Broadcom lança vSphere Express e leva a VMware de volta a implantações menores

Como a Mito orquestrou mais de 5.000 ativos de IA em um comercial de TV da Copa do Mundo no Google Cloud

Na série The Blueprint, que mostra como clientes do Google Cloud enfrentam desafios com IA e cloud, a Mito, plataforma de criação de vídeo com IA, relata como produziu um spot nacional de 120 segundos para a Movistar Plus+, da Telefónica, exibido na Espanha durante a Copa do Mundo deste verão. Segundo o Head of Engineering da Mito, sair de um clipe de cinco segundos para uma campanha coesa expôs gargalos: overhead de ativos e de workflow (mais de 5.000 ativos, 1.000 deles vídeos, em cerca de 65 rodadas de iteração), falta de colaboração em tempo real, latência de renderização de quatro a cinco minutos por clipe curto, dificuldade de manter consistência entre modelos e personagens, inclusive figuras públicas reais como Ferran Adrià e Juanma Castaño, e limites de capacidade em APIs de modelos pay-as-you-go, sujeitas a rate limits e throttling regional de throughput. A solução foi uma arquitetura serverless e assíncrona no Google Cloud: serviços Java no Cloud Run (API, AI Director e workers), Pub/Sub como event bus central para tirar as gerações longas da UI, ativos no Cloud Storage entregues via Cloud CDN com assinaturas de chave expiráveis, e banco isolado com Cloud SQL e PostgreSQL para cargas de analytics. A Mito usa modelos como Omni, Veo e Nano Banana via Vertex AI, com system prompts próprios. O frontend impõe uma Rule of 6 (World, Camera, Light, Texture, Actions e Character) e prioriza a geração de still frames antes da renderização de vídeo, para reduzir custos. A equipe de produção descreve a campanha como 95% gerada por IA, exibida em todos os principais canais de TV da Espanha.

Blue Origin diz estar construindo motor de foguete com mais desempenho por um quarto do custo

A Blue Origin anunciou duas melhorias significativas no foguete New Glenn, que reduzem o custo de fabricação do veículo e ampliam sua capacidade de entrega de payload. A empresa pretende, no futuro, lançar o foguete mais de 1.000 vezes por ano. A companhia começou a realizar testes de ignição de um novo motor, que deverá substituir o BE-4, responsável por impulsionar o primeiro estágio do New Glenn. Ela também desenvolve um terceiro estágio de hidrogênio e oxigênio para dar ao foguete um impulso extra.

Agentes do Chat SDK agora fazem streaming de UI generativa com json-render

Já é possível fazer streaming de UI generativa a partir de um agente do Chat SDK usando o json-render. Com um catálogo tipado de componentes, o agente escreve uma spec em JSON, que o json-render converte em um card do Chat SDK. Cada adapter publica o card no formato nativo da plataforma, como Block Kit no Slack e Adaptive Cards no Teams. O catálogo inclui tabelas, gráficos, botões e mais, então não é preciso criar e manter uma tool separada para cada formato de mensagem. O streamCard publica o card assim que o elemento raiz tem conteúdo e atualiza a mensagem conforme novos elementos chegam via stream. Por padrão, as edições são enviadas no máximo a cada 500 ms, o mesmo intervalo de streaming do Chat SDK. Quando o stream termina, a mensagem exibe o card final, já validado. O toCard confere as props de cada elemento contra o schema do respectivo componente e lança CardSpecError se a spec for inválida. Cada problema vira um item legível, e a lista pode ser devolvida ao modelo para que ele corrija a spec. As plataformas limitam o que cabe em uma única mensagem, e os adapters do Chat SDK degradam o conteúdo que passa desses limites: o adapter do Slack, por exemplo, transforma uma segunda tabela em bloco de código. Ao passar limits, essas specs são rejeitadas.

