Chegamos, enfim, ao capítulo final do curso. Aqui, damos uma olhada abrangente no que está acontecendo na linha de frente. Multimodalidade, modelos de raciocínio, agentes de IA, código aberto, robótica e AGI — vamos captar, sem jargão, o "ponto atual" de um mundo cuja paisagem muda a cada seis meses. Leia os números e nomes próprios como uma fotografia de março de 2026.
Um panorama do "agora" da IA em 5 minutos
Sentindo a velocidade de evolução da IA
Neste março de 2026 em que escrevemos este capítulo, o lema no setor de IA virou "o senso comum de seis meses atrás já não vale".
Em números, dá para sentir bem essa velocidade. O valor investido em IA atingiu US$ 225,8 bilhões em 2025, o maior de todos os tempos[1]. 77% das empresas já adotaram ou testam IA, e 21% da população mundial usa ferramentas de IA todos os dias. O mercado de IA em 2025 é estimado em cerca de US$ 244 a 391 bilhões.
o maior de todos os tempos
Vamos recapitular, em linha do tempo, o que aconteceu de mais importante neste último ano e meio.
A partir daqui, aprofundamos 4 tendências especialmente importantes.
IA multimodal — a IA com cinco sentidos
IA multimodal é a IA capaz de lidar de forma integrada com múltiplos formatos — texto, imagem, áudio, vídeo etc. Os primeiros LLMs eram "seres que só liam e escreviam texto", mas a IA de hoje vê fotos, ouve vozes e cria vídeos.
Os avanços de 2025
| Área | Serviço | O que consegue fazer |
|---|---|---|
| Geração de imagem | GPT-4o (geração nativa de imagem) | Gera com precisão imagens com texto. Logo após o lançamento, em março de 2025, a demanda foi tão grande que Altman disse que as GPUs "derreteram" |
| Geração de vídeo | Google Veo 3 | Gera vídeo com áudio. Após o lançamento, foram gerados mais de 270 milhões de vídeos no total |
| Compreensão de textos longos | Gemini 2.5 Pro | Processa 1 milhão de tokens (mais de um livro inteiro) de uma vez. Nº 1 na estreia no LMArena |
| Diálogo por voz | GPT-4o Advanced Voice | Conversa por voz natural em tempo real, sem passar por texto. Também dá para usar como intérprete |
Por outro lado, a IA de geração de vídeo "Sora", da OpenAI, teve o fim do serviço anunciado para 2026, devido a um custo de infraestrutura estimado em cerca de US$ 1 milhão por dia e ao crescimento estagnado de usuários (web e app em abril, API em setembro). Fica evidente também a realidade de que a geração de vídeo de alta qualidade ainda tem custo enorme.
💡 Dica prática: a análise de imagem (foto → texto) está disponível na faixa quase gratuita de todas as empresas. Experimente no dia a dia: leitura de recibos, transcrição de anotações manuscritas, extração de valores de gráficos e afins.
A revolução dos modelos de raciocínio — o surgimento da IA que "pensa"
A partir do fim de 2024, nasceu uma nova categoria no mundo da IA: os modelos de raciocínio.
A IA tradicional respondia "na hora, ao ser perguntada". O modelo de raciocínio é diferente. Ele tira um "tempo para pensar" antes de responder. É como quando um humano resolve um problema de matemática: em vez de escrever a resposta de cara, pensa em etapas, fazendo anotações.
Por que é importante
Com o surgimento dos modelos de raciocínio, o desempenho em áreas nas quais a IA era fraca — matemática, ciências, programação complexa — melhorou drasticamente.
Atinge 92,7% em problemas de nível de olimpíada de matemática (AIME 2025). Com ferramenta Python, chega a 99,5%.
Alcançou alto desempenho com custo de treinamento de apenas cerca de US$ 6 milhões (contra os estimados mais de US$ 100 milhões do GPT-4) e chegou ao 1º lugar nos EUA no app da iOS em janeiro de 2025. A ação da Nvidia caiu 18% em dado momento[2].
Recurso próprio em que o desenvolvedor define livremente o "orçamento de pensamento". Implementa o "pensamento intercalado", que continua raciocinando enquanto usa ferramentas.
⚡ Ponto de destaque: computação em tempo de inferência
A descoberta de que "fazer a IA pensar por mais tempo produz respostas mais precisas" acrescentou um novo eixo à evolução da IA. Além dos tradicionais "aumentar os dados de treinamento" e "aumentar o modelo", descobriu-se que aumentar a quantidade de cálculo na inferência também melhora o desempenho.
Agentes de IA — rumo à era de "delegar"
A palavra-chave mais quente de 2025-2026 são os agentes de IA.
