O fio condutor de hoje é o capital e a infraestrutura: a DeepSeek terá fechado cerca de 15 mil milhões de dólares em financiamento, enquanto a OpenAI negoceia uma ronda de até 30 mil milhões de dólares antes de uma eventual entrada em bolsa. No lado dos produtos, a Google apresentou o Agent Compute Engine para agents, a Microsoft publicou o seu orquestrador de diagnóstico MAI-DxO na Science e a iFLYTEK lançou o Spark X2.6, treinado com capacidade de computação totalmente nacional, no seu Global 1024 Developer Festival.

1. A DeepSeek terá angariado cerca de 15 mil milhões de dólares

Segundo a Bloomberg, o TechCrunch e a Reuters, o laboratório chinês de IA DeepSeek angariou cerca de 15 mil milhões de dólares (aproximadamente 100 mil milhões de yuan). Participaram mais de 15 investidores, incluindo a CATL, a Tencent, a Meituan, a Geely, a GigaDevice, a Midea e a NetEase, além da Boyu, da CPE, da Legend Capital e da IDG; a CATL e a Tencent estiveram entre os maiores apoiantes. A ronda surge cerca de dois dias depois de os EUA ordenarem às agências civis federais que removessem a tecnologia da DeepSeek. Em junho, a empresa angariou mais de 7 mil milhões de dólares a uma avaliação de cerca de 50 mil milhões; o novo capital ajudará a expandir a infraestrutura e os modelos abertos, e já se falou antes de uma possível entrada em bolsa na China.

Porque é importante: Num contexto geopolítico mais tenso e de corrida global aos modelos de ponta, a DeepSeek volta a usar uma mega-ronda para garantir o investimento em computação e em modelos.

Fontes: TechCrunch; Bloomberg; Reuters via KSL

2. A OpenAI trabalha numa ronda de até 30 mil M$ a uma avaliação pre-money de 1,25 biliões

A CNBC e o TechCrunch noticiam que a OpenAI trabalha numa ronda de financiamento de até 30 mil milhões de dólares a uma avaliação pre-money de 1,25 biliões de dólares, liderada por investidores dos Emirados Árabes Unidos e pela Coatue. A ronda é apresentada como uma ponte antes de uma eventual entrada em bolsa, com o objetivo de reunir assinaturas até ao final da próxima semana; o montante ainda é fluido e pode ser associado a um acordo de capacidade de computação nos Emirados. A OpenAI apresentou um pedido confidencial de entrada em bolsa em junho, e o seu diretor financeiro disse que pretende abrir o capital em 2027. A avaliação post-money de março foi de cerca de 852 mil milhões de dólares; notícias anteriores da Bloomberg tinham avançado condições em torno de 1,4 biliões. Para contexto, a Anthropic procura uma avaliação de 1,5 a 2 biliões de dólares na entrada em bolsa e angariou 65 mil milhões de dólares a uma avaliação de 965 mil milhões em maio.

Porque é importante: O tamanho das rondas dos principais laboratórios continua a subir, e as disputas de avaliação antes da entrada em bolsa estão cada vez mais ligadas a acordos de computação.

Fontes: CNBC; TechCrunch

3. A Google lança o Agent Compute Engine e alarga a governação de agents

Na AGNTCon+MCPCon, a Google Cloud anunciou o Agent Compute Engine: capacidade de computação concebida de raiz para agents, que já alimenta as tarefas de trabalho dos agents do Gemini, com uma pré-visualização prevista para os próximos meses. Cada agent corre numa microVM isolada por hardware (Cloud Hypervisor + Titanium), com arranque rápido, partilha de memória copy-on-write e pausa/retoma quando está inativo; o estado pode persistir no Hyperdisk. O Agent Substrate de código aberto no GKE afirma ter até 10 vezes mais densidade e suspensão/retoma em menos de 500 ms num teste com cerca de 200 000 agents. A Google está também a alargar a governação de agents pelos runtimes da Cloud—Gateway, Registry, Identity e observabilidade.

Porque é importante: Os agents estão a passar de “consegue correr” para “consegue correr em escala sob governação”, com a computação e o controlo a chegarem juntos.

Fonte: Google Cloud Blog

4. O MAI-DxO da Microsoft surge na Science: orquestrar o diagnóstico em vários passos

A investigação sobre o AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) da Microsoft e o Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench) foi publicada na Science a 22 de outubro. Partindo de uma apresentação breve, o sistema simula um painel de médicos que faz perguntas e pede exames de forma iterativa. Em casos complexos do NEJM, atingiu cerca de 83% de precisão, contra cerca de 36% dos médicos com acesso a referências e cerca de 22% sem elas; em casos de urgência do MIMIC-IV-ED, atingiu cerca de 80% contra cerca de 47%. Em cenários com restrições de custo, consegue também reduzir substancialmente a despesa com exames. Os autores sublinham que se trata de um benchmark controlado, só com texto, e não de prova de superioridade sobre os especialistas nem da prática real; planeiam abrir o código de partes do SDBench e realizar uma avaliação em contexto real com o Beth Israel Deaconess.

Porque é importante: A IA médica está a passar de respostas pontuais para a orquestração de diagnósticos em vários turnos—embora a validação em contexto real continue a ser essencial.

Fontes: Microsoft AI; Science

5. A iFLYTEK lança o Spark X2.6: um modelo edge–cloud com computação totalmente nacional

No Global 1024 Developer Festival de 2026, a iFLYTEK lançou o Spark X2.6, um modelo de grande dimensão edge–cloud treinado com capacidade de computação totalmente nacional, com capacidades reforçadas em programação, agents e tarefas complexas. Refere uma eficiência de treino de contexto longo cerca de 4 vezes superior e uma eficiência de raciocínio de longo horizonte cerca de 4,5 vezes superior; está também a ser lançado um Spark X2.6-4B leve, no dispositivo, com uma precisão de encaminhamento edge–cloud de 96,1% (valor anunciado), juntamente com aplicações como os funcionários digitais WinWork.

Porque é importante: Os modelos edge–cloud em stacks de computação nacionais continuam a chegar aos produtos, com ênfase na programação, nos agents e nas tarefas de longo horizonte.

Fontes: 21st Century Business Herald; Sina Finance; Phoenix Finance

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Numa frase: os principais laboratórios dos EUA e da China continuam a trocar mega-rondas por computação e fôlego financeiro, enquanto a infraestrutura de agents e a orquestração de diagnósticos médicos avançam para passos seguintes escaláveis e verificáveis.