Como fechar lacunas de segurança de protocolos em clusters Kubernetes multi-tenant, segundo a AWS

Protocolos como Android Debug Bridge (ADB) e Web Real-Time Communication (WebRTC) usam, por padrão, canais sem criptografia na rede e não suportam mecanismos de autenticação corporativos, como JSON Web Tokens (JWTs). Em clusters Kubernetes multi-tenant, incluindo o Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), os pods podem alcançar as portas abertas de outros tenants por padrão, a menos que network policies restrinjam o tráfego entre namespaces. Modificar cada protocolo individualmente também não escala. O post da AWS descreve uma arquitetura com três componentes reutilizáveis: gateways mTLS com escopo de namespace, relay TURN gerenciado via Amazon Kinesis Video Streams e cadeias de identidade JWT vinculadas a um provedor de identidade (IdP) corporativo. O foco está nas decisões de arquitetura e nos aprendizados, não em um passo a passo de implantação. No caso do Cuttlefish, dispositivo Android virtual configurável do Google que roda em contêineres, a abordagem inicial roteava o tráfego por um bastion host até o control plane do Amazon EKS, com dois saltos de port forward. Como tudo passava pelo API server do Kubernetes, sessões simultâneas criavam gargalo de throughput. Essa arquitetura foi descontinuada e aparece apenas para comparação. A implantação inicial também usava o STUNner, gateway STUN/TURN open source para Kubernetes, que trouxe desafios operacionais e de segurança por não ter integração nativa com serviços da AWS nem com o IdP corporativo.

Paragon lança Power Perps na Hyperliquid, perpétuos com exposição à potência do preço

A Paragon apresentou os Power Perps na Hyperliquid, uma família de contratos perpétuos que acompanham o preço de um ativo elevado a uma potência. O primeiro instrumento é o HYPE², que entrega exposição de 4x quando o ativo subjacente dobra de preço. A estrutura não tem strikes nem datas de vencimento. Assim, o interesse dos traders se concentra em um único order book persistente por ativo subjacente, em vez de fragmentar a liquidez em uma cadeia de opções, como ocorre nos instrumentos convencionais. O portfolio margin da Hyperliquid permite fazer cross-margining de spot, perps lineares e Power Perps na mesma conta. Já os market makers que fazem hedge de delta em books de spot e perps existentes adicionam fluxo de ordens, o que reduz os spreads dos Power Perps. A Paragon descreve os contratos como blocos de construção combináveis: um perp ao quadrado combinado com um perp linear vendido aproxima um straddle, enquanto a combinação inversa, vendido em power e comprado em linear, recebe funding quando o mercado fica de lado.

Google Cloud atualiza o Agentic Data Cloud com Lakehouse sem fronteiras baseado em Apache Iceberg

O Google Cloud anunciou atualizações importantes no Agentic Data Cloud, entre elas um Lakehouse sem fronteiras baseado em Apache Iceberg, melhorias na curadoria de contexto do Knowledge Catalog e infraestrutura especializada para escalar agentes de IA. Segundo a empresa, os recursos buscam dar aos agentes acesso seguro e em tempo real a dados corporativos distribuídos, reduzindo custos de token e melhorando a performance de consultas. O pacote inclui ainda novos kits de desenvolvimento e ferramentas integradas do Gemini, voltadas tanto a profissionais de dados quanto a usuários de negócio. Para a TI corporativa, o movimento é relevante para quem avalia arquitetura de dados e custos de operação de agentes de IA.

Pangram lança Image 1.0, detector de imagens e vídeos gerados por IA que diz ter 99,96% de acurácia

A Pangram afirma que o Image 1.0 detectou imagens geradas por IA com 99,96% de acurácia no seu próprio conjunto de avaliação. A ferramenta está disponível na web, via API e como extensão do Chrome. Para vídeos, a detecção usa um modelo mais leve, que analisa quadro a quadro e chega a 98,7% no benchmark DF26, à frente de TruthScan e Sightengine. Mapas de calor indicam quais partes de uma imagem foram geradas por IA, e é possível verificar arquivos a partir de 256×256 pixels, com menor confiança abaixo de 512×512.

