Investimentos bilionários, inference e robótica: o que rolou no mundo da IA em junho de 2025
As aplicações de inteligência artificial estão tomando conta de praticamente todos os setores da economia, e junho de 2025 chegou com novidades que merecem muita atenção.
Nos últimos dias, três grandes movimentos dominaram as conversas no mundo da tecnologia.
O primeiro é sobre dinheiro, ou seja, onde o Capex está sendo direcionado e em que escala. O segundo é sobre quem está lucrando de verdade quando a IA é colocada pra rodar, o famoso jogo da Inference. E o terceiro, talvez o mais empolgante, é sobre o que a IA já está fazendo na prática, da robótica industrial até diagnósticos médicos. 🤖
O mercado não está esperando ninguém. As grandes empresas estão movendo bilhões, fechando parcerias estratégicas e integrando verticalmente toda a cadeia produtiva. E enquanto isso acontece lá em cima, a IA vai chegando, aos poucos, no dia a dia de quem usa um laptop, investe em ações ou faz um exame médico.
Vem entender o que está rolando. 👇
O Capex de IA está em outro nível
Quando se fala em Capex no universo da inteligência artificial, a conversa rapidamente chega a números que parecem absurdos, mas que, na prática, já se tornaram a nova realidade do setor. Em 2025, os chamados hyperscalers, que incluem Microsoft, Amazon, Alphabet e Meta, estão no caminho de gastar cerca de 725 bilhões de dólares este ano, com a grande maioria desse montante direcionada à infraestrutura de IA. Isso inclui data centers, chips de última geração, sistemas de resfriamento de alta performance e cadeias de suprimento inteiras dedicadas a dar conta da demanda explosiva por poder computacional.
A escala desse investimento não tem precedente na história da tecnologia, e o ritmo não dá sinal de desaceleração. Um indicador econômico reforça esse otimismo: o índice ISM de manufatura atingiu 54% em maio, o nível mais forte desde 2022, sinalizando que a economia industrial por trás dessa expansão também está firme.
Mas o que realmente chamou atenção nas últimas semanas foi uma mudança na forma como o dinheiro está sendo gasto. Os maiores players já não estão apenas alugando capacidade computacional. Eles estão financiando suas próprias cadeias de suprimento de ponta a ponta.
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SoftBank aposta pesado na integração vertical
O caso mais emblemático é o da SoftBank, o conglomerado japonês de investimentos em tecnologia. A empresa anunciou um compromisso de até 75 bilhões de euros para construir data centers de IA na França, seu maior investimento europeu até hoje. Paralelamente, a SoftBank está preparando o lançamento de uma nova empresa chamada Roze AI, ainda privada, com o objetivo de implantar robôs que aceleram a construção desses mesmos data centers.
Some a isso a aquisição pendente da divisão de robótica do grupo industrial suíço ABB, a participação supermajoritária na Arm Holdings, responsável pelo design de chips usados em bilhões de dispositivos no mundo, e a fatia no capital da OpenAI. O resultado é que a SoftBank está financiando praticamente todas as camadas simultaneamente: os chips, os robôs, os prédios e a energia. A imagem é quase poética, com robôs construindo as casas da IA que vai comandar os robôs.
IBM e a aposta em computação quântica
A IBM está seguindo uma versão mais focada do mesmo manual. A empresa anunciou um investimento de mais de 10 bilhões de dólares em computação quântica ao longo de cinco anos. E em vez de esperar que uma cadeia de fornecedores amadurecesse, a IBM resolveu criar a própria fundição de chips quânticos, uma subsidiária chamada Anderon, localizada em Albany, Nova York, em parceria com o Departamento de Comércio dos Estados Unidos.
O objetivo declarado é alcançar um computador quântico tolerante a falhas, capaz de detectar e corrigir seus próprios erros, até 2029. Esse é o grande marco que a comunidade científica e tecnológica persegue há anos. Para quem observa o mercado, a mensagem é clara: os maiores investidores estão integrando verticalmente toda a cadeia. Isso beneficia diretamente os fornecedores de componentes e infraestrutura, que lucram independentemente de qual plataforma final vença a corrida.
