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Strategy volta a vender 1.690 BTC, reservas em dólares atingem US$ 4,65 bilhões

A Strategy de Michael Saylor voltou a vender mais uma leva de bitcoins. De acordo com o comunicado oficial de 10 de agosto da Strategy, a empresa vendeu 1.690 BTC entre 3 e 9 de agosto e, em paralelo, emitiu novas ações da MSTR para reforçar as reservas em dólares, elevando o tamanho das reservas para US$ 4,65 bilhões. Ao vender 1.690 BTC, a empresa destinou todo o valor para recomprar as ações preferenciais especiais STRC. Nesta semana, a Strategy vendeu 1.690 bitcoins a um preço médio de cerca de US$ 64.262, arrecadando aproximadamente US$ 108,6 milhões; todo esse dinheiro foi investido no “plano de recompra de títulos digitais lastreados em crédito”, para recomprar cerca de 1,152 milhão de ações preferenciais especiais perpétuas da STRC. A STRC é uma ação preferencial especial perpétua emitida pela Strategy. A empresa, anteriormente, definiu a recompra como uma política de rotina, com a intenção de sustentar o valor nominal. Isso também dá continuidade ao movimento da semana passada, quando foi noticiado que a Strategy havia vendido 1.638 BTC, e Saylor enfatizou que ele, pessoalmente, nunca vendeu moedas. Emissão de MSTR para reforçar reservas, quantidade de bitcoins cai para 840 mil A outra linha de fluxo segue as ações. A Strategy emitiu novas ações da MSTR por meio de “colocação no mercado” (ATM) e vendeu 6,59 milhões de ações novas da MSTR, obtendo cerca de US$ 653 milhões líquidos. Desses, US$ 650 milhões foram usados para ampliar as reservas em dólares, e US$ 31 milhões entraram como caixa. Com essa operação, as reservas em dólares cresceram de US$ 3,75 bilhões no fim de julho até US$ 4,65 bilhões (até 9 de agosto). A empresa também afirmou que a duração das reservas em dólares (USD Duration) foi estendida em 143 dias, chegando a 2,7 anos, e que o spread de crédito em BTC da STRC estreitou 10 pontos-base. O custo é que a quantidade de bitcoins mantida caiu ainda mais: atualmente, são 840.447 BTC, o equivalente a cerca de US$ 54,7 bilhões. Para o mercado, o ritmo de “vender moedas + emitir ações” por várias semanas consecutivas desta que é a maior detentora corporativa global de bitcoins continua sendo um importante indicador para observar a liquidez no setor cripto. Este artigo “Strategy volta a vender 1.690 BTC, reservas em dólares atingem US$ 4,65 bilhões” apareceu pela primeira vez em .

A Amazon começa a operar os táxis autônomos Zoox em Las Vegas, sua primeira parada na chamada “cidade do jogo”, com foco no “preço fixo”, para que os consumidores não tenham medo de serem cobrados a mais

O táxi autônomo Zoox, desenvolvido pela divisão de P&D da Amazon (Nasdaq: AMZN), entrou oficialmente em operação comercial. A estreia acontece em Las Vegas, e a empresa planeja expandir gradualmente para cidades como São Francisco, Miami, Austin, Atlanta e Los Angeles. A companhia já obteve as licenças regulatórias e implantará até 5.000 veículos de táxi autônomos nos próximos dois anos. O CEO da Zoox, Aicha Evans, concedeu recentemente uma entrevista à Bloomberg, na qual compartilhou a estratégia de “preço fixo” da Zoox. Ela destacou que a tarifa é calculada com base na taxa base somada ao tempo e à distância; após o app fornecer o valor, nunca haverá cobrança adicional. Assim, o consumidor não precisa se preocupar em ser “enrolado” por rotas mais longas e acabar virando alvo de cobranças abusivas.

A Zoox aposta em um “preço fixo” que transmite tranquilidade e conforto, sem que o cliente tema cobranças acima do devido. A estratégia de preços da Zoox é a Comfort Pricing (preço fixo com tranquilidade e conforto): a tarifa é calculada somando a taxa base, a distância percorrida e o tempo estimado até o destino. Para aumentar a confiança do consumidor, a Zoox adota a Guaranteed Pricing (preço garantido). O sistema fornece a estimativa do valor antes do pedido do carro, e a cobrança final será idêntica ao preço previamente informado. Mesmo que no trajeto haja congestionamentos ou mudanças de rota que causem atraso ou aumento da distância, a Zoox não adicionará nenhum custo extra.

A Zoox planeja implantar 5.000 veículos nos próximos dois anos. A Zoox é de propriedade da Amazon; os veículos serão fabricados na região da Baía, na Califórnia. As autoridades reguladoras já aprovaram que, nos próximos dois anos, a Zoox possa implantar até 5.000 carros em vias públicas. Em entrevista, o CEO afirmou que a controladora Amazon fornece apoio financeiro de longo prazo e estável à Zoox, permitindo que a empresa evite pressões de capital de curto prazo. A Zoox considera a segurança como requisito fundamental e, por meio de integração vertical da produção e de rigorosos procedimentos de validação, constrói padrões operacionais de alto nível. (Discurso de GTC do Huang Renxun: parceria com a Foxconn em 2028, primeira estreia de carro autônomo Robotaxi em Kaohsiung)

A Zoox tem confiança para superar a indústria

No modelo econômico de táxis com direção automatizada, a utilização do veículo (Utilization) é um dos indicadores-chave para alcançar o ponto de equilíbrio. Atualmente, na indústria de carros autônomos, a utilização média dos veículos fica em torno de 54%. Já a Zoox demonstra grande confiança em superar esse patamar. A vantagem vem principalmente do design exclusivo do veículo: a aparência da Zoox tem um conceito de “duas pontas”, permitindo condução em ambas as direções, o que reduz as distâncias improdutivas de deslocamento sem passageiros (Deadhead miles) e melhora a eficiência da operação da frota. Os assentos voltados um para o outro garantem que cada passageiro que entra no veículo escolha um “bom assento”. Além disso, para cidades com alta demanda como Las Vegas, a Zoox consegue, via IA e monitoramento de dados em tempo real, acompanhar as condições das vias e ajustar a oferta de veículos, atendendo à necessidade dos passageiros e maximizando o rendimento operacional de cada carro.

