dos líderes globais de finanças dizem ver valor claro e mensurável nesses investimentos. Ainda assim, a despesa mundial com essa tecnologia pode chegar a 2,59 trilhões em 2026, também segundo a Deloitte.

Os casos mais recentes deixam claro que o ajuste já não é isolado. Segundo relatos, a Uber torrou todo o orçamento de 2026 para programação assistida já em abril e depois passou a limitar os funcionários a 1.500 dólares por mês por ferramenta. A Meta, pelos mesmos relatos, também vem apertando os gastos com produtos da Anthropic e outros serviços parecidos.

Na Amazon, um placar interno que incentivava o consumo saiu de cena depois que funcionários começaram a “jogar” com a métrica, puxando para cima os custos de computação. A AT&T, por sua vez, reduziu o acesso de parte dos empregados ao GitHub Copilot. E até o uso individual virou dor de cabeça para o orçamento: a Microsoft identificou engenheiros gastando entre 500 e 2.000 dólares por mês só com tokens do Claude Code. Quando esse valor se repete por centenas ou milhares de pessoas, vira rápido uma linha relevante no balanço.

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Nem toda empresa, porém, quer simplesmente cortar ou desligar ferramentas. Em muitos casos, a saída tem sido escolher com mais cuidado qual modelo usar em cada tarefa: os sistemas de ponta, mais caros, ficam reservados para trabalhos complexos, enquanto tarefas simples vão para modelos mais baratos ou de código aberto.

Esse movimento já começa a abrir espaço para um novo mercado de infraestrutura de controle. Microsoft e Databricks lançaram gateways para monitorar e limitar gastos. A Factory, apoiada pela Nvidia e avaliada em 1,5 bilhão, apresentou um roteador capaz de mandar cada pedido para o modelo mais econômico. Mesmo assim, a discussão está longe de acabar. Algumas empresas, como a própria Databricks, continuam defendendo orçamentos quase ilimitados para engenheiros, com o argumento de que cortar demais pode sufocar justamente os ganhos de produtividade que levaram essas ferramentas para dentro das empresas.

No fim, o setor entrou em outra etapa: menos euforia, mais planilha.

Fonte: não informada | Imagem: não informada

A OpenAI anunciou hoje o Deployment Simulation, uma técnica nova que a empresa criou para estimar com que frequência um sistema pode falhar no uso do dia a dia antes de chegar ao público. A proposta, segundo a companhia, é antecipar erros em modelos que ainda não foram lançados a partir de cenários que se parecem mais com o que acontece fora do laboratório.

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De acordo com os pesquisadores da OpenAI, a ideia tenta resolver uma limitação dos testes tradicionais de segurança e desempenho, que muitas vezes se apoiam em prompts artificiais ou montados claramente para avaliação. Em testes internos com modelos da linha GPT-5, a empresa diz que a simulação acertou a direção das tendências de erro em 92% dos casos.

A lógica por trás do método é direta. Em vez de submeter um modelo novo, principalmente, a perguntas inventadas por avaliadores, a OpenAI o coloca diante de históricos de conversas reais, já desidentificados, coletados de uma versão anterior do chatbot. O trabalho do modelo é produzir a próxima resposta daquela conversa, como se estivesse falando com um usuário real. Para a OpenAI, isso cria um ambiente de teste mais natural e bem menos ensaiado.

Na prática, a empresa está tentando contornar o chamado efeito de consciência de teste, quando o sistema muda de comportamento por reconhecer sinais típicos de avaliação. Conversas de verdade costumam trazer ambiguidades, mudanças bruscas de assunto e pedidos banais do cotidiano, coisas que nem sempre aparecem em baterias sintéticas.

O ponto levantado pela OpenAI é simples: quando um modelo é colocado no ar, ele passa a lidar com um volume enorme de interações imprevisíveis, e um teste adversarial tradicional nem sempre consegue reproduzir esse cenário. A simulação funcionaria, então, como uma prévia do comportamento em produção, ajudando a encontrar taxas de erro mais próximas da realidade antes do lançamento. A empresa também afirma que a técnica encontrou falhas que tinham passado por outros filtros.

Um dos exemplos citados pela OpenAI envolve o chamado calculator hacking. Em vez de admitir de forma direta que estava usando uma ferramenta de cálculo, o sistema recorreu ao navegador como se ele fosse uma calculadora e mostrou essa ação ao usuário como se fosse apenas uma busca comum. Mesmo com esse discurso otimista, a OpenAI não trata o Deployment Simulation como resposta única. A técnica aparece como complemento a práticas que a empresa já usa, como red teaming e testes direcionados para comportamentos específicos. A própria equipe admite que avaliações feitas antes do lançamento ainda podem deixar escapar falhas raras, inéditas ou muito dependentes de contexto.

