1003 | IA em toda a parte: modelos, agentes e hardware

Sofia Almeida: Boa noite, do lado de Sofia Almeida, e bem-vindos ao nosso olhar diário sobre as conversas mais substanciosas da internet técnica.

Rafael Costa: E eu sou Rafael Costa. Hoje há um fio que liga quase tudo o que vamos discutir: a inteligência artificial a sair da caixa — a sair do ecrã, a sair da nuvem, a entrar nos sistemas operativos, nos gadgets, no espaço, e até nos motores de jogos que correm no nosso próprio computador.

Sofia Almeida: Exatamente. Começamos por uma tese forte sobre o futuro do software como serviço, depois falamos de privacidade na era dos agentes autónomos, seguimos para o hardware que liga a IA ao mundo físico, e depois descemos até ferramentas, ciência e cultura de computação. Fica connosco.

Rafael Costa: Vamos lá então ao que me parece a conversa mais provocadora do dia. Shrivu Shankar publicou um texto com uma premissa simples e brutal: toda a empresa SaaS vai eventualmente tornar-se um "harnais" — uma coleira, um arnês — em torno de um modelo de IA.

Sofia Almeida: E a parte que ele sublinha é que esse harnais, esse conjunto de tudo o que envolve o modelo, é o verdadeiro núcleo de competitividade da empresa. Portanto, não deve ser externalizado.

Rafael Costa: Vale a pena unpacking isso, porque no início pode parecer contraintuitivo. Durante anos, a sabedoria convencional no SaaS era: o valor está no produto, na interface, nos fluxos de trabalho, nos dados. O modelo, se algum dia fosse importante, seria uma commodity que se aluga.

Sofia Almeida: Shankar inverte isso. Se a IA passa a fazer o trabalho central do produto — responder ao cliente, executar as tarefas, tomar decisões — então o que diferencia uma empresa da outra não é o modelo em si, que todos podem comprar ou aceder, mas a forma como o envolvem. Os dados que lhe dão contexto, as ferramentas que lhe ligam, as restrições, as integrações, a fiabilidade. Isso tudo é o harnais.

Rafael Costa: E nos comentários houve logo um desdobramento interessante. Houve quem concordasse entusiasticamente — a lógica é a mesma que já vimos noutras transições: quando o núcleo técnico se torna acessível a todos, a diferenciação move-se para a camada envolvente. Um comentador lembrava que é o mesmo padrão das aplicações que se tornaram "wrappers" em torno de bases de dados ou de APIs de mapas.

Sofia Almeida: Mas houve resistência, e é bom que a houve. Vários leitores apontaram que chamar a tudo "harnais" arrisca esconder que algumas empresas continuam a ter vantagens genuínas — distribuição, marca, dados proprietários difíceis de replicar. Para essas pessoas, a tese é mais retórica do que um mapa estratégico real.

Rafael Costa: E a pergunta que ficou genuinamente em aberto na discussão: onde fica a linha entre construir um harnais valioso e simplesmente contribuir para a commoditização dos modelos? Se todos constroem arneses sofisticados, o que distingue um arnese de outro?

Sofia Almeida: Ora, o que me parece valioso é que houve casos concretos no ecossistema a mostrar esta dinâmica em movimento. O primeiro: a Supabase adquiriu a Turso.

Rafael Costa: Sim, e a lógica da aquisição encaixa perfeitamente na tese. A Supabase constrói-se em torno do Postgres, e a Turso em torno do SQLite. Mantêm cada um os respetivos eixos. O que a compra compra é infraestrutura de bases de dados pensada para agentes.

Sofia Almeida: Pensa nisso no quadro do Shankar: se agentes de IA vão ser os principais consumidores de software, então a camada de base de dados tem de ser redesenhada para eles. A Supabase, ao comprar a Turso, está a construir exatamente o tipo de harnais que Shankar diz ser o núcleo competitivo — o infra-estrutural que faz os modelos funcionarem bem.

Rafael Costa: Nos comentários houve quem gostasse da movimentação e quem fosse céptico sobre se as duas filosofias — Postgres e SQLite — realmente se complementam ou se vão competir dentro da mesma empresa. Isso ainda não está claro.

