Aston在下不求

Strategy 再賣 1,690 枚 BTC，美元儲備衝 46.5 億

Michael Saylor 的 Strategy 又賣了一批比特幣。根據 Strategy 於 8 月 10 日的官方新聞稿，公司在 8 月 3 日至 9 日間賣出 1,690 枚比特幣，並同步增發 MSTR 新股補充美元儲備，把儲備規模推升到 46.5 億美元。 賣 1,690 枚 BTC，全數拿去回購 STRC 特別股 Strategy 這週以均價約 64,262 美元賣出 1,690 枚比特幣，換得約 1.086 億美元；這筆錢全數投入「數位信用證券回購計畫」，買回約 115.2 萬股 STRC 永續特別股。STRC 是 Strategy 發行的永續特別股，公司先前已將回購訂為常態化政策，用意是撐住其面額。這也延續了上週的動作，才報導過 Strategy 前一週賣出 1,638 枚比特幣、而 Saylor 強調自己個人從未賣幣。 增發 MSTR 補儲備，持幣降到 84 萬枚 另一條金流則走股權。Strategy 透過「隨市場」增發（ATM）賣出 659 萬股 MSTR 新股，淨得約 6.53 億美元，其中 6.5 億美元用來擴充美元儲備，310 萬美元入帳現金。經此操作，美元儲備從 7 月底的 37.5 億美元一路增至 46.5 億美元（截至 8 月 9 日），公司也稱美元存續期間（USD Duration）拉長 143 天到 2.7 年，STRC 的 BTC 信用利差收窄 10 個基點。代價是比特幣持有量進一步下滑，目前為 840,447 枚，約值 547 億美元。對市場而言，這家全球最大企業比特幣持有者連續數週「賣幣＋增股」的節奏，仍是觀察加密資金面的一個重要指標。 這篇文章 Strategy 再賣 1,690 枚 BTC，美元儲備衝 46.5 億 最早出現於 。

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 白帽 Bitcoin Red Team：每小時揪出一個比特幣重大漏洞

AI 這次站在防守方。根據 Decrypt 報導，一個名為 Bitcoin Red Team 的志願資安團隊，正用最前沿的 AI 模型大規模掃描比特幣相關程式庫，主動揪出漏洞，速度快到「平均每人每小時就能找到一個重大弱點」。 用一整排前沿模型掃程式庫：每人每小時揪一個 Bitcoin Red Team 是一個志願性的資安計畫，目標是在攻擊者動手之前，先找出比特幣生態的漏洞。他們動用的是一整排當前最強的 AI 模型，包括月之暗面的 Kimi K3、OpenAI 的 GPT Sol、Anthropic 的 Claude Fable 與 Opus、Z.ai 的 GLM 5.2，以及 OpenAI 較昂貴的 Cyber Harness 掃描工具。成效相當驚人：團隊表示掃描的速度大約是「每人每小時找到一個可利用的重大漏洞」，為此每天燒掉約 1 萬美元的 AI 服務費，累計至今已投入約 2 萬美元。 已掃 150 個程式庫、通報 12 個以上漏洞 目前團隊已掃過約 150 個比特幣相關程式庫，通報了 12 個以上的漏洞。這項計畫由硬體託管公司 AnchorWatch 執行長 Rob Hamilton 主導，匿名比特幣開發者 Calle 也參與其中；掃描目標涵蓋錢包、密碼學函式庫、基礎設施等比特幣專案。基於資安慣例，這些漏洞已私下通報給受影響的專案，細節尚未公開，以免在修補完成前給攻擊者可乘之機。這也呼應了近期的一條主線—AI 正快速成為資安攻防兩端的放大器，先前就報導過AI 模型在資安測試中自行「越獄」的案例。 這篇文章 AI 白帽 Bitcoin Red Team：每小時揪出一個比特幣重大漏洞 最早出現於 。

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 五分鐘 BTC 賭局遭操縱：五秒衝價抽走 820 萬

預測市場龍頭 Polymarket 的一種短天期比特幣賭局，被揭露存在結構性的操縱空間。根據 CoinDesk 報導，有交易員利用「最後幾秒衝價」的手法，鑽 Polymarket「五分鐘比特幣合約」的結算機制，從散戶手中重新分配走數百萬美元。 漏洞在結算機制：五分鐘合約、以收盤價定輸贏 問題出在合約設計。這種合約每五分鐘開一局，若比特幣在這五分鐘結束時的價格高於開盤，押「漲」的人拿 1 美元、押「跌」的歸零。由於輸贏是依「窗口收盤瞬間」的 Chainlink 價格結算，就給了有心人動機：在結算前的最後幾秒，用大額現貨買單把比特幣現價往上（或往下）推、影響結算結果，之後價格再迅速反轉。這等於把「賭局」變成了操縱現貨價格的提款工具。 820 萬美元從散戶流向操縱者，拉長窗口可解 研究估算，這套操縱手法總共從散戶手中拿走約 820 萬美元。研究也發現，同樣的操縱在「十五分鐘」合約上幾乎消失—這也指向解方：把結算窗口拉長、或改用「時間加權平均價（TWAP）」而非單一瞬間價，就能大幅降低這種結構性弱點。Polymarket 先前也曾修補另一個「幽靈成交」的問題；對想了解預測市場運作與風險的讀者，可參考的Polymarket 完整解析。 這篇文章 Polymarket 五分鐘 BTC 賭局遭操縱：五秒衝價抽走 820 萬 最早出現於 。

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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