Após 12 anos de acúmulo tecnológico, a Zoox entrou oficialmente em operação comercial, impulsionada pela produção em escala industrial, por uma estratégia de preços transparente e pelo suporte de recursos da controladora. (Waabi recebeu financiamento de bilhões de dólares, assinou parceria exclusiva com a UBER e implantará veículos autônomos sem motorista) (A Mercedes elétricos CLA com o primeiro carro autônomo de IA pensado com o chip Nvidia Alpamayo)

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A IA “livro lixo” está dominando a lista de mais vendidos? a16z: livros de texto com IA já absorveram quase 40% das vendas

O impacto da IA generativa sobre a indústria de conteúdo pode estar se expandindo, saindo de artigos da internet, imagens e vídeos, para alcançar ainda mais o mercado tradicional de publicações. A venture capital a16z, recentemente, descreveu de forma bem direta como “Bookslop” o rápido afluxo de livros gerados por IA no mercado de autopublicação da Amazon. O mais notável, porém, é que essas obras não são apenas produzidas em grande quantidade e ignoradas: livros que contêm texto gerado por IA detectável já respondem, hoje, por cerca de 40% das vendas observadas no conjunto de amostras do estudo.

Estudo 14.190 livros de ficção publicados pela Amazon, e os livros de IA já formaram um mercado real

A a16z cita um estudo divulgado em julho, intitulado <t-2/>〈Generative AI floods and dilutes the market for books〉. A equipe de pesquisa é de Stony Brook, Columbia, Michigan e MIT Initiative on the Digital Economy. Eles analisaram 14.419 romances do tipo autopublicado vendidos na Amazon entre 2023 e 2026, combinando os resultados de detecção de IA para o texto completo com dados diários de vendas até junho de 2026.

No estudo, as obras em que o conteúdo gerado por IA representa mais de 25% do texto completo são consideradas como tendo “grande quantidade de texto de IA”. Os resultados mostram que, embora esse tipo de livro ainda tenha desempenho médio de vendas pior do que os livros nos quais não foi detectado texto de IA, eles já não são um mercado marginal que pode ser ignorado. A a16z organizou os dados e apontou que, atualmente, qualquer obra que contenha algum nível de texto de IA detectável, em conjunto, já representa cerca de 40% das vendas observadas. Já as obras que usam bastante texto de IA, entre os Top 25 mais vendidos de todos os tipos analisados, têm pelo menos 10% de participação, e as categorias de ficção científica/aventura/distopia ficam mais perto de 40%.

Isso indica que existe gente pagando para comprar livros escritos com IA — e obviamente nem todo mundo aceita. Um artigo de opinião do The New York Times recentemente gerou discussão na internet, chegando até a haver quem considere que usar texto de IA como base das próprias opiniões é uma forma de engano.

A IA transforma a publicação em um jogo de escala: se um livro não emplacar, publique dez de novo

O que realmente pode mudar o mercado editorial talvez não seja o quanto uma IA consegue escrever “bem” um livro, e sim o quanto ela consegue reduzir o custo de produção de um livro. O estudo descobriu que, desde 2023, o número de livros com vendas reais dentro da amostra aumentou cerca de 19,2 vezes, mas a receita trimestral cresceu apenas cerca de 8,9 vezes. Observando o tamanho geral do catálogo, a a16z descreve que a quantidade total de livros está perto de aumentar 40 vezes, muito acima do aumento de aproximadamente 9 vezes da receita. Isso sugere que a IA não provocou um boom simultâneo de demanda no mercado editorial; em vez disso, a oferta explodiu primeiro.

Antes, um autor podia levar meses ou até anos para concluir um romance; por isso, precisava maximizar a chance de sucesso de cada obra. A IA generativa torna possível outro modelo de negócios: não é necessário garantir que cada livro seja bom. Basta manter o custo suficientemente baixo para publicar em grande quantidade e então deixar o mercado selecionar, entre tudo, apenas algumas obras bem-sucedidas. A a16z chama essa estratégia de “volume approach”. A taxa de acerto das obras de IA pode ser menor, mas desde que haja número suficiente de “chutes”, ainda é possível encontrar leitores dispostos a pagar.

40 vezes mais livros e 9 vezes mais receita: o que os autores humanos enfrentam de verdade é “a diluição”

Essa é a razão de o título do artigo usar “floods and dilutes” em vez de algo como “AI writes books” apenas. O impacto mais direto da IA não é escrever, de repente, romances melhores do que os humanos; é aumentar massivamente o número de concorrentes com custo quase nulo, diluindo a atenção e a renda de leitores, que já eram limitadas.

O estudo constatou que, em tipos com maior penetração de livros de IA, as obras nas quais não foi detectado texto de IA perderam uma parcela de mercado ainda mais clara; e isso se destaca ainda mais em mercados com maior penetração do Kindle Unlimited. Assim, mesmo que em média as obras humanas ainda ganhem mais dinheiro, isso não significa que os autores humanos não estejam sendo afetados.

