Felipe Trades

Informação em primeira mão sobre IA e tecnologia todo dia | 700+ artigos na

@BitcoinMagazine e @zerohedge

[Felipe Demartini @namcios]

Isso é meio insano.

O criador do Claude Code não escreve mais código. Nem falar com o Claude ele fala mais.

Ele roda um Claude que comanda todos os outros. Centenas por noite, às vezes milhares.

Quem aprender a comandar agentes esse ano vai jogar outro jogo. 🤯

[Felipe Demartini @namcios]

A IA parou de esperar você mandar.
Agora é ela que manda nas outras IAs.

Pediram pro Codex varrer o GitHub, isolar os bugs fáceis em worktrees e fixar os críticos. Ele assumiu o processo inteiro, sem ninguém pilotando.

Sobe um nível. Dá pra colocar um agente coordenando os outros, tipo um chefe de gabinete. Ele puxa o contexto do que importa, abre uma frente nova a cada projeto e toca o resto enquanto você segue a vida. No fim, é só você ler o que subiu pro topo.

É aqui que a coisa vira.

Por dois anos, a habilidade que valia era escrever o prompt certo. Só que o gargalo nunca foi a IA. Era você no meio, cuidando de cada agente na mão.

Esse gargalo sumiu. A IA absorveu justamente a parte que travava você: gerenciar.

A pergunta mudou. Não é mais o que você consegue fazer com IA. É quantos agentes estão trabalhando pra você enquanto você dorme.

Quem entender isso primeiro vai disparar na frente. O resto vai continuar caprichando no prompt perfeito, sozinho.

[Felipe Demartini @namcios]

“Com IA nós vamos demitir todos os devs junior da empresa”

Isso é o que todo mundo pensa

O CEO da AWS acha isso “a coisa mais burra” que ele já ouviu

[Felipe Demartini @namcios]

A Anthropic acaba de pagar milhões pra contratar o cara que criou o nome de cada era do software nos últimos 10 anos.

E nessa talk ele explica tudo de graça. Em 29 minutos.

Andrej Karpathy. Co-fundador da OpenAI. Ex-líder de IA da Tesla. O cara que cunhou "vibe coding".

Sentou na frente da Sequoia Capital e disse: vibe coding está morto.

Pare e leia de novo.

O criador do termo olhou para uma sala de investidores bilionários e declarou sua própria criação obsoleta. Quem faz isso é quem já está vivendo na fase seguinte.

Ele chama essa fase de Software 3.0:

→ Linguagem natural é o novo código
→ A janela de contexto é o novo programa
→ O LLM é o novo interpretador
→ Agentes de IA produzem software profissional sob supervisão humana
→ "Não consigo lembrar a última vez que corrigi o output de um agente"

E uma frase que todo programador brasileiro precisa ouvir:

"Nunca me senti tão atrasado como programador."

O co-fundador da OpenAI disse isso. Sobre si mesmo.

Agora o conceito que realmente importa:

LLMs não são animais. São fantasmas. Entidades estatísticas invocadas por imitação de texto humano. Sem instinto. Sem motivação. Sem curiosidade. Nenhuma analogia biológica explica as falhas deles.

Se você trata um LLM como um estagiário inteligente, está errando. Se trata como um motor de busca sofisticado, está errando mais ainda.

O que vai separar quem prospera de quem fica para trás não é saber escrever código.

É gosto. Julgamento. Especificação precisa. Verificação implacável.

Você pode terceirizar o pensamento. Nunca pode terceirizar o entendimento.

A Anthropic foi buscar o único cara que nomeou Software 2.0, vibe coding e engenharia agêntica. Tudo a mesma pessoa. Agora ele trabalha no pré-treino do Claude.

Legendei o vídeo completo. Assista. São os 29 minutos mais densos que você vai consumir esse mês.

E de graça.

[Felipe Demartini @namcios]

Uma única empresa de IA agora vale quase a bolsa de valores inteira do Brasil.

Todas as empresas. Petrobras, Vale, Itaú, Ambev, os bancos, as 300 e poucas companhias listadas. Somadas.