Inference: a nova fronteira do lucro em IA
Durante muito tempo, toda a conversa sobre inteligência artificial girava em torno do treinamento dos modelos. Quanto custa treinar? Quantas GPUs são necessárias? Quantos meses de processamento? Mas em 2025, o centro de gravidade da discussão mudou. O grande negócio agora é a inference, ou seja, o momento em que o modelo já treinado é colocado pra trabalhar de verdade, respondendo perguntas, gerando imagens, analisando documentos e interagindo com usuários em tempo real.
É aqui que o dinheiro começa a circular de verdade, porque cada consulta ao modelo tem um custo, e quando esse custo é multiplicado por bilhões de requisições diárias, os números ficam impressionantes.
Snowflake mostra que a inference já gera receita real
O destaque mais relevante nesse tema foi a Snowflake, a plataforma de dados e analytics baseada na nuvem. Com a demanda por IA visivelmente alta, a pergunta que investidores estavam fazendo era: quem captura de verdade o valor econômico desse uso? A Snowflake mostrou que tem uma resposta forte para isso.
Como a empresa cobra dos clientes com base no volume de uso da plataforma, sua receita é um reflexo direto da atividade real de IA. No último trimestre, essa atividade disparou. A receita de produto cresceu 34%, representando o maior crescimento sequencial em dólares da história da companhia, e a administração revisou para cima a projeção para o ano inteiro. O resultado? A ação subiu cerca de 37%.
Dois detalhes merecem atenção especial além do resultado principal. Primeiro, a Snowflake assinou um novo compromisso de 6 bilhões de dólares com a Amazon. Isso é um lembrete claro de que uma plataforma de software que monetiza IA ainda paga a nuvem pelo poder computacional por baixo, ou seja, o valor se divide entre a camada de aplicação e a infraestrutura. Segundo, a empresa anunciou a aquisição da Natoma, uma startup cujo software gerencia como agentes de IA, programas capazes de tomar ações por conta própria, se conectam aos dados e ferramentas de uma empresa. Essa é uma jogada estratégica para dominar a infraestrutura de workflows automatizados de IA.
IA cada vez mais perto do usuário com RTX Spark
A inference também está migrando para mais perto do usuário final. Durante a feira Computex, a NVIDIA e a Microsoft apresentaram o RTX Spark, um processador que traz para dentro de um laptop fino com Windows o tipo de capacidade de computação de IA que antes exigia um rack de servidores inteiro. Mais IA rodando diretamente no dispositivo significa menor latência, custo reduzido e dados sensíveis permanecendo locais, sem precisar viajar para a nuvem.
A entrada da NVIDIA no segmento de chips para PCs é uma expansão estratégica importante. O chip foi co-desenhado com a taiwanesa MediaTek, mais conhecida pelos processadores presentes em grande parte dos smartphones do mundo. Essa parceria valida a expansão da MediaTek para além dos celulares e adiciona mais um nome relevante ao ecossistema de semicondutores ligados à IA. As primeiras máquinas com o RTX Spark devem chegar às lojas no outono do hemisfério norte. 💡
Robótica e aplicações que estão mudando o mundo real
Se tem um tema que está saindo do papel de forma acelerada em 2025, é a convergência entre inteligência artificial e robótica. É aqui que a IA deixa de ser infraestrutura e vira produto em uso, e as novidades das últimas semanas abrangem setores muito diferentes entre si.
Robinhood abre portas para agentes de IA no mercado financeiro
A Robinhood, a corretora voltada para o varejo, deu um passo que poucas empresas do setor financeiro tiveram coragem de dar. A empresa abriu sua plataforma para agentes de IA por meio de um programa beta chamado Agentic Trading. Na prática, isso significa que um bot construído sobre modelos como o Claude da Anthropic ou o ChatGPT da OpenAI pode executar operações em nome do usuário dentro de uma conta separada e isolada.
Operações com opções e criptomoedas devem ser adicionadas em breve. Entregar a um agente de IA as chaves de uma conta de investimentos, mesmo em um ambiente controlado, é um marco importante para os 27 milhões de clientes da plataforma. É também um sinal claro de como a IA que age por conta própria está migrando rapidamente de conceito para funcionalidade disponível no mercado.