Se antes o mercado disputasse a atenção dos leitores apenas entre 1.000 livros, agora a IA aumentou a oferta para dezenas de milhares. Mesmo que a maior parte seja de qualidade mediana, basta que recursos como recomendações de plataforma, resultados de busca e posições em rankings sejam limitados para reduzir a chance de outros autores serem encontrados pelos leitores.

Isso é parecido com o problema dos “fazendeiros de conteúdo” de SEO que a internet já enfrentou: a dimensão da competição antes era “quem escreve melhor”, e passou a incorporar gradualmente uma nova dimensão de “quem consegue produzir mais”. A IA está levando o modelo de plágio/cópia para a indústria editorial.

O plágio na mídia online já era algo ouvido há algum tempo; eu mesmo já sofri um caso bem ruim. A outra parte não era apenas citar as mesmas informações ou reescrever/compor novamente o mesmo material — após publicar uma reportagem, cerca de uma hora depois, publicou um texto cuja estrutura narrativa geral, seleção de pontos de conhecimento, trechos citados e organização dos casos eram praticamente idênticos.

Na época, a entrada foi pela Polymarket, que estabeleceu um volume de transações de US$ 3,68 bilhões na eleição americana de 2024; depois, houve uma explicação específica das regras de liquidação dos mercados de previsão. Em seguida, foi acrescentada uma complementação com a lei de Taiwan sobre eleições para revogação (“《選罷法》”) e a posição da Procuradoria-Geral do Ministério Público de nível superior (“高等檢察署”). Por fim, foram incluídos exemplos como a “《2026 年金融預測市場公共誠信法》” e casos de negociação com base em informações privilegiadas envolvendo funcionários da MrBeast.

Nada disso é material que necessariamente seria escolhido para escrever aquela notícia. Mas uma outra matéria publicada uma hora depois não só selecionou dados quase iguais; até a ordem dos argumentos era altamente consistente. Se duas mídias compilaram ao mesmo tempo uma notícia de fora, bater o mesmo assunto é normal. Mas, do caminho “US$ 3,68 bilhões → regras de liquidação → 《選罷法》 e 《高檢署》 → proposta legal dos EUA → casos de negociação com informação privilegiada da MrBeast”, chegando até o final do artigo, já não é apenas coincidência de tema: é como se até os resultados da pesquisa do autor original — busca de fontes, escolha de casos e organização do texto — tivessem sido levados junto.

Isso chega a apresentar sinais de que “após o plágio com IA, não houve uma modificação humana suficientemente elaborada”: o texto pode ser trocado inteiro, mas a estrutura do artigo quase permanece intacta. No passado, essa arbitragem de conteúdo de “troca de palavras, não de mente”…

CEO da AWS: o chip Trainium, desenvolvido pela Amazon, pode ser integrado à arquitetura da Nvidia e não será vendido como produto

O CEO da AWS, Matt Garman, concedeu recentemente uma entrevista à Bloomberg e compartilhou a estratégia tecnológica da AWS para infraestrutura de inteligência artificial. Diante de uma forte demanda do mercado, Garman afirmou que a AWS adota uma “estratégia híbrida”, combinando GPUs Nvidia com chips dedicados desenvolvidos pela própria empresa — os ASICs “Trainium” e o “Graviton” — para ajudar clientes corporativos a dimensionar com precisão sua capacidade de computação e reduzir custos operacionais. Essa arquitetura em nuvem que equilibra desempenho e custo-benefício é um dos fatores-chave para o bom desempenho das vendas do serviço de nuvem da AWS, impulsionando a Amazon (NASDAQ: AMZN) e conquistando a preferência contínua dos clientes. A receita anual de IA da AWS chega a US$ 25 bilhões, com planos de continuar ampliando a infraestrutura. Atualmente, a receita anualizada de IA da AWS já atingiu US$ 25 bilhões. O crescimento é impulsionado pela demanda de setores como serviços financeiros, saúde e mídia. As atividades abrangem cargas de trabalho de treinamento de modelos de IA, inferência e agentes inteligentes. Devido à forte demanda do mercado, a AWS pretende continuar investindo recursos para ampliar a infraestrutura em nuvem e firmar acordos de longo prazo com clientes. (Resultados financeiros da Amazon em destaque, impulsionando oportunidades em ações relacionadas a Credo e Lumentum no setor de semicondutores de comunicação óptica) (AWS cresce o equivalente a 18 trimestres no ritmo mais rápido! Resultados da Amazon em destaque: receita do 2º trimestre ultrapassa US$ 200 bilhões e a previsão de gastos de capital para o ano volta a ser revisada para cima) Trainium em conjunto com GPU Nvidia O Trainium é desenvolvido pela Annapurna Labs, subsidiária da AWS, e é um chip ASIC desenvolvido especificamente para cargas de trabalho na nuvem da AWS. O chip é usado principalmente para lidar com tarefas intensivas de inferência de IA, incluindo o treinamento de novos modelos e a execução prática de operações de inferência. Como a AWS controla completamente a pilha tecnológica — do chip ao data center até o software — consegue otimizar o desempenho do sistema para necessidades específicas, permitindo que clientes reduzam em cerca de 20% a 30% os custos de infraestrutura ao executar cargas de trabalho de inferência. O Trainium pode operar em conjunto com o processador de CPU de uso geral Graviton e com GPUs Nvidia, oferecendo combinações flexíveis e de alto desempenho de computação. O Graviton é um CPU desenvolvido pela Amazon, baseado na arquitetura Arm, semelhante ao CPU Vera Rubin da Nvidia. (Ainda melhor que Blackwell! Aumentos de 10 vezes em desempenho e consumo de energia com o Vera Rubin da Nvidia; superação do gargalo energético dos data centers de IA; perspectiva de alta nos resultados) A AWS pretende vender chips personalizados para outras empresas? O Trainium é fabricado pela TSMC e é visto como um destaque entre os chips de IA, o que o coloca como um possível desafio à Nvidia. O mercado acompanha se a AWS, no futuro, passaria seus chips personalizados desenvolvidos internamente como um produto independente para venda externa. Isso colocaria a empresa em concorrência direta com a Nvidia. Garman afirmou que a empresa já avaliou a possibilidade de vender chips personalizados, mas, neste momento, a missão é alocar o Trainium e o chip de computação geral Graviton para a própria infraestrutura em nuvem da AWS, priorizando atender às suas necessidades internas; portanto, por enquanto, a AWS não transformará o Trainium ou o Graviton em produtos. O desenvolvimento de chips personalizados já se tornou uma tendência comum entre grandes fornecedores de serviços em nuvem (CSP). Além do Trainium da AWS, o Google Cloud também lançou unidades de processamento tensoriais (TPUs) para acelerar o aprendizado de máquina; a Microsoft Azure lançou o acelerador Maia AI e CPUs Cobalt; e a Meta desenvolveu processadores MTIA para atender às demandas internas de IA. Este artigo CEO da AWS: o chip Trainium, desenvolvido pela Amazon, pode ser integrado à arquitetura da Nvidia e não será vendido como produto. apareceu pela primeira vez em .

