A Inteligência Artificial está cada vez mais presente no contexto educativo e as famílias portuguesas consideram que as escolas devem assumir um papel ativo na preparação dos alunos para esta nova realidade. Segundo o mais recente estudo “Regresso às Aulas”, do Observador Cetelem, 40% dos encarregados de educação defendem que os estabelecimentos de ensino devem promover informação sobre Inteligência Artificial, enquanto 37% identificam uma forte necessidade de formação nesta área.

Os resultados revelam ainda uma visão maioritariamente positiva sobre o potencial destas ferramentas no processo de aprendizagem: 60% consideram que a IA deve ser encarada como um complemento pedagógico essencial e 45% acreditam que tem um impacto positivo no desempenho escolar.

A julgar pelas anteriores e pelo padrão recente das revisões anuais, o país amanhecerá "mais rico" no papel: o nível do PIB nominal tende a ficar ao menos 4% a 5% acima do estimado hoje (cerca de R$ 13,7 trilhões em 2026).

Convém separar dois efeitos. O primeiro é "mecânico" e ocorreria mesmo sem a atualização da metodologia. Desde novembro de 2024, o IBGE suspendeu a divulgação das tabelas completas de recursos e usos para concentrar a equipe técnica na elaboração da nova base. Com efeito, a última leitura "definitiva" do PIB brasileiro é de 2021. Os anos de 2022 a 2025 contam com estimativas ainda preliminares.

This story I teach in my media criticism course comes from Shoshana Zuboff’s book “The Age of Surveillance Capitalism.” Zuboff explains that the most valuable asset of the search engine was always the “exhaust fumes” and for the longest time they were hidden in plain sight. Once Google realized that the byproduct of the search process was the thing they could monetize, it propelled the company to become the largest seller of digital advertising in the world.  

Para explorar caminhos multifacetados, engajamos públicos diversos, como pesquisadores, especialistas, jovens, lideranças empresariais, representantes do setor público e do terceiro setor, em torno de seis grandes temas. Por meio de debates, entrevistas, pesquisas e diálogos conduzidos por nosso time de professores, buscamos refletir sobre quais futuros são desejáveis.

Fundo Nacional de Desenvolvimento da Educação (FNDE), autarquia vinculada ao Ministério da Educação (MEC), disponibiliza, a partir desta quarta-feira (9), seu novo Portal de Serviços, canal destinado ao atendimento de estados, municípios e demais entes parceiros. 

Por meio do Portal de Serviços, os usuários poderão encaminhar dúvidas, questionamentos, solicitações de esclarecimentos e outras demandas de atendimento diretamente às áreas responsáveis. 

Com a aprovação dos incentivos fiscais para a instalação de data centers no Brasil, a indústria agora projeta investimentos de até R$ 1,5 trilhão para construir esse tipo de infraestrutura no Brasil.

A aquisição ocorre depois de a Premia receber um aporte de R$ 5 milhões de um family office do setor de educação.

De acordo com o executivo, o investimento direciona a expansão da empresa para novas frentes, começando pela educação corporativa.

A Aulapp é uma unidade de negócios de soluções educacionais para escolas e empresas, fundada por José Luis Poli, cofundador da Universidade Anhanguera —marca que, hoje, pertence ao grupo Cogna. Ele passa a integrar o conselho e compor o quadro societário da Premia.

A startup mantinha operação no Inovabra, hub de inovação do Bradesco, no mesmo ambiente ocupado pela Premia. Os fundadores relatam que a aproximação entre as duas empresas ocorreu durante o Inova Educa, evento promovido pelo ecossistema de EdTechs do Inovabra, e se consolidou em 2026.

A Nvidia começou a operar sua própria cadeia de suprimentos com o software da Palantir, tornando a fabricante de chips, que está no centro do boom da IA , a primeira cliente de uma plataforma que as duas empresas agora planejam vender para os setores industrial e governamental.

A colaboração, que se baseia em uma parceria iniciada em outubro passado , transforma o software da Palantir em um centro de comando compartilhado para a cadeia de suprimentos global da Nvidia, implementando os modelos open-weight da Nvidia para solucionar seus gargalos. "Estamos realmente no centro da maior expansão de infraestrutura da história da humanidade", afirma Justin Boitano, vice-presidente de IA empresarial da Nvidia.