Robótica industrial ganha tração com NVIDIA e parceiros
No mundo físico, a coisa também está esquentando. A Aptiv, fornecedora global de tecnologia automotiva e industrial, ampliou sua parceria com a NVIDIA em sistemas de computação prontos para produção voltados para robôs e sistemas industriais. Já a Mitsubishi Electric, o conglomerado japonês de eletrônicos e automação, fechou parceria com o Instituto de Tecnologia de Chiba, uma universidade japonesa com um respeitado centro de pesquisa em robótica, para desenvolver humanoides, robôs móveis e drones voltados para fábricas e infraestrutura.
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Essas são exatamente as empresas industriais cíclicas que o mercado costuma subavaliar, mesmo enquanto elas adicionam receita impulsionada por IA aos seus balanços. A tendência de convergência entre IA e robótica não é mais especulação. É uma linha de receita que está crescendo trimestre após trimestre para esses players.
IA na saúde: diagnósticos mais rápidos e precisos
Na área de saúde, a Tempus AI, empresa especializada em medicina de precisão impulsionada por inteligência artificial, trouxe duas novidades importantes durante o encontro anual da Sociedade Americana de Oncologia Clínica, o ASCO. A primeira foi a aprovação pela FDA de uma expansão do seu teste genômico de câncer xT. A segunda foi a divulgação de um estudo mostrando que sua ferramenta de suporte à decisão clínica identificou pacientes com câncer de pulmão que estavam deixando de fazer testes genéticos importantes, aumentando as taxas de testagem em dois dígitos percentuais.
A decisão clínica agora acontece à beira do leito, informada por IA. Isso não substitui o médico, funciona como uma segunda opinião extremamente rápida e baseada em dados, liberando o profissional de saúde para focar no que realmente exige julgamento humano, empatia e contexto clínico mais amplo. 🚀
O que tudo isso significa na prática
Olhando para todos esses movimentos em conjunto, algumas conclusões ficam bastante evidentes.
- Infraestrutura: investimentos massivos em data centers, chips customizados e cadeias de suprimento próprias estão definindo quem lidera o mercado de IA nos próximos anos. Os hyperscalers caminham para gastar cerca de 725 bilhões de dólares em 2025, e a integração vertical é a estratégia dominante.
- Inference: a eficiência na execução dos modelos virou o principal campo de batalha competitivo entre as empresas de tecnologia. A Snowflake é um exemplo claro de como a receita baseada em uso reflete a demanda real por IA.
- Robótica: a fusão entre IA e sistemas físicos está acelerando em setores como saúde, logística, manufatura e até construção de data centers, com empresas como SoftBank, Aptiv e Mitsubishi Electric na linha de frente.
- Aplicações: o impacto da IA está chegando ao usuário final de formas tangíveis, desde laptops com processamento local de IA até agentes que fazem operações financeiras e ferramentas que ajudam médicos a salvar vidas.
A oportunidade está se ampliando em todas as camadas do stack ao mesmo tempo, e essa amplitude é justamente o ponto. Não se trata de apostar em uma única empresa ou tecnologia, mas de entender como o valor se distribui ao longo de toda a cadeia, desde os chips e data centers até os softwares que chegam na mão do usuário.
Os indicadores econômicos, como o ISM de manufatura, e o comportamento dos gastos dos hyperscalers continuam sendo os termômetros mais confiáveis para monitorar se essa tendência se sustenta. Por enquanto, não há sinais de rachadura. O investimento continua forte, a adoção segue acelerando e os resultados financeiros das empresas envolvidas estão confirmando que a IA deixou de ser promessa e se tornou motor de receita.
O que fica claro, olhando para todos esses movimentos juntos, é que a inteligência artificial deixou de ser um tema de futuro. Ela é o presente, e está moldando decisões de negócios, políticas de investimento e o design de produtos que bilhões de pessoas vão usar nos próximos anos. Quem entende essa dinâmica, seja como profissional, como investidor ou como usuário curioso, tem uma vantagem real para navegar nesse cenário com mais clareza e menos ruído. 🎯
