Transcrição do Episódio 0:00 [música de introdução] Diretamente do maior ecossistema de dados e inteligência artificial do Brasil, eu trago o Data Hackers News, as notícias mais quentes da área de dados AI e tecnologia, direto do podcast Data Hackers. 0:19 Eu sou Monique Falmy e junto comigo eu trago as notícias dessa semana. E a Nvidia segue acelerando em duas frentes que podem mexer diretamente com o mercado brasileiro de inteligência artificial. 0:31 De um lado, a gente tem a chegada aqui no Brasil de um mini workstation com potência de nível de data center que roda inteligência artificial localmente. 0:40 Do outro, o lançamento do Nemo Cloud, uma nova solução de open source focada em agentes de inteligência artificial mais seguros de maneira local e prontos pra uso corporativo. 0:50 Mas claro, né, gente, pra comentar essas duas movimentações, eu não tô aqui sozinha, ele tá comigo, o Leon. 0:56 Fiz o convite aqui pra ele, pra ele poder também analisar comigo esses anúncios e o que realmente tá significando no mercado brasileiro de inteligência artificial. E aí, Leon, como cê tá? Tudo tranquilo. 1:06 Tudo bem, Monique? Brigada pelo convite. Como é que vocês estão aí, Data Hackers? Vamo ouvir um pouquinho do que a Nvidia tá aprontando. Vai ser bem maneiro. Pois é. 1:14 Então prepara aí pra ouvir o que a gente trouxe pra você hoje e essa e outras notícias você acompanha aqui no Data Hackers News. 1:23 [música de introdução] Você já deve ter acompanhado essa novidade que saiu na nossa newsletter e no blog do Data Hackers essa semana, porque agora chega ao Brasil o Nvidia Grace Blackwell, o computador projetado pro uso avançado de inteligência artificial. 1:39 Esse modelo de computador é o AI Mini Workstation GN100, que é comercializado pela Bemol, revendedora oficial aqui no Brasil e foi testado em primeira mão pelo Data Hackers. 1:49 E claro, né, gente, a gente convidou o Leon e ele testou essa nova geração de infraestrutura de inteligência artificial que acaba de desembarcar aqui oficialmente no Brasil. 1:58 Essa arquitetura é muito legal e isso permite o computador ser pequeno também, né? É surreal o tamanho desse computador, desse tamanhozinho computador ser tão grande assim. 2:05 E a Bemol mandou essa máquina aqui pro Data Hackers que a gente já testou e ela também é o canal oficial de revenda que traz pro nosso país o modelo Acer Veriton GN100 AI Mini Workstation, que é equipado com a arquitetura Nvidia Grace Blackwell, o computador projetado pra atender demandas avançadas de inteligência artificial, machine learning e também ciência de dados em formato compacto. 2:27 E antes que você se pergunte o que isso muda, a gente tá falando aqui de uma nova categoria de infraestrutura computacional com a capacidade de nível de data center no formato mini. 2:37 E olha, ela é pequena mesmo, mas a capacidade dela, só você assistir no vídeo e a que a gente trouxe lá no blog do Data Hackers pra você poder acompanhar. 2:46 Baseado no Super Chip Nvidia GB10 Grace Blackwell, o GN100 integra o CPU da Nvidia Grace e o CPU Blackwell em um sistema unificado, que acaba reduzindo aqueles gargalos de processamento e também de aceleração. 3:00 Mas ó, se você quer saber o que realmente a gente já testou nessa máquina, o link tá aqui na descrição. 3:06 Mas antes, nada melhor do que a gente chamar ele, o Leon, que testou em primeira mão aqui essa máquina no Data Hackers. E aí, Leon, conta pra gente todas essas novidades aí. 3:16 Essa máquina lá ficou famosa quando o CEO da Nvidia mostrou no evento deles, que tem anual, que tá até inclusive acontecendo os 2026 enquanto a gente tá gravando aqui, né? 3:24 Tem bastante notícia que vocês vão ver aí na Hack News também. Mas ele mostrou a máquina que chamava DGX Spark, que era bem pequenininha, todo mundo ficou chocado com aquilo, né? 3:33 O-o preço, né, lá no-no Estados Unidos dá pra comprar tranquilamente e a gente não tinha acesso a essas máquinas aqui. Então até então a gente não tinha acesso a essa DGX Spark. 