O mercado de software será dez vezes maior em dez anos , e startups nativas de IA capturarão grande parte desse crescimento.
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Produtos que não são amáveis não são mais viáveis no mercado atual. O Produto Mínimo Amável (MLP) representa a versão mais inicial de um produto que é genuinamente digno de amor. Os Produtos Mínimos Viáveis (MVPs) muitas vezes degeneraram em 'produtos minimamente funcionais' porque o trabalho de desenvolvimento era, historicamente, muito caro. No entanto, os custos de desenvolvimento estão agora em queda drástica. Construir um MVP hoje pode significar apenas criar mais uma ferramenta que as pessoas toleram até que a recriem ou uma solução superior surja. Neste cenário, a 'amabilidade' do produto pode ser o último e mais importante moat defensável para uma startup.
Agentes de IA vão desmantelar os moats de agregação. No entanto, verdadeiros network effects, onde os produtos melhoram com o aumento de participantes, se tornarão mais viáveis em mais categorias e modalidades. Mais empresas começarão a construir com foco em network effects, pois surgiram novas áreas de superfície, modalidades e abordagens de go-to-market (GTM). O software não está morto, mas o negócio está se transformando em algo muito diferente do que é hoje.
Empresas de dados sem um forte DNA de pesquisa ou vantagens de volume estão colapsando ou sendo adquiridas. As direções da pesquisa em RL (Reinforcement Learning) estão mudando, recompensando a liderança em pesquisa de fronteira (frontier research) ou a rápida escala de dados, e não um RLaaS genérico. A demanda empresarial está migrando para uma infraestrutura de pós-treinamento subjetiva e self-serve, pois ambientes regulamentados, workflows personalizados e limiares de confiabilidade bloqueiam a adoção direta de modelos. Os vencedores combinam pesquisa de ponta com engenheiros de campo e tooling de pós-treinamento full-stack, visto que dados esparsos de alta qualidade, tarefas não verificáveis e a implementação de last-mile se tornam os verdadeiros gargalos.
Muitos presumem que a IA cortará orçamentos de P&D, mas a realidade é outra . Embora os custos de tokens sejam significativamente menores por unidade de código gerado, o Paradoxo de Jevons entra em ação: quando algo se torna mais barato, tendemos a usá-lo mais. As empresas não estão demitindo engenheiros; elas estão lançando mais funcionalidades rapidamente e contratando mais pessoas para direcionar a produção da IA . Consequentemente, P&D como porcentagem da receita deve permanecer estável ou até aumentar , pois todos os concorrentes acessam os mesmos ganhos de produtividade, e as economias não se refletem diretamente no lucro final, sendo absorvidas pelo mercado.
Uma empresa de IA com mais de US$100 milhões em ARR está prosperando, com clientes satisfeitos e um pipeline robusto. Contudo, todos os contratos são fechados com termos de um ano – e não de dois ou três. A razão para isso é estrutural, não emocional. A SaaStr, por exemplo, trocou seus agentes de vendas de IA simplesmente copiando e colando seu melhor prompt em um produto concorrente. A migração foi concluída em 50-80% em minutos. Essa é a nova realidade para empresas que desenvolvem agentes de IA. Se a retenção bruta de clientes cair de 92% para 82% devido à portabilidade de prompts, são necessários US$10 milhões adicionais em novas vendas anuais apenas para manter o mesmo faturamento. O verdadeiro moat não é mais a sua IA , mas sim a profundidade de integração, a expertise vertical e uma infraestrutura que ninguém deseja reconstruir .
Acompanhe a história de como a Dragonfly cresceu e se estabeleceu como uma das maiores plataformas de Venture Capital em uma indústria onde poucos conseguiram sobreviver e prosperar. Uma lição sobre resiliência e estratégia.
David Teten tem mudado sua estratégia de conteúdo, focando em insights proprietários, experienciais e de alto custo reputacional, em vez de conteúdo gerável por IA.
A Inteligência Artificial, assim como booms tecnológicos anteriores, está impulsionando uma nova onda de investimento especulativo que, apesar de ser vista como uma bolha, pode estabelecer infraestrutura duradoura ️.
As avaliações de seed no percentil 95 atingiram US$ 80,5 milhões no ano passado, quase o triplo do valor de seis anos atrás. 42% das rodadas seed ultrapassaram os US$ 5 milhões, e uma empresa chegou a levantar um "seed" de US$ 2 bilhões. O termo "seed" é agora aplicado a tudo, desde SAFEs de US$ 500 mil até rodadas de equity de US$ 15 milhões, tornando-o funcionalmente inútil para descrever uma fase específica. A verdadeira mudança é que o capital institucional está chegando pela primeira vez na fase de formação genuína, não via aceleradoras ou anjos, mas através de fundos de inception dedicados que investem de US$ 500 mil a US$ 3 milhões em empresas pre-product, pre-team e pre-traction. Antes de buscar investimento, fundadores devem perguntar a cada VC em potencial: "O que o sucesso significa para o seu fundo?" A resposta revelará se os incentivos deles se alinham realmente com o estágio da sua startup.
