O cinema não nasceu com manual de instruções. A cada década, um diretor olhou para a tela e se perguntou: “e se fosse diferente?” Não é sobre história — é sobre gramática. Os cinco filmes que abrem esta série não apenas contam boas histórias: eles inventaram como as histórias podem ser contadas. Cada um quebrou uma regra que ninguém sabia que existia — e inaugurou um vocabulário que o cinema usa até hoje, muitas vezes sem crédito.
Cidadão Kane (1941) — Orson Welles
Um homem morre sussurrando “Rosebud”. E o cinema nunca mais foi o mesmo. Orson Welles tinha 25 anos — vinte e cinco — quando dirigiu, co-escreveu e protagonizou o filme que décadas de críticos elegeriam como o maior de todos os tempos. O que Kane fez não foi contar bem uma história — foi mostrar que a câmera podia pensar. A profundidade de campo extrema (objetos no primeiro plano e no fundo simultaneamente nítidos, algo que exigia lentes especiais e iluminação potente), os tetos visíveis (sim, antes de Welles ninguém mostrava o teto dos cenários), a narrativa não-linear que reconstrói uma vida por fragmentos de memória alheia — tudo era novo. Gregg Toland, o diretor de fotografia, levou a câmera ao chão, furou cenários, filmou de baixo para cima. Citizen Kane é a certidão de nascimento do cinema moderno. Tudo que veio depois — de Scorsese a Nolan — deve algo àquele trenó queimando na fornalha.
O Poderoso Chefão (1972) — Francis Ford Coppola
A Paramount não queria Marlon Brando. Nem Al Pacino. Nem aquele diretor barbudo de 31 anos que só fizera filmes pequenos. Coppola brigou por cada escolha e entregou a epopeia familiar que transformou gângsteres em tragédia grega — e a penumbra em linguagem. O diretor de fotografia Gordon Willis — apelidado “O Príncipe das Trevas” pelos colegas por filmar constantemente um stop abaixo do recomendado — usou sombras tão densas que os executivos do estúdio acharam que o laboratório havia estragado o negativo. A fotografia de O Poderoso Chefão é um manifesto visual: a escuridão não esconde — ela revela. Os olhos de Brando em subexposição, a luz de topo que corta os rostos como navalhas, o contraste entre a penumbra dos negócios e a luz dourada do casamento siciliano. Willis provou que não iluminar também é iluminar. E a atuação de Brando como Vito Corleone — com bochechas de algodão, voz sussurrada e o gato no colo que ele improvisou — redefiniu o que significava “estar” em cena. Não era interpretação. Era possessão.
Pulp Fiction (1994) — Quentin Tarantino
Em 1994, Tarantino pegou a linha do tempo e fez um origami. Pulp Fiction é um filme que começa no meio, termina no começo e no caminho transforma assassinos em filósofos de lanchonete. A estrutura não-linear não era inédita — Cidadão Kane já fizera, Rashomon também. Mas ninguém havia usado o embaralhamento temporal como comédia. Os diálogos de Tarantino — páginas e páginas de conversa sobre hambúrgueres, massagem nos pés e o metro de Amsterdã — são a verdadeira ação do filme. Vincent e Jules discutindo trivialidades antes de uma execução não é filler: é a tese de que a vida acontece nas pausas. A trilha sonora garimpada em vinis raros, os letreiros amarelos, a dança de Uma Thurman e John Travolta no Jack Rabbit Slim’s — cada frame respira cultura pop digerida e regurgitada como alta arte. Tarantino não inventou a referência. Ele fez da referência o próprio texto.
2001: Uma Odisseia no Espaço (1968) — Stanley Kubrick
Um osso gira no ar e se transforma em nave espacial. Em um único corte — o mais famoso match cut da história — Kubrick comprimiu três milhões de anos de evolução humana. 2001 não é um filme para ser entendido — é um filme para ser experimentado. Os primeiros 25 minutos não têm diálogo. Os últimos 23 minutos são pura abstração visual. No meio, HAL 9000 — o computador que sente medo de morrer — entoa “Daisy Bell” enquanto é desligado, no que talvez seja a cena mais comovente de toda a ficção científica. Kubrick coreografou naves espaciais ao som de valsa de Johann Strauss — “Danúbio Azul” — porque entendeu que o espaço não precisava soar épico. Precisava soar belo. O balé das naves e estações orbitais, embalado pela valsa vienense, redefiniu a relação entre música e imagem. Cada frame de 2001 poderia ser pendurado numa galeria. E o filme continua, quase sessenta anos depois, absolutamente intraduzível.
Laranja Mecânica (1971) — Stanley Kubrick
Se 2001 olhava para o cosmos, Laranja Mecânica olhava para dentro do crânio — e o que encontrou era aterrorizante. Kubrick adaptou Anthony Burgess criando uma sinfonia de ultraviolência coreografada com música clássica, zooms abruptos e uma linguagem visual que oscila entre o expressionismo alemão e a Pop Art britânica. A “cura Ludovico” — prisão das pálpebras com grampos cirúrgicos para forçar Alex a assistir a imagens de horror — permanece como a metáfora definitiva sobre o livre-arbítrio e o totalitarismo comportamental. O dilema: é melhor um homem mau que escolhe o mal, ou um homem “bom” que foi programado para não ter escolha? Kubrick filmou com lentes ultra-grande-angulares que distorcem os cantos da imagem, criando um mal-estar permanente que o espectador sente sem conseguir explicar. Malcolm McDowell, com cílios postiços num olho só, sorriso de tubarão e uma bengala que é arma e cetro, pariu o anti-herói mais carismático e repulsivo do cinema. Beethoven nunca mais soou igual.
O Fio Invisível
Cinco filmes. Cinco sismos. O que os une não é gênero, época ou estilo — é a recusa em aceitar as regras herdadas. Cada um deles, à sua maneira violenta ou sutil, violou a linguagem vigente e a substituiu por algo que ninguém havia visto antes. E o cinema, como toda língua viva, só existe porque alguém, um dia, decidiu falar errado.
Poucas imagens sintetizam a capoeira antiga com tanta força quanto a da navalha. Instrumento cortante que os capoeiristas de outrora escondiam entre os dedos dos pés, a navalha se tornou símbolo de um tempo em que o jogo podia ser, literalmente, questão de vida ou morte. A cantiga “A Navalha Tá Cortando” é uma herdeira direta dessa memória, transformada em aviso e em malícia dentro da roda.
A navalha na história da capoeira
Nos séculos XIX e início do XX, a capoeira era praticada em um contexto de violência real. Capoeiristas das maltas cariocas e baianas usavam a navalha como arma, presa ao pé ou entre os dedos, e a utilizavam em confrontos de rua e em disputas entre grupos. A repressão policial e a criminalização da prática tornavam o ambiente ainda mais hostil, e a arma era, para muitos, uma questão de sobrevivência.
As maltas, organizações de capoeiristas que dominavam regiões do Rio de Janeiro imperial, protagonizaram disputas violentas, e a navalha era presença constante nesses confrontos. A imagem do capoeirista com a navalha no pé atravessou gerações e se fixou no imaginário popular, aparecendo em relatos, crônicas e, mais tarde, no cinema e na literatura.
Essa realidade deixou marcas profundas na cultura da capoeira. Mesmo depois que a navalha saiu das rodas, sua presença simbólica permaneceu, como memória de um passado de dureza e como metáfora da mandinga — a habilidade de vencer pela astúcia, não apenas pela força. É nesse terreno que a cantiga se enraíza.
O sentido da cantiga
“A Navalha Tá Cortando” é uma cantiga de aviso. Na tradição da capoeira, o canto cumpre funções práticas: orienta o jogo, comanda a roda e comunica mensagens que nem sempre podem ser ditas abertamente. Uma cantiga sobre a navalha serve, portanto, para alertar, para marcar território e para lembrar a todos da seriedade do que está em jogo.
Ao cantar que a navalha está cortando, o cantador evoca um código compartilhado. O coro responde, a bateria sustenta o ritmo e a mensagem circula pela roda. O jogador atento entende o recado: é preciso abrir o olho, redobrar a malícia e respeitar os limites. A cantiga, assim, é menos uma ameaça real do que a atualização de uma memória de perigo.
Como acontece com muitas cantigas tradicionais, os versos variam de grupo para grupo, e é difícil estabelecer uma versão única e definitiva. A transmissão oral, ao longo de gerações, foi acrescentando e modificando estrofes, o que é parte da riqueza — e do mistério — desse repertório.
Malícia e mandinga
A navalha é, na capoeira, a expressão máxima da malícia. Mais do que violência, ela representa a capacidade de dissimular, de surpreender, de estar sempre um passo à frente. O capoeirista malicioso não precisa da arma: sua navalha é o jogo de corpo, a finta, o olhar que engana.
Essa dimensão é o que separa a capoeira de uma luta comum. Na roda, vence quem convence, quem faz o parceiro acreditar no que não vai fazer. A cantiga da navalha condensa essa filosofia: ela fala de um corte que, no jogo moderno, é feito com inteligência, não com aço.
A mandinga, conceito tão caro à capoeira, tem aqui sua expressão mais clara. Mandingueiro é aquele que domina o jogo por dentro, que conhece os segredos da roda e que sabe, com um gesto ou um verso, mudar o rumo do jogo. A navalha, na cantiga, é também um lembrete dessa herança.