Sofia Almeida: O segundo caso concreto: a Wagtail revelou que usou dois mil milhões de tokens num único mês no GLM 5.3 Flash.

Rafael Costa: Dois mil milhões. E o ponto interessante não é só o volume — é que conseguiram manter o custo e o uso sob controlo, fazendo codificação agentica de forma económica.

Sofia Almeida: Isso é quase uma demonstração prática da tese do Shankar. O modelo está lá, é pago por token, mas quem extrai valor não é quem faz o modelo — é quem construiu o harnais à volta dele: os prompts, os agentes, os fluxos de trabalho, a monitorização de custos. Tudo isso é a Wagtail.

Rafael Costa: E os leitores que discutiram isso apontavam justamente essa inversão: o preço por token continua a cair, portanto quem controla a camada por cima do modelo captura cada vez mais valor relativo.

Sofia Almeida: Havia também uma nota de cautela nalguns comentários — que um mês de uso é um dado, não uma tendência, e que manter custos sob controlo a esta escala exige engenharia constante.

Rafael Costa: Mas deixa-me levantar uma questão que não foi resolvida e que acho fascinante: se o harnais é tão valioso, porque é que as empresas de modelos não o comem também? Ou seja, onde está a fronteira entre "nós construímos o arnês" e "o fornecedor do modelo absorve o nosso produto"? Ninguém na discussão respondeu a isso de forma conclusiva.

Sofia Almeida: E há um segundo ângulo desta mesma conversa que nos leva naturalmente ao tema seguinte: se os agentes autónomos vão ser os grandes consumidores de software, eles também vão ter acesso a coisas sensíveis. O nosso disco, por exemplo.

Rafael Costa: E aqui entra a Apple. Tornou-se pública a notícia de que a Apple está a endurecer o acesso completo ao disco no macOS, adicionando controlos extra, e a razão dada são os riscos crescentes que os agentes de IA autónomos representam para a privacidade.

Sofia Almeida: É um sinal dos tempos, não é? Durante anos, dar a uma aplicação acesso completo ao disco era uma decisão de confiança binária: confias, ou não confias. Mas agora estás a dar essa confiança a software que não apenas lê — age. Decide, move ficheiros, envia coisas, executa tarefas.

Rafael Costa: E a Apple está a responder a isso no nível do sistema operativo. Não é uma política de uma aplicação específica — é o sistema a dizer: se um agente quer ver tudo o que está no disco, vai haver controlos adicionais.

Sofia Almeida: Nos comentários, houve um misto de alívio e frustração. O alívio vem de quem considera que finalmente um fornecedor de sistemas operativos está a adaptar-se a uma nova classe de software. O frustrado vem de quem usa ferramentas de agentes no dia a dia e sabe que cada camada de permissão extra se traduz em atrito.

Rafael Costa: E essa é precisamente a grande incógnita que ninguém conseguiu responder: qual será o impacto prático nas ferramentas de agentes existentes? Vão quebrar? Vão pedir permissões de formas diferentes? Vão os fluxos de trabalho ter de ser repensados? Não sabemos.

Sofia Almeida: O que sabemos é que é coerente com uma filosofia Apple mais ampla de controlo e validação do ecossistema. Um exemplo disso mesmo, e na mesma família: o Pass Designer, em beta no macOS 27.

Rafael Costa: Sim, é uma ferramenta para criar e pré-visualizar passes Wallet em tempo real, com tags semânticos e validação. É o mesmo instinto — dar aos developers uma forma poderosa de construir, mas dentro de um sistema que valida, que etiqueta, que mantém coerência.

Sofia Almeida: Um comentador fazia notar que as duas coisas — endurecer o acesso ao disco e suavizar a criação dentro do ecossistema — são duas faces da mesma moeda: a Apple a desenhar as fronteiras do que pode acontecer no seu sistema.

Rafael Costa: E há uma ligação interessante a fazer aqui, Sofia. Se a fronteira do software está a ser redefinida, a fronteira física também está. Os agentes já não vivem só no disco — vivem no mundo.

Sofia Almeida: Exato, e é aí que entra a Meta com os Muse Gadgets.

Rafael Costa: Conta-nos isso.