Receita de anúncios do YouTube desacelera mesmo com mais espaço na TV

A receita publicitária do YouTube cresce em ritmo mais lento, apesar da fatia cada vez maior da plataforma no consumo de TV. Isso levanta dúvidas sobre a capacidade do YouTube de transformar sua audiência de CTV em mais investimento publicitário. No terceiro trimestre, a receita de anúncios subiu 9%, chegando a US$ 11,2 bilhões, enquanto a plataforma alcançou 15,8% do total de visualização de TV. Há vários fatores que podem explicar essa diferença: o YouTube ficou de fora dos gastos com anúncios políticos, algumas marcas ainda veem as plataformas FAST como ambientes mais tradicionais de TV, e os anunciantes estão diversificando seus orçamentos de CTV em vez de concentrá-los no YouTube. A concorrência crescente da Meta e a expansão das opções de assinatura sem anúncios do YouTube também podem limitar o crescimento da publicidade.

Frontal alimenta a Meta com dados do CRM para agendar demos B2B por anúncios

A Frontal envia à Meta os resultados de vendas registrados no CRM para treinar o direcionamento dos anúncios. Segundo a empresa, o custo é de US$ 600 por demo qualificada.

Google Cloud libera Z4M, série otimizada para storage voltada a IA/ML e sistemas de arquivos paralelos

O Google Cloud anunciou a disponibilidade geral (GA) da série de máquinas Z4M, otimizada para storage, no Google Compute Engine, em instâncias de VM e bare-metal. A Z4M foi criada para cargas de treinamento e inference de IA/ML, como checkpointing, cache distribuído de chave-valor (KV) e sistemas de arquivos paralelos, que movimentam grandes volumes de dados e exigem processamento paralelo massivo, além de alto throughput de storage e rede. Com processadores Intel Xeon Scalable de quinta geração e as melhorias mais recentes do Titanium, a série oferece até 168.000 GiB de Local SSD (LSSD) e até 400 Gbps de rede Cloud RDMA. Segundo o Google, o RDMA reduz a latência de acesso a dados em até 60% em relação à rede TCP. As VMs chegam a 192 vCPUs e 1.536 GiB de memória, com até 15,6 milhões de IOPS de leitura aleatória e 75.600 MiB/s de leitura sequencial, ganhos de até 70% e 110%, respectivamente, sobre a Z3. As instâncias bare-metal dão acesso direto ao hardware, sem camada de virtualização, e também são indicadas para cargas agentic, com sandboxes isolados em escala, inclusive com Agent Substrate. A Z4M ainda suporta NVIDIA GPUDirect Storage e TPUDirect Storage, para manter GPUs e TPUs bem utilizadas. Nutanix e Silk citam ganhos em seus testes, como latência até 3,7x menor e uso de CPU até 6x menor com Cloud RDMA em relação ao TCP.

BigQuery lança accessor .bigquery para rodar predições zero-shot direto em DataFrames do pandas

O novo accessor .bigquery, do BigQuery DataFrames (BigFrames), permite executar fluxos de machine learning, como forecasting, classificação e geração de embeddings de alta dimensionalidade, sem sair do DataFrame do pandas. Com ele, é possível chamar as funções de IA do BigQuery diretamente em objetos pandas e escalar pipelines de ciência de dados e ML na infraestrutura de nuvem. No exemplo de regressão linear, o fluxo tradicional exigiria extrair os dados localmente, selecionar features manualmente e treinar um modelo scikit-learn. Com o accessor, a função ai.predict() executa a regressão diretamente sobre dois DataFrames do pandas, em uma única chamada. Por baixo dos panos, a biblioteca BigQuery DataFrames envia a computação ao Google Cloud: a operação do pandas é traduzida para Google Standard SQL, o foundation model correspondente (como o TabFM) roda nativamente na infraestrutura do BigQuery, e o resultado volta como um DataFrame padrão do pandas. O post traz exemplos executáveis, também reunidos em um notebook. Para rodá-los, o projeto no Google Cloud precisa ter os papéis BigQuery Job User (roles/bigquery.jobUser) e Agent Platform User (roles/aiplatform.user), além de pandas e bigframes instalados no ambiente Jupyter e do ID do projeto configurado. Em pandas Series, as funções de IA aceitam entradas de uma única coluna: ai.embed() calcula embeddings para uma coluna inteira de texto, e ai.similarity() calcula a similaridade de cosseno entre os elementos e um alvo, que pode ser uma string literal ou outra Series. Os retornos são Series nativas do pandas, compatíveis com filtragem e ordenação. Já as funções para DataFrames operam sobre múltiplas colunas.