Memória e transformação
Hoje, a navalha não pertence mais à prática da capoeira. As rodas são, em sua imensa maioria, espaços de celebração, aprendizado e confraternização, e a violência real foi deixada para trás. Mas a cantiga permanece, e com ela a memória de um passado que não pode ser esquecido.
Cantar “A Navalha Tá Cortando” é, portanto, um gesto de memória: é lembrar de onde a capoeira veio, das durezas que atravessou e da sabedoria que construiu para sobreviver. É também uma celebração da transformação — a mesma navalha que cortava agora corta o ar da roda, em um jogo que escolheu a arte no lugar da violência.
Essa memória também foi celebrada pelo cinema e pela literatura. O personagem de Besouro, o capoeirista lendário da Bahia, tornou-se símbolo dessa capoeira de coragem e de resistência, e sua história foi recontada em filmes que ajudaram a popularizar a imagem do capoeirista destemido. Embora envoltos em lenda, esses relatos guardam um fundo de verdade: a capoeira nasceu e cresceu em um ambiente de opressão, e seus praticantes precisaram de muita coragem para mantê-la viva. Cantar a navalha, hoje, é também homenagear essa coragem, transformando em arte o que um dia foi necessidade.
Bom dia! Este é o Resumão Tech da terça-feira, 20 de outubro de 2026. Um dia depois de a Amazon lançar o TorchNeuron, o Google abriu o código do TorchTPU, e a briga contra o domínio da Nvidia passou a ser travada dentro do PyTorch. A SpaceX divulgou um trimestre em que a inteligência artificial já responde por mais da metade da receita, e os conselhos dela e da Tesla montaram comitês para estudar uma fusão. Um S-1 vazado da Anthropic mostrou prejuízo bilionário e falta de nuvem. A OpenAI comprou uma startup de biotecnologia e passou a deixar trancar conversas com PIN, o Gemini ficou mais pessoal no carro e o Muse, da Meta, entrou num clube de apps que tem só uma dúzia de membros. Na bancada, um chip LoRa que vira rádio definido por software, um kit de controle para o Arduino UNO Q e a história de um crachá com ESP32 que quase saiu do orçamento. Na robótica, a Eka impressiona com uma garra que sente força, humanoides montam peças de humanoides na China e o Digit vai para uma fábrica de máquinas agrícolas.
1. Google abre o TorchTPU, e o PyTorch passa a rodar direto nas TPUs
Placa com quatro TPUs v3, os chips de IA do Google, com refrigeração líquida. Foto: Zinskauf, via Wikimedia Commons (CC BY-SA 4.0)
Na PyTorch Conference 2026, o Google anunciou que o TorchTPU, sua implementação nativa do PyTorch para os chips TPU, agora é código aberto no GitHub. Desenvolvido junto com o time do PyTorch na Meta, ele roda os modelos com poucas mudanças no código, suporta o modo eager para depurar e o torch.compile para produção, e já foi validado nos 5 mil modelos mais baixados do Hugging Face, segundo o blog do PyTorch. No Transformers v5, mandar um modelo para a TPU passa a ser questão de usar device_map="tpu". Junto vieram novos motores de inferência vLLM e SGLang para TPU, ambos sob licença Apache 2.0, e uma “TPU agent suite”, ainda em prévia, para ajudar a migrar código.
O contexto é o mesmo do Resumão de ontem: o PyTorch nasceu casado com as GPUs da Nvidia, e é aí que mora a maior vantagem dela. Com Amazon e Google oferecendo a troca de chip por uma mudança de configuração, a decisão passa a ser de preço e disponibilidade, não de reescrever código. Isso não quer dizer que a debandada vai acontecer, como lembra o TechCrunch, mas o fosso do software ficou mais raso.
2. SpaceX: a IA já é mais da metade da receita, e Tesla e SpaceX estudam uma fusão
A SpaceX publicou na terça o resultado do terceiro trimestre: US$ 14,6 bilhões de receita, alta de 161% em um ano, segundo o comunicado entregue à SEC. O segmento rebatizado de “Super Intelligence”, que reúne a nuvem de IA da empresa (1,7 GW de computação, segundo o TechCrunch), a ferramenta de programação Cursor, comprada recentemente, e o Grok, faturou cerca de US$ 7,5 bilhões, uns 52% do total, segundo o TechCrunch, e deu US$ 431 milhões de lucro operacional, mesmo com US$ 1,2 bilhão de despesa pontual em ações ligada à compra do Cursor. Do outro lado, o investimento foi de US$ 19,6 bilhões no trimestre, e a empresa prevê de US$ 35 bilhões a US$ 40 bilhões no quarto. Musk disse que o próximo voo de teste da Starship, esperado para novembro, vai tentar recuperar os dois estágios.
Na mesma conferência com investidores, Musk contou que os conselhos da SpaceX e da Tesla formaram comitês especiais de conselheiros independentes para avaliar uma fusão. Ele diz apoiar a ideia, mas avisou que não é certa e que, por ser parte interessada, não participa das conversas; nenhum termo foi acertado. Na Tesla, a aprovação exigiria mais de 50% de todos os acionistas, não só dos que votam.
3. S-1 vazado da Anthropic: prejuízo de US$ 80,7 bilhões e briga por nuvem com os próprios sócios
O Wall Street Journal teve acesso ao documento de abertura de capital (S-1) da Anthropic, e o TechCrunch resumiu os números. No primeiro semestre, a empresa teve US$ 16,3 bilhões de receita e US$ 80,7 bilhões de prejuízo líquido, com dois clientes respondendo por cerca de um quinto das vendas. O documento diz que a Anthropic tem dificuldade para conseguir capacidade de nuvem suficiente com AWS, Google e Microsoft, que cada vez mais a veem como concorrente, e que pode gastar mais de US$ 750 bilhões em contratos de nuvem, parte ainda em negociação.
Para compensar, ela aluga data centers próprios e trabalha com operadores menores, mas admite que eles têm “histórico operacional limitado”. O S-1 também alerta que a empresa pode ser responsabilizada por danos causados por comportamento nocivo da IA em valores acima do seguro disponível. Na semana passada, a Anthropic disse a investidores que a receita do terceiro trimestre chegou a US$ 16,8 bilhões, alta de 45% sobre o anterior; a abertura de capital é esperada para novembro, segundo a imprensa americana.
4. OpenAI compra a Orchestra Bio para levar agentes ao desenvolvimento de remédios
A OpenAI anunciou a compra da Orchestra Bio, startup de San Francisco fundada em 2022 que faz agentes de IA para acompanhar programas de desenvolvimento de medicamentos. O exemplo dado pela OpenAI: se um lote de fabricação falha e ameaça atrasar um ensaio clínico, o agente mapeia quais atividades e prazos são afetados e compara alternativas, mas a decisão final continua com cientistas e gestores. Os valores não foram divulgados; a startup tinha captado cerca de US$ 20 milhões.
A equipe vai para o Rosalind, a família de modelos e ferramentas da OpenAI para biologia e química, que já tem Moderna e Novo Nordisk entre os clientes. O nome, inevitavelmente, lembra Rosalind Franklin, a cientista da Foto 51. A lógica do negócio é que o modelo ajuda a decidir o que testar, e a Orchestra cuida do que vem depois, num processo que leva de 10 a 15 anos até a aprovação nos EUA. É mais um sinal de que os grandes laboratórios estão comprando, em vez de só competir com, quem faz software para setores grandes como o farmacêutico.
5. ChatGPT ganha conversas trancadas com PIN ou biometria, mas não é cofre criptografado
A OpenAI começou a liberar os Locked Chats: dá para trancar uma conversa com um PIN de quatro dígitos ou, em aparelhos compatíveis, com Face ID ou Touch ID. A conversa sai do histórico normal, das fixadas e da busca, e vai para uma seção própria. Com a Memória ligada, essa seção tem memória separada, para que o que se fala ali não vaze para as conversas comuns. O recurso vale para os planos Free, Go, Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu, e a liberação é gradual.
Dois avisos importantes, dados pela própria OpenAI. Trancar não cria criptografia de ponta a ponta nem cofre criptografado, não muda o tempo de retenção nem a opção de usar os dados para treinar modelos. E redefinir o PIN apaga de vez todas as conversas e arquivos trancados. Ou seja: serve para o celular emprestado ao sobrinho, não para segredo de Estado.
6. Gemini no carro passa a ler sua agenda, seu e-mail e suas fotos, se você deixar
O Google começou a liberar o Personal Intelligence do Gemini no Android Auto, e nos próximos meses nos carros com Google integrado. Com a permissão do usuário, o assistente cruza dados do Gmail, da Agenda, do Google Fotos, do Maps, do YouTube e da Busca para responder sem que o motorista precise dar contexto: “qual é o portão do meu voo, e ele está no horário?” vira uma pergunta só, e “leve-me ao lava-rápido da foto da semana passada” funciona sem abrir a galeria.
O recurso é opcional e cada app pode ser ligado ou desligado. Nos carros com Google integrado, as respostas pessoais só aparecem quando o celular do dono está conectado. Por enquanto vale para contas pessoais de maiores de 18 anos e não está disponível no Espaço Econômico Europeu, na Suíça, no Reino Unido e na Nigéria. O ganho de segurança é real (menos motivo para pegar o celular ao volante), e o preço é o de sempre: mais dados seus dentro do ecossistema do Google.