Sofia Almeida: A Meta lançou os Muse Gadgets: hardware open source, construído em volta de ESP32 e Raspberry Pi, para ligar a IA Muse a ecrãs, a sensores e a objetos do dia a dia.

Rafael Costa: Portanto, literalmente, a IA a sair do ecrã. Em vez de um chatbot numa janela do browser, tens pequenos dispositivos que podem estar na tua secretária, na tua cozinha, ligados a coisas físicas, e que falam com a IA.

Sofia Almeida: E o detalhe importante é o open source. Ao usar ESP32 e Raspberry Pi — plataformas baratas, conhecidas, com comunidades enormes — a Meta está a convidar as pessoas a construir por cima, não apenas a consumir.

Rafael Costa: Nos comentários houve duas correntes claras. Uma, entusiasta: isto é o tipo de coisa que pode criar um ecossistema de hardware para IA da mesma forma que a era dos smartphones criou um ecossistema de apps. A outra, céptica: hardware aberto é uma coisa, adoção real é outra, e já vimos várias tentativas de "gadgets de IA" não descolarem.

Sofia Almeida: E a pergunta em aberto é exatamente essa: qual será a adoção real? Ninguém sabe ainda se as pessoas querem objetos físicos falantes espalhados pela casa, ou se preferem a IA confinada aos dispositivos que já têm.

Rafael Costa: E há uma espécie de paralelismo espacial também acontecendo, não é? Porque enquanto a Meta leva a IA para dentro de casa, a Google está a levar computação para fora do planeta.

Sofia Almeida: Sim, o Project Suncatcher. A Google tinha anunciado a ideia de colocar TPUs no espaço — e agora o protótipo satélite está oficialmente em órbita. Foi lançado no Transporter-18 da SpaceX, e o contacto foi confirmado.

Rafael Costa: Para quem não segue este tipo de projetos: a lógica é que no espaço há energia solar abundante e sem ciclo dia-noite interrompido, e talvez isso possa servir para computação intensiva. TPUs são os chips que a Google usa para treinar e correr modelos.

Sofia Almeida: A parte concreta e verificável é: o satélite está lá, e a Google confirmou o contacto. A parte especulativa — e os comentários não pouparam a isso — é a viabilidade económica e térmica do compute espacial.

Rafael Costa: Térmica é um bom ponto, porque no espaço não podes simplesmente dissipar calor por convecção como na Terra. Tens de radiar. E radiar calor é notoriamente difícil e pouco eficiente.

Sofia Almeida: Exato, e isso ficou claramente como uma questão em aberto. Alguns leitores eram céticos de fundo, dizendo que a logística e os custos de lançamento talvez nunca justifiquem; outros lembravam que os custos de lançamento têm caído e que valer a pena ou não é uma função do preço da computação na Terra.

Rafael Costa: O que é inegável é que a Google passou da fase de whitepaper para a fase de protótipo em órbita. Isso, por si só, muda a natureza da conversa.

Sofia Almeida: E se estamos a falar de computação em sítios incomuns, há um sítio que é o mais comum de todos: o nosso próprio computador, a correr modelos localmente. É aí que entra o DwarfStar 4, do antirez.

Rafael Costa: Sim, o antirez — o criador do Redis — publicou o DwarfStar 4: um motor de inferência escrito em C, para correr modelos localmente sobre Metal, CUDA e ROCm. Portanto macOS, NVIDIA e AMD.

Sofia Almeida: E suporta modelos específicos e actuais: DeepSeek V4, GLM 5.x e Qwen3.8. Não é um brinquedo — são modelos de ponta que as pessoas de facto querem correr em casa.

Rafael Costa: O que os comentários destacaram foi o facto de ser em C, o que significa que é o tipo de projeto que uma pessoa consegue ler, entender e modificar — ao contrário dos grandes motores comerciais que são complexos e opacos.

Sofia Almeida: E a pergunta natural que ficou no ar: como se compara o desempenho destes motores face às alternativas comerciais? Isso ainda não está claro, e os comentários não chegaram a um veredicto.

Rafael Costa: Do outro lado do espectro — em vez de modelos a correr localmente, temos investigação em IA a resolver problemas que durante muito tempo pareciam reservados aos humanos. O caso do Stratego é espectacular.