A velocidade da cadeia de suprimentos da Nvidia determina a rapidez com que a infraestrutura de inteligência artificial é construída em qualquer lugar do mundo. A empresa afirmou que planeja produzir até US$ 500 bilhões em infraestrutura de IA nos EUA por meio de parcerias e iniciativas federais, além de construir supercomputadores e fábricas de IA seguras para o governo.

O objetivo da Nvidia é reduzir o tempo em que seu estoque fica ocioso. Cada rack de GPUs em Vera Rubin exige que a Nvidia coordene milhares de fornecedores e aproximadamente 1,3 milhão de componentes em sistemas de computação, memória, rede, energia, refrigeração e mecânicos. "Qualquer [peça] isolada pode essencialmente quebrar todo o sistema", disse Boitano à Fast Company , "então a forma como você aloca esses materiais é crucial."

Em meio à escassez de chips, à falta de energia, a longas filas de espera para interconexão da rede elétrica e à resistência nacional à construção de data centers, cada minuto ganho é crucial. Os CEOs de ambas as empresas e do governo Trump consideram que a importância dessa expansão é existencial.

Boitano afirma que a combinação dos modelos open-weight da Nvidia e do software da Palantir pode ajudar a otimizar as cadeias de suprimentos para todos os níveis de implementação de IA, incluindo, por meio de uma parceria preexistente , a construção do próprio data center. "Quando a energia entra em funcionamento, como o prédio é construído, quando os diferentes tipos de refrigeração chegam, quando a infraestrutura física de computação chega", diz ele, "e então automatizar tudo, desde a alocação de poder computacional em tokens por meio dessa infraestrutura."

Mas o sistema, projetado para funcionar nos servidores do próprio cliente conforme necessário, pode ajudar qualquer pessoa com uma cadeia de suprimentos complexa a construir, diz Boitano, "o que, como você pode imaginar, representa uma grande parte do PIB da nossa economia".

As empresas chamam sua oferta de "inteligência soberana", refletindo uma demanda crescente entre governos e empresas por mais controle sobre suas infraestruturas de IA, e uma preocupação recente do CEO da Palantir, Alex Karp , que pediu às empresas que acabem com sua dependência de hiperescaladores como Google, OpenAI e Anthropic.

Durante uma participação acalorada na CNBC em julho, Karp criticou duramente o modelo de negócios corporativo dos grandes laboratórios de IA e alertou que isso estava forçando empresas e governos a abrirem mão de "seus meios de produção". "Será que realmente vamos terceirizar o campo de batalha deste país para a visão consensual do Vale do Silício? Isso é uma completa loucura", disse ele.

Kevin Kawasaki, chefe global de desenvolvimento de negócios da Palantir, afirma que a soberania não se resume à custódia de dados ou à liberdade em relação às empresas que adotam o modelo de negócios pioneiro, mas sim à eficácia da sua própria infraestrutura de IA personalizada. "Sua principal fonte de soberania é o seu próprio desempenho superior", diz ele. "Esqueça seus dados se o seu negócio não estiver prosperando."

'HÁ UM ANO, EU NÃO ACHAVA QUE ISSO FOSSE POSSÍVEL.'
Essa argumentação se baseia no fato de que modelos de peso aberto evoluíram rápido o suficiente para superar modelos de ponta em benchmarks específicos que uma determinada empresa considera importantes, a um custo muito menor. Para a maioria dos clientes, os modelos de ponta ainda são essenciais, afirma Kawasaki, “mas, em muitos casos, é possível usar esses modelos abertos e treiná-los posteriormente para alcançar capacidades que vão além dos modelos de ponta”. Ele diz que as execuções de pós-treinamento na Nvidia levaram minutos, em vez de exigir clusters enormes. “Eu não achava isso possível há um ano... que um modelo personalizado pós-treinado valesse a pena.”

A parceria teve origem em trabalhos para agências militares e de inteligência que operam suas próprias nuvens classificadas, onde a Nvidia vende chips e a Palantir vende seu sistema Maven Smart, voltado para o campo de batalha. "Foi aí que descobrimos que era possível, que era eficaz e que funcionaria", diz Kawasaki. "Foi aí que a Palantir percebeu que esse seria um grande mercado."