7. Muse, da Meta, chega a 10 milhões de downloads nos EUA em 40 dias
Segundo a Sensor Tower, o Muse, agente de IA da Meta, somou 10,9 milhões de downloads desde a estreia em setembro, 10,2 milhões deles nos EUA. Só outros 11 apps chegaram a 10 milhões de downloads americanos nos primeiros 40 dias, a maioria jogos como Fortnite e Pokémon GO; fora dos games, só o Threads, também da Meta, e o Disney+. Para comparar, o ChatGPT teve 3,7 milhões de downloads nos EUA no mesmo período após o lançamento.
Há duas explicações, e as duas contam. A Meta divulga o app para os 3,6 bilhões de usuários diários das suas redes e tem colocado dinheiro pesado em anúncio: 39% do gasto publicitário dela em outubro foi para o Muse. Mas a retenção também chama atenção: 30% dos usuários americanos ainda usam o app depois de 7 dias, contra média de 19% dos concorrentes, e os usuários ativos diários bateram 2,5 milhões em 16/10. O app está disponível só nos EUA e no Canadá.
LR2021-SDR: o chip LoRa da Semtech vira rádio definido por software
O projeto aberto LR2021-SDR, de Samuel Reynolds (SAMS0N1TE no GitHub), usa um comando não documentado na ROM do transceptor LoRa Semtech LR2021 para tirar dele amostras I/Q cruas de 16 bits. Com isso, o software passa a decodificar sinais que o chip normalmente não entende, como voz digital P25, mensagens de pager POCSAG e FM analógico, sem dongle de SDR externo. Nos testes do autor, numa única placa, a recepção funcionou de 100 MHz a 2,74 GHz, com captura contínua estável a 125 mil amostras por segundo; acima de 250 mil, a SPI de 16 MHz não dá conta.
Há também transmissão experimental, em rajadas curtas, de sinais de teste P25, dados de sensor de temperatura e controles remotos OOK/FSK. A CNX Software ressalta que as medições são de uma placa só e não garantem sensibilidade calibrada nem a mesma faixa em outro hardware. O código está no GitHub sob GPL-3.0. Para o maker, é mais um caso de chip barato fazendo mais do que o manual promete, como o ESP32-S3 e o roteador Wi-Fi 7 que já viraram SDR. Um lembrete prático: escutar e, principalmente, transmitir em certas faixas é regulado (no Brasil, pela Anatel), então teste com responsabilidade.
Arduino UNO Q SBC Controller Bundle: botões, joystick e knob para o “cérebro duplo”
O UNO Q SBC Controller Bundle, com a placa e os módulos Modulino de botões, joystick, knob e LEDs. Imagem de divulgação: Arduino
A Arduino lançou um kit que junta o UNO Q de 4 GB a quatro módulos Modulino sem solda: Buttons, Joystick, Knob e Pixels (LEDs). A ideia é explorar a arquitetura de “dois cérebros” da placa, que roda Linux num Qualcomm Dragonwing QRB2210 e tem um microcontrolador STM32U585 para o tempo real: os controles físicos entram pelo microcontrolador e comandam programas no lado Linux, com o App Lab fazendo a ponte. A Arduino sugere usos como painel do Home Assistant, jogos retrô e controle de rotinas de IA local, e publicou o passo a passo no Project Hub.
O kit sai na loja da Arduino por US$ 107,76, abaixo do preço cheio previsto de US$ 119,73. Atenção ao que não vem na caixa: fonte USB-C PD e o hub USB-C que dá saída HDMI, Ethernet e portas USB extras para usar a placa como computador completo. O gabinete é para imprimir em 3D, publicado no Printables sob licença CC BY-NC-SA 4.0. Para quem tem impressora e uns módulos na gaveta, dá para montar um controle parecido gastando bem menos.
O crachá com ESP32 do Hack the North: de US$ 5 sonhados a US$ 11,60 reais
Em vez de crachá de papel, o Hack the North 2026, maior hackathon do Canadá, entregou 1.750 crachás eletrônicos programáveis, e Nicholas Ficara contou como foi fazer. O primeiro protótipo era um PCB hexagonal com ESP32, tela colorida, LEDs endereçáveis e NFC, e já veio com erros clássicos: um capacitor no lugar de um indutor, um cabo flexível da tela soldado direto na placa (impraticável na produção) e um chip NFC que só funcionava como etiqueta, não como leitor. No firmware, um runtime Lua deixava cada participante escrever seus próprios apps num editor pelo navegador.
A parte mais didática é a da produção. Num lote de validação de 50 unidades, dois CIs montados invertidos travaram muitas placas, e bateria colocada ao contrário fazia sair fumaça, o que levou a adicionar um FET de proteção contra inversão de polaridade. A meta de US$ 5 por pessoa virou cerca de US$ 11,60 por crachá montado, sem contar desenvolvimento. É o lembrete de sempre: protótipo que funciona na bancada é uma coisa, mil e setecentos funcionando é outra.
Eka capta US$ 150 milhões com uma garra que “sente” força
A garra da Eka segurando uma lâmpada acesa, na imagem do anúncio da Série A. Imagem de divulgação: Eka Robotics
A Eka Robotics, fundada pelo professor do MIT Pulkit Agrawal e pelo ex-pesquisador do Google DeepMind Tuomas Haarnoja, fechou uma Série A de US$ 150 milhões liderada pela a16z e pela F-Prime, que avalia a empresa em US$ 1,45 bilhão. Em vez de um modelo de visão-linguagem-ação, ela aposta num modelo de visão-força-ação: a visão diz onde está o objeto, e a pegada em si é guiada pelas forças que a mão sente. Para isso, a empresa desenhou uma mão mais flexível e cheia de sensores de força, e treina o modelo com aprendizado por reforço em simulação física, gerando “milhares de horas de experiência em minutos”, sem depender de vídeos de gente fazendo a tarefa.
Segundo a empresa, o robô pega cerca de 1.500 objetos de até 1 kg por hora (contra uns 600 de uma pessoa), com mais de 95% de acerto. Roboticistas ouvidos pelo TechCrunch, incluindo Kris Hauser, da Universidade de Illinois, ficaram impressionados com a adaptação a objetos novos sem retreino. Os números ainda são da própria Eka e de demonstrações, não de uma operação comercial auditada.
Na China, humanoides montam peças de outros humanoides
A alemã Schaeffler abriu em Taicang, na China, uma fábrica-modelo de cerca de 7.500 m² em que seis humanoides trabalham em cinco estações montando módulos de articulação, como atuadores lineares e rotativos, para outros robôs. Eles separam, encaixam, inspecionam, etiquetam e embalam as peças, e um gêmeo digital da linha permite testar mudanças antes de aplicá-las. A empresa chama o projeto de “humanoides fazendo humanoides”, mas o que sai dali são componentes, não robôs inteiros, e ela diz ter cerca de € 400 milhões em pedidos na área de humanoides (pedidos, não receita).
No mesmo dia, um representante do governo chinês disse que a produção de humanoides no país deve passar de 100 mil unidades em 2026. A escala ajuda a entender por que fornecedores de rolamentos e atuadores como a Schaeffler estão de olho nesse mercado.
Digit, da Agility, vai para uma fábrica de máquinas agrícolas da AGCO em 2027
O humanoide Digit na imagem do anúncio do piloto com a AGCO. Imagem de divulgação: AGCO/Agility Robotics, via AGCO Newsroom
A AGCO, dona de marcas como Massey Ferguson, Fendt e Valtra, assinou um acordo comercial com a Agility Robotics para um piloto do humanoide Digit na fábrica de Hesston, no Kansas, previsto para começar em 2027. As primeiras tarefas são separar e empilhar peças e guardar caixas plásticas, trabalho repetitivo e pesado. Número de robôs, valor do contrato e geração do Digit não foram divulgados.
A AGCO entra numa lista de clientes da Agility que já tem Toyota, GXO e a própria Schaeffler. Vale a leitura sóbria: é um piloto anunciado para o ano que vem, não uma frota em operação.
Gecko Robotics: robôs que escalam casco de navio têm contrato ampliado para US$ 300 milhões
A Marinha dos EUA e a GSA, agência de compras do governo americano, quadruplicaram o teto do contrato da Gecko Robotics, que agora pode chegar a US$ 300 milhões, seis meses depois de um contrato inicial de US$ 71 milhões. A Gecko usa robôs que sobem pelas paredes, drones e sensores fixos para medir corrosão e espessura de cascos, conveses e soldas, e IA para modelar os problemas. O destaque é o sistema Komodo, que escaneia o convés através do revestimento antiderrapante sem precisar removê-lo.
Segundo a empresa, a inspeção cai de meses para dias e a economia chega a US$ 8 milhões por navio em reparos, números da própria Gecko. A ideia é mapear o dano antes de o navio entrar no dique seco, em vez de descobri-lo com a manutenção já começada. Robótica de inspeção é um dos usos mais maduros dessa tecnologia, e o vídeo abaixo, do canal oficial da empresa, mostra o tipo de varredura feita nos cascos.
Navy Hull Scans, vídeo do canal oficial da Gecko Robotics no YouTube
Resumo pro café: a terça foi dia de contas e de canos. As contas da SpaceX e da Anthropic mostram quanto custa a corrida da IA e quem já está faturando com ela, e Google e Amazon atacam o “encanamento” de software que prende o mercado à Nvidia. No uso diário, ChatGPT e Gemini mexem com privacidade em direções opostas: um esconde conversas, o outro pede acesso aos seus dados em troca de conveniência. Na bancada, um chip LoRa virando rádio e um crachá que custou o dobro do previsto ensinam mais que muito datasheet. E na robótica, a mão que sente força e os humanoides de fábrica mostram que o salto agora é de destreza e de escala. Amanhã tem mais Resumão Tech.