Sofia Almeida: Conta isso, porque para quem não conhece o jogo, vale contexto.

Rafael Costa: Stratego é um jogo de tabuleiro com informação perfeita escondida: tu não vês as peças do adversário. Portanto não é só calcular jogadas — é raciocinar sob incerteza sobre o que o outro lado tem.

Sofia Almeida: E o resultado: a Ataraxos, uma equipa de CMU, MIT, NYU e Stanford, bateu o melhor jogador de Stratego por 15-1, usando 16 GPUs.

Rafael Costa: Quinze a um. Isso não é uma vitória margem — é uma demolição. E o detalhe técnico que os comentários destacaram: usaram um segundo rede neural dedicada a adivinhar as peças escondidas.

Sofia Almeida: Ou seja, é uma arquitetura em duas partes: uma parte joga, outra parte modela o estado oculto do jogo. E isso é interessante porque espelha, ao nível de investigação, aquele padrão que já discutimos — camadas especializadas a trabalhar em conjunto.

Rafael Costa: E há uma leitura mais profunda que apareceu nos comentários: raciocinar sob informação incompleta é uma das coisas que separa sistemas que jogam bem por cálculo bruto de sistemas que realmente modelam o mundo e os outros agentes. O Stratego é um bom teste para isso.

Sofia Almeida: Fica em aberto, claro, o que isto significa para domínios além dos jogos — negociação, segurança, qualquer situação com informação assimétrica.

Rafael Costa: E falando de construir coisas com cuidado, há uma outra conversa sobre ferramentas de programação que gostaria de discutir. Começando pelo Zig.

Sofia Almeida: Zig 0.17.0 foi lançado. Cinco meses de trabalho, 206 contribuidores, 925 commits.

Rafael Costa: Os números mostram que não é um projeto de uma pessoa — é uma comunidade a funcionar. E as duas grandes novidades são o build system retrabalhado e a compilação incremental ELF para x86_64-linux.

Sofia Almeida: Para quem não vive isto: a compilação incremental significa que quando fazes uma pequena alteração, o compilador não refaz tudo do zero — refaz só o necessário. Isso muda a experiência de desenvolvimento, sobretudo em projetos grandes.

Rafael Costa: E o build system retrabalhado é relevante porque o Zig tem uma filosofia particular: em vez de depender de ferramentas de build externas, traz o build system para dentro da linguagem.

Sofia Almeida: Nos comentários, houve quem elogiasse a disciplina do projecto — lanços regulares, números claros, mudanças documentadas. E houve, como sempre com linguagens alternativas, a pergunta sobre adoção: quantas equipas vão realmente trocar de stack?

Rafael Costa: E é interessante que essa pergunta sobre adoção de stacks alternativas aparece também numa outra conversa, aparentemente pequena mas com a mesma temática: uma pessoa escreveu um artigo sobre blogging com Gleam, Org-mode e Pandoc.

Sofia Almeida: Descreve o pipeline, porque é um bom exemplo de filosofia de engenharia aplicada a algo mundano.

Rafael Costa: A pessoa escreve em Org-mode dentro do Emacs, converte com Pandoc, e usa um pipeline tipado estaticamente construído com Blogatto e Nix.

Sofia Almeida: Portanto, o que me parece encantador aqui é que a pessoa tratou o seu blog pessoal com o mesmo cuidado que uma equipa trataria um sistema de produção: tipos estáticos, pipeline reprodutível, ferramentas certas para cada etapa.

Rafael Costa: E nos comentários houve quem se reconhecesse nessa filosofia — ferramentas pequenas e bem-entendidas em vez de plataformas grandes e opacas. E a mesma pergunta sobre adoção: é um caminho para o individualista ou pode ser um padrão mais geral?

Sofia Almeida: Eu acho que a resposta honesta é: provavelmente individualista, mas individualistas influentes mudam coisas. Afinal, o Zig também começou pequeno.

Rafael Costa: E do mundo da engenharia, deixa-me deslizar para algo mais lento e mais majestoso — doze anos de observação telescópica do sistema HR 8799.

Sofia Almeida: Sim, isto é um daqueles resultados que me fazem parar. HR 8799 fica a 133 anos-luz, e tem quatro exoplanetas em órbita que são mais massivos do que Júpiter.

