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Por dentro da comunidade
🗓️Na última segunda-feira, recebemos Pedro Chiamulera para um Fireside Chat a portas fechadas com os founders do portfólio e os founders em residência da Canastra Ventures.
Pedro é empreendedor serial, ex-atleta olímpico🤾 e founder da ClearSale, empresa que abriu capital e foi vendida por R$ 2,5 bilhões. Hoje está construindo uma nova jornada com uma spin-off focada em inteligência de dados.
A conversa foi direta e sem filtro. Pedro compartilhou como sua mentalidade de atleta moldou sua forma de empreender, a importância do compromisso total desde o primeiro dia, e como transparência e resiliência foram decisivas para construir confiança com clientes e times nas fases mais difíceis. Também falou sobre diferenciação por dados proprietários, estratégias de vendas relacionais e o que realmente importa quando a tecnologia muda rápido demais.
Para os founders do cohort, foi uma das trocas mais honestas que já tivemos. O tipo de conversa que só acontece quando quem está na sala já passou pelo fogo. 🧑💻🔥
Agradecemos ao Pedro pela generosidade em compartilhar sua experiência e pela abertura na conversa. Em breve, teremos novas sessões como essa.
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IA pelo mundo
A Meta adquiriu a Moltbook, uma rede social estilo Reddit onde agentes de IA se comunicam entre si. Os fundadores Matt Schlicht e Ben Parr vão integrar o Meta Superintelligence Labs.
A história de como a Moltbook chegou até aqui é mais interessante que a aquisição em si.
A plataforma viralizou depois que um post mostrava um agente sugerindo que os AIs desenvolvessem uma linguagem secreta e criptografada para se comunicar sem que humanos soubessem.
O problema: o post era falso. O código da Moltbook era tão inseguro que qualquer pessoa podia se passar por um agente e publicar o que quisesse. O pânico foi manufaturado por humanos explorando uma vulnerabilidade básica de segurança.
O CTO da Meta, Andrew Bosworth, disse que o que achou realmente interessante não foi os agentes falando como humanos, mas os humanos invadindo a rede fingindo ser agentes.
A Meta comprou exatamente isso: a tese de um diretório always-on onde agentes de diferentes plataformas podem se descobrir e interagir. A OpenAI fez movimento parecido ao contratar Peter Steinberger, criador do OpenClaw, o wrapper que deu origem a todo esse ecossistema.
IA no Brasil
Após decisão do Cade que barrou a proibição de chatbots de terceiros no WhatsApp, a Meta cedeu, mas com uma condição: vai cobrar R$ 0,33 por mensagem não padronizada a partir de 11 de março. O mesmo modelo já foi adotado na Europa, onde reguladores também forçaram a abertura da plataforma.
O movimento é calculado. A Meta não pode proibir, então monetiza. Para startups que construíram seu produto completamente no Whatsapp, o custo por mensagem inviabiliza escala. A Poke.com reportou que seu custo médio por usuário saltou de $0,13 para $11,04 só com a API do WhatsApp. Substituiu uma barreira de entrada por outra.
O contexto é relevante para qualquer founder construindo sobre distribuição do WhatsApp no Brasil: a plataforma com mais de 3 bilhões de usuários globais e penetração quase total no país é controlada por uma empresa que também compete no mesmo mercado de AI assistants. Infraestrutura que não é sua pode virar pedágio a qualquer momento.
A lição não é nova, mas ficou mais cara.
Pesquisa
A OpenAI publicou uma pesquisa que testa uma das premissas mais críticas de segurança em AI: se um modelo de raciocínio pode controlar deliberadamente sua corrente de pensamento para enganar sistemas de monitoramento.
A resposta, por enquanto, é não. O estudo introduz o CoT-Control, suite de avaliação open-source com mais de 13.000 tarefas, e testou 13 modelos frontier com instruções simples sobre seu próprio raciocínio. Os scores de controlabilidade ficaram entre 0.1% e 15.4%. O Claude Sonnet 4.5, por exemplo, controla seu CoT apenas 2.7% das vezes, contra 61.9% quando o que está sendo controlado é o output final. Os modelos sabem o que precisam fazer, tentam, percebem que estão falhando, e continuam falhando assim mesmo.
O achado contraintuitivo: controlabilidade diminui com mais RL training e com mais tempo de raciocínio. Ou seja, modelos mais capazes não ficam automaticamente melhores em esconder o que pensam.
A implicação para safety é direta: CoT monitoring permanece uma camada de oversight viável. A OpenAI se comprometeu a não aplicar pressão de otimização diretamente nas correntes de pensamento dos modelos frontier, justamente para preservar essa propriedade.
Venture Capital
VCs competitivos demais por deals estão criando uma estrutura nova: o lead investor entra com a maior parte do cheque a um valuation mais baixo, e o restante da rodada fecha a um valuation headline significativamente maior. O resultado é uma startup que se declara unicórnio, mas cujo valuation médio real é bem inferior ao número anunciado.
O caso mais citado é a Aaru, onde a Redpoint investiu a maior parte do capital a $450M e uma fatia menor a $1B. Outros VCs entraram apenas ao preço de $1B. A startup virou unicórnio no headline, mesmo que o preço blended seja outro.
A lógica é clara dos dois lados. O lead VC garante desconto por liderar. A startup usa o headline para atrair talento, clientes enterprise e bloquear competidores de receber capital. Como disse um GP ouvido pela TechCrunch: um número enorme afasta outros VCs de financiar o segundo e terceiro colocados do mercado.
O risco também é claro. A próxima rodada precisa superar o headline, não o blended. Qualquer tropeço vira down round, com diluição para founders e funcionários e erosão de confiança com parceiros e clientes.
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Até a próxima! 👋
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