O rio Pascagoula, no Mississipi, corria escuro na noite de 11 de outubro de 1973. Charles Hickson, 42 anos, e Calvin Parker, 19, pescavam num cais de madeira perto do estaleiro, lançando anzóis e conversando sobre nada. Eram quase nove da noite quando ouviram um zumbido — e viram a luz. Azul, pulsante, vinda de trás do armazém abandonado. Os dois ficaram imóveis, presos entre o fascínio e o medo, enquanto o objeto descia: uma forma oval, com cerca de três metros de diâmetro, flutuando a poucos metros do chão. Uma porta abriu-se. E três figuras saíram.
A descrição que Hickson daria depois, milhares de vezes, era sempre a mesma: criaturas de pouco mais de um metro e meio, pele cinzenta e enrugada como a de um elefante velho, sem rosto reconhecível — apenas fendas no lugar dos olhos, orelhas pontudas, nenhuma boca visível. E as mãos. As mãos não tinham dedos: terminavam em garras, ou em luvas, como pinças que não podiam agarrar, mas que arrastavam. Hickson foi erguido do cais — levitou, ele insistia — e flutuou pela porta aberta, como se o corpo não lhe pertencesse mais. Parker desmaiou.
O que ficou registrado
Dentro do objeto, segundo Hickson, houve um exame: uma varredura que não usava instrumentos reconhecíveis, a sensação de ser estudado como um espécime. Depois, os dois foram soltos — Hickson consciente, Parker despertando sem memória. Correram para o carro e dirigiram direto ao gabinete do xerife do condado de Jackson, em Pascagoula. O xerife Fred Diamond encontrou dois homens “brancos como fantasmas”, nas palavras dele, tremendo sem controle. Parker não conseguia falar: chorava, rezava, repetia frases soltas; uma gravação feita no gabinete naquela noite capturou os soluços e as súplicas — um documento que os pesquisadores escutam até hoje com arrepio. Hickson, mais contido, contou a história inteira, do começo ao fim, sem desviar. A notícia correu o país. Televisões enviaram equipes ao pequeno cais; repórteres cercaram as casas dos dois; as manchetes falavam em “prisão de seres de outro mundo”. O caso, registrado na história documentada da abdução de Pascagoula, atraiu o psicólogo James Harder, da Universidade da Califórnia em Berkeley, que hipnotizou Hickson e colheu um relato detalhado, e o jornalista cético Philip Klass, que passou anos tentando provar a farsa. Ambos fizeram as mesmas perguntas — e chegaram a conclusões opostas.
O que não se explica
O que não se explica é o que não tem vocabulário. Parker, o mais jovem, não conseguiu contar o que viu — não porque se recusasse, mas porque parecia não ter palavras, como se a experiência tivesse quebrado a linguagem antes de acontecer. Ele nunca mais voltou ao rio; os anos seguintes foram os de um homem assombrado. Hickson, ao contrário, falou — e falou demais, o que para os céticos é suspeita e para os pesquisadores é o padrão de quem repete uma memória traumática, não de quem inventa. Não há prova material: nenhuma marca nos corpos, nenhum artefato, nenhuma fotografia. Há apenas dois homens, uma noite, um rio — e a gravação de um jovem de dezenove anos pedindo a Deus que não o deixassem naquela sala de novo.
O que está em jogo
Outubro de 1973 foi um dos maiores surtos de avistamentos da história americana — centenas de relatos em poucas semanas, do Ohio ao Mississipi. O caso Pascagoula aconteceu no auge desse surto e tornou-se o primeiro grande relato de abdução com duas testemunhas, documentação policial e investigação acadêmica séria. Foi também o molde de tudo o que veio depois: as criaturas cinzentas, o exame, a paralisia, a memória que falha — elementos que se repetiriam em milhares de relatos nas décadas seguintes. Por isso a pergunta sobre Hickson e Parker nunca é apenas sobre eles: é sobre a natureza do testemunho humano, sobre o que o medo faz com a memória, sobre se é possível mentir por vinte anos com a mesma cara, o mesmo detalhe, a mesma mão erguida descrevendo uma garra sem dedos. O fenômeno como um todo segue sendo estudado sob o guarda-chuva dos objetos voadores não identificados — e o caso continua entre os mais citados.
A pergunta que fica
O cais de madeira foi substituído; o rio continua escuro, como sempre. Hickson morreu em 2011; Parker, anos depois, quebrou o silêncio e publicou a própria versão — a de um homem que passou a vida inteira tentando nomear algo que viu por poucos minutos e que não existe no idioma. E talvez seja isso o mais inquietante do caso: não a nave, não as criaturas, não o exame. Mas a certeza de que há experiências que não cabem nas palavras — e que dois homens comuns, numa noite de pescaria no Mississipi, foram obrigados a carregar uma delas para sempre.
Em 2023, Hollywood parou. Pela primeira vez em 63 anos, o Writers Guild of America (WGA, sindicato dos roteiristas) e o SAG-AFTRA (sindicato dos atores) entraram em greve simultânea. Foram 148 dias de paralização — a mais longa greve de atores da história da indústria. O pomo da discórdia principal, ao lado de residuals de streaming e aumentos salariais, era a inteligência artificial. A proposta inicial dos estúdios era assustadoramente clara: atores figurantes seriam escaneados digitalmente uma única vez, receberiam pagamento por um dia de trabalho, e os estúdios deteriam os direitos de uso de suas imagens digitais — para sempre. Em qualquer produção. Sem consentimento adicional. Sem remuneração adicional. Para sempre. O sindicato recusou. Ganhou — por enquanto. Mas a guerra da IA no cinema está apenas no primeiro ato.
O Que a IA Realmente Já Faz no Cinema
Grande parte do que parece magia na tela em 2026 já é IA — e já é há mais tempo do que a maioria percebe. O rejuvenescimento digital de Harrison Ford nos primeiros 25 minutos de Indiana Jones e a Relíquia do Destino (2023) usou machine learning proprietário da Industrial Light & Magic, treinado em cada frame disponível de Ford nos quatro filmes anteriores da franquia. O algoritmo aprendeu como a luz se comportava na pele de Ford aos 35 anos e replicou isso em tempo real sobre sua performance capturada aos 80. A voz de Darth Vader na série Obi-Wan Kenobi (2022) foi sintetizada por IA a partir de décadas de gravações de James Earl Jones — que, aos 91 anos, deu consentimento explícito. Ferramentas de IA generativa como Runway, Pika Labs e Sora (OpenAI) já produzem clipes de vídeo em alta definição a partir de descrições textuais. O que em 2023 era experimental, em 2025 já estava sendo usado em comerciais e videoclipes profissionais, e em 2026 está se integrando aos pipelines de pré-visualização dos grandes estúdios. A pergunta não é mais “se” a IA vai substituir partes do processo criativo — é “quais” e “quando”.
O Que a Greve de 2023 Realmente Conquistou
O acordo do WGA estabeleceu regras que parecem sólidas no papel e frágeis na prática. Os pontos principais: (1) IA não pode escrever ou reescrever material literário coberto pelo acordo sindical; (2) material gerado por IA não pode ser considerado “material de origem” — ou seja, um estúdio não pode usar um roteiro escrito por IA como base e pedir para um roteirista humano “só dar uma polida”; (3) roteiristas podem usar IA como ferramenta se o estúdio consentir, mas não podem ser forçados a usar IA contra sua vontade; (4) estúdios são obrigados a informar se qualquer material entregue ao roteirista foi gerado por IA. O SAG-AFTRA, por sua vez, garantiu consentimento informado obrigatório e compensação financeira justa para qualquer criação de réplica digital de um ator. O acordo também estabeleceu que performances geradas por IA não podem ser usadas para substituir atores humanos em cenas que poderiam ser filmadas com pessoas reais. São vitórias regulatórias significativas — mas são cercas de madeira fincadas na beira de um tsunami tecnológico. O acordo tem prazo de validade (2026 é ano de renegociação). E a tecnologia não tem prazo nenhum.
O Dilema Ético Sem Resposta
Onde termina a ferramenta e começa a substituição? Ninguém tem resposta definitiva — mas a história oferece paralelos. Ninguém lamentou a extinção do copista medieval quando Gutenberg inventou a prensa de tipos móveis. Mas o copista era um ofício mecânico. O cinema — roteiro, atuação, direção, fotografia — é arte. Ou pelo menos era. Se uma IA pode gerar um roteiro de ação perfeitamente competente em 30 segundos, compor trilha sonora emocional, dublar em 50 idiomas com sincronia labial perfeita, criar storyboards detalhados, e renderizar efeitos visuais — o que sobra especificamente humano no processo? A resposta consensual de 2026 é “curadoria”. O humano escolhe entre opções geradas por máquina, refina, dá direção, toma decisões de gosto. Mas essa resposta tem prazo de validade. Já existem curtas-metragens inteiramente gerados por IA circulando em festivais experimentais. Ainda são ruins, artificiais, carentes de alma. Mas vão melhorar — e rápido. A pergunta real não é técnica, é existencial: o cinema sobrevive à automação da criatividade?