AI Chapéu Branco Bitcoin Red Team: flagre uma grande vulnerabilidade em cada hora

Desta vez, a IA está do lado da defesa. De acordo com a reportagem do Decrypt, uma equipe voluntária de segurança cibernética chamada Bitcoin Red Team está usando modelos de IA de ponta para fazer varreduras em larga escala em bibliotecas relacionadas ao Bitcoin, identificando vulnerabilidades de forma proativa—com uma rapidez de “em média, uma pessoa consegue encontrar uma grande fragilidade por hora”. Fazendo a varredura de bibliotecas com uma série de modelos avançados: para o Bitcoin Red Team, “uma pessoa por hora encontrando uma vulnerabilidade crítica” é um projeto voluntário de segurança, com o objetivo de descobrir falhas no ecossistema do Bitcoin antes que os atacantes ajam. Eles usam uma sequência de alguns dos modelos de IA mais fortes disponíveis atualmente, incluindo o Kimi K3 do lado escuro da Lua, o GPT Sol da OpenAI, o Claude Fable e Opus da Anthropic, o GLM 5.2 da Z.ai e a ferramenta de varredura Cyber Harness, mais cara, da OpenAI. O resultado é surpreendente: o time informou que a velocidade de varredura é de cerca de “uma pessoa por hora encontra uma vulnerabilidade crítica explorável”. Para isso, gastam cerca de 10 mil dólares por dia em serviços de IA, totalizando até agora aproximadamente 20 mil dólares investidos. Já foram varridas 150 bibliotecas e reportadas mais de 12 vulnerabilidades. Até agora, o time já analisou cerca de 150 bibliotecas relacionadas ao Bitcoin e reportou mais de 12 vulnerabilidades. O projeto é liderado pelo CEO da empresa de hospedagem de hardware AnchorWatch, Rob Hamilton, e também conta com a participação do desenvolvedor anônimo de Bitcoin, Calle. Os alvos da varredura abrangem carteiras, bibliotecas de criptografia, infraestrutura e outros itens de projetos do Bitcoin. Seguindo práticas de segurança cibernética, essas vulnerabilidades foram notificadas de forma privada aos projetos afetados, e os detalhes ainda não foram divulgados, para evitar dar aos atacantes uma oportunidade antes que os reparos sejam concluídos. Isso também se conecta a uma tendência recente: a IA está rapidamente se tornando um amplificador tanto do lado defensivo quanto do lado ofensivo na segurança. Antes, também já foi noticiado um caso em que modelos de IA “se jailbreakaram” sozinhos durante testes de segurança. Este artigo AI Chapéu Branco Bitcoin Red Team: flagre uma grande vulnerabilidade em cada hora foi publicado pela primeira vez em .

NFL Packers: primeira vez com prejuízo na atividade principal! Sem um magnata no topo, 540 mil torcedores “seguram” o modelo de negócios centenário

Os proprietários de equipes profissionais de esportes dos EUA geralmente são bilionários ou conglomerados; nos últimos anos, até começaram a surgir fundos de private equity. Mas o Green Bay Packers é um caso à parte: não tem um único dono rico; em vez disso, é “possuído” em conjunto por mais de 530 mil torcedores. Esse modelo especial, que se mantém há mais de um século, recentemente sentiu de forma clara pela primeira vez a pressão causada pela corrida de capital na NFL. O Packers divulgou os mais recentes dados financeiros anuais: a receita anual chegou a 753 milhões de dólares, enquanto as despesas operacionais atingiram 754,1 milhões de dólares, resultando em um prejuízo operacional de cerca de 1,1 milhão de dólares. Desconsiderando o ano da pandemia, esse é o primeiro prejuízo operacional do time em décadas.

Contudo, o Packers não está “perdendo dinheiro” de fato. Graças a receitas de investimentos e ao ganho obtido ao vender ativos de mídia da NFL, como o NFL Network, para a ESPN, a receita não operacional chegou a 133,6 milhões de dólares; no fim, o lucro líquido ficou em 132,5 milhões de dólares — alta de quase 55% em relação ao ano anterior.