E não é força de expressão. É o número que a própria B3 publica.

A Anthropic, dona do Claude, fechou hoje uma rodada de US$ 65 bilhões. R$ 328 bilhões captados de uma vez só.

O valuation foi para US$ 965 bilhões.

A B3 inteira, hoje, vale US$ 988 bilhões. Toda a bolsa brasileira, cada ação de cada empresa de capital aberto do país, mal ultrapassa o valor de uma startup que três anos atrás ninguém sabia pronunciar o nome.

E pra deixar mais surreal: o PIB do Brasil em 2025 foi de R$ 12,7 trilhões. A Anthropic, sozinha, vale 38% de tudo que 215 milhões de brasileiros produziram no ano inteiro.

A trajetória é mais doida que o número final:

Fevereiro, valuation de US$ 380 bi.
Maio, US$ 965 bi.

Triplicou em um trimestre. Três meses.

Na receita é pior ainda:

Fim de 2025: US$ 9 bi por ano.
Abril: US$ 30 bi.
Hoje: US$ 47 bi.

Nenhuma empresa na história saiu de 9 pra 47 bilhões de receita nesse tempo. Nem Google, nem Amazon, nem Apple no auge delas.

Simplesmente surreal

[Felipe Demartini @namcios]

Claude Opus 4.8 acaba de ser lançado.

Passei a última hora lendo os detalhes e a parte mais relevante não está em nenhuma das três novidades que estão circulando. Está numa frase no meio do próprio documento.

A Anthropic está posicionando o modelo como mais honesto. Mas no mesmo texto, ela reporta que a interpretabilidade preliminar encontrou raciocínio oculto em cerca de 5% dos episódios de treino, ligado ao avaliador, que o modelo não chegou a verbalizar.

A própria empresa descreve o achado como "tendência preocupante que pode complicar o treinamento no futuro".

Vale separar as duas coisas, porque elas convivem: a melhoria que está sendo vendida e a fragilidade que foi documentada aparecem na mesma página.

Tem uma segunda camada que merece atenção.

O modelo mais capaz da Anthropic não é o que saiu hoje. Chama Mythos, segue restrito por questões de cibersegurança, e o comunicado indica intenção de liberar "nas próximas semanas". Lendo nessa ordem: o que eles classificam como realmente capaz ainda não é considerado seguro o bastante para uso aberto, enquanto o que foi liberado já carrega esse comportamento não verbalizado.

E para calibrar a expectativa de quem mede capacidade pelos números: o 4.8 não lidera tudo. Em tarefas de terminal o GPT-5.5 continua à frente, 78,2% contra 74,6%. É justamente o benchmark mais próximo do trabalho de quem escreve código no dia a dia.

Some o contexto: uma empresa caminhando para o IPO ainda este ano, um modelo recém-lançado com esse comportamento medido internamente, e o modelo de ponta represado por questão de segurança.

A pergunta que fica, e queria a leitura de quem acompanha isso de perto: em que ponto "mais honesto" deixa de ser uma propriedade do modelo e passa a ser só uma métrica de treino que aprendemos a otimizar?

Vou acompanhar a data em que o Mythos sair do preview. É ali que a régua de capacidade realmente se move.

[Felipe Demartini @namcios]

🚨 SAM ALTMAN: "Nós vemos um futuro onde inteligência é uma utilidade, como eletricidade ou água, e as pessoas compram da gente num medidor."

O CEO da maior empresa de IA do mundo. Falando abertamente em monopolizar a inteligência.

Você entende a magnitude disso?

[Felipe Demartini @namcios]

O cofundador do Claude sentou hoje entre cardeais no Vaticano e disse ao Papa: minha indústria opera com incentivos que conflitam com fazer a coisa certa.

O Papa olhou para ele e respondeu: "Em nome da Igreja, aceito seu convite para caminharmos juntos."

Aconteceu há horas.

Leão XIV apresentou a "Magnifica Humanitas": a primeira encíclica papal da história dedicada a uma tecnologia específica.