3:43 E lá nos Estados Unidos já deve ter umas cinco, é, versões, mais ou menos, e uma delas é justamente essa Acer, né, que é a Acer Veriton, que, que a Bemol tá trazendo aqui pro Brasil. 3:51 E honestamente, a primeira coisa que você percebe mesmo, e acho que o-o cara não é CEO à toa, né, ele mostrou o tamanho da máquina e foi o que chocou mesmo quando eu peguei aquela máquina, eu: "Meu Deus do céu, será que ela dá conta de rodar tanta coisa assim?" 4:02 A gente briga, né, o Paulo também, é, também é adepto disso. 4:04 A gente sabe que é muito legal você utilizar LLMs, né, da OpenAI, da Anthropic, né, do Google, lá também do DeepSeek, mas a gente briga muito por modelos open weight, né, aqueles modelos que são abertos, justamente porque a gente sabe que a era dos modelos locais um dia ia chegar. 4:21 E honestamente, foi a primeira vez que realmente eu testei uma máquina que eu vi que dá pra poder usar uma LLM muito grande pra usar coisas bem úteis, né? Vocês vão dar uma olhadinha aí no vídeo. 4:30 Tentei fazer um vídeo não só pra, pra quem é desenvolvedor ou pra quem é da área de dados, por mais que a gente teja aqui na nossa, né, na nossa esfera, nossa bolhazinha de dados. 4:38 A gente testou, é, prompts genéricos, a gente testou também coisas multimodais, a gente rodou modelos de até cento e vinte e dois bilhões de parâmetros, que eu tipo, nunca ia imaginar na vida, né? 4:49 O modelo, já vou dar um spoiler aqui, mas a gente utilizou o GPT open source, a gente utilizou o Qwen, cento e vinte e dois bilhões de parâmetros. 4:56 E o que eu fiquei mais chocado mesmo foi do tamanho da máquina, o quanto ela é silenciosa, isso foi engraçado também, porque, é, eu até brinco um pouco no vídeo que eu não sabia se ela tava ligada ou não tava ligada, de verdade, assim, meu Deus do céu. 5:07 Parecendo, é, pai de menino novo, né, que fica escutando pra poder saber se o menino tá respirando. Eu fiz igualzinho na máquina. Eu: "Será que tá funcionando ou não tá?" 5:14 [riso] E o tamanhozinho dela foi bem, bem assustador. Foi bem legal, Monique. 5:18 Eu acho que de muitos Data Hackers que temos aí espalhados no Brasil e no mundo, é, a comunidade gosta muito, principalmente dos seus conteúdos. 5:26 Ano passado a gente teve junto com você na trilha do Challenge, né, que deu mais de sete mil inscrições. É, fiquei bem feliz. 5:33 Mas brincadeiras à parte, fico muito lisonjeado de ter chamado aqui e é uma oportunidade que a gente tem aqui no Brasil, né, mais uma vez, você falou uma coisa muito, muito importante, Monique, desse, desse, dessa máquina. 5:41 Porque a gente fala assim: "Nossa, mais uma máquina, né, com muitos mil dólares e tal". Mas na verdade, você democratiza muito, porque antes você não tem nem acesso a isso, né? Você não tinha acesso a essa máquina aqui. 5:49 Agora, você imagina o tanto de empresa, por exemplo, que ao invés de ficar gastando lá, né, dezenas de mi-- de milhares de dólares em OpenAI, em Anthropic, em Gemini, né, em outras, e as mandando também os dados daquiAqui, né. 6:00 O pessoal fala tanto de soberania, por exemplo, né, essa parte de soberania é importante a gente não mandar os dados também. 6:05 Então você ter máquinas que-- onde você consiga rodar LLMs que são boas o suficiente pra poder não precisar acessar, mandar seus dados pra internet, acho que isso é muito, muito interessante e eu acho que honestamente vai ser uma, uma boa revolução a gente começar a utilizar esses modelos LLM e ter testado essa máquina, e-eu não tô falando de brincadeira mesmo, não, assim, é, até foi a primeira vez que eu s-- eu rodei modelos que realmente eu percebi que dá pra utilizar no lugar de OpenAI, no lugar de Anthropic, e fazer ótimos trabalhos, fazer vários serviços de várias coisas diferentes utilizando uma máquina local. 