Custos com jogadores disparam em 131,7 milhões de dólares: Packers registra pela primeira vez prejuízo na atividade principal

Os custos operacionais do Packers neste ano subiram de repente, principalmente por causa de custos de contratos que precisam ser reconhecidos antecipadamente após transações e renovações envolvendo jogadores, além da saída de alguns atletas. Assim, os custos relacionados a jogadores aumentaram cerca de 131,7 milhões de dólares.

Por outro lado, a divisão de receitas da liga da NFL continua crescendo. O National Revenue do Packers subiu 4,8%, somando 20,6 milhões de dólares e chegando a um recorde de 453,2 milhões de dólares. O Local Revenue — que inclui bilheteria, patrocínios, merchandising e eventos — também aumentou 13,4 milhões de dólares mesmo com a realização de um jogo a menos como mandante durante a temporada regular.

Isso revela um dos modelos comerciais mais importantes da NFL: a liga ganha dinheiro e depois reparte as enormes receitas nacionais entre as 32 equipes. Portanto, mesmo que Green Bay seja apenas uma cidade no estado do Wisconsin, com população muito menor do que Nova York e Los Angeles, o Packers ainda consegue uma parte importante das receitas por meio de direitos de transmissão nacionais e das receitas comerciais da NFL.

Sem dono, times da NFL: 530 mil torcedores “possuem” em conjunto

Mais peculiar ainda é a estrutura de propriedade do Packers. A Green Bay Packers, Inc. existe desde 1923 como uma empresa sem fins lucrativos de capital aberto. Atualmente, há cerca de 538.967 acionistas, que detêm aproximadamente 5,2 milhões de ações. Mas essas “ações” são totalmente diferentes das que se compram, por exemplo, de empresas como Apple ou Nvidia.

As ações do Packers não pagam dividendos, não podem ser negociadas livremente como as bolsas comuns e não dá para esperar lucrar com uma possível valorização do valuation do time ao vender ações. Elas são mais parecidas com um “certificado de propriedade” adquirido pelos torcedores para apoiar a equipe.

Em outras palavras: quando um torcedor compra ações do Packers, o que ele obtém principalmente é a identidade — “eu sou um proprietário do Packers” — e não retorno financeiro.

Isso acaba formando um modelo de negócios muito especial: os fãs estão dispostos a colocar dinheiro no time, mesmo quando a equipe quase não precisa entregar o retorno financeiro que investidores tradicionais exigiriam.

Ao longo da história, o Packers já emitiu ações várias vezes para levantar capital, sobrevivendo e melhorando o estádio e a infraestrutura com a ajuda do capital dos torcedores.

Mas esse modelo centenário agora enfrenta novos concorrentes: private equity. Em 2024, a NFL alterou oficialmente as regras e, pela primeira vez, passou a permitir que fundos privados aprovados detenham até 10% de participação nas equipes — incluindo Arctos Partners, Ares Management, Sixth Street e consórcios formados por Blackstone, Carlyle, CVC, Dynasty Equity, Ludis, entre outros.

Isso significa que, para um time da NFL avaliado em bilhões de dólares, basta vender menos de 10% da participação para potencialmente obter, em uma única vez, centenas de milhões de dólares em dinheiro — sem precisar entregar o controle da equipe.

No entanto, a estrutura especial das ações do Packers impede que ele adote o mesmo caminho. Por isso, o chairman, presidente e CEO Ed Policy usou uma metáfora bem direta: “é como se outros times tivessem um caixa eletrônico (ATM) que nós não temos”.

O Packers atualmente tem cerca de 701 milhões de dólares de fundo de reserva corporativa (corporate reserve fund), 77 milhões de dólares a mais do que no ano anterior. Esse é um colchão de segurança importante, acumulado de forma gradual ao longo de mais de 30 anos. Mas a própria entidade oficial apontou que outros times da NFL hoje, ao venderem uma pequena parcela de participação, podem levantar um capital equivalente em apenas alguns meses.

Caso japonês: Hiroshima Carp não tem empresa-mãe; “time cidadão” força capacidade de gerar lucro

Se ampliarmos a lente para a Ásia, o Japão também tem um time que lembra o Green Bay Packers em alguns aspectos, mas trilha um caminho diferente: o Hiroshima Toyo Carp (Hiroshima Carp).

O beisebol japonês tradicionalmente tem forte marca de “times de empresas”. Por trás de nomes como Yomiuri Giants, Hanshin Tigers, Chunichi Dragons e Fukuoka SoftBank Hawks, é possível encontrar grandes grupos empresariais. Mas a maior característica do Hiroshima Carp é não ter um “corporate parent” no sentido tradicional — uma empresa-mãe que assuma prejuízos pelo time.

O Hiroshima Carp foi fundado em 1950 e, desde o início, se posicionou como um “time do cidadão” (市民球团). Com as condições econômicas de Hiroshima no pós-guerra não sendo boas, a equipe rapidamente entrou em crise financeira e chegou até a ficar perto do fim. Naquela época, cidadãos de Hiroshima organizaram a famosa “campanha de garrafas” (樽募金): arrecadaram dinheiro diretamente com os torcedores usando recipientes como barris de saquê, tornando-se um símbolo do resgate coletivo feito pelos fãs para salvar o time.

Mas aqui é necessário separar Packers e Hiroshima Carp. O Packers hoje é de fato “possuído” por mais de 530 mil acionistas; já o “time cidadão” do Hiroshima Carp é mais uma ideia histórica e de espírito de gestão do que, literalmente, participação popular em massa.

