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OpenAI capta 110 bilhões de dólares com avaliação de 730 bilhões, Gemini Drop de fevereiro e GitHub Agentic Workflows

OpenAI capta 110 bilhões de dólares com avaliação de 730 bilhões, Gemini Drop de fevereiro e GitHub Agentic Workflows

O dia 27 de fevereiro de 2026 fica marcado por um anúncio financeiro histórico da OpenAI — 110 bilhões de dólares captados com uma avaliação pré‑dinheiro de 730 bilhões — acompanhado por uma parceria de nuvem exclusiva com a Amazon. Pelo lado do Google, o Gemini Drop de fevereiro entrega Lyria 3, Gemini 3.1 Pro e Nano Banana 2. O GitHub lança os Agentic Workflows, e a Runway publica duas novidades: um modelo de imagem e pesquisas em robótica.


OpenAI: US110bilho~escaptados,avaliac\ca~odeUS110 bilhões captados, avaliação de US730 bilhões

27 de fevereiro — A OpenAI anuncia uma rodada de financiamento de 110 bilhões de dólares com uma avaliação pré‑dinheiro de 730 bilhões, com três parceiros estratégicos:

InvestidorMontante
Amazon50 bilhões de dólares
SoftBank30 bilhões de dólares
NVIDIA30 bilhões de dólares

Outros investidores financeiros são esperados nas semanas seguintes. A avaliação eleva o valor da participação da OpenAI Foundation para mais de 180 bilhões de dólares.

Os números de tração que acompanham o anúncio dão a escala: o ChatGPT alcança 900 milhões de utilizadores ativos semanais e 50 milhões de assinantes do público em geral. O Codex, a ferramenta de desenvolvimento, atinge 1,6 milhão de utilizadores semanais — um triplo desde janeiro de 2026. Janeiro e fevereiro de 2026 são descritos como os melhores meses históricos para novos assinantes.

“Scaling AI for everyone will require deep collaboration across all levels, and we’re excited to do this together.”

🇵🇹 “Criar uma IA que funcione para todos exigirá uma colaboração profunda em todos os níveis, e estamos entusiasmados com a ideia de fazer isso juntos.”Sam Altman em openai.com

A parceria com a NVIDIA cobre 3 GW de capacidade dedicada à inferência e 2 GW para treino nos sistemas Vera Rubin, além das infraestruturas Hopper e Blackwell já implantadas na Microsoft, OCI e CoreWeave.

🔗 Anúncio oficial OpenAI


Parceria OpenAI × Amazon: AWS exclusivo para OpenAI Frontier

27 de fevereiro — Em paralelo à rodada de financiamento, OpenAI e Amazon anunciam uma parceria de nuvem plurianual estruturada em vários componentes complementares:

ComponenteDetalhes
Distribuição em nuvemAWS = fornecedor exclusivo para o OpenAI Frontier (implantação de equipas de agentes de IA em empresas)
Investimento50 bilhões de dólares (15 bilhões iniciais + 35 bilhões condicionais)
Capacidade de computação~2 GW de capacidade Trainium (Trainium3 + Trainium4, entregas T4 esperadas em 2027)
Acordo estendidoAcordo AWS existente de 38 bilhões estendido em 100 bilhões adicionais ao longo de 8 anos
Modelos personalizadosOpenAI e Amazon co‑desenvolvem modelos adaptados para aplicações Amazon

O aspecto técnico mais notável é o ambiente de execução com estado (Stateful Runtime Environment), co‑desenvolvido com a AWS e previsto para os próximos meses no Amazon Bedrock AgentCore. Este runtime é desenhado para agentes que necessitem de contexto persistente, acesso a múltiplas ferramentas e recursos de computação dedicados.

🔗 Parceria OpenAI × Amazon


OpenAI × Microsoft: as API sem estado permanecem no Azure

27 de fevereiro — Para evitar ambiguidades, OpenAI e Microsoft publicaram um comunicado conjunto confirmando que a parceria com a Microsoft permanece inalterada apesar do acordo com a Amazon.

O ponto-chave: o Azure continua a ser o fornecedor exclusivo para todas as requisições de API sem estado da OpenAI — incluindo aquelas que transitam via colaborações com terceiros como a Amazon. O OpenAI Frontier continua hospedado no Azure. Assim, os dois acordos (Microsoft para as APIs sem estado, Amazon para a distribuição do Frontier) são complementares e previstos nos contratos existentes.

A Microsoft mantém também a sua licença exclusiva sobre todos os modelos da OpenAI, e os termos de partilha de receitas permanecem inalterados.

🔗 Comunicado conjunto Microsoft-OpenAI


Gemini: Nano Banana 2, Lyria 3, Gemini 3.1 Pro

Nano Banana 2 — geração de imagens em tempo real

26 de fevereiro — O Google lança Nano Banana 2 (também conhecido como Gemini 3.1 Flash Image), sucessor do Nano Banana Pro que combina a velocidade do Gemini Flash com a qualidade do Nano Banana Pro.

CapacidadeDetalhes
Conhecimento globalBase Gemini + pesquisa web em tempo real para infografias e visualizações
Texto multilíngueGeração e tradução de texto nas imagens (marketing, cartões de felicitações)
Consistência de sujeitosMantém até 5 personagens e 14 objetos num fluxo de trabalho
ResoluçõesDe 512px até 4K, diferentes rácios de aspeto
ProveniênciaSynthID + C2PA Content Credentials

No lançamento, o Nano Banana 2 está disponível na app Gemini (substitui o Nano Banana Pro nas edições Fast, Thinking e Pro), Google Search (AI Mode e Lens, 141 novos países, 8 línguas adicionais), AI Studio, Gemini API (preview), Google Cloud/Vertex AI (preview), Flow (0 créditos para todos) e Google Ads.