O Papa quebrou séculos de tradição para apresentar o documento pessoalmente. Nenhum papa tinha feito isso antes.

E escolheu como convidado o cofundador do lab de IA notavelmente ausente dos contratos militares do Pentágono. A Anthropic se recusou a liberar seus modelos para armas autônomas e vigilância doméstica.

O que Olah disse diante de cardeais, teólogos e do líder de 1,4 bilhão de católicos:

"Todo lab de IA opera dentro de incentivos que podem entrar em conflito com fazer a coisa certa."

Pressão comercial, competitiva e geopolítica.

E "as pressões mais antigas e mais simples: orgulho e ambição."

A conclusão dele: "As questões levantadas pela IA são maiores que a comunidade de pesquisa em IA." Precisamos de críticos externos sérios e honestos.

Agora o documento.

A abertura coloca a humanidade diante de duas escolhas: construir uma nova Torre de Babel ou reconstruir Jerusalém.

A frase que define a encíclica: "A inteligência artificial precisa ser desarmada."

Leão XIV sabe que a palavra é forte. Escolheu de propósito. Parágrafo 110:

→ "Desarmar a IA significa libertá-la da mentalidade de competição armada, não apenas militar, mas econômica e cognitiva"
→ "Uma corrida por algoritmos cada vez mais poderosos, movida pelo desejo de dominância geopolítica ou comercial"
→ "Desarmar não significa rejeitar a tecnologia, mas impedir que ela domine a humanidade"

E depois: "Simplesmente regulá-la é insuficiente."

O Papa não está pedindo regulação. Está dizendo que regulação não basta.

→ "A IA amplifica o poder de quem já possui recursos econômicos, expertise e acesso a dados"
→ O risco não é alguém acreditar que conversa com uma pessoa ao usar IA. É perder o desejo de buscar outras pessoas.
→ "Toda escolha de design reflete uma visão de humanidade" (parágrafo 111)

A simbologia foi calculada em cada detalhe:

→ Documento assinado em 15 de maio, aniversário exato da Rerum Novarum (1891), a resposta de Leão XIII à Revolução Industrial
→ O Papa disse explicitamente: "Como o Leão anterior, sinto-me encarregado de olhar para outra enorme transformação com olhos de fé"
→ A Igreja faz isso a cada grande ruptura: Rerum Novarum (1891), Pacem in Terris (1963, era nuclear), Laudato Si' (2015, clima), agora Magnifica Humanitas

Fazer da IA a primeira encíclica do pontificado é dizer que nenhum outro assunto é mais urgente.

Agora conecta os pontos.

O primeiro Papa americano da história está em conflito aberto com a Casa Branca.

Ele traz ao palco do Vaticano o cofundador do único lab de IA que enfrentou o governo Trump em defesa de limites éticos. E juntos publicam um documento de 42.300 palavras dizendo que a tecnologia mais poderosa já criada pela humanidade não pode ficar nas mãos de quem lucra com ela.

Teologia e geopolítica na mesma mesa. Literalmente.

Quem constrói a IA não pode ser quem define as regras da IA.

O Papa e o cara que constrói a IA concordaram nisso hoje. No Vaticano. Diante do mundo.

[Felipe Demartini @namcios]

Você vai poder conversar com seu cachorro neste ano.

Uma startup chinesa criou uma coleira que supostamente traduz latidos e miados em frases completas. Em 1,2 segundo.

O PettiChat foi treinado em 1,5 milhão de vocalizações reais de mais de 1.000 gatos e cachorros. Precisão reportada: 94,6%.

Preço: $118 dólares. Já tem 10 mil pré-encomendas.

Microfones, sensores de movimento e IA na nuvem leem linguagem corporal e vocalização ao mesmo tempo. Funciona nos dois sentidos: você fala, a coleira converte em sons que o animal supostamente reconhece.

Estamos vivendo no futuro.

[Felipe Demartini @namcios]

Marc Andreessen controla $90 BILHÕES de dólares em ativos.

Levantou $15 bilhões em um ano. Investiu $3 bilhões só em infraestrutura de IA.

