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對沖基金警告「記憶體股底部未到」：倉位未完全出清，短期恐再探新低

對沖基金 Ouroboros Capital 近日在社群媒體發文指出，記憶體股近期賣壓並非基本面惡化所致，而是倉位（Positioning）與預期（Expectations）出現落差的問題。該機構警告短期仍有下跌風險，但同時認為 HBM、長期供貨協議（LTA）等變化，正推動市場將記憶體股從景氣循環股重新定價為高現金流穩定型標的。 （從單機架到叢集：Nvidia Rubin Ultra 降規為何「利空記憶體、利好光學元件」） 先撇開基本面：「倉位與預期」才是股價真正驅動力 對於如何解讀記憶體股的近幾個月的跌勢，Ouroboros Capital 認為股價的漲跌本質上由兩個變數決定：「市場參與者的倉位，以及他們對未來的預期。」當倉位累積到過度擁擠的程度，且正面的驚喜空間已趨近於零時，股票即使公布最強勁的財報也難逃賣壓，以記憶體為首的晶片類股近期的表現就是最佳案例。 Ouroboros Capital 指出，事後出現的各種基本面解釋，包括 LTA 以較低價格鎖定、輝達（NVIDIA）在超大規模客戶競標中勝出 AMD、記憶體價格在今年將見頂等說法，都只是在為既成事實補充敘事，而非真正的解釋。 換句話說，若投資人繼續鎖定基本面，將可能誤判記憶體股後續的走勢。 （記憶體股價恐步輝達後塵、走向長期橫盤？大摩認爆發期已過、談選股策略） 市場倉位現況：弱手出清，殘餘部位仍成下行壓力 就倉位面而言，Ouroboros Capital 表示目前市場記憶體股的持倉水位屬於「低」的狀態。強迫平倉與去槓桿浪潮已洗出大部分的弱手（weak hands），但剩下的兩種部位仍在市場中構成潛在賣壓： 基本面型長線基金（Long-Only funds）與避險基金（Hedge Funds），這些機構投資人仍在評估是否應進一步出清持倉。 過去一個月進場、預期股價能快速回到歷史高點（ATH）的快錢投機資金（fast money）。 Ouroboros Capital 認為，正是這批尚未出清的殘餘倉位，讓股價存在從當前價位繼續下跌的風險，並表示將在此區間伺機買進。 市場預期：逢低買盤被迫調整，重估敘事尚未定價 在預期面，Ouroboros Capital 將目前記憶體股的市場氛圍定性為「預期探索期（discovery phase）」，也就是市場對於記憶體股的合理估值框架尚未形成共識。短期而言，逢低買進的投機資金將逐步意識到記憶體現貨與合約價格確已見頂，並且在未來 6 至 12 個月內回到歷史高點的機率極低，這將促使此類資金認賠退場，進一步壓低股價。 然而，Ouroboros Capital 同時強調，他中長期並非全面看空。隨著 HBM 需求在 AI 基礎設施建置中持續擴張、LTA 為記憶體廠商提供更穩定的收入能見度，加上三星（Samsung）與 SK 海力士（SK Hynix）積極推進的資本回報計畫，市場有望將記憶體股從景氣循環股重新定價為高自由現金流（FCF）穩定型資產：「這個重估邏輯目前尚未完全反映在股價之中，成為潛在的上行催化劑。」 個人重倉海力士，110 萬韓元為加碼目標 在操作層面，Ouroboros Capital 明確揭露其倉位：目前以約 15% 的投資組合比重做多 SK 海力士，並設定若股價回落至韓元 110 萬元將進一步加碼，他將自己定位為長線持有者。 該機構的多頭邏輯建立在三個立足點上： 在 AI 與機器人產業的成長趨勢下，記憶體作為核心工業原料的地位將長期穩固。 若「記憶體非景氣循環股」的敘事成功被市場接受，估值的重新評等將帶來額外的上漲空間。 考量到 KOSPI 的長期走勢對國內財富效應與整體經濟的連動影響，他預期韓國政府將在適當時機採取措施，為 SK 海力士與三星的股價提供支撐。 底部未到，但長線佈局窗口已開啟 總結而言，Ouroboros Capital 認為記憶體股的最終底部尚未形成，短期在殘餘倉位持續出清的壓力下，不排除再次創下新低。但對於願意承受波動、以更長時間軸思考的投資人而言，目前已是開始分批布局的合理區間。 然而，前提是市場需要等待倉位充分清洗，或「記憶體非景氣循環化」的敘事正式獲得主流認可，記憶體類股才有餘力發動更強勁的逆轉反彈。 （本文非投資建議） 這篇文章 對沖基金警告「記憶體股底部未到」：倉位未完全出清，短期恐再探新低 最早出現於 。

O custo de produção do iPhone 18 Pro dispara em quase 40%! A Apple pode ter de sacrificar margens de lucro e reajustar preços de modelos antigos