O Fantasma do Ator Eterno e o Futuro Que Já Chegou
O acordo do SAG-AFTRA de 2023 permite que atores licenciem voluntariamente suas imagens digitais para uso póstumo. James Earl Jones autorizou. Robin Williams, antes de morrer em 2014, incluiu em seu testamento uma cláusula que proíbe expressamente qualquer uso comercial de seu nome, voz, imagem ou assinatura por 25 anos após sua morte — até 2039. A diferença entre os dois destinos encapsula o dilema central da IA no entretenimento: um ator pode, literalmente, viver para sempre — atuando em filmes que nunca fez, dizendo falas que nunca disse, dirigido por pessoas que nunca conheceu. Isso é imortalidade ou é roubo de identidade em escala industrial? O cinema sempre foi — na frase famosa de Orson Welles — “a melhor fábrica de sonhos que já existiu”. A IA não destrói a fábrica: a automatiza. Sonhos viram widgets. E widgets não têm alma — a não ser que a gente faça questão de colocá-la. A cada linha de roteiro gerada por LLM, a cada frame rejuvenescido por rede neural, a cada voz sintetizada a partir de um ator falecido, a pergunta se repete: quem está sonhando esse sonho? E a resposta — hoje — ainda importa. Amanhã, talvez não.
Na capoeira, existem golpes que impressionam pela altura, outros pela plasticidade e alguns pela constância. O galopante pertence a esse último grupo: é um golpe de giro contínuo, em que o capoeirista encadeia rotações sucessivas, mantendo o oponente sob pressão constante e sem dar espaço para contra-ataques. Entendê-lo é mergulhar na mecânica do giro e na leitura de tempo que definem o jogo.
O que caracteriza o galopante
O galopante é, essencialmente, uma sequência de giros com chutes, executados sem interrupção. Diferente de uma armada isolada, em que o capoeirista gira e volta à base, o galopante mantém o corpo em rotação contínua, aproveitando a energia de cada movimento para impulsionar o seguinte. O efeito visual é de um redemoinho que avança em direção ao oponente.
Essa continuidade é o que torna o golpe tão eficaz como ferramenta de pressão. O oponente, obrigado a recuar e a se esquivar repetidamente, perde o controle do ritmo e do espaço. O capoeirista que domina o galopante conduz o jogo, empurrando o parceiro para onde quer e criando aberturas para finalizar a sequência.
O nome “galopante” evoca justamente essa ideia de avanço ininterrupto, como o galope de um cavalo. É um golpe de presença, que impõe respeito e exige do outro uma resposta rápida e constante. Na roda, poucos movimentos transmitem tamanha sensação de domínio do espaço.
A mecânica do giro contínuo
A base do galopante está no domínio do giro sobre um eixo estável. O capoeirista precisa manter o tronco firme, o olhar orientado para o alvo e os braços equilibrando a rotação, enquanto as pernas desenham os chutes. A cabeça funciona como bússola: girar com controle é girar sem perder a referência espacial.
Há variações importantes na execução. O galopante pode ser feito com os pés alternando o contato com o chão, em giros baixos e contínuos, ou com maior elevação, aproximando-se de uma armada encadeada. Em todas as formas, o segredo está na transferência de energia: cada rotação deve alimentar a próxima, sem que o movimento “morra” entre um giro e outro.
A respiração também cumpre papel fundamental. Manter uma sequência de giros exige fôlego e economia de energia; o capoeirista experiente dosa o esforço, aproveitando a inércia do movimento em vez de lutar contra ela. É essa fluidez que diferencia o galopante bem executado de uma sucessão de giros desordenados.
Leitura de tempo e aplicação
Como todo golpe de pressão, o galopante exige leitura de tempo apurada. Aplicado no momento errado, ele expõe o capoeirista a rasteiras e contra-golpes; aplicado no momento certo, desorganiza completamente a defesa do oponente. O bom jogador usa o galopante para ditar o ritmo, alternando entre acelerar e frear conforme a resposta do parceiro.
Na roda, o galopante raramente é feito à exaustão. O capoeirista costuma encadear dois ou três giros e, em seguida, mudar de direção ou encerrar com um golpe decisivo. Essa variação é fundamental: um movimento previsível é um convite ao contra-ataque. A imprevisibilidade, afinal, é a alma da malícia.
Vale observar também que o galopante dialoga com outros giros da capoeira, como a armada e o parafuso. Dominar essa família de movimentos permite ao capoeirista transitar entre eles com naturalidade, criando sequências ricas e difíceis de antecipar.
Treino e desenvolvimento
Para desenvolver o galopante, o caminho passa pelo fortalecimento do core e pelo treino de equilíbrio. Giro após giro, o capoeirista constrói a resistência necessária para manter a rotação sem perder o controle, além de treinar os olhos para permanecer orientado durante o movimento. A progressão é gradual, começando em giros lentos e avançando para sequências rápidas.
Mais do que um golpe, o galopante ensina uma lição sobre a capoeira: a de que a energia, quando bem conduzida, se transforma em domínio. Quem gira bem não se limita a atacar — controla o espaço, o tempo e o próprio jogo.
No treino, o galopante costuma ser trabalhado em conjunto com outros giros, formando sequências cada vez mais longas e fluidas. O praticante aprende a manter o ritmo, a trocar de direção e a encaixar o golpe em meio ao jogo, sem perder a leitura do oponente. O desenvolvimento é lento, e o progresso se mede em pequenos ganhos de equilíbrio e de fôlego. Exercícios de core, de giro sobre um eixo e de respiração ajudam a consolidar a base necessária. Com o tempo, o movimento deixa de ser um esforço consciente e se torna parte do vocabulário corporal do capoeirista, pronto para ser usado no instante certo. É nesse ponto que o galopante deixa de ser apenas uma sequência de giros e se transforma, de fato, em instrumento de domínio do jogo.
Bom dia! Este é o Resumão Tech da segunda-feira, 19 de outubro de 2026. A semana começou com uma reportagem da Reuters que mostra um único invasor usando um exército de agentes de IA para entrar em mais de 100 sites, gastando uns US$ 5 mil em tokens. A Amazon lançou o TorchNeuron, que leva código PyTorch para os chips Trainium trocando uma linha de configuração, e a Tenstorrent, de Jim Keller, captou US$ 1,5 bilhão para vender computação aberta. Os EUA tornaram público o banimento do DeepSeek nas agências civis, a Microsoft passou a tratar agentes de IA como “funcionários de dentro” que podem sair do trilho, e a Amazon também vai bancar o estudo de 12 pequenos reatores nucleares num antigo terreno de usina a carvão. Na bancada, uma caixinha chinesa que quer brigar com o DGX Spark, conversores de nível abertos por menos de € 5 e um Arduino que canta passarinho. Na robótica, a sonda japonesa MMX decolou com o rover Idefix rumo a Fobos, o humanoide do KAIST passou a carregar peso e o robô-cão Quaddle mostra que brinquedo também é plataforma.
1. Um hacker, um exército de agentes de IA e mais de 100 sites invadidos por uns US$ 5 mil
A Reuters publicou na segunda (19/10) a história de Snorre Fagerland, pesquisador da empresa de segurança NorForge. Varrendo a internet atrás de instâncias expostas por descuido do Cairn, uma plataforma open source que se descreve como “motor de resolução de problemas” com agentes de IA, ele achou, a partir de 2 de outubro, umas duas dúzias delas sendo usadas para crime e passou a acompanhar os invasores por cima do ombro. O mais ativo, que escrevia em chinês, soltou os agentes a partir de 25 de setembro contra sites de comércio eletrônico dos EUA, Canadá, Austrália e Japão. As instruções cabiam em menos de 100 caracteres chineses; até o fim da semana passada, os agentes já tinham tentado mais de 1.200 sites.
A Reuters identificou entre as vítimas a Deere, a SharkNinja e a Cummins. Cada invasão bem-sucedida levava cerca de 23 horas de tentativa e erro, e Fagerland estima que a campanha, misturando DeepSeek e Claude Code, consumiu uns US$ 5.000 em tokens, perto de US$ 50 por invasão. A Deere diz que não há indício de acesso a dados sensíveis, a SharkNinja fala num site isolado de suporte e a Cummins investiga um site de um fornecedor; a Reuters não conseguiu apurar quanto dado foi realmente levado. Outro invasor monitorado roubou dados de cartão de crédito. O criador do Cairn diz que a ferramenta “nunca foi de hacking”. O recado é que o custo de atacar despencou: o que antes pedia uma equipe agora pede um prompt curto e paciência de máquina.
2. Amazon lança o TorchNeuron e mira a maior vantagem da Nvidia: o software
As camadas do TorchNeuron: PyTorch, o novo backend, o SDK Neuron e o chip Trainium. Imagem de divulgação: Amazon, via About Amazon
A Amazon apresentou na segunda o TorchNeuron, um backend nativo do PyTorch para os chips AWS Trainium (Trainium2 e Trainium3). Na prática, o código que hoje manda o modelo para a GPU com .to("cuda") passa a rodar no chip da Amazon com .to("neuron"), sem reescrever o resto; o modo eager, o torch.compile e as bibliotecas de treino distribuído funcionam como estão. O TorchNeuron sai em beta público e, segundo a empresa, vira open source sob licença Apache 2.0 hoje, 20/10, na PyTorch Conference North America.
A Amazon diz que cerca de 85% dos pesquisadores e desenvolvedores de IA escrevem em PyTorch, e é aí que mora a força da Nvidia: anos de trabalho fazendo o CUDA casar perfeitamente com o framework. Além do backend, a Amazon promete mandar para o PyTorch principal mudanças que tiram do código amarrações a chips específicos. Colin Brace, vice-presidente da Annapurna Labs, citou ao TechCrunch o caso da Deepgram, que diz processar 70% mais áudio por dólar no Trainium. AMD e Apple já oferecem caminhos parecidos; a diferença aqui é o pacote com a nuvem inteira da AWS.