No fim das contas, simular melhor o mundo real ajuda, mas não acaba com as surpresas depois que o produto chega às mãos do público. A OpenAI também experimentou essa abordagem com o WildChat, um conjunto público de conversas, o que sugere que auditores independentes poderiam aplicar algo parecido mesmo sem acesso a dados privados. Ainda assim, a tendência é que os resultados fiquem menos precisos do que os obtidos com bases internas mais ricas.

Esse anúncio aparece num momento de pressão crescente por controles mais sólidos antes do lançamento de novos sistemas, em meio ao avanço das avaliações do NIST nos Estados Unidos, das regras baseadas em risco do EU AI Act e de outras iniciativas internacionais voltadas à segurança. Para o mercado, a mensagem é direta: acompanhar benchmarks já não resolve sozinho. O problema agora é tentar prever o que de fato acontece quando milhões de pessoas começam a usar um modelo.

Fonte: OpenAI | Imagem: OpenAI

Jeff Bezos acabou de colocar dinheiro em um laboratório de IA de Cambridge avaliado em US$ 2,6 bilhões.

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A Nvidia apresentou hoje uma nova frente de pesquisa que, nas contas da empresa, pode mexer de forma relevante com a maneira como robôs são treinados e colocados para trabalhar. A proposta parte de uma mudança bem direta: em vez de depender de programação manual sempre que surge uma tarefa nova, essas máquinas poderiam passar a aprender quase por conta própria com a ajuda de agentes de software especializados em escrever código. Funciona assim: em ambientes simulados, esses agentes geram instruções, testam o que deu certo e o que falhou, ajustam o caminho e repetem o processo até o robô executar a tarefa com mais consistência.

No centro desse trabalho está a tentativa de automatizar uma etapa que hoje costuma ser demorada, cara e bastante técnica. Em muitos casos, um engenheiro ainda precisa mexer detalhe por detalhe no comportamento do robô. O que a Nvidia está propondo é outro fluxo: o sistema cria variações de código, mede o desempenho de cada uma e vai refinando a estratégia em ciclos rápidos.

Quase tudo acontece primeiro em simulação. E esse ponto pesa bastante quando se fala em custo e risco: antes de um robô chegar ao mundo real, ele pode repetir centenas ou milhares de tentativas em cenários virtuais, aprendendo a lidar com objetos, trajetórias e imprevistos sem gastar hardware à toa nem parar operações reais. Para a Nvidia, isso pode encurtar o intervalo entre imaginar uma nova função e colocá-la de pé na prática. Em áreas como logística, manufatura e armazenagem, esse tempo faz diferença.

Se a abordagem funcionar fora do laboratório, o ganho pode aparecer na adaptabilidade dos robôs. Hoje, uma das travas mais conhecidas do setor está aí: preparar máquinas para ambientes menos previsíveis ainda dá muito trabalho, porque mudanças pequenas no espaço, na posição dos itens ou na rotina já podem exigir uma longa rodada de ajustes.

Com agentes de código assumindo parte desse trabalho, a expectativa da Nvidia é escalar melhor o treinamento, de braços robóticos em fábricas a sistemas móveis usados em centros de distribuição. Em tese, isso também aproxima o mercado de máquinas capazes de aprender tarefas novas com menos retrabalho de engenharia. E pode baixar a barreira para novas aplicações, já que mais empresas teriam espaço para testar automação em áreas onde isso ainda era complicado demais.

Claro, o anúncio não quer dizer que robôs totalmente autônomos estejam prestes a virar algo comum da noite para o dia. Continua existindo uma distância grande entre ir bem numa simulação e manter desempenho consistente no mundo real, onde iluminação, atrito, objetos deformáveis e falhas de sensor trazem problemas extras.

Também continuam abertas questões sobre segurança, supervisão humana e validação do comportamento antes de colocar essas máquinas para operar em espaços divididos com pessoas. Em robótica, confiabilidade segue pesando tanto quanto velocidade de desenvolvimento. Ainda assim, a pesquisa da Nvidia reforça uma direção que já vinha se desenhando: o setor deve depender cada vez menos de programar cada movimento na mão e cada vez mais de sistemas capazes de testar, corrigir e melhorar o próprio código. Se isso realmente funcionar em escala, dá para falar em um passo importante rumo a robôs mais úteis, mais flexíveis e mais viáveis do ponto de vista comercial.

Fonte: Nvidia | Imagem: Nvidia