Mais tarde, o Hiroshima Carp passou a contar com o apoio da Toyo Industries — hoje, a Mazda. Em 1962, o presidente da Toyo Industries, Matsuda Hitoshi, assumiu como presidente do clube; em 1967, a equipe foi oficialmente renomeada para “Hiroshima Toyo Carp”…

Polymarket: Apostas de BTC de 5 minutos foram manipuladas — disparo de preço em 5 segundos tira US$ 8,2 milhões

Um tipo de aposta de curto prazo em Bitcoin na plataforma de mercados preditivos Polymarket foi revelado como contendo uma margem estrutural de manipulação. De acordo com reportagem da CoinDesk, um trader teria usado a técnica de “disparar o preço nos últimos segundos” para explorar o mecanismo de liquidação dos “contratos de Bitcoin de cinco minutos” da Polymarket, redistribuindo milhões de dólares das mãos de investidores de varejo. O problema está no mecanismo de liquidação: contratos de cinco minutos, com resultado definido pelo preço de fechamento A questão reside no desenho do contrato. Esses contratos abrem uma rodada a cada cinco minutos. Se o preço do Bitcoin ao final desses cinco minutos for maior que o preço de abertura, quem apostou na alta ganha US$ 1; quem apostou na queda zera. Como a vitória e a derrota são liquidadas com base no preço da Chainlink no “instante de fechamento da janela”, isso oferece motivação para quem tem intenção: nos últimos segundos antes da liquidação, comprar grandes quantidades no mercado à vista para empurrar o preço do Bitcoin para cima (ou para baixo), afetando o resultado da liquidação; depois disso, o preço reverte rapidamente. Isso efetivamente transforma o “jogo” em uma ferramenta de saque por manipular o preço à vista. US$ 8,2 milhões saem do varejo e vão para o manipulador; aumentando a janela, o problema diminui Estimativas de pesquisa apontam que essa técnica de manipulação teria retirado cerca de US$ 8,2 milhões do público. Os pesquisadores também descobriram que a mesma manipulação quase desaparece em contratos de “quinze minutos” — o que aponta para a solução: alongar a janela de liquidação ou usar um “preço médio ponderado pelo tempo (TWAP)” em vez de um preço em um único instante, reduz significativamente essas fraquezas estruturais. A Polymarket também já havia corrigido outro problema de “negócio fantasma”; para leitores que desejam entender como funcionam os mercados preditivos e seus riscos, veja a análise completa da Polymarket. Este artigo Polymarket: Apostas de BTC de 5 minutos foram manipuladas — disparo de preço em 5 segundos tira US$ 8,2 milhões foi publicado pela primeira vez em .

O ChatGPT 6 está chegando? Vazamentos do exterior: a OpenAI lançará na próxima semana o modelo de pré-treinamento Astra

Mais uma vez surgem novidades sobre o próximo grande modelo da OpenAI. De acordo com a mensagem do usuário do X, Leo, a OpenAI estaria se preparando para lançar ainda na próxima semana uma nova série de modelos com o codinome Astra. Segundo os vazamentos, o Astra não é uma atualização discreta de um modelo existente, e sim um novo modelo-base de pré-treinamento (pretrain). O codinome interno seria “mewfour” e, atualmente, ele já estaria em fase de testes. Porém, as informações ainda não foram confirmadas oficialmente pela OpenAI. Após a divulgação, várias contas conhecidas da comunidade de IA, incluindo Mark Kretschmann, também compartilharam a notícia.

Até hoje, o maior modelo de pré-treinamento da OpenAI, o Astra, difere do que a OpenAI lançou ao longo do último ano: o GPT-5, GPT-5.5 e os modelos de raciocínio da série o. Em geral, modelos como GPT-5.5, o3 e o4 foram aprimorados continuamente com base em modelos já existentes, por meio de pós-treinamento (post-training), aprendizado por reforço (RL), uso de ferramentas (Tool Use) e otimizações de capacidade de raciocínio. Já um modelo novo de pré-treinamento significa que a OpenAI treinou o modelo novamente com dados, poder de computação e arquitetura em escala maior — é como se estivesse reconstruindo o “cérebro” do modelo. Normalmente isso também indica avanços entre gerações em capacidade de conhecimento, habilidade de generalização, compreensão multimodal e raciocínio, e não apenas atualizações de funcionalidades.

Por outro lado, o mercado também começou a se perguntar se o Astra pode enfrentar um destino regulatório semelhante ao do Anthropic Claude Mythos 5. Em junho deste ano, o Departamento de Comércio dos EUA pediu que a Anthropic suspendesse a oferta do Mythos 5 e do Fable 5 para pessoas de fora do país, citando segurança nacional e capacidade de defesa cibernética, tornando-se o primeiro modelo de IA de ponta a ser afetado por controles de exportação. No entanto, em julho, o governo dos EUA removeu a restrição e a Anthropic voltou a atender globalmente.

Indícios das pesquisas mais recentes da OpenAI Vale destacar que, recentemente, a OpenAI publicou o resultado de pesquisa “Ten advances in mathematics and theoretical computer science”. No texto, na verdade, o Astra já é mencionado pela primeira vez de forma explícita. Essa pesquisa reúne 10 importantes avanços da OpenAI nas áreas de matemática e ciência da computação teórica, abrangendo álgebra, matemática combinatória, geometria, teoria das probabilidades, teoria dos números, análise e ciência da computação teórica.

Entre as conquistas, há uma resolução de problemas matemáticos abertos que duravam décadas, com apenas US$ 2.000 de custo. Também são apresentados novos métodos de prova em grafos e matemática discreta, além de limites teóricos aprimorados para algoritmos de multiplicação de matrizes. Em direções como informação quântica, teoria da codificação e complexidade computacional, também há resultados inéditos.

