Modelos menores de inteligência artificial podem estar a poucos meses de conseguir se replicar em dispositivos conectados à internet sem ajuda humana, segundo alerta da Anthropic. A empresa testou essa capacidade em aparelhos como televisores com Android e eletrodomésticos inteligentes.
O avanço chama atenção para os riscos de disseminação automática de IA em ambientes do dia a dia, fora do controle direto de usuários. Com a replicação em dispositivos domésticos, cresce a necessidade de avaliar segurança e limites para esse tipo de tecnologia em produtos conectados.
A Meta anunciou a série de modelos de inteligência artificial Muse Wonder, com versões Muse Wonder e Muse Wonder Full, voltadas a executar tarefas complexas com mais autonomia. Os agentes contam com memória entre conversas e conseguem manter um objetivo mesmo diante de erros, com aplicações que vão de organização de finanças pessoais à análise de contratos e ao desenvolvimento de softwares.
O Muse Wonder já está disponível para desenvolvedores e criadores via Meta Model API e Muse Code, enquanto o Muse Wonder Full é exclusivo para assinantes do Muse Code. A Meta diz que os modelos usam Active Memory para recuperar informações relevantes de interações anteriores e Active Focus para perseguir objetivos, testar abordagens, corrigir erros e solicitar confirmação do usuário antes de ações importantes, além de reforçar segurança e proteção de dados.
Um engenheiro da OpenAI é acusado de esconder um dispositivo de gravação de áudio em um pedaço de papel higiênico e instalá-lo atrás de um monitor em uma sala de reuniões executivas em um escritório em São Francisco. Segundo uma queixa criminal tornada pública, Abdulrahman Alfozan teria passado semanas consultando um “productivity agent” e um chatbot de IA para planejar a operação, incluindo o uso de uma ferramenta interna para checar reuniões no local.
A acusação também afirma que ele teria usado uma conta de chatbot ligada à esposa para tirar dúvidas técnicas sobre a instalação do equipamento. Após uma varredura de contravigilância em 30 de setembro, a equipe de segurança da OpenAI encontrou o dispositivo e acionou o FBI, além de desativar gradualmente o acesso de Alfozan aos sistemas da empresa durante a investigação.
O mercado global de smartphones registrou queda de 20% nas remessas na comparação com o mesmo período de 2025, segundo a Counterpoint Research. A retração foi atribuída à escassez de chips de memória, com a produção sendo direcionada para atender à demanda por infraestrutura de inteligência artificial (IA).
Enquanto isso, Apple e Samsung ampliaram participação: a Samsung liderou com 23% e a Apple chegou a 22%, com o iPhone superando 20% no terceiro trimestre pela primeira vez. A expansão de data centers de IA elevou a procura por memórias HBM, afetando a oferta de DRAM usada em smartphones e pressionando custos, enquanto Xiaomi (10%), Oppo (9%) e Vivo (8%) ficaram atrás.
O preço das memórias disparou e elevou os custos de fabricação de smartphones e outros eletrônicos, pressionando a cadeia de produção. A oferta já vinha com dificuldade para acompanhar a demanda e, mesmo com novas fábricas, a expansão da capacidade deve levar anos.
A demanda puxada por data centers de IA, que usam HBM (DRAM especializada), intensificou o gargalo: a Micron estima que produzir HBM exige cerca de três vezes mais wafers do que DRAM convencional. Com a escassez se estendendo até o fim de 2027 ou início de 2028, o iPhone 18 Pro pode começar em US$ 1.299, cerca de US$ 200 a mais que o iPhone 17 Pro, segundo estimativas baseadas em custos de componentes.
A Samsung anunciou uma nova geração de memórias 3D para inteligência artificial, com a arquitetura zHBM, que empilha a memória verticalmente sobre os chips de processamento. A empresa afirma que a abordagem reduz a distância entre memória e compute e pode entregar até 8 vezes mais velocidade de transferência, além de triplicar a eficiência energética. No evento Future of Memory and Storage 2026, a companhia também citou um marco ao empilhar mais de 400 camadas no mesmo chip e apresentou a memória LPDDR5X-PIM (Processing-in-Memory), além do padrão V10 BV-NAND com aumento de 58% na densidade.
Isso importa porque, em data centers que treinam e rodam LLMs, a memória costuma ser um gargalo: se ela demora, GPUs/CPUs ficam ociosas esperando dados. Com maior largura de banda e processamento mais próximo da memória, a tendência é acelerar cargas de IA e reduzir custos operacionais em escala — com possível efeito indireto em preços e disponibilidade de eletrônicos comuns.
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