Revolut tem valuation de US$ 115 bilhões, alta de 53%, às vésperas de lançar banco nos EUA

A Revolut concluiu uma venda secundária de ações que avaliou a empresa em US$ 115 bilhões, alta de 53% sobre o ano anterior. A fintech se prepara para lançar um banco nacional nos Estados Unidos no primeiro semestre de 2027, mas a operação ainda depende de aprovação final. A Revolut já atende mais de 80 milhões de clientes de varejo. A Revolut Business, outro grande motor de crescimento, gera cerca de US$ 1,28 bilhão em receita anualizada e processa aproximadamente US$ 48,6 bilhões em transações por mês. A companhia avalia um possível IPO, não antes de 2028.

Agentes de IA devem acabar com o feature discovery tradicional

Segundo o texto publicado no elenaverna.com, agentes de IA vão eliminar o feature discovery tradicional ao operar os produtos em nome dos usuários. Em vez de navegar por menus, as pessoas poderão acionar funcionalidades diretamente em linguagem natural. Para as equipes de produto, isso significa concentrar esforços em confiança e em interfaces de IA minimalistas.

SpaceX fecha acordo plurianual com a Qualcomm para infraestrutura da rede 5G terrestre da Starlink Mobile

A SpaceX assinou um acordo plurianual para as plataformas de infraestrutura Dragonwing da Qualcomm: a unidade de rádio QRU100 e a unidade distribuída QDU100, com massive MIMO 64T64R e software de RAN de camada física. Os equipamentos serão instalados em estações-base em um número planejado de dezenas de milhares de locais nos EUA, a partir de 2027, para complementar o serviço de satélites da Starlink. A Qualcomm descreve o contrato como seu maior acordo de 5G até agora.

WhatsApp trabalha em controle para definir quem vê o seu número de telefone, segundo WABetaInfo

O WhatsApp introduziu o recurso de nome de usuário em junho. Ele ainda não foi totalmente liberado, mas os usuários já podem reservar seus nomes. Os usernames foram criados com foco em privacidade e permitem que as pessoas conversem sem saber o número de telefone uma da outra. Agora, o WhatsApp estaria testando um recurso que dá controle mais granular sobre a visibilidade desse número. A informação é do WABetaInfo, que encontrou a novidade na versão beta 2.26.45.1 do WhatsApp para Android. Segundo a publicação, o recurso tem quatro opções: Everyone, My contacts, My contacts except... e Nobody. Elas definem quem pode ver o número em ligações e conversas. A função só estará disponível para quem tiver um username, e quem já conhece o número continuará a vê-lo em ligações e conversas. Hoje, o WhatsApp já oculta automaticamente o número de quem entra em contato por meio do username. Com o novo recurso, a opção padrão deve ser Nobody, então quem quiser manter o número oculto não precisará fazer nada. Quem quiser que outras pessoas vejam o número, por exemplo para fins profissionais, poderá alterar a configuração. O recurso ainda está em desenvolvimento e não está disponível nem para usuários do beta. Resta aguardar que o WhatsApp o libere no canal beta e, depois, em versão pública.

Mapa atualizado mostra projetos de reciclagem de baterias de íon-lítio na Europa

A Battery-News publicou um mapa atualizado da reciclagem de baterias de íon-lítio na Europa, feito em cooperação com a cátedra de Engenharia de Produção de Componentes para E-Mobilidade (PEM) da RWTH Aachen University. O levantamento reflete a situação em fevereiro de 2026 e foi compilado por Natalia Soldan, Ali Bajaber e pelo professor Heiner Heimes. O mapa reúne projetos planejados e já existentes em 15 países europeus, com capacidades e processos previstos quando informados. Ele distingue reciclagem mecânica, hidrometalúrgica, pirometalúrgica e direta, mostrando a distribuição geográfica e as diferentes abordagens tecnológicas da infraestrutura de reciclagem no continente. A Alemanha tem o maior número de locais listados, e há atividades também em países como Reino Unido, França, Espanha, Polônia e nórdicos. O material pode ser baixado gratuitamente em alta resolução. O levantamento não pretende ser exaustivo, e a equipe editorial aceita correções e complementos pelo formulário de contato.