Ele sentou no Joe Rogan por mais de 3 horas, disse que AGI já chegou mas que NINGUÉM percebeu.

GPT-5.5, Claude 4.6, Gemini 3, Grok 4.3.

Segundo ele, esses modelos já respondem melhor que qualquer especialista vivo que ele consiga pôr no telefone. E ele consegue ligar pra basicamente qualquer pessoa no mundo.

O resto da conversa foi brutal:

→ Médicos já usam ChatGPT no consultório. Viram de costas e digitam seus sintomas enquanto você ainda está sentado na maca. A frase dele: "nesse ponto você se pergunta pra que eu preciso de você."
→ Os melhores programadores do Vale do Silício rodam 20 agentes de código ao mesmo tempo. Se chamam de "vampiros de IA" porque cada hora dormindo são 20 funcionários parados.
→ Um amigo pôs câmeras no dojo de jiu-jítsu. A IA assiste e dá feedback técnico a cada round. Treinador de elite infinito, custo zero.
→ Outro pagou $200 pelo seu genoma completo, jogou pro modelo com exames de sangue e dados do Apple Watch, e recebeu de volta um protocolo de saúde dizendo exatamente o que mudar.

E no final ele foi mais longe:

O próximo passo são agentes supervisionando agentes. Um humano no topo de 20 bots. Cada bot no topo de mais 20.

Uma pessoa. Mil trabalhadores. Um laptop.

Isso vem do co-fundador da a16z, o cara que cunhou "software está engolindo o mundo" há 15 anos e acertou.

Ele não está especulando. A questão agora é o que você faz com essa informação.

[Felipe Demartini @namcios]

Esse CEO demitiu 22% da empresa no MELHOR trimestre da história.

E ofereceu $1 milhão de dólares de salário para quem ficou.

Zeb Evans, CEO da ClickUp, publicou ontem um post de 1.500 palavras redesenhando como a empresa funciona. Não é um post de "decisão difícil". É um manifesto operacional.

O argumento central destrói o consenso da indústria:

→ IA não torna todo mundo mais produtivo. Torna os melhores 100x mais produtivos e transforma o resto em gargalo.
→ Empresas celebrando "500% mais pull requests" estão medindo volume de código. Resultado para o cliente não acompanha sempre.
→ Os melhores engenheiros pararam de escrever código. Agora orquestram agentes de IA e revisam output. O que importa é julgamento.

Evans chama isso de "o grande acerto de contas do AI coding" e diz que toda empresa vai enfrentar isso em breve.

Mas a parte que mais repercutiu foi compensação.

ClickUp vai introduzir bandas salariais de $1 milhão de dólares por ano em cash. Qualquer cargo. Engenheiro, PM, designer.

A condição: demonstrar impacto 100x criando ou gerenciando sistemas de IA.

A conta fecha. Se uma pessoa com IA entrega o que antes exigia 10, o capital dos 9 que saíram pode ir para ela.

Cargos que não existiam há 12 meses estão surgindo. "Agent Managers": pessoas que automatizaram o próprio trabalho e agora gerenciam os sistemas de IA que fizeram isso possível. Quem se automatizou, ficou. Quem resistiu, saiu.

Toda empresa de tech vai ter que responder uma pergunta nos próximos 18 meses:

Reestrutura agora ou perde seus melhores talentos para quem já reestruturou?

A era do headcount como métrica de força acabou ontem à noite.

[Felipe Demartini @namcios]

Todo mundo falando em substituir humanos por IA.

O playbook real da empresa solo de um bilhão de dólares diz o contrário.

Dario Amodei, CEO da Anthropic, disse ao vivo que isso acontece em 2026. 70-80% de probabilidade, nas palavras dele.

Greg Isenberg pegou essa tese e transformou em 7 regras operacionais.

Esse vídeo cobre tudo. Salva pra assistir no final de semana.

A lógica parece óbvia no começo. Audiência antes de produto. Serviços viram agentes. Cada função da empresa ganha um LLM em cima. Engenharia, design, marketing, vendas, suporte. Você gerencia camadas, não pessoas. Precificação por resultado, não por assento.