O interesse do governo agora, diz ele, é “urgente e extremo”. “Não se pode usar modelos de código fechado em um submarino, em alto-mar. Tem que ser assim, ou você está desconectado ou não é permitido.”

A busca por IA soberana ganhou força no ano passado, à medida que governos ao redor do mundo questionaram sua dependência dos EUA e de seus provedores de nuvem. Mais de 180 projetos de IA soberana apoiados por governos estão em andamento em todo o mundo, de acordo com o Centro para uma Nova Segurança Americana. No âmbito corporativo, diz Kawasaki, "não tenho um cliente que não esteja interessado nisso".

As empresas não divulgaram novos clientes para sua plataforma, mas em dezembro passado anunciaram uma colaboração inicial para ajudar a gigante do varejo Lowe's a otimizar sua cadeia de suprimentos global, abrangendo mais de 1.700 lojas e 7.500 fornecedores.

Embora a Nvidia e a Palantir não tenham anunciado nenhuma implementação conjunta de IA soberana fora dos EUA, em janeiro, uma desenvolvedora de data centers do Reino Unido chamada Sovereign AI selecionou a Palantir e a Accenture para construir infraestrutura de IA na Europa e no Oriente Médio, usando servidores Dell com chips da Nvidia. As duas empresas também apresentaram, em março, um sistema , o Sovereign AI OS, para implementar IA nos próprios data centers das organizações, voltado para clientes com fluxos de trabalho sensíveis à latência, necessidades de soberania de dados e ampla distribuição geográfica.

ANÚNCIO
Os negócios próprios da Nvidia no exterior são amplos e estão em expansão. Em julho, a Nvidia, o Ministério do Comércio do Japão e a Noetra, empresa de IA e robótica apoiada pelo governo japonês, anunciaram uma “fábrica de IA”, considerada a primeira infraestrutura nacional de IA física do mundo, com 27.500 GPUs Rubin distribuídas em 140 megawatts de capacidade de data center. A Nvidia firmou acordos semelhantes com a Humain na Arábia Saudita, a G42 nos Emirados Árabes Unidos, a Naver na Coreia do Sul, a Mistral na França e a BharatGen na Índia.

Mas a resistência às gigantes americanas no exterior também se estendeu aos próprios contratos da Palantir. A Bundeswehr, as forças armadas alemãs, está testando diversas alternativas europeias ao Maven da Palantir — incluindo Almato, Orcrist e ChapsVision — e uma reação europeia mais ampla está se formando, inclusive dentro da OTAN. Os negócios da Palantir na Europa cresceram apesar disso: a empresa firmou uma parceria de £ 1,5 bilhão (US$ 2 bilhões) com o Reino Unido em setembro passado e, em dezembro, um contrato de £ 240,6 milhões com o Ministério da Defesa, o maior já conquistado com a agência.

A Palantir não desenvolve seus próprios modelos de linguagem de grande porte. Em vez disso, vende softwares que se integram aos modelos de IA de outras empresas, oferecendo recursos, controles, registros de auditoria e ferramentas para ajuste fino e pós-treinamento. Suas principais plataformas — Gotham, Foundry e AIP — processam dados, analisam tendências e automatizam processos para empresas e agências governamentais , incluindo Airbus, Walmart, OTAN e ICE. A empresa envia funcionários aos escritórios dos clientes para instalar o software; uma equipe da Palantir chegou à Nvidia há quatro semanas. (Nenhuma das empresas divulgou os termos financeiros.)

Kawasaki, chefe de desenvolvimento de negócios da Palantir, argumenta que o que diferencia o sistema não é a otimização, que muitas empresas de software tentam fazer, mas sim a forma como ele aprende. Décadas de julgamento de planejadores experientes — sobre qual fornecedor falha, qual substituição é segura — juntamente com cada recomendação e resultado, retroalimentam os pesos do modelo.

“Se eu puder analisar essas decisões e entender por que foram tomadas, qual era a expectativa em relação a essa decisão e o que aconteceu depois — e pensar nisso mais como um registro de treinamento, em vez de simplesmente como um atrito na máquina — isso se torna uma vantagem”, diz ele.