Enquanto as ações de software enfrentam forte desvalorização , a aquisição por 'insiders' é quase nula. Das 75 empresas de software de capital aberto, apenas um punhado de executivos comprou ações no mercado aberto nos últimos dois anos. O CEO da Asana, por exemplo, adquiriu mais de US$ 1 bilhão em ações da própria empresa e, no processo, perdeu bilhões.Um sinal mais interessante vem da ServiceNow, onde o CEO, CFO, CPO e o AI Officer cancelaram seus planos de venda programados no mesmo dia. O CEO, então, esperou exatamente seis meses após sua última venda, devido à regra de lucro de curto prazo ('short-swing profit rule'), antes de comprar US$ 3 milhões em ações. Às vezes, a ausência de venda pode ser mais reveladora do que qualquer compra .
O Autonomous System Provider Authorization (ASPA) se baseia em RPKI e ROAs para verificar criptograficamente os caminhos BGP AS e prevenir vazamentos de rotas e alguns hijacks de origem forjados . O Cloudflare Radar agora monitora a adoção e os registros de ASPA entre os RIRs e Autonomous Systems individuais .
Type checkers em Python lidam com containers vazios usando três estratégias distintas. A primeira infere `Any` (permissiva, mas insegura), a segunda infere de todos os usos (precisa, mas erros podem aparecer longe do bug), e a terceira infere do primeiro uso (mais acionável, mas às vezes incorreta). Cada abordagem busca equilibrar segurança de tipo, performance e clareza dos erros. O Pyrefly, por exemplo, adota a inference do primeiro uso para oferecer erros mais direcionáveis.
O Kubernetes anunciou que desativará o amplamente utilizado controlador Ingress-NGINX em março , o que levou à criação de um guia de migração detalhado. Este guia revela comportamentos padrão surpreendentes, como a correspondência de prefixo case-insensitive para padrões regex e redirecionamentos automáticos de trailing-slash. Essas características podem causar interrupções se não forem tratadas corretamente durante a transição para a Gateway API. ️
As versões Go 1.25 e 1.26 aprimoram o desempenho ao alocar pequenos arrays de slices diretamente na stack em vez do heap, o que resulta na redução da alocação de memória e do overhead do Garbage Collector (GC). Mesmo em cenários onde os slices 'escapam' para fora da função, o Go 1.26 pode inicializar um buffer na stack e só o mover para o heap se for estritamente necessário, otimizando significativamente, muitas vezes para uma única alocação.
O Cloudflare Radar introduziu o monitoramento TLS pós-quântico do lado da origem e uma ferramenta de teste de hostname , um painel de Key Transparency para auditoria de logs de serviços como WhatsApp e Facebook Messenger , e expandiu os insights de segurança de roteamento ASPA com rastreamento de adoção global e dados detalhados em nível de AS .
A Cloudflare reportou um outage em 20 de fevereiro, atribuído a um bug no processo automatizado de cleanup de prefixos BYOIP. O problema ocorreu devido a uma interpretação incorreta de uma flag `pending_delete` ️.
Experimentos demonstram que o I/O aleatório em SSDs é aproximadamente 25 a 35 vezes mais lento que as leituras sequenciais, um valor muito superior ao `random_page_cost = 4.0` padrão do PostgreSQL, o que indica que o valor padrão frequentemente subestima o custo real. No entanto, reduzir esse parâmetro pode ser justificável dependendo do caching e da workload, portanto, as alterações devem ser fundamentadas em dados reais de performance, e não apenas em suposições sobre SSDs.
O Kubernetes v1.35 “Timbernetes” introduz agendamento sensível a workload e gang scheduling, redimensionamento in-place estável de Pods, suporte contínuo para Dynamic Resource Allocation e KYAML como saída padrão do kubectl. Estas novidades aprimoram a alocação coordenada, otimização de recursos e segurança de configuração para workloads de IA e de produção mista.
No Octopus Cloud, um projeto de script é criado com uma variável de tenant de projeto obrigatória, dois tenants, cada um fornecendo seu próprio valor, e uma etapa de script que exibe a variável. Essa configuração impõe deployments com tenants e demonstra a substituição de variáveis específicas por tenant. ️