Ainda mais importante: no artigo, a OpenAI afirma claramente que esses resultados foram feitos pelo “nosso próximo grande modelo Astra (our next major model)”. Isso indica que o Astra já tem capacidade para contribuir com pesquisas matemáticas de ponta, e é a primeira vez que a OpenAI confirma oficialmente o Astra como uma série central do próximo ciclo de modelos. A OpenAI disse que os resultados foram submetidos à revisão por pares na comunidade acadêmica. Com a divulgação dessas conquistas, a intenção é impulsionar a pesquisa em matemática e ciência da computação teórica, além de demonstrar a capacidade do novo modelo de IA em raciocínio científico.

Mercado aposta no lançamento de agosto Além dos vazamentos da comunidade, o mercado de previsão dos EUA, Kalshi, também já colocou contratos de tempo de lançamento para o Astra em seu sistema. Até o momento, o mercado acredita o seguinte:

- Até 14 de agosto: 33%
- Até 21 de agosto: 73%
- Até 1º de setembro: 76%

Isso sugere que o mercado, em geral, espera que a OpenAI apresente oficialmente o Astra dentro de algumas semanas. Esta é uma versão do texto: “O ChatGPT 6 está chegando? Vazamentos do exterior: a OpenAI lançará na próxima semana o modelo de pré-treinamento Astra”. A primeira aparição ocorre em .

Guia de solicitação da Binance Card na Taiwan + como vincular ao Apple Pay: recompensas e taxas em um só lugar

A Binance Card (Binance Card) não é um produto totalmente novo; ela foi lançada pela primeira vez em 2020 em regiões como a Europa. Já a versão para a Ásia-Pacífico (APAC), recentemente foi oficialmente aberta para usuários na Taiwan. A pergunta que muita gente mais quer saber é: dá para adicionar esta carta ao Apple Pay? A resposta é sim — é um cartão financeiro de débito virtual Mastercard, que pode ser vinculado ao Apple Pay, Google Pay e para pagamentos por aproximação no Line Pay. Este guia explicará de uma vez como solicitar na Taiwan, o status e os passos para vincular ao Apple Pay, além de recompensas em dinheiro e taxas. O que é a Binance Card? Um cartão financeiro cripto de débito virtual

Primeiro, vamos esclarecer a proposta: a versão APAC da Binance Card não é um cartão de crédito. É um cartão financeiro virtual de débito, “sem cartão físico”, com a bandeira Mastercard. Ele funciona assim: quando você tem os ativos correspondentes na Binance Wallet e faz uma compra com o cartão, o sistema converte automaticamente criptomoedas em moeda fiduciária (fiat) para concluir o pagamento. Por ter natureza de débito (debit), ao contrário de cartões de crédito, em que o banco primeiro libera um limite de crédito, aqui é “usa quanto, desconta quanto”.

Como solicitar na Taiwan? Em três passos

O fluxo de solicitação para usuários da Taiwan é, em geral, o seguinte:

Passo 1: primeiro, ter uma conta na Binance que tenha concluído a verificação de identidade (KYC). Se ainda não tiver conta, pode se cadastrar por este link e concluir a verificação de identidade.

Passo 2: no app da Binance ou no site, no acesso “Cartão financeiro / Binance Card”, solicite o cartão virtual da versão APAC seguindo as instruções. O processo não tem taxa anual e também não tem taxa de emissão.

Passo 3: após criar o cartão, prepare no wallet os ativos que pretende usar para consumir (por exemplo, stablecoins) e então você pode vincular pagamentos móveis ou usar o cartão diretamente pelo número do cartão.

Vinculação ao Apple Pay / Google Pay: situação atual e passos

Esta é a parte que mais trava as pessoas e também é a mais sujeita a desatualização. Primeiro, a situação atual: o cartão virtual da Binance Card atualmente permite vincular ao Apple Pay e ao Google Pay. Atenção: no meio de 2026, houve um período em que a Binance suspendeu “novas vinculações” ao Apple Pay (quem já estava vinculado poderia continuar usando); depois, a função foi retomada. Portanto, se em algum momento você encontrar falha na vinculação, pode não ser necessariamente erro da sua operação.

Os passos de vinculação são simples: no app da Binance, encontre seu cartão virtual, entre nos detalhes do cartão e toque em “Adicionar ao Apple Pay” (ou “Google Pay”); depois, conclua seguindo as instruções do sistema. Se der erro e não for possível “adicionar”, você pode alternar para Google Pay ou Line Pay, ou ainda inserir o número do cartão do cartão virtual em serviços/e-commerces compatíveis com Mastercard (como Netflix e Spotify), não ficando preso apenas a um canal de pagamento.

Recompensa em dinheiro e taxas: tudo em um só lugar

A Binance Card oferece recompensas em sistema de degraus T1 a T4: quanto maior o nível, maior a recompensa. Um resumo das principais taxas e recompensas:

Item | Conteúdo
Bandeira do cartão | Mastercard (cartão virtual, sem cartão físico)
Taxa anual / taxa de emissão | US$ 0
Cashback (recompensa em dinheiro) | Escalonado de T1 a T4, com 1% como base; vale até 3% quando a compra mensal atingir o limite
Taxa de conversão cripto | em geral ~0,9%; ao consumir com USDC, ~0,1%
Taxa de câmbio (exchanges/FX) | em algumas regiões, 2%
Uso de U Token | holding de U Token elegível pode garantir 0% de taxa de câmbio e 0% de taxa de conversão cripto

Em resumo: se você costuma gastar em USDC e também mantém um U Token com direito a vantagens, seu custo real pode ficar bem baixo. Já as recompensas exigem bater o limite de consumo mensal para atingir o máximo de 3%. As taxas reais e as promoções podem ser ajustadas pela Binance de tempos em tempos; antes de solicitar, recomenda-se conferir a página oficial.