3. Tenstorrent, de Jim Keller, capta US$ 1,5 bilhão e vale US$ 6,2 bilhões
Servidor da Tenstorrent na imagem que acompanha o anúncio da Série E. Imagem de divulgação: Tenstorrent
A Tenstorrent fechou uma rodada Série E de US$ 1,5 bilhão, com avaliação de US$ 6,2 bilhões depois do aporte, liderada pela Trace Capital e pela Innovation X, com Fidelity, T. Rowe Price, ARK Invest, Morgan Stanley e Sandisk, entre outros. O dinheiro vai para colocar em escala os servidores Galaxy, que rodam modelos de pesos abertos de linguagem e de geração de vídeo, e para avançar a propriedade intelectual que a empresa licencia: a CPU RISC-V TT-Ascalon e os núcleos de IA Tensix, já usados por clientes como Samsung e LG.
Segundo o TechCrunch, a avaliação é mais que o dobro dos US$ 2,6 bilhões do fim de 2024 e chega cinco meses depois de relatos de interesse de compra de Intel e Qualcomm, por até US$ 5 bilhões. Keller, o projetista por trás do Apple A4/A5, do AMD Zen e do chip de direção autônoma da Tesla, disse à Bloomberg que a empresa preferiu seguir independente depois de mostrar que o Galaxy roda os modelos do DeepSeek. A aposta da Tenstorrent é vender a mesma arquitetura em todos os tamanhos, de uma placa de estação de trabalho até um supercluster, com pilha de software aberta. Junto com o TorchNeuron, foi um dia de desafiantes da Nvidia mostrando os dentes.
4. EUA tiram o DeepSeek de todas as agências civis do governo federal
O Departamento de Segurança Interna dos EUA (DHS) tornou pública na segunda a ordem que proíbe as agências civis do governo federal, como Tesouro, Departamento de Estado e Departamento de Justiça, de usar o DeepSeek e qualquer tecnologia construída com a ajuda dos modelos da empresa chinesa. Segundo a BBC, o veto já valia desde o fim de julho; as agências do Departamento de Defesa ficam de fora da ordem. A notícia oficial sai no Federal Register nesta terça (20/10). As agências também ficam impedidas de comprar produtos e serviços da controladora, a Hangzhou DeepSeek, e precisam remover o que já estiver instalado.
Na carta reproduzida no aviso, o secretário de Segurança Interna, Markwayne Mullin, diz que os modelos guardam dados em servidores na China, onde a lei dá ao governo ampla margem para requisitar informações, e que os serviços hospedados pela própria DeepSeek coletam dados pessoais dos usuários e rastreiam suas “impressões digitais” na internet. Exceções são possíveis, mas exigem pedido com 60 dias de antecedência e “justificativa convincente”. A CyberScoop observa que parte desses riscos de coleta de dados vale para outros modelos, chineses ou americanos. Na prática, o termo “tecnologia construída com a ajuda dos modelos” é o mais amplo da ordem, já que os pesos abertos do DeepSeek são usados como base por muita gente.
5. Microsoft: “modelos de fronteira não são confiáveis”, e o agente vira ameaça interna
A Microsoft lançou na segunda novos recursos de segurança para empresas que usam agentes de IA. O principal é o Guardian Agents, parte do Project Perception (apresentado em junho), que vigia o comportamento dos agentes que a empresa colocou para trabalhar. O Microsoft Defender passa a detectar até 60 tipos de agentes que os funcionários levam por conta própria para o trabalho, como Claude Code, Codex e OpenClaw, e há controles para limitar o acesso a dados, ajustar permissões conforme a tarefa e exigir aprovação humana quando o agente parte para uma ação arriscada.
O tom do anúncio chamou atenção. “Infelizmente, os modelos de fronteira, qualquer que seja a origem, não são confiáveis”, escreveu Hayete Gallot, chefe do negócio de segurança da Microsoft, explicando que não é por maldade, e sim porque são imprevisíveis e foram treinados para cumprir tarefas, não para seguir normas e o bom senso de uma organização. Satya Nadella resume a ideia como “separar o fornecimento de inteligência da autoridade sobre ela”. O TechCrunch lembra o conflito: a Microsoft investiu na OpenAI e na Anthropic e, ao mesmo tempo, quer vender a vigilância desses agentes. A lógica do auditor independente, porém, faz sentido, e a história do item 1 mostra por quê.
6. Amazon vai bancar o estudo de 12 pequenos reatores nucleares onde havia uma usina a carvão
A Amazon, a X-energy e a concessionária American Electric Power (AEP) assinaram um acordo de desenvolvimento conjunto para estudar uma usina com 12 reatores modulares pequenos Xe-100, de 80 MW cada, somando 960 MW, perto do terreno da antiga termelétrica a carvão Breed, no condado de Sullivan, em Indiana. O Xe-100 é um reator de alta temperatura resfriado a hélio, com combustível TRISO, em que o urânio vem encapsulado em camadas de cerâmica. A Amazon entra com capital de desenvolvimento liberado por etapas e seria a primeira compradora da energia; a AEP seria dona e operadora.
É o segundo projeto da parceria entre Amazon e X-energy, depois de Cascade, no estado de Washington, dentro da meta de somar mais de 5 GW nucleares à rede americana até 2039. A Amazon fala em mais de mil empregos na construção e mais de cem permanentes e diz que vai pagar o custo integral sem repassar a outros consumidores. Mas, por enquanto, é estudo de viabilidade: não há licença, cronograma de obra nem garantia de que a usina saia do papel, como o próprio comunicado da X-energy deixa claro. De novo, a corrida da IA esbarra na tomada.
Produtos com o AX8860P mostrados na China International Industry Fair, incluindo a placa MaixBlade da Sipeed. Foto: via CNX Software
Axera AX8860P e Sipeed MaixStation: uma caixinha que quer brigar com o DGX Spark
A chinesa Axera mostrou na China International Industry Fair o AX8860P, e a CNX Software detalhou o chip na segunda. São 16 núcleos Arm Cortex-A55, NPU de até 256 TOPS em FP4, até 128 GB de LPDDR5X num barramento de 256 bits (273 GB/s, a mesma banda do DGX Spark da Nvidia), PCIe 5.0, processo de 6 nm e consumo de cerca de 40 W. A fabricante promete suporte a vLLM, SGLang, PyTorch e ONNX e APIs compatíveis com a da OpenAI. Os parceiros são conhecidos de maker: a Radxa prepara um “Pocket Supercomputer” e a Sipeed, placas PCIe MaixBlade e o MaixStation.
O MaixStation é uma caixa de 11 × 11 × 3 cm, com 32 GB ou 128 GB de memória, que se liga ao notebook por USB-C ou à rede por 10GbE e é alimentada por um carregador USB PD de 65 W. A Sipeed diz que a versão de 32 GB vai custar menos de US$ 2.000 e a de 128 GB, menos de US$ 4.000, contra US$ 6.949,99 cobrados hoje pelo DGX Spark, e publicou testes próprios em que fica levemente à frente dele. Ainda não está à venda: a campanha no Kickstarter vem “em alguns meses”, com reserva de US$ 30 que vira desconto de US$ 100. Até lá, os números de desempenho são da própria fabricante. Para quem quer rodar LLM grande em casa sem GPU de servidor, vale acompanhar.
Olimex lança dois conversores de nível lógico abertos, a partir de € 3,95
Quem já ligou um sensor de 5 V num ESP32 ou num Raspberry Pi Pico de 3,3 V conhece o problema: no melhor caso nada funciona, no pior queima o pino. A búlgara Olimex lançou na segunda dois conversores de nível bidirecionais automáticos. O BB-LVL-SHIFT tem 15 × 13 mm, já vem com os pinos soldados para espetar na protoboard e converte duas linhas entre 1,8 V e 5,5 V, até 1 Mbps, o suficiente para I2C ou UART. Custa € 3,95. O UEXT-LVL-SHIFT (€ 4,95) converte todos os sinais do conector UEXT da própria Olimex, de 1,65 V a 5,5 V, com SPI e UART chegando a 75 Mbps em 1,8 V e 420 Mbps em 5 V.
Um detalhe que muita gente esquece: além dos sinais, é preciso ligar o GND e a alimentação dos dois lados, para o conversor saber entre quais tensões está traduzindo. Os dois projetos foram feitos no KiCad e estão no GitHub como hardware aberto, sob a licença CERN OHL v2 na variante fortemente recíproca, então dá para estudar o circuito e reaproveitá-lo na sua própria placa.
Nota rápida: Birduino, o baralho que canta passarinho
O Hackaday mostrou o Birduino, de Hannah Robertson: basta encostar uma carta no leitor para ouvir o canto da ave desenhada nela. São um Arduino Nano, um leitor RFID RC522 e um módulo MP3, num gabinete de acrílico cortado a laser. O atalho esperto foi comprar um baralho temático de aves norte-americanas e colar um adesivo NFC atrás de cada carta, em vez de desenhar e imprimir tudo. Os sons vêm de uma coletânea da Cornell com 908 espécies. É o tipo de projeto de módulos prontos que dá para montar num fim de semana com as crianças, trocando aves por bichos, instrumentos ou palavras.