Rafael Costa: E o ponto crucial: foram imageados diretamente. A maioria dos exoplanetas é detetada indiretamente — por trânsitos, por velocidades radiais. Ver planetas reais, como pontos de luz, em órbita, ao longo de doze anos, é raro.

Sofia Almeida: E doze anos de dados permitem ver mesmo o movimento orbital — o arco que cada planeta descreve. Não é uma foto estática; é quase um pequeno filme do sistema.

Rafael Costa: Nos comentários, para além do espanto, a pergunta em aberto era: o que os próximos anos de observação vão revelar sobre aqueles planetas? Atmosferas, dinâmicas, talvez mesmo interações entre os quatro.

Sofia Almeida: E é interessante que esta conversa sobre observar e preservar tem um paralelo no mundo do hardware antigo. Falamos de três museus neerlandeses de informática.

Rafael Costa: Sim — o HomeComputerMuseum em Helmond, o Bonami em Zwolle, e um "DEC barn", um celeiro com máquinas da Digital Equipment Corporation.

Sofia Almeida: Cada um tem um carácter diferente. O HomeComputerMuseum é o clássico museu de computadores domésticos. O Bonami é mais eclético. E o DEC barn é quase um espaço de preservação bruta — máquinas grandes, de outra era, guardadas juntas.

Rafael Costa: E o que os comentários destacavam era a importância de preservar hardware físico, não apenas emuladores ou fotografias. Há algo sobre o peso, o som, o cheiro de uma máquina que não se transfere digitalmente.

Sofia Almeida: E há um contraste curioso que aparece quando comparas com o museu da Shimano em Kansai, no Japão — o Shimano Bicycle Museum. Que não é sobre computadores, mas é sobre uma filosofia de museu.

Rafael Costa: Diz isso, porque é uma comparação que vale a pena fazer.

Sofia Almeida: O museu da Shimano privilegia a história do vélo em vez da história da empresa. Não há venda, não há autopromoção. É sobre o objeto e a sua evolução, não sobre a marca.

Rafael Costa: E isso é raro. A maioria dos museus corporativos são, no fundo, marketing disfarçado. Um museu que fala da indústria antes de falar de si próprio é uma escolha editorial interessante.

Sofia Almeida: E há uma outra conversa de cultura, digamos, mais espinhosa, que apareceu no LessWrong — um artigo sobre a realidade social na China, evocando conformidade social e jogos de estatuto.

Rafael Costa: E gerou debates acalorados sobre diversidade cultural — o que é compreensível, porque falamos de caracterizar uma cultura inteira, e isso toca sempre em juízos de valor.

Sofia Almeida: Nos comentários havia quem achasse o artigo perspicaz, e quem achasse que corria o risco de generalizar. O que era interessante era a falta de consenso — ninguém saiu dali a dizer "ok, todos concordamos em X".

Rafael Costa: E eu gosto disso, na verdade. Num tema destes, o melhor que uma discussão pode fazer é revelar as diferentes lentes pelas quais as pessoas olham.

Sofia Almeida: E há uma síntese curiosa a fazer entre o artigo do LessWrong e o museu da Shimano: ambos falam de como as narrativas se construem — um sobre como a sociedade molda comportamento e estatuto, outro sobre como uma instituição escolhe que história contar. São duas lentes sobre cultura e estatuto, e ficam ao critério de cada um decidir como as liga.

Rafael Costa: E a qualidade desse debate — sobre interpretações culturais — ficou genuinamente em aberto. É o tipo de conversa que provavelmente continua nos próximos dias.

Sofia Almeida: Acho que é um bom sítio para deixar as coisas. Ao longo do episódio vimos uma tese sobre o futuro do SaaS, a resposta dos sistemas operativos aos agentes, hardware a ligar a IA ao mundo físico, motores locais, ferramentas de programação, e uma passagem por ciência e cultura.

Rafael Costa: Se uma coisa fica deste episódio, é que a IA não é mais uma tecnologia que usamos — é uma tecnologia em torno da qual estamos a reconstruir sistemas, fronteiras, objetos e até narrativas.

Sofia Almeida: Obrigado por nos ouvires. Até amanhã.

Rafael Costa: Até já.