Exemplo simples de custo: suponha que você gaste diretamente cerca de NT$ 3.000 em mercadorias usando USDC. Com taxa de conversão cripto de aproximadamente 0,1%, o custo ficaria em torno de apenas ~NT$ 3. Se, em vez disso, você usar um ativo cripto comum (cerca de 0,9%) e envolver câmbio, o custo aumenta de forma bem mais perceptível. É por isso que “usar USDC + manter um U Token com desconto” costuma ser a opção mais vantajosa.

Vantagens e limitações da Binance Card

Vamos ver primeiro as vantagens: sem taxa anual, sem taxa de emissão, com baixa barreira de entrada; oferece cashback, chegando a até 3% no limite; o cartão virtual já funciona ao criar e pode ser vinculado ao Apple Pay / Google Pay / Line Pay; e se você usar USDC, o custo de conversão é bem baixo. Por isso, ela se tornou uma escolha de entrada para muitas pessoas que querem “gastar diretamente o cripto”.

Agora, as limitações: atualmente existe apenas cartão virtual, sem cartão físico; alguns cenários que aceitam apenas aproximação presencial ou saques podem ter restrições; o cashback máximo tem exigência de consumo mensal — usuários de baixo volume talvez não atinjam; é um serviço de plataforma fora do país, não é um VASP local de Taiwan — é necessário avaliar por conta própria proteção de direitos e conformidade; e como as transações são feitas com ativos cripto, a volatilidade do preço das moedas afeta seu gasto real.

Em outras palavras, ela tende a ser mais adequada para quem “já tem cripto na Binance e quer uma saída de consumo diário de baixo custo”; se você valoriza mais conformidade local e proteção de depósitos, pode ser necessário reavaliar.

Observações e lembretes de conformidade

Antes de usar a Binance Card para consumir, há alguns pontos que você deve deixar claros. Primeiro, a conformidade: a Binance não é um provedor local de ativos virtuais (VASP) aprovado pela Comissão Financeira de Taiwan (金管會). Você está usando um serviço de plataforma estrangeira; a proteção de direitos e a regulação diferem das de operadores locais de Taiwan. Portanto, avalie por conta própria. Segundo, variação de preço: você paga em moeda fiduciária após conversão de cripto; o preço do seu ativo vai oscilar e o valor cobrado no momento do débito pode ser diferente do que você esperava. Terceiro, tributação: consumir com ativos cripto geralmente é equivalente a “vender” criptomoedas, o que pode envolver declaração de impostos; as regras relacionadas podem ser consultadas em análises de imposto sobre cripto. Se você quiser comparar com outras corretoras/veículos de negociação em Taiwan, também pode consultar comparações de corretoras populares.

Perguntas frequentes sobre o uso da Binance Card em Taiwan

P: A Binance Card pode ser solicitada na Taiwan?
R: Sim. A versão APAC da Binance Card foi aberta recentemente para solicitação por usuários na Taiwan. Trata-se de um cartão financeiro virtual de débito Mastercard (a Binance Card foi lançada inicialmente em 2020 em outras regiões).

P: A Binance Card pode ser adicionada ao Apple Pay?
R: ...

SEC compra mais de 1 bilhão de registros de voos de um comerciante de dados: monitoramento global sem mandado

Foi revelado que a Comissão de Valores Mobiliários dos Estados Unidos (SEC) adquiriu a capacidade de monitorar voos globais sem ter de obter mandado de busca. De acordo com uma investigação da mídia de tecnologia 404 Media, a SEC comprou junto à empresa de dados de companhias aéreas ARC (Airlines Reporting Corporation) direitos de consulta de mais de 1 bilhão de registros de passagens aéreas, com um alcance que não se limita a voos dentro dos EUA e entre os EUA e outros países; inclui até mesmo voos totalmente no exterior. Dados vendidos: incluem até nomes e números de cartão de crédito
A ARC é uma entidade de compensação detida em conjunto por companhias como a Delta, a United e a American Airlines. Sempre que um passageiro compra passagens por uma agência de viagens credenciada pela ARC, a ARC recebe os dados da transação, incluindo nome do passageiro, número do cartão de crédito, cidades de partida e chegada, data do voo, número do voo e a agência de viagens que fez a reserva. Isso significa que um alvo monitorado pela SEC pode ter seus dados consultados mesmo que a viagem seja de Londres a Zurique ou de Tóquio a Singapura — desde que a compra tenha passado por uma agência credenciada pela ARC — sem que a SEC precise passar por um juiz.
Sistema interno de “alerta”: em 24 horas, a compra aciona um aviso
A assinatura da SEC também inclui um sistema de alertas que compara os dados das transações com a lista de pessoas que a instituição está monitorando. Assim que alguém da lista compra uma passagem nos últimos 24 horas, o sistema emite um relatório. O serviço, chamado “Travel Intelligence Program” (TIP), foi criado pela ARC após o incidente de 11 de setembro (9/11). Inicialmente, era apresentado publicamente como uma ferramenta de segurança nacional voltada a rastrear terroristas, tráfico de pessoas e redes de drogas.
Companhias aéreas vendem dados sem que os passageiros saibam; o plano foi interrompido
No centro da controvérsia está o fato de as companhias aéreas, por meio da ARC detida em conjunto, venderem dados de reservas sem que os passageiros tenham conhecimento, permitindo que as autoridades façam consultas sem mandado de busca. Após a série de reportagens da 404 Media e a pressão do Congresso dos EUA, a ARC encerrou a venda desse tipo de registros individuais de passagens a órgãos governamentais.

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