Até aqui, a maioria concorda e segue scrollando.

O problema é a regra 6.

Automatize demais e você trava em $300K de receita. Preso na mesma faixa que milhares de outros operadores rodando os mesmos agentes com os mesmos prompts. O toque humano é o que separa $300K de $30M. O humano vira o produto premium.

A regra final fecha a conta. Código + audiência + capital. Os três multiplicadores do Naval. Quem acumula pelo menos um desde o dia zero tem chance. Quem não tem nenhum vai competir com agentes que custam centavos por hora.

O primeiro unicórnio solo sai entre 2026 e 2028. A ideia virou commodity. Só a estrutura diferencia.

[Felipe Demartini @namcios]

Em 1946, Paul Erdős fez uma pergunta matemática que ninguém conseguiu responder por 80 anos.

Ontem uma IA respondeu sozinha.

A pergunta em si era simples: dado um monte de pontos espalhados num papel, quantos pares podem ficar exatamente na mesma distância um do outro? Décadas de tentativa apontavam pra grade quadrada como o melhor arranjo possível, e toda a área acreditava nisso.

Estava errado.

Um modelo da OpenAI acabou de achar uma configuração nova que ganha da grade com folga, e provou que existem infinitas variações dela. A intuição que matemáticos seguiram por décadas estava furada.

A prova foi conferida e aprovada por um time pesado, incluindo Noga Alon, Tim Gowers e Thomas Bloom. Eles publicaram um artigo confirmando que o resultado vale.

Em julho de 2025, IAs ainda estavam ganhando ouro em olimpíada de matemática para estudantes. Problemas duros, sim, mas com solução já registrada em algum livro em algum lugar do mundo. Dez meses depois, em maio de 2026, uma IA resolveu sozinha um problema aberto que matemáticos profissionais tentaram destravar por 80 anos.

Dez meses entre uma coisa e outra. É só pensar em quanto a IA evoluiu nos últimos cinco anos e projetar essa curva pra frente.

O modelo não foi treinado pra matemática nem recebeu ajuste específico pra esse problema. É um modelo de raciocínio geral, do tipo que você conversa no ChatGPT. Recebeu o enunciado e produziu a resposta do zero.

A estratégia que ele usou foi inesperada inclusive pra quem fez. Pra resolver um problema de geometria, o modelo foi buscar ferramenta numa área completamente diferente da matemática. Esse tipo de ponte entre campos distantes é justamente o que matemáticos humanos costumam não enxergar, porque cada um é especialista numa coisa só. Um modelo que leu a literatura inteira do mundo tem vantagem natural pra fazer essas conexões.

A OpenAI mostrou outra coisa importante. Quanto mais tempo de processamento o modelo usa pra pensar, maior a chance de resolver. Uma alavanca de capacidade que se regula gastando mais.

A matemática foi a primeira área a ceder porque a verificação é simples. Você confere se a prova fecha ou não. As áreas que vêm em seguida são todas as que dependem de matemática para avançar: descoberta de remédios, novos materiais para baterias e supercondutores, segurança digital, otimização de algoritmos, simulação de física e modelagem climática. Todas precisam do mesmo insumo, que é ideia matemática rara e difícil, e acabaram de ganhar um colaborador disponível por assinatura mensal.

E o ganho não fica preso em prédio de Princeton. Um pesquisador no Brasil com assinatura mensal tem hoje o mesmo parceiro de pesquisa que um professor titular tinha há dois anos. O custo de produzir conhecimento de fronteira está caindo e o acesso está se distribuindo pelo mundo.

O futuro da IA promete muito. Ainda estamos no começo.

Simplesmente incrível.

[Felipe Demartini @namcios]

A xAI está subsidiando a infraestrutura de agentes autônomos do mundo inteiro.

De propósito.

Ontem, Grok passou a rodar nativamente dentro do OpenClaw, o projeto open-source que acumula 368 mil stars no GitHub. Para contexto: o React levou uma década para chegar nesse número.