Até aqui, a IA era um interlocutor que "responde quando perguntado". O agente de IA é diferente. Ao receber um objetivo, ele faz um plano, usa ferramentas e executa a tarefa de forma autônoma. É parecido com a sensação de "delegar" trabalho a um secretário ou assistente. Quem quer entender melhor o funcionamento pode ver também "O que é um agente de IA" e, para o mecanismo em que várias IAs cooperam, "O que é multiagente".
Exemplos concretos de agentes de IA
| Agente | O que consegue fazer | Características |
|---|---|---|
| Claude Code | Executa de forma autônoma e integrada a geração, execução e depuração de código | Um dos 3 produtos que ultrapassaram US$ 1 bilhão de ARR como IA de programação |
| Operator | Opera o navegador e faz reservas e pesquisas em seu lugar | Estabelece pontos de checagem humana, mas a defesa contra ataques de prompt é um desafio |
| Manus AI | Executa tarefas complexas de forma assíncrona na nuvem | Surgiu em 2025. A Meta a adquiriu por cerca de US$ 2 bilhões, mas em 2026 as autoridades chinesas a barraram e o processo de desfazimento está em curso |
| Devin | Engenheiro de IA que executa o desenvolvimento de software de forma autônoma | US$ 500/mês. A taxa de sucesso oficial é de 13,86%, ainda em desenvolvimento |
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MCP — a "língua franca" dos agentes de IA
Como padrão para os agentes se integrarem a ferramentas externas, difunde-se rapidamente o MCP (Model Context Protocol), desenvolvido pela Anthropic. Em dezembro de 2025, foi doado à Linux Foundation, e os downloads mensais do SDK chegaram a 97 milhões. Plataformas de peso como ChatGPT, Gemini, VS Code, AWS e Azure adotam-no em massa.
Segundo previsão do Gartner, até o fim de 2026 40% dos aplicativos corporativos devem ter agentes de IA incorporados[1].
⚠️ Desafios dos agentes: os agentes são úteis, mas, no momento, têm algumas limitações importantes. Erros de julgamento em decisões complexas, riscos de segurança (enviar informação por conta própria etc.), custo (repetir chamadas de API de forma autônoma) e falta de transparência na prestação de contas. A regra de ouro é "delegar e conferir", não "delegar e esquecer".
A ascensão da IA de código aberto
Nem só de IAs comerciais como GPT-4 e Claude vive o mundo. A IA de código aberto, gratuita e modificável, evolui com uma força impressionante.
Principais modelos (em 2025)
| Modelo | Desenvolvedor | Características |
|---|---|---|
| Llama 4 Scout / Maverick | Meta | Scout: suporte a textos superlongos de 10 milhões de tokens, roda em 1 H100. Maverick: desempenho comparável ao GPT-4o |
| DeepSeek V3 / R1 | DeepSeek (China) | O V3 tem nível GPT-4o com custo de treinamento de cerca de US$ 6 milhões. O R1 chegou ao 1º lugar nos EUA como modelo de raciocínio |
| Qwen 3 | Alibaba | Licença Apache 2.0. Suporte a 119 idiomas. Ultrapassou o Llama em número de downloads |
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Por que a IA de código aberto é importante
A IA de código aberto tem 5 significados.
Dá para verificar o funcionamento do modelo e avaliar sua segurança.
Dá para construir um modelo especializado com os dados da sua empresa.
Rodando no próprio servidor, a taxa de API vai a zero.
Dá para usar IA sem enviar dados para fora.
Previne o monopólio da IA por poucas grandes empresas.
No verão de 2025, ocorreu um episódio simbólico: no total de downloads de modelos de código aberto, os modelos de origem chinesa (DeepSeek + Qwen) ultrapassaram os de origem americana. O equilíbrio geopolítico do desenvolvimento de IA está mudando.
💡 Ponto para o usuário comum: a IA de código aberto é voltada principalmente a empresas e desenvolvedores, mas seus benefícios chegam indiretamente a todos. Com a concorrência mais acirrada, os preços das IAs comerciais caem e o desempenho sobe. De fato, após o surgimento do DeepSeek R1, várias empresas reduziram bastante as taxas de API.
O futuro da IA — perspectivas de 2026 em diante
Por fim, vejamos para onde a IA caminha nos próximos anos, por 3 recortes: robótica, AGI e a estratégia de IA do Japão.
O Tesla Optimus mira um preço de produção em massa de US$ 20 a 30 mil. O Figure 03 opera de fato na fábrica da BMW. O 1X NEO, doméstico, sai em 2026 por cerca de US$ 20 mil. A China tem mais de 140 empresas e mais de 330 modelos em desenvolvimento. Também é área prioritária no Plano Básico de IA do Japão (solução para a falta de mão de obra).
A Anthropic diz início de 2027; a Google DeepMind, dentro de 3 a 5 anos; a OpenAI, "já sabemos como construí-la"; os céticos, "ainda é preciso um avanço fundamental". Ganha atenção também o novo eixo de expansão do investimento de cálculo na inferência.
