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cada vez mais a pensar que a robótica terá o seu momento chatgpt em 2026. Os anúncios da CES confirmam isso
- a Nvidia lançou um concorrente ao Tesla self-driving, investindo 7000 funcionários na iniciativa (20% força de trabalho)
- a Boston Dynamics lançou o novo robô Atlas alimentado pelo modelo de robô do Google+ Hyundai, implantando 30.000 deles
- os chips da Qualcomm irão alimentar os cérebros do robô Figure, que já estão a automatizar fábricas de automóveis BMW
- o serviço de robotáxi da Tesla está a ser lançado de forma agressiva
- a Waymo está a expandir para mais de 100 mil carros
- U

A única maneira de o X vencer é priorizar vídeos. Devem estar a investir agressivamente bilhões em criadores para publicar, construir um corpus de dados de vídeo para treinar o grok.
Tenho refletido sobre esta ideia há algum tempo, seja o que for que faça, é sempre uma luta difícil convencer alguém no meu círculo social que não seja convencionalmente um 'hobbyista' a inscrever-se.
Mas quanto mais penso nisso, mais fica claro, as pessoas são demasiado preguiçosas para ler. É menos atraente e a MENOS eficiente forma de alimentar o nosso cérebro com informação. Os nossos olhos podem fazer muito m

Aparentemente, aquela mulher que se divorciou do marido para se casar com o ChatGPT acabou por se apaixonar por um rapaz de verdade que conheceu no r/myboyfriendisAI e agora está a divorciar-se do marido IA para casar com ele.
nunca subestime um bom motor de recomendações

2026 será conhecida como a Grande Revolução da Manufatura Americana 2.0
CENTROS DE DADOS
- colossus II (2GW) por Elon
- clusters Stargate por Sama
- fairwater pela Microsoft
- hyperion pela Meta
FÁBRICAS DE CHIPS:
- Samsung (para construir chips Tesla AI5, HBM e mais)
- SK HYNIX (para construir HBM e invadir o monopólio da TSMC)
- TSMC (seu primeiro site fora de Taiwan)
- Intel (para CPUs e GPUs)
CHIPS HYPERSCALE
- AI5 (Tesla)
- ASIC personalizado da OpenAI
- TPU do Google
- Tranium da Amazon
- Nvidia Blackwell, Rubin, Feynman
ENERGIA
- fundações de sites nucleares estabelecidas
- escala de ca

Feliz domingo. Sentado no meu sofá, com ressaca de tantos M&Ms pós-Natal, tentando digerir tudo o que está a acontecer em IA e tecnologia.
Por mais que eu tente, tudo aponta para um louco 2026.
Os modelos já são bons o suficiente para fazer o trabalho de engenheiros de software de (milhões de dólares/ano, ) múltiplos se rodarmos agentes simultâneos $1
SpaceX vai fazer IPO em ( trilhões+ e começar a treinar modelos de IA no espaço.
Robôs finalmente estão bons o suficiente para se tornarem comerciais, começando com os robotáxis autônomos da Tesla / Waymo, robôs humanoides da Tesla.
Acontece que

A OpenAI está a contratar um Chefe de Preparação em meio à expectativa de uma IA autoaperfeiçoável
O engenheiro principal da Anthropic a twittar sobre IA a melhorar-se recursivamente (código Claude)
Empresa de robótica na China a usar os seus próprios robôs para se construir na fábrica.
As coisas estão prestes a ficar estranhas.
Estamos a acelerar em direção a um mundo onde os humanos não terão ideia de como fazer nada e tornar-se-ão quase exclusivamente dependentes da sua IA.

Futuro da IA dump #1
Acabei de perceber que os atuais chatbots e LLMs são o equivalente a descobrir caneta e papel, enquanto o objetivo final é uma IA efémera onde uma IA gera a interface de utilizador ideal para si em tempo real.
Mas, para lá chegar, vejo algumas tendências intermédias a desenrolar-se
1. Os LLMs começam a incorporar naturalmente imagens, vídeos e áudio nas suas respostas. O Google já começou a fazer isso com 3 + nano banana.
2. Os LLMs começam a falar connosco no nosso “estilo” preferido, por exemplo, se estou a tentar aprender sobre algo, podem responder na forma de um post

assistindo ao Shrek enquanto tento entender gráficos de contexto para agentes de IA

se ainda não é óbvio, estes modelos de IA funcionam de maneira muito semelhante aos nossos cérebros, olhos e ouvidos. os llms processam, ingerem palavras e devolvem palavras. os llms multimodais fazem o mesmo com vídeo, imagens e som.
da mesma forma que absorvemos informações para entender o mundo ao nosso redor, progredimos numa carreira, formamos relacionamentos com os humanos ao nosso redor - os modelos de IA estão a caminho de fazer o mesmo e, eventualmente, MUITO melhor do que nós.
alguns olham para isso de forma pessimista, "estamos a matar os nossos cérebros" mas eu escolho acreditar qu

realmente parece que, apesar de toda a conversa sobre chips, ainda há uma demanda insaciável por aceleradores de IA de todos os tipos. o completo oposto de todos chamando por uma bolha.
gpus da nvidia esgotados até 2026
google tpus? a bombear 7M unidades no próximo ano e AINDA à procura de capacidade extra
amazon tranium 3 mesma história.
fornecedores neocloud? até as suas antigas gpus esgotaram.
tão pouco atraente quanto é o centro de dados, a batalha de capex de semicondutores é muito unilateral. 2026 verá muito do mesmo.
enquanto os modelos requerem mais dados, mais memória e mais capacidad

acontece que a única coisa que importa é quão ‘companheiro’ você é com a tsmc e as probabilidades estão muito a favor da nvidia
os tpus do google e os chips tranium da amazon podem ser melhores que os da nvidia, MAS não conseguem produzir em massa até 2027 porque toda a capacidade da tsmc está reservada por jensen.
jensen sabia disso desde o início e tem jogado a política em taiwan para garantir allo.
muito claramente uma oportunidade de perturbar a tsmc e conquistar a sua quota de mercado…
a samsung é provavelmente a nossa melhor esperança.
feliz domingo

a maior tendência em IA no próximo ano será os modelos mundiais.
LLMs estão ficando sem dados para treinar, a única maneira de resolver isso em escala é colocá-los em mundos simulados, executando milhões de simulações do mundo real e gerando dados sintéticos.
o Google lidera aqui (surpresa surpresa) com Genie 3
a Tesla é uma surpresa, a maioria das pessoas não percebe que a condução totalmente autônoma funciona com um modelo mundial que simula todos os possíveis acidentes de carro para evitá-los.
os modelos mundiais também serão usados para treinar agentes e robôs. uma das maiores desvantagens

vi as notícias sobre o táxi sem motorista da Tesla a entrar em funcionamento enquanto estava numa $60 uber a conduzir 2 milhas.
não vejo a hora de ver o custo de ir de A a B diminuir para zero
o teste em Austin, TX, já reduziu uma viagem de 15-30 minutos para $5-10, consegue imaginar isto em NYC??
isto vai mudar completamente a forma como as pessoas se deslocam, possuem carros (vou apenas entrar num Tesla) e trabalhar (carros tornam-se escritórios móveis / salas de entretenimento)

A SpaceX não atinge os $1,5T sozinha.
Ela depende de um conjunto de empresas: Starlink, Tesla e XAI.
A Starlink fornece os satélites para construir centros de dados no espaço, que irão rodar os chips AI6 da Tesla que treinam, inferem os modelos Grok da XAI.
O Elon basicamente construiu uma rede de protocolos onde cada camada da pilha é uma das suas empresas.
Visão insana