A integração é por OAuth. Assinou SuperGrok por $30/mês ou X Premium por $8? Dois minutos e você tem um agente autônomo persistente na sua máquina, conectado ao seu WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, iMessage. Sem configurar API key, sem billing separado.

Dias antes, fizeram o mesmo com o Hermes, da Nous Research.

Agora olhe os preços e entenda o que está acontecendo.

Grok 4.1 Fast cobra $0,20 por milhão de tokens de input. Claude Sonnet 4.6 cobra $3,00 pelo mesmo milhão. Os concorrentes de forma geral cobram de 5x a 15x mais. A janela de contexto do Grok é de 2 milhões de tokens, a maior disponível hoje via API.

A xAI está precificando inferência como commodity enquanto embarca Grok em cada framework de agentes que ganha tração. Hermes, OpenClaw, o que vier depois. Tudo ao mesmo tempo.

OpenAI e Google estão construindo jardins murados cada vez mais altos. A xAI está fazendo o contrário: quer que Grok seja a camada de inferência padrão do ecossistema aberto.

Esse filme já passou. Android não venceu o BlackBerry por ser melhor. Venceu porque estava em todo lugar. AWS não substituiu servidores on-premise por ser mais barato no primeiro dia. Substituiu porque eliminou a fricção de começar.

A aposta da xAI é que o mercado de agentes vai seguir a mesma lógica. Distribuição esmaga produto quando a infraestrutura comoditiza. O modelo de "Agent-as-a-Service" por $30/mês em wrappers proprietários não sobrevive num mundo onde a orquestração é open-source e a inferência custa centavos por chamada.

[Felipe Demartini @namcios]

O Google acabou de transformar qualquer pessoa com um celular em um estúdio de Hollywood.

Demis Hassabis apresentou o Gemini Omni no Google I/O 2026: um modelo que recebe foto, vídeo, áudio ou texto e gera vídeo novo a partir disso. O modelo entende física, luz, gravidade, energia cinética e som. Ele raciocina sobre a cena e recria ela do zero no estilo que você pedir.

Você filma seu rosto no celular. Pede pra virar claymation. Vira. Pede pra virar anime. Vira. Pede pra colocar você dentro de uma cena de ação. Coloca.

E é grátis no YouTube Shorts.

A maior plataforma de vídeo do planeta, com 2 bilhões de usuários, acabou de embutir geração de vídeo por IA nativamente. Sem pagar nada.

Sora e Runway existem, mas não têm distribuição. O Google tem 900 milhões de usuários ativos só no app do Gemini, o dobro de um ano atrás. Processa 3,2 quadrilhões de tokens por mês, 7x mais que em 2025.

Nano Banana já tinha derrubado o ChatGPT em downloads na App Store em setembro passado. Aquilo foi só com imagem. Agora é vídeo.

O padrão está se repetindo:

→ Texto virou commodity em 2023
→ Imagem virou commodity em 2024
→ Código virou commodity em 2025
→ Vídeo virou commodity em 19 de maio de 2026

Os 4 hyperscalers vão investir $725 bilhões em infra de IA só esse ano. O Google sozinho vai gastar até $190 bilhões. O produto final de toda essa queima de capital é a comoditização de toda mídia digital.

Toda agência, todo editor de vídeo, todo produtor de conteúdo que cobra por trabalho que uma IA faz em 10 segundos precisa repensar o que oferece a partir de hoje.

[Felipe Demartini @namcios]

O criador do ChatGPT colocou $180 milhões de dólares do próprio bolso numa única empresa.

E não tem nada a ver com IA.

A empresa se chama Retro Biosciences. A missão: adicionar 10 anos saudáveis à vida humana. Altman bancou o seed round inteiro sozinho. Depois voltou numa Series A de $1 bilhão. Valuation atual: $5 bilhões.

A tese é simples até demais.