Simulação do rover Idefix rodando em Fobos (ilustração técnica, não é foto). Imagem: DLR, via Wikimedia Commons (CC BY 3.0 DE)
MMX decolou: o rover Idefix está a caminho de Fobos
Como anunciado aqui nos últimos dois dias, a JAXA lançou a sonda MMX num foguete H3 a partir de Tanegashima às 4h41 de 20/10 no Japão, ou seja, às 16h41 de segunda-feira (19/10) no horário de Brasília. O voo correu como planejado, e a sonda se separou do foguete cerca de 71 minutos depois, já na órbita prevista. A chegada a Marte está prevista para agosto de 2027. A bordo vai o Idefix, rover franco-alemão da DLR e do CNES, que deve ser solto de 40 a 100 metros de altura sobre Fobos por volta da virada de 2028 para 2029.
A descida é sem freio: o rover quica, para, se endireita sozinho, abre os painéis solares e passa 100 dias estudando a superfície com um espectrômetro Raman e um radiômetro, ajudando a escolher onde a sonda-mãe vai pousar. Lá, a gravidade é menos de um milésimo da terrestre e a temperatura varia mais de 200 °C num ciclo de dia e noite de cerca de sete horas. Depois, a MMX desce, coleta pelo menos 10 gramas de solo e traz as amostras de volta em 2031, a primeira vez que material do sistema de Marte chegaria a um laboratório na Terra. Abaixo, a transmissão oficial do lançamento, em inglês.
Transmissão oficial da JAXA: “Launch live streaming of Martian Moons eXploration (MMX)/H3 Launch Vehicle flight No.10 (English)”, no canal oficial da JAXA no YouTube.
KAIST Humanoid v0.9: do moonwalk para o trabalho pesado
O laboratório DRCD, do KAIST, na Coreia do Sul, publicou na segunda novos vídeos do seu humanoide. A versão 0.9 empurra objetos de até 35 kg e levanta até 20 kg, usando visão embarcada para arrumar blocos que formam a palavra “KAIST”. Os braços foram desenvolvidos com o laboratório RAILAB, e as habilidades de interação combinam aprendizado por reforço profundo com aprendizado a partir de demonstrações humanas. É a “locomanipulação de corpo inteiro”: aplicar força com os braços muda o que pernas e tronco precisam fazer para não cair.
Vale a ressalva feita pela Humanoids Daily: empurrar 35 kg sobre uma superfície não é sustentar esse peso, e o vídeo não diz como as tarefas são comandadas nem prova autonomia irrestrita ou desempenho repetido de fábrica. É uma plataforma de pesquisa avançando da agilidade para o trabalho guiado por visão.
Vídeo oficial: “Whole-Body Locomanipulation with KAIST Humanoid v0.9”, no canal KAIST DRCD Lab no YouTube.
O robô-cão Quaddle, da Petoi. Imagem: Petoi, via Hackster.io
Petoi Quaddle: um robô-cão de quatro servos, e as lições de quem vende hardware aberto
O Hackster publicou uma entrevista com Rongzhong Li, que criou o projeto aberto OpenCat em 2016 e fundou a Petoi. O novo Quaddle usa só quatro servos, um por perna: quando o ombro gira para a frente, uma articulação mecânica levanta o joelho, e um amortecedor acerta o tempo do passo, ideia que Li diz ter tirado de peixes que andam em terra, como o saltador-do-lodo. O controle é um ESP32-S3, expansível com um Raspberry Pi Zero, e dá para programar por várias linguagens e IDEs, incluindo a Arduino IDE, ou até com ROS 2, além de imprimir carcaças novas em 3D.
Atenção: o Quaddle foi uma campanha no Kickstarter, já encerrada (503 apoiadores, US$ 113.921 contra meta de US$ 50 mil, com o Quaddle Builder a US$ 99 para os primeiros apoiadores), e segue aceitando apoios atrasados; não é produto em loja. A parte mais útil da entrevista é a franqueza: a Petoi já despachou mais de 30 mil robôs e, mesmo assim, fecha todo ano com um pequeno prejuízo, segundo Li. Para quem sonha transformar protótipo em produto, a lição é dele: maker constrói o que quer, empresa precisa descobrir o que os outros vão pagar para ter.
Nota rápida: Kodama capta US$ 7 milhões para robotizar a floresta
A americana Kodama, que constrói “IA física” para a silvicultura, anunciou US$ 7 milhões liderados pela Konvoy Ventures e pela Breakwater Ventures, somando US$ 14 milhões captados. A abordagem é híbrida: a máquina florestal faz sozinha as tarefas repetitivas e um operador experiente assume à distância as situações complicadas. Segundo a empresa, máquinas com o sistema já movimentaram mais de 100 mil toneladas de madeira em seis meses no sudeste dos EUA. É automação chegando pelo lado da falta de mão de obra, sem prometer o salto direto para a autonomia total.
Resumo pro café: a segunda-feira mostrou os dois lados do agente de IA. De um lado, um invasor que terceirizou o crime para uma frota de agentes por alguns milhares de dólares; do outro, a Microsoft admitindo que até o agente “do bem” precisa de vigia independente. No hardware, Amazon e Tenstorrent atacam o domínio da Nvidia pelo software e pela arquitetura aberta, e a conta de energia já passa por reatores nucleares. Na bancada, a computação de IA local fica menor e mais barata, e um conversor de € 4 continua salvando projeto. E, lá em cima, um rover de 25 kg segue para quicar em Fobos. Amanhã tem mais Resumão Tech.
Kentucky, 7 de janeiro de 1948. Tarde de inverno, céu limpo, frio de vidro. No posto da Polícia Estadual, perto de Fort Knox, os telefonemas começaram por volta das 13h15: um objeto estranho, enorme e branco, parado ou movendo-se devagar no céu do sudoeste. Às 13h45, a torre de controle do Godman Army Airfield, anexo ao forte, confirmou a visão — um disco “branco e grande”, segundo o sargento de serviço; o radar do forte, conforme os relatos, também captou o contato. Quando os oficiais subiram ao telhado da base, o objeto ainda estava lá, imóvel, como se esperasse por eles.
Havia na base, naquele dia, uma formação de caças P-51 Mustang da Guarda Nacional do Kentucky, em exercício. O comandante da formação era o capitão Thomas F. Mantell Jr., 25 anos, veterano da Segunda Guerra, condecorado, dono de uma carreira que os superiores descreviam como exemplar. Recebeu a ordem: interceptar o objeto.
O que ficou registrado
Mantell decolou com três outros caças por volta das 14h45. Dois companheiros romperam a formação ainda cedo, com o combustível no limite; ele continuou sozinho, subindo. As últimas transmissões, ouvidas pela torre e registradas nos arquivos do Projeto Sign, descrevem um objeto “metálico e de tamanho tremendo” à frente e acima do caça — e a decisão do piloto de seguir subindo, além dos limites seguros do corpo e da máquina, em direção aos vinte mil pés e mais. O P-51 não tinha cabine pressurizada, e Mantell não dispunha de máscara de oxigênio em condições de uso naquela altitude. Por volta das 15h18, a torre perdeu o contato. O caça caiu em espiral perto de Franklin, Kentucky. O capitão foi encontrado morto, ainda no cockpit, com o relógio de pulso — contam os relatos — parado no exato momento do impacto. Thomas Mantell tornou-se o primeiro militar americano a morrer em perseguição a um OVNI.
O que não se explica
A explicação oficial veio em camadas, e cada camada contradiz a anterior. A primeira versão apontou o planeta Vênus — logo abandonada, porque Vênus não é metálico, não é grande e, naquela hora da tarde, mal era visível no horizonte. Anos depois, o Projeto Blue Book fixou a versão definitiva: Mantell teria perseguido um balão Skyhook da Marinha, um balão de altíssima altitude cujo programa era secreto na época — o que explicaria, segundo o raciocínio oficial, por que ninguém sabia o que era. O problema é que o balão explicaria a forma, mas não o tamanho “tremendo” descrito por testemunhas no solo e pelo próprio piloto; não explicaria por que um caça experiente voaria de encontro a um obstáculo que via claramente; e não explicaria por que os próprios oficiais encarregados da investigação recusaram-se, em privado, a assinar a conclusão. Os arquivos do projeto mostram analistas convencidos de que houve algo real sobre o Kentucky naquela tarde — algo que as categorias da época não sabiam nomear. A hipótese do balão ainda esbarra num detalhe de cronologia: os primeiros relatos do objeto surgiram antes de qualquer lançamento registrado na região, e o próprio controle de tráfego aéreo local nunca conseguiu correlacionar o contato com um voo conhecido naquela tarde.
O que está em jogo
Mantell morreu no ano em que a ufologia americana nascia: seis meses antes, em junho de 1947, o piloto Kenneth Arnold havia relatado os “discos voadores” sobre o estado de Washington — o avistamento que batizou o fenômeno — e o termo explodiu no mundo. O caso Mantell foi o batismo de sangue dessa era: a primeira morte em serviço atribuída a um encontro com o inexplicável. Para os céticos, é a prova de que tudo se resolve com balões e erro humano; para os pesquisadores, é o retrato do silêncio oficial — um homem morto, uma investigação que mudou de versão três vezes e uma família que nunca recebeu uma resposta definitiva. O caso forçou a criação de mecanismos de investigação que dariam origem ao Projeto Blue Book e, décadas depois, ao encerramento oficial dos estudos, em 1969, com a conclusão de que nada de extraordinário fora encontrado — conclusão que nunca convenceu nem os próprios autores do projeto.
