Canastra Newsletter📬#31

Por dentro da comunidade

Marcamos presença no Brazil at Silicon Valley 2026, um dos principais pontos de conexão entre o ecossistema brasileiro e o Vale. Foi uma oportunidade de estar próximo de quem está construindo na fronteira da IA, como founders, pesquisadores, operadores e investidores, e trazer insights antes do consenso.

O principal takeaway: a conversa evoluiu. Sai o foco em modelos isolados e entram sistemas compostos: copilots, agentes e workflows integrados ao core das empresas. A discussão agora gira em torno de reliability, latency e custo em produção. A nova fronteira é orquestração ⚙️

Com o tema Beyond Human Scale, ficou claro que já existem sistemas operando além da capacidade humana, mudando como pensamos produto e vantagem competitiva 💡

Estar nesse ambiente é antecipar movimentos, e trazer essa visão para fortalecer o ecossistema brasileiro.

IA pelo mundo

A Mercor estava na melhor fase de sua história. Seis meses depois de fechar uma Série C de $350M a um valuation de $10 bilhões, a empresa de treinamento de dados de IA foi alvo de um ataque cibernético que expôs 4TB de dados, incluindo perfis de candidatos, dados de empregadores, código-fonte e API keys.

A origem do ataque foi o LiteLLM, ferramenta open source baixada milhões de vezes por dia. Por 40 minutos, o projeto hospedou um malware de coleta de credenciais. Tempo suficiente para comprometer toda a cadeia. A Meta pausou seus contratos com a Mercor indefinidamente. A OpenAI confirmou que está investigando sua exposição. Cinco contratantes já abriram processos judiciais.

O que torna o caso relevante além do vazamento em si é o que ele revela sobre a infraestrutura de confiança do ecossistema de IA. A Mercor lida com os maiores segredos industriais dos labs: os datasets customizados usados para treinar modelos. Quando essa camada é comprometida, a confiança não se reconstrói com um comunicado.

O subplot envolvendo a startup de compliance Delve, acusada de falsificar certificações de segurança e que perdeu o vínculo com o Y Combinator, adiciona outra camada ao problema. Certificações de segurança só têm valor se os processos por trás delas forem reais.

Para founders construindo em AI com dados sensíveis: o vetor de ataque não foi a Mercor em si, foi uma dependência open source. Supply chain security deixou de ser tema de enterprise e virou risco existencial para qualquer startup na cadeia.

IA no Brasil

O uso de vídeos manipulados por inteligência artificial cresceu 126% no Brasil, segundo dados recentes, reforçando a velocidade com que ferramentas de geração de conteúdo estão se tornando acessíveis, e difíceis de controlar.

O avanço não é apenas tecnológico, mas também social. Deepfakes cada vez mais realistas ampliam riscos de desinformação, fraudes e danos reputacionais, pressionando empresas e governos a investir em detecção, verificação e identidade digital.

O movimento aponta para uma camada crítica da nova economia de IA: confiança. À medida que gerar conteúdo se torna trivial, a capacidade de validar o que é real passa a ser tão valiosa quanto criar, e abre espaço para novas soluções e mercados no Brasil.

Pesquisa

A Epoch AI, em parceria com a METR, publicou resultados preliminares do MirrorCode, benchmark que testa a capacidade de modelos em reimplementar software real sem acesso ao código-fonte original.

O resultado mais expressivo: o Claude Opus 4.6 reimplementou o gotree, um toolkit de bioinformática com ~16 mil linhas de código, passando 99.95% dos 2.001 casos de teste. A estimativa dos pesquisadores é que a mesma tarefa levaria de 2 a 17 semanas para um engenheiro humano sem IA.

Dois achados chamam atenção além do resultado principal. Modelos mais antigos tendiam a submeter soluções incompletas prematuramente, alguns alucinando pressão de tempo que não existia. O Opus 4.6 foi o único que continuou trabalhando até passar todos os testes visíveis.

O Pkl, linguagem de configuração da Apple com ~61 mil linhas, ainda não foi resolvido. O agente identificou corretamente que precisava implementar lazy evaluation, descreveu a solução certa em palavras, e consistentemente evitou implementá-la, preferindo workarounds que nunca resolveram o problema estrutural.

→ Para builders: o gap entre “saber o que fazer” e “fazer” em modelos de linguagem ainda é real, e entender onde esse gap aparece é tão importante quanto saber o que os modelos já conseguem resolver.

Venture Capital

A SiFive levantou $400 milhões numa rodada oversubscribed que a valorizou em $3.65 bilhões. Liderada pela Atreides Management, a rodada contou com Apollo, D1 Capital, Point72, T. Rowe Price e, de forma reveladora, a própria Nvidia.

A SiFive foi fundada pelos engenheiros da UC Berkeley que criaram o RISC-V, design de chip aberto e neutro que não depende de x86 ou ARM. O modelo de negócio é licenciar esses designs para quem quiser modificá-los, sem vender chips diretamente.

O movimento mais interessante é o da Nvidia. Enquanto Intel e AMD disputam o mercado de CPUs para data centers, a Nvidia está apostando numa terceira via: chips RISC-V compatíveis com sua infraestrutura CUDA e NVLink Fusion, sem depender dos concorrentes tradicionais.

A empresa não captava desde 2022, quando levantou $175M a um valuation de $2.33B. O salto para $3.65B em quatro anos, num ambiente de capital restrito, diz muito sobre onde os investidores enxergam valor na infraestrutura de IA.

Achados na internet

Om Patel@om_patel5

SOMEONE ACTUALLY MEASURED HOW MUCH DUMBER CLAUDE GOT. THE ANSWER IS 67%. the data shows Opus 4.6 is thinking 67% less than it used to. anthropic said nothing until the numbers went public. then suddenly Boris Cherny (creator of Claude Code) shows up on the GitHub issue. users

2:28 AM · Apr 8, 2026 · 1.32M Visualizações

526 Respostas · 782 Reposts · 9.37K Likes

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