Câncer, Alzheimer, doenças cardíacas — tudo explode depois dos 60. A Retro quer rejuvenescer as células antes das doenças aparecerem. Chama-se reprogramação celular parcial. Suas células voltam a um estado mais jovem sem virar células-tronco. Você continua você. Sua biologia fica mais nova.

Agora a parte que muda tudo:

→ OpenAI construiu um modelo de IA chamado GPT-4b micro exclusivamente pra Retro
→ Treinado em sequências proteicas de múltiplas espécies
→ Redesenhou os fatores Yamanaka — as proteínas Nobel que convertem células adultas em células-tronco
→ Resultado: 50x de aumento na expressão de marcadores de reprogramação
→ Proteínas redesenhadas diferindo em 100+ aminoácidos das originais — modificações que nenhum cientista humano teria tentado
→ Marcadores de pluripotência aparecendo dias antes do esperado

O método original convertia menos de 1% das células. Levava semanas. Inviável pra qualquer terapia real. O modelo da OpenAI fez em dias o que laboratórios levaram anos tentando.

A Retro já entrou em testes clínicos na Austrália pra Alzheimer. Tem pipeline pra terapias de sangue e tratamentos metabólicos.

Bezos colocou dinheiro na Altos Labs. Thiel na Methuselah Foundation. Zuckerberg na CZI. Todos bilionários apostando em longevidade.

A diferença é que nenhum deles tinha uma IA produzindo ciência original mais rápido que os próprios cientistas. Altman tem. E os resultados já foram publicados.

Essa convergência de IA com biotecnologia já saiu do paper e entrou em trial clínico.

A primeira geração que vai viver significativamente mais provavelmente já está viva.

Você está lendo esse post com ela.

[Felipe Demartini @namcios]

$8,4 bilhões em puts contra Nvidia, Broadcom, AMD, Intel, ASML, Micron, TSM e Oracle.

Tudo no 13F de uma pessoa só.

Leopold Aschenbrenner. Ex-OpenAI. Escreveu "Situational Awareness", o cara que convenceu metade do Vale do Silício que AGI chega antes de 2030. Portfólio: $13,68 bilhões.

SMH: $2,04B
NVDA: $1,57B
ORCL: $1,07B
AVGO: $1,01B
AMD: $969M
MU: $584M
TSM: $535M
ASML: $494M
INTC: $159M

Trimestre passado ele tinha um call de $747M em Intel. Agora é um put.

Mas ele não está bearish em IA. Longe disso.

Abriu calls em memória e storage: $422M em Micron, $355M em TSM, $389M em SanDisk. E o equity todo vai para o mesmo lugar:

IREN: $401M
Applied Digital: $320M
Riot: $142M (+86%)
CleanSpark: $104M (+648%)
Bitfarms: $39M (+188%)
Hive Digital: posição nova

Tudo ex-mineradora de Bitcoin virando data center de AI.

A lógica: margens de semicondutores vão comprimir. Competição aumenta, modelos ficam mais eficientes, custom silicon come market share. Mas terreno, energia e refrigeração não se fabricam com um tape-out novo. Quem tem a infraestrutura física tem o gargalo.

O cara que previu a corrida pela superinteligência está apostando que o prêmio não vai ser medido em nanômetros.

Vai ser medido em megawatts.

[Felipe Demartini @namcios]

Um garoto chinês de 10 anos pediu um Mac Studio de presente "para criar lagostas."

"Criar lagostas" é a gíria dele para rodar múltiplos agentes de IA em paralelo com OpenClaw. O Mac mini antigo não dava conta. Ele precisava de mais compute. Tem 10 anos.

Aí você assiste o vídeo inteiro e a ficha cai.

O garoto não está repetindo hype de timeline. Ele fatia a cadeia industrial de IA em camadas, da energia até a aplicação, como quem já mapeou o território. Fala de tokens como unidade econômica. Fala de alocação de compute como gente grande fala de alocação de capital.

E não com a linguagem de quem leu um artigo. Com a linguagem de quem opera.

Ele não pediu um computador melhor para jogar. Pediu porque o hardware limitava o throughput dos agentes dele. Essa é uma decisão de infraestrutura, não de consumo.