Android XR ganha ferramentas prontas para produção na Android Developer Summit, com novos óculos XREAL AURA

Na Android Developer Summit, o Android XR chegou a um marco com o lançamento do XREAL AURA, os primeiros óculos XR com fio baseados na plataforma. Com menos de 95 gramas e um compute puck portátil, o aparelho usa uma base Android compartilhada, o que permite que apps existentes funcionem de imediato, já no primeiro dia. Para apoiar o desenvolvimento nesse cenário de hardware em expansão, foram anunciadas ferramentas de nível de produção em toda a stack. As principais bibliotecas do Jetpack XR SDK e os emuladores de dispositivos passaram para a versão stable, o ARCore for Jetpack XR ganhou ancoragem no mundo real e os fluxos de trabalho com engines 3D foram simplificados em Unity, Godot e Unreal Engine. Entre as bibliotecas estáveis estão o Jetpack SceneCore, para construir e manipular o scene graph do Android XR com conteúdo 3D, o ARCore for Jetpack XR, para percepção do ambiente, e o XR Runtime, para gerenciamento padronizado de sessões. Os emuladores do Android Studio permitem criar e validar layouts em dispositivos XR direto do laptop, sem hardware físico. As Geospatial APIs do ARCore for Jetpack XR também estão stable e permitem ancorar conteúdo digital a coordenadas do mundo real com alta precisão. Já o Android XR Engine Hub, também stable, simplifica configuração e otimização em Unity, Godot e Unreal Engine, com extensões OpenXR pré-configuradas, configurações de projeto validadas e profiling nativo para analisar traces do sistema, limites térmicos e orçamento de frames em CPU e GPU. O material inclui ainda sessões técnicas sob demanda sobre geometria 3D customizada, UIs com Jetpack Compose Glimmer, conteúdo espacial com Unity e integração de Godot e Unity em apps Jetpack Compose.

Agility Robotics estreia na Nasdaq a US$ 11,26 e fecha o dia em alta, num pregão de forte queda do mercado

A Agility Robotics começou a ser negociada na Nasdaq com o ticker AGLT. A empresa afirma ser a primeira companhia pure-play de humanoides com pernas a abrir capital. As ações abriram a US$ 11,26, acima dos US$ 10 do preço inicial usado no acordo de SPAC. Ao longo do dia, a cotação oscilou entre a mínima de US$ 8,40 e a máxima de US$ 12,15, e fechou em US$ 11,49, cerca de 2% acima da abertura. Outras empresas de robótica tiveram desempenho pior: Serve Robotics caiu 12,45%, Intuitive Surgical 2,82%, Symbotic 2,47% e PROCEPT BioRobotics 6,42%. A Unitree, outra fabricante de humanoides, é listada no STAR Market da bolsa de Xangai. Estreou a 150,80 yuans (US$ 22,55), chegou a 1.100 yuans (US$ 164,46) no primeiro dia e, algumas semanas depois, estava quase 53% abaixo dessa máxima. Segundo relatos, a China endureceu os requisitos de IPO para startups de robôs humanoides. O dia foi ruim para o mercado em geral: a Nasdaq caiu 5,52%, com perdas concentradas em ações ligadas a IA. NVIDIA fechou em queda de 9,26%, AMD 17,26%, Qualcomm 9,49%, Microsoft 3,58% e Rockwell Automation 14,15%. O S&P 500 recuou 4,36% e o Dow Jones 3,44%. A publicação associa as perdas à incerteza dos investidores sobre futuros investimentos em data centers, com Senado e Câmara agora sob controle democrata, em meio às eleições de meio de mandato. A Agility indicou que pretende ampliar seu portfólio de robôs. A CEO, Peggy Johnson, mencionou em vídeo a possível adição de um humanoide bípede menor, e a empresa já explorava robôs com rodas. Para o Digit 5, a Agility afirma ter mais de US$ 300 milhões em pedidos plurianuais firmes, sujeitos a marcos contratuais e especificações do produto, e espera iniciar as entregas a clientes de acesso antecipado em 2027. A listagem, feita após a fusão com a SPAC Churchill Capital Corp XI, deve render cerca de US$ 465 milhões em recursos brutos, antes das despesas.