🔗 Anúncio Nano Banana 2

Gemini Drop de fevereiro de 2026

27 de fevereiro — O Google publica o seu resumo mensal “Drop” com várias novidades agrupadas:

  • Lyria 3: novo modelo musical, gera faixas de 30 segundos em beta a partir de texto ou imagem. Caso de uso: criar uma banda sonora que corresponda a uma determinada ambiência.
  • Gemini 3.1 Pro: inteligência aprimorada para fluxos de trabalho exigentes. O modo Deep Think está disponível para assinantes Google AI Ultra, direcionado a problemas avançados de ciência e engenharia.
  • Veo Templates: galeria de estilos de vídeo que permite escolher e remixar com os seus próprios elementos.
  • Citações científicas: ligações diretas para artigos científicos nas respostas do Gemini.

🔗 Gemini Drop fevereiro 2026


GitHub: Agentic Workflows, Copilot Metrics GA

GitHub Agentic Workflows

27 de fevereiro — O GitHub anuncia os Agentic Workflows: descreva um fluxo de trabalho em Markdown e o GitHub compila‑o automaticamente para um workflow executável. Compatível com GitHub Copilot, Claude by Anthropic e OpenAI Codex.

A abordagem “workflow-as-markdown” diminui a barreira de entrada à automatização agentiva — não é necessário escrever código de workflow complexo; a descrição em linguagem natural é suficiente.

🔗 Anúncio @github

Copilot Metrics GA

27 de fevereiro — O GitHub Copilot Metrics passa a estar Generally Available após a preview apresentada na Universe 2025. Funcionalidades disponíveis:

  • Painel de uso do Copilot e Painel de geração de código
  • APIs em três níveis: empresa, organização, utilizador
  • Controlo de acesso granular através de funções empresariais personalizadas
  • Suporte ao GitHub Enterprise Cloud com residência de dados

Acesso via: conta enterprise → AI Controls → Copilot → Metrics.

🔗 Changelog Copilot Metrics GA

Copilot Content Exclusion REST API (prévia pública)

26 de fevereiro — Uma API REST JSON está disponível em prévia pública para gerir regras de exclusão de conteúdo do Copilot ao nível organizacional e empresarial. Permite automatizar a governança em escala via operações GET/SET.

🔗 Changelog Content Exclusion API


Runway: modelo de imagem e robótica

Runway Nano Banana 2

27 de fevereiro — A Runway anuncia o lançamento do Nano Banana 2, o seu novo modelo de geração e edição de imagens, disponível de imediato na plataforma Runway. Não confundir com o modelo do Google com o mesmo nome: os dois produtos foram anunciados no mesmo fim de semana, mas são totalmente distintos.

🔗 Anúncio @runwayml

Runway Robotics: simulação de políticas com World Models

27 de fevereiro — A equipa Runway Robotics publica novas pesquisas sobre a utilização dos General World Models para simular políticas robóticas. A Runway simulou 8 políticas robóticas dentro do seu General World Model e observou uma correlação de 0,95 com os resultados reais em hardware.

“Testing robot policies on hardware is slow, expensive and hard to scale. World models offer a promising path to accelerating robot policy development.”

🇵🇹 “Testar políticas robóticas em hardware é lento, caro e difícil de escalar. Os modelos de mundo oferecem um caminho promissor para acelerar o desenvolvimento de políticas robóticas.”@runwayml no X

Uma correlação de 0,95 entre simulação e comportamento real é um resultado significativo para reduzir custos e prazos de testes em hardware na robótica.


Atualizações CLI

27 de fevereiroClaude Code v2.1.62 corrige uma regressão que reduzia as taxas de sucesso do cache de sugestões de comandos (prompt suggestion cache). Esta correção melhora a performance e a reatividade da autocompletação no CLI.

🔗 CHANGELOG Claude Code

26 de fevereiroCodex app 26.226 (a aplicação web codex.openai.com) traz novos atalhos MCP no composer (sugestões “install” e submenu “MCP server” em “Add context”), o suporte a @mentions e menções de skills nos comentários de revisão online, bem como correções de renderização para chamadas de ferramentas MCP e diagramas Mermaid.

🔗 Codex Changelog


O que isso significa

A rodada da OpenAI com avaliação de 730 bilhões marca um marco simbólico e financeiro importante: a esta escala, a OpenAI passa a ser avaliada como uma das empresas tecnológicas mais relevantes do mundo. Os 900 milhões de utilizadores semanais do ChatGPT e o triplo do Codex atestam uma tração operacional que justifica esses valores.

A estrutura das parcerias Amazon‑Microsoft merece atenção: os dois acordos são apresentados como complementares (Azure para as API sem estado, AWS para a distribuição do Frontier), mas a multiplicidade de fornecedores de nuvem exclusivos cria uma arquitetura complexa a acompanhar no longo prazo.

Do lado do Google, o Gemini Drop consolida uma oferta agora vasta — modelos de texto, imagem, vídeo, música, pesquisa científica — com cadência mensal. Lyria 3 e Nano Banana 2 posicionam o Gemini como uma plataforma criativa completa.

O GitHub Agentic Workflows representa uma evolução interessante: tornar a criação de workflows agentivos acessível via Markdown é uma aposta na democratização das ferramentas de desenvolvimento de IA.


Fontes

Este documento foi traduzido da versão fr para a língua pt usando o modelo gpt-5-mini. Para mais informações sobre o processo de tradução, consulte https://gitlab.com/jls42/ai-powered-markdown-translator