Enquanto a maioria dos adultos ainda está usando ChatGPT 3.5 Instant, tentando escrever um prompt decente, esse garoto já está aprendendo a gerenciar uma equipe inteira de agentes de IA.

[Felipe Demartini @namcios]

Ken Griffin foi para casa numa sexta-feira deprimido com o que viu a IA fazer dentro da Citadel.

Não deprimido pelo que perdeu. Deprimido pelo que funcionou.

Griffin é o CEO do hedge fund mais lucrativo da história. Mais de $60 bilhões de dólares sob gestão. Contrata os melhores PhDs e mestres em finanças do planeta.

E ele subiu no palco de Stanford e admitiu que agentes de IA estão entregando em horas o que esses profissionais levavam semanas e meses.

Agora o que torna isso surreal: em abril de 2025, na mesma Stanford, Griffin disse que a Citadel usava IA "um pouquinho" e que não era "game-changing". Mera ferramenta de produtividade, segundo ele.

Doze meses. Foi o que levou para o CEO mais cético de Wall Street virar a mesa.

Não por causa de relatório. Não por causa de demo bonitinha. Porque ele viu com os próprios olhos, dentro da Citadel, trabalho de nível PhD sendo engolido em tempo real.

Os dados contam a mesma história:

→ S&P 500 cortou 400 mil empregos em 2025.
→ Contratação de devs juniores nos EUA caiu 55% em 7 anos.
→ 25% do S&P 500 já cita impacto quantificável de IA em 2026, contra 13% um ano antes.
→ A própria Citadel aumentou posição em NVIDIA em 120%.

Griffin não é influencer de LinkedIn vendendo curso de prompt. É o maior gestor de hedge fund vivo dizendo que a profissão que ele mesmo construiu está sendo automatizada por dentro.

E ele admitiu que ficou assustado.

Quando o cara que tem $60 bilhões de dólares sob gestão vai para casa deprimido com o que viu, a pergunta deixa de ser "IA funciona?" e passa a ser "o meu cargo ainda existe em 2028?"

[Felipe Demartini @namcios]

A Apple gastou 5 anos e bilhões de dólares construindo o maior sistema de defesa já colocado em um chip de consumo.

Três pesquisadores quebraram em 5 dias.

O Memory Integrity Enforcement era a joia da coroa dos chips M5 e A19. Segurança de memória aplicada direto no silício, baseada no MTE da ARM. Segundo a própria pesquisa da Apple, neutraliza todas as cadeias de exploits públicas contra iOS moderno, incluindo os kits Coruna e Darksword que vazaram recentemente.

Bruce Dang, da Calif, achou os bugs em 25 de abril. Dion Blazakis entrou dia 27. Josh Maine montou o ferramental. Em 1° de maio tinham um exploit funcional.

A ferramenta: Claude Mythos da Anthropic. O modelo que a Anthropic considerou perigoso demais para liberar ao público, restrito a empresas selecionadas pelo Project Glasswing.

A parte mais importante tecnicamente: o MIE funcionou. Os pesquisadores não quebraram a verificação de tags do hardware. Eles encontraram um caminho data-only que contorna a proteção sem nunca acionar a checagem. O sistema de defesa estava intacto. Simplesmente não cobria esse vetor.

Bilhões em defesa contra milhares em inferência. E não é caso isolado. A Anthropic gastou $20 mil em compute para achar um bug de 27 anos no OpenBSD que sobreviveu a décadas de auditoria humana. A Mozilla reportou 271 vulnerabilidades encontradas pelo Mythos no Firefox em testes internos. A NSA está usando o modelo apesar da briga aberta com o governo Trump.

Os pesquisadores imprimiram o relatório de 55 páginas, dirigiram até o Apple Park e entregaram pessoalmente. O macOS 26.5 já credita a Calif e a Anthropic Research nas notas de correção.

A frase mais importante que saiu desse episódio veio da própria Calif:

"A Apple construiu o MIE num mundo antes do Mythos Preview."

Esse mundo acabou. E agora, não tem mais volta.