Anteriormente na Nvidia, um planejador compilava dados manualmente para decidir alocações, “um processo manual em vários sistemas de registro”, como explica Boitano, vice-presidente de IA corporativa. A Ontologia da Palantir, uma camada de dados que mapeia as operações físicas de uma empresa em regras, unifica essas fontes. Os modelos de software cuOpt da Nvidia fornecem restrições e ponderam as compensações, enquanto seus modelos Nemotron, pós-treinados com os dados internos do usuário, recomendam ações, explicam-nas e sinalizam riscos. Os planejadores humanos ainda tomam as decisões principais, afirma Boitano.

Nesse processo, mais decisões podem ser automatizadas. Boitano compara isso à forma como os programadores passaram a confiar em agentes de codificação, revisando cada saída até que parassem. "Inicialmente, você quer pessoas envolvidas", diz ele, "mas à medida que confia no sistema, pode deixá-lo funcionar em um horizonte de tempo mais longo."

Em meio a temores de ataques cibernéticos e agentes agindo de forma desonesta, ou ambos, deve-se presumir que as salvaguardas incorporadas aos modelos sejam removíveis. "A questão é como o sistema ainda se mantém à prova de falhas", diz Biotano, e a Ontologia "funciona como o conjunto de regras do que a IA pode fazer".

AMPLIANDO O ALCANCE DA NVIDIA
Para a Nvidia, o acordo com a Palantir pode expandir ainda mais o alcance da fabricante de chips no ecossistema de IA. Jensen Huang, CEO da Nvidia, tem apoiado modelos abertos e investido agressivamente em laboratórios e neoclouds que compram seus chips, uma estratégia que tem atraído críticas por sua circularidade, mas que Dylan Patel, fundador da SemiAnalysis, interpreta como uma garantia contra a pressão. "Um mundo onde os modelos da OpenAI, Anthropic e Google são os únicos modelos é um mundo em que ele está ferrado", disse Dylan Patel ao podcaster Dwarkesh Patel em março. "Um mundo onde os hiperescaladores são os únicos a construir computação é um mundo em que ele está ferrado."

Tanto a Nvidia quanto a Palantir detêm, juntas, bilhões de dólares em contratos com o governo dos EUA e possuem fortes laços com a administração Trump. No ano passado, a Nvidia e sua concorrente, a AMD, fecharam um acordo com a Casa Branca para compartilhar 15% de sua receita relacionada à China com o governo em troca da retomada das exportações de chips específicos, como o H2O.

As declarações financeiras do presidente Donald Trump também mostraram rendimentos de dividendos provenientes de participações significativas em diversas empresas, incluindo a Palantir e a Nvidia. O valor de mercado de ambas as empresas disparou desde o final de 2024, chegando a aproximadamente US$ 300 bilhões para a Palantir e US$ 5,6 trilhões para a Nvidia, tornando-a a empresa mais valiosa da história. 

À medida que o sistema da Palantir demonstra sua eficácia na Nvidia, Kawasaki argumenta que mais automação — em toda a implementação de IA e no restante da economia — não é opcional.

“Já faz um bom tempo que não construímos muito desse tipo nos Estados Unidos”, diz ele. “Quando você pensa em quantas pessoas a mais poderiam ser empregadas para realizar trabalhos de construção complexos, o número é um tanto limitado. Portanto, se você quiser produzir mais com a mesma quantidade de recursos, o computador realmente precisa trabalhar mais.”

O episódio foi conduzido pelo presidente da HU Brasil, Arthur Chioro, ao lado da secretária de Regulação e Supervisão da Educação Superior do MEC, Marta Abramo. As discussões contaram com as participações do secretário de Gestão do Trabalho e da Educação na Saúde do Ministério da Saúde (SGTES), Felipe Proenço, e da coordenadora do Instituto Tecnológico de Medicina Inteligente (ITMI), Ludhmila Hajjar. 

Given access to email, A.I. agents have started reaching out to the philosophers and researchers exploring deep questions about them.

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“In some cases it appears it was synthesizing very poor quality studies, or mixing together findings from studies that simply cannot be accurately compared due to very different methods, populations, and samples,” [Ben] Williamson told Ars. “It really seemed like a paper that should not have been published in the first place.”