A pergunta que fica
Franklin, Kentucky, não guarda nenhum monumento ao capitão Mantell — apenas uma lápide com o nome, as datas e uma tarde de janeiro. O céu daquele dia permanece aberto, sem resposta. Um piloto experiente subiu até o limite físico do corpo e da máquina atrás de algo que viu com os próprios olhos e descreveu pelo rádio, em tempo real, para a torre que o ouvia. Os registros oficiais dizem que era um balão. As testemunhas dizem que era enorme e metálico. E a pergunta que o caso deixa, mais de setenta anos depois, é a mais simples de todas: até onde vale a pena subir atrás de uma resposta — e o que acontece quando a resposta, no fim, é o silêncio?
Em 1995, a Pixar lançou Toy Story — o primeiro longa-metragem inteiramente em computação gráfica. Foi um marco técnico de proporções industriais: cada frame levava entre 45 minutos e 30 horas para renderizar num parque computacional de 117 máquinas Sun SPARCstation 20, totalizando 800 mil horas de processamento. Para efeito de comparação: isso equivale a 91 anos de computação contínua em uma única máquina. A NVIDIA, fundada em 1993 como uma startup de 40 pessoas, estava no lugar certo na hora certa. A demanda insaciável de Hollywood por renderização mais rápida — mais barata, mais iterativa, mais artística — impulsionou duas décadas de desenvolvimento acelerado de unidades de processamento gráfico. A trajetória que começou com um cowboy de brinquedo desembocou, 30 anos depois, na placa de vídeo que está no seu computador agora.
Render Farms: As Fábricas Invisíveis do Imaginário
Um render farm típico da Weta Digital — o estúdio neozelandês que Peter Jackson fundou para O Senhor dos Anéis — chegou a operar 40 mil núcleos de processamento simultâneos, consumindo megawatts de energia. A Industrial Light & Magic usava clusters inteiros de servidores HP e Dell para calcular cada reflexo, cada sombra projetada, cada partícula de água e poeira em cenas de batalha. Avatar (2009) exigiu mais de 1 petabyte de armazenamento — somente para os arquivos brutos de cena, sem contar backups e versões. Avatar: O Caminho da Água (2022) elevou a barra para 18,5 petabytes. O custo energético e computacional do cinema digital moldou a indústria de semicondutores: GPUs mais rápidas, memórias HBM mais densas, barramentos PCIe mais largos, interconexões NVLink. Quem pagou a conta dessa aceleração tecnológica foi a indústria do entretenimento — mas quem se beneficiou foi todo mundo que joga videogame, edita vídeo, treina modelos de IA, minera criptomoedas ou faz renderização 3D no computador de casa.
A Linhagem NVIDIA: Dos Dinossauros ao Path Tracing
A primeira GPU GeForce 256 da NVIDIA, lançada em 1999, foi comercializada como “a primeira GPU do mundo” — e era voltada para jogos de PC. Mas a arquitetura de computação paralela massiva que ela inaugurou se alimentava diretamente dos avanços que render farms de cinema demandavam. Em 2006, a NVIDIA lançou CUDA — uma plataforma de computação geral em GPU que permitiu usar placas de vídeo para tarefas não-gráficas: simulações científicas, machine learning e, crucialmente, renderização cinematográfica. De repente, render farms podiam substituir milhares de CPUs por centenas de GPUs, acelerando renders em ordens de magnitude e reduzindo custos de energia proporcionalmente. Em 2018, as GPUs RTX série 20 introduziram ray tracing acelerado por hardware em tempo real — a técnica que simula o comportamento físico da luz (reflexão, refração, dispersão, oclusão), usada offline pelo cinema desde os anos 2000. Pela primeira vez na história, o consumidor doméstico tinha em cima da mesa capacidade computacional que, uma década antes, exigia data centers inteiros.
Merida, Seus Cabelos e Sua RTX
O exemplo canônico: os cabelos cacheados de Merida em Valente (2012), da Pixar. Modelar fisicamente cada um dos 1.500 fios de cabelo — com curvatura natural, colisão entre fios, resposta à gravidade, iluminação individualizada — exigiu que a Pixar desenvolvesse um simulador proprietário chamado Taz, que consumiu meses de pesquisa e desenvolvimento para uma única personagem. Hoje, engines como Unreal Engine 5 e Unity 6 simulam cabelo e pelagem em tempo real usando recursos de GPU que um gamer tem em casa. A RTX 5090 que roda Cyberpunk 2077 com path tracing completo executa, em um segundo, mais cálculos de iluminação do que todo o render farm de Toy Story conseguia fazer em um mês de 1995. A diferença entre o que a Pixar tinha em 1995 e o que uma GPU doméstica faz em 2026 é maior do que a diferença entre uma calculadora de bolso e um supercomputador. E quem financiou essa ponte foi o seu desejo de ver dinossauros, super-heróis e mundos fantásticos ganharem vida na tela.
O período do Estado Novo, a ditadura comandada por Getúlio Vargas entre 1937 e 1945, foi decisivo para a história da capoeira. Foi nesse contexto que a arte, criminalizada havia décadas, começou a ser oficialmente tolerada e, em certa medida, revalorizada. Mas essa virada veio acompanhada de uma disputa sobre o que a capoeira deveria ser: esporte, cultura ou algo a ser domesticado.
O peso da criminalização
Para entender o que aconteceu no Estado Novo, é preciso voltar a 1890, quando o Código Penal republicano criminalizou expressamente a prática da capoeira. Nas décadas seguintes, a repressão policial foi intensa, sobretudo no Rio de Janeiro, então capital federal. A capoeira era associada à vadiagem e à violência, e seus praticantes eram perseguidos com rigor.
Apesar da proibição, a capoeira nunca desapareceu. Continuou sendo praticada nas margens, em terreiros, festas e espaços populares, longe dos olhos do poder. Essa resistência silenciosa preparou o terreno para a mudança de status que viria nos anos 1930, quando o discurso oficial sobre a cultura nacional começou a mudar.
A criminalização deixou marcas profundas na memória coletiva da capoeira. Por décadas, os praticantes viveram sob o estigma de marginais, e muitos escondiam sua arte para sobreviver. Essa experiência de perseguição é parte essencial da identidade da capoeira e explica, em parte, a discrição e a malícia que marcam seu jogo.
Vargas e a valorização do nacional
O governo Vargas investiu fortemente na construção de uma identidade nacional brasileira. Nesse projeto, as manifestações populares passaram a ser vistas com outros olhos: o samba, o futebol e também a capoeira começaram a ser reinterpretados como expressões autênticas do povo brasileiro, símbolos de uma nação que se queria forte e unificada.
Foi nesse ambiente que a capoeira ganhou espaço. A mudança, porém, não foi uma simples liberação. O Estado passou a tolerar e até estimular uma capoeira disciplinada, organizada em academias e praticada como ginástica ou esporte. A capoeira de rua, espontânea e associada à malandragem, continuava malvista. A aceitação vinha com a condição de que a arte se enquadrasse nos padrões oficiais.
Esse movimento fazia parte de uma política mais ampla de apropriação das culturas populares pelo Estado. O que interessava era o que podia ser exibido como símbolo nacional, não a realidade dura das periferias. A capoeira, assim como o samba, passou por um processo de “limpeza” e de institucionalização, com perdas e ganhos.
Bimba e a capoeira regional
O nome de Mestre Bimba é central nesse processo. Em Salvador, Bimba criou, nos anos 1930, a chamada Luta Regional Baiana, uma capoeira com estrutura de ensino, sequências de golpes e forte apelo atlético. Ao apresentar seu trabalho às autoridades, inclusive em demonstrações para Getúlio Vargas, Bimba ajudou a legitimar a capoeira aos olhos do poder.
A apresentação de Bimba a Vargas, frequentemente lembrada como um marco, simboliza essa aproximação entre a capoeira e o Estado. A partir dali, a capoeira regional ganhou reconhecimento e se espalhou pelo país, ao mesmo tempo em que a capoeira angola, de tradição mais ritualizada, também buscava seu lugar no novo cenário.
A contribuição de Bimba, porém, não deve ser lida apenas como adesão ao projeto do Estado. Ao criar um método de ensino e ao abrir espaço para a capoeira entre as camadas médias urbanas, ele também foi um estrategista que soube usar o momento histórico a favor da sobrevivência e da difusão da arte.
Esporte ou cultura?
A pergunta que atravessa o período é o que a oficialização custou à capoeira. Ao ser aceita como esporte, a arte ganhou legitimidade, mas também sofreu pressões para abandonar aspectos considerados indesejáveis: a malícia, a improvisação, a ligação com a religiosidade e com a cultura de rua. Parte da crítica contemporânea vê nesse processo uma domesticação.
Outros pesquisadores, porém, lembram que foi graças a essa estratégia que a capoeira sobreviveu e se expandiu. A história da capoeira no Estado Novo é, portanto, uma história de negociação: a arte cedeu em alguns pontos, mas conquistou o direito de existir publicamente. Compreender esse equilíbrio é essencial para entender a capoeira que praticamos hoje, com suas tensões entre tradição e modernização.
O legado desse período é ambíguo e ainda hoje alimenta debates. Se, por um lado, a oficialização abriu portas para que a capoeira deixasse de ser crime e se tornasse prática reconhecida, por outro, deixou cicatrizes na forma como a arte é vista — por vezes mais como ginástica do que como cultura viva. Compreender o Estado Novo é, portanto, compreender um momento em que a capoeira precisou negociar sua própria identidade para sobreviver. E é também reconhecer que, apesar de todas as pressões, a essência da arte — sua malícia, sua música, sua memória — atravessou o período e chegou até nós, mais forte e mais plural do que nunca.