Orçamento de 1 trilhão de ienes em 5 anos. SoftBank + OpenAI investem cerca de US$ 41 bilhões, o NTT tsuzumi 2 é um LLM nacional e o "Gennai" da Agência Digital é a base de IA do governo. A marca é a postura de priorizar a inovação em vez da regulação.
IA × robótica — a aplicação prática da "IA que se move"
Os robôs humanoides, que combinam a inteligência dos LLMs com o corpo dos robôs, começam enfim a atuar em cenas reais.
- Figure 03 — implantado de fato na fábrica da BMW. Investimento de mais de US$ 1 bilhão
- 1X NEO — o primeiro humanoide doméstico do mundo. Começa a ser entregue em 2026 por cerca de US$ 20 mil (US$ 499/mês)
- Tesla Optimus — mira um preço de produção em massa de US$ 20 a 30 mil. Planeja produzir dezenas de milhares de unidades em 2026
- China — mais de 140 empresas e mais de 330 modelos em desenvolvimento
No Plano Básico de IA do governo japonês, a "IA física" (robôs × IA) também é posicionada como área prioritária, como solução para a falta de mão de obra[3].
O caminho até a AGI — as previsões dos especialistas
Sobre quando chegará a AGI (inteligência artificial geral — IA com inteligência igual ou superior à humana), as visões do setor divergem. O significado do termo é explicado em detalhe em "O que é AGI (inteligência artificial geral)", e a "singularidade tecnológica", em que a IA supera o humano, em "O que é a singularidade tecnológica".
| Posição | Previsão |
|---|---|
| Anthropic | "Início de 2027" — uma IA comparável a pesquisadores de nível Nobel entre o fim de 2026 e o início de 2027 |
| OpenAI | "Já sabemos como construí-la" — otimista, evitando cravar uma data |
| Google DeepMind | "Dentro de 3 a 5 anos" — bem antes do "10 anos" anterior |
| Pesquisadores céticos | "Ainda é preciso um avanço fundamental" — na linha atual, 10 a 20 anos |
Mesmo que digam "a AGI está chegando", a vida não vai mudar radicalmente do dia para a noite. Mas é fato que o alcance do que a IA consegue fazer se amplia praticamente todo mês. A crença de que "a IA ainda não dá conta disso" pode estar ultrapassada daqui a seis meses.
A estratégia de IA do Japão
Em dezembro de 2025, o governo japonês elaborou seu primeiro Plano Básico de IA e definiu investir 1 trilhão de ienes (cerca de US$ 7 bilhões) em IA e semicondutores ao longo de 5 anos[3].
- SoftBank × OpenAI — a SoftBank aporta cerca de US$ 41 bilhões na OpenAI. Na joint venture "SB OAI Japan", constrói uma base de IA voltada ao Japão
- NTT tsuzumi 2 — LLM nacional. Roda em 1 H100 e está entre os melhores do mundo em desempenho na língua japonesa
- "Gennai" da Agência Digital — base de IA para cerca de 180 mil servidores públicos. Adotada por 7 empresas, como NTT, KDDI e PFN
O Japão adota a postura de "priorizar a inovação em vez da regulação", em contraste com a abordagem regulatória rígida da UE.
O que fazer "agora" na era da IA
Experimente na prática com ferramentas de IA gratuitas. Ver vale mais que ouvir; experimentar vale ainda mais.
A IA é uma ferramenta. Ela vira valor quando combinada com a sua especialidade e criatividade.
Uma era em que o senso comum muda a cada seis meses. Manter a curiosidade é a maior habilidade.
- A IA se tornou multimodal e passou a lidar não só com texto, mas também com imagem, áudio e vídeo.
- Com os modelos de raciocínio, a IA que "pensa" virou realidade; com os agentes de IA, a IA em que se "delega".
- A IA de código aberto avança rápido, e o equilíbrio geopolítico também muda.
- O próximo campo de batalha é robótica, AGI e estratégias nacionais. O senso comum muda a cada seis meses.
- O importante são 3 coisas: mexer e se acostumar, combinar com os seus pontos fortes e aproveitar a mudança.
Referências
- Gartner. "Worldwide AI Spending Will Total $1.5 Trillion in 2025." Gartner Newsroom, September 2025. / Fortune Business Insights. "Artificial Intelligence Market Report." 2025.
- "DeepSeek R1: Open-source reasoning model." DeepSeek API Docs, January 20, 2025. / Market impact reported by multiple financial outlets, January 27, 2025.
- "Japan adopts first AI basic plan with 1 trillion yen investment." Nikkei, December 2025. / "Japan AI Basic Plan." AI Strategy Headquarters, December 2025.
Links relacionados:
- Hugging Face Models — hub de modelos de IA de código aberto
- LM Arena — placar para comparar o desempenho de modelos de IA
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