Os preços da memória já subiram mais de cinco vezes desde o início de 2025, pressionando a estrutura de custos dos smartphones. De acordo com o relatório mais recente da TrendForce, a Apple (Apple) prevê lançar, no terceiro trimestre de 2026, a versão do iPhone 18 Pro com 256 GB. O custo da lista de materiais (BOM) deve aumentar cerca de 38% ano a ano em comparação com a geração anterior, tornando o reajuste de preços praticamente inevitável. Para manter o volume de envios e a participação de mercado, a Apple pode seguir a estratégia de precificação recente adotada no MacBook: reduzir ativamente parte da margem de lucro para compensar o aumento, ou então reajustar simultaneamente o preço dos modelos antigos no momento do lançamento do novo aparelho. (O CEO da Apple, Cook, confirma aumento de preço do iPhone: considerar investir para garantir a cadeia de suprimentos de memória) Com a disparada do preço da memória, a participação nos custos atinge 34% em um ano A TrendForce aponta uma mudança-chave no relatório: a participação da memória no custo do BOM da versão de 256 GB do iPhone Pro disparou de forma significativa em menos de dois anos. No terceiro trimestre de 2025, a geração do iPhone 17 Pro tinha memória representando apenas cerca de 10% do custo do BOM do aparelho, semelhante à participação do processador de aplicações (AP), que era 11%, e dos painéis de exibição, 16%, mantendo uma contribuição relativamente equilibrada entre os três principais componentes. Participação no custo do BOM dos principais componentes do iPhone 17 Pro e da série iPhone 18 Pro (E = valor estimado; F = previsão) Porém, no terceiro trimestre de 2026, na geração do iPhone 18 Pro, a participação da memória já subiu para cerca de 34%, enquanto a fatia do AP e do Panel diminuiu para, respectivamente, 10%. A TrendForce prevê que, após o início de 2027 (primeiro semestre), a participação da memória ultrapassará 42%, fazendo com que um único componente represente quase metade da estrutura de custos do aparelho. (Analistas do Morgan Stanley preveem que a linha completa do iPhone 18 terá aumento de US$ 100; a alta do custo de memória é o principal motivo) A BOM aumenta quase 40% ao ano: a Apple troca margem por volume impulsionada pela disparada dos preços da memória, o relatório estima que o custo do BOM da versão do iPhone 18 Pro com 256 GB aumentará cerca de 38% ano a ano em relação ao iPhone 17 Pro com especificações equivalentes. Se a cotação da memória continuar subindo, a pressão sobre o custo de produção em 2027 deve se intensificar ainda mais. Diante de um salto tão grande de custos, a TrendForce estima que a Apple adote duas estratégias: Adotar o modelo de precificação usado recentemente quando lançou a linha MacBook, absorvendo ativamente parte das perdas de margem para reduzir a alta do preço ao consumidor e evitar que a demanda enfraqueça drasticamente por causa de um preço excessivo Ao mesmo tempo em que a série iPhone 18 for lançada, reajustar os preços dos iPhones antigos: reposicionar a precificação do portfólio geral e repartir a pressão financeira causada pelo aumento do custo da memória Em outras palavras, a Apple pode optar por trocar margem por volume: ceder no curto prazo em termos de rentabilidade para garantir, no longo prazo, uma participação de mercado mais estável. (A Apple pretende anunciar o iPhone 18 no outono e, no começo do próximo ano, mostrar o modelo dobrável! TSMC e Foxconn devem ter uma temporada forte no segundo semestre) O cenário também não é bom no lado Android! Entram em primeiro lugar os modelos de entrada e intermediários Mesmo que a Apple tenha um prêmio de marca e um fôlego de lucros incomparáveis na indústria, ainda assim ela terá de comprimir margens para lidar com a pressão de custos. Para as marcas Android, que têm bem menos força financeira do que a Apple, a situação tende a ser ainda mais difícil. A TrendForce afirma que as empresas Android têm dificuldade em absorver internamente os custos elevados de componentes que subiram muito. Assim, a tendência é repassar aos consumidores uma fatia maior desse aumento. A previsão é que o reajuste no preço de varejo seja significativamente maior do que o do iPhone: “O maior peso está nos mercados de entrada e intermediário. Esses dois segmentos, por natureza, têm como modelo comercial a estratégia de baixo lucro e alto volume, e agora quase não há margem de lucro.” O relatório admite que algumas marcas Android provavelmente já se depararam com um dilema de lucro negativo em determinados modelos específicos, tendo de decidir entre aumentar bastante os preços, reduzir a produção ou até desligar linhas de produtos que geram prejuízo direto. A demanda por envios globais de celulares enfrenta pressão e a recuperação da indústria é postergada Observando o panorama geral da indústria, a TrendForce mantém uma visão cautelosamente pessimista sobre as perspectivas do mercado. O custo da memória, ainda em patamar alto, deixou de ser apenas um problema da cadeia de suprimentos e está passando a suprimir o apetite de consumo no mercado final. Seja com a Apple comprimindo margens, mas ainda assim não conseguindo evitar totalmente aumentos de preço, ou com as marcas Android repassando em grande escala custos que provocam choques de preço, o resultado final será a redução do incentivo para os consumidores trocarem de aparelho. Com base nisso, a TrendForce espera que, entre o segundo semestre de 2026 e 2027, a produção global de smartphones continue enfrentando pressão descendente, e que o prazo de recuperação da indústria seja ainda mais adiado, já que os custos de memória não dão sinais de queda. Este artigo “O custo de produção do iPhone 18 Pro dispara em quase 40%! A Apple pode ter de sacrificar margens de lucro e reajustar preços de modelos antigos” foi publicado pela primeira vez em .

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 .