6:37 A gente chegou a, a ver alguns vídeos, mas a gente nunca teve vídeos de pessoas testando literalmente a máquina com modelos, uma vez que ela é propícia pra isso, né, pro uso de inteligência artificial e outras funcionalidades que você também traz nesse vídeo, que a gente vai deixar aqui na descrição desse episódio pra você poder ver, consumir, assistir e pra quem já, já viu a própria newsletter dessa semana. 7:01 Mas um ponto superimportante também, é, que você também fala no próprio vídeo, que é essa capacidade não só pro uso de inteligência artificial, mas também pra parte de desenvolvimento, que você-- um dos testes que você faz rodando ali o modelo e você testando aquilo na prática, uma vez que a gente também tem uma galera dev aí que também tá adentrando nessa camada mais holística da-- do uso de inteligência artificial e a capacidade que a gente tem de poder gerar tudo isso, né? 7:28 É, o mais importante é justamente você conseguir utilizar esse modelo, né, são mo-- são modelos genéricos, são modelos específicos também. 7:35 O legal dessa máquina é que você consegue rodar todos dentro dele e modelos muito grandes, né, então essa que é a parte mais interessante. 7:41 Dando já uma, uma dica aqui, por mais que você tenha ali sua placa de vídeo, que tenha doze giga, que caiba bastante modelo, você não vai conseguir rodar os melhores modelos que são disponíveis hoje sem, sem uma máquina dessa, né, eu acho que isso é bem interessante. 7:53 E o que é uma outra coisa que você falou que é importante também, é que cada vez mais você tá tendo um uso pra desenvolvimento e pra outras coisas. 8:01 E nesse vídeo eu não quis trazer só a avaliação da máquina, que já é legal o suficiente, né, mas eu tentei mostrar também um pouquinho pra quem ainda nunca usou nenhuma LLM local. 8:09 A gente mostra ali direitinho como é que faz pra poder utilizar com o Llama, né, como é que faz pra poder instalar o-os, os modelos locais e como utilizar. 8:16 Então acho que vai ser um, um vídeo interessante pra quem tá querendo também começar essa área. 8:20 Quem já, já conhece, já trabalha bastante, vai ficar alegre de saber que consegue rodar modelo de cento e vinte e dois bilhões de parâmetros e pra quem não começou ainda, acho que vai ser um bom tutorial aí inicial pra poder começar a utilizar, porque honestamente eu acho que vai ser o novo normal daqui pra frente, né. 8:34 Claro que a gente vai continuar utilizando os modelos, né, externos, mas eu acho que a era do LLM local tá chegando agora. Exatamente. 8:40 E eu vou convidar você que tá ouvindo aqui a gente, que já viu esse vídeo ou que já foi lá deixar seus comentários. Você deixa aqui também pra saber se você gostou, o que você quer que a gente teste. 8:50 "Ô Leon, será que a gente pode testar? Vamo pedir pra Bemol mandar de novo a máquina?" É, eu acho que, né, eu já vou dar o spoiler aqui, mas essa máquina só tem um grande defeito, né: ela não é minha. 9:00 Então claro que se tiver mais vezes [riso] eu vou achar bem legal de utilizar. 9:05 E você puxou um assunto superimportante, que tá super em voga e que é outra coisa também que eu acho que vai ser o novo normal, que é você utilizar os seus agentes locais, né. O OpenClau, não precisa nem falar, né. 9:14 E só que tá todo mundo cansado de gastar cartão de crédito com o OpenClau, né. E aí essa é uma forma que você tem também de utilizar o OpenClau completamente gratuito. 9:21 Você só vai pagar um pouco ali de energia a mais, mas pode ter certeza que é muito menos do que você vai pagar com, com o OpenAI, com o Anthropic, com o Google. 9:28 Então você utilizar o OpenClau, os seus agentes locais, né, ou qualquer um outro, né, tem vários aí surgindo, é, é importante você conter o, o seu gasto, né, que senão você vai utilizar. 9:37 Quem já testou de verdade igual eu testei mesmo, primeiro dia deu cinquenta dólares no meu cartão de crédito. Como assim, por dia, né? Não vou dar conta de pagar meu cartão de crédito no fim do ano. 9:44 E aí você ter esse tipo de máquina, você consegue rodar modelos excelentes, locais que vão suprir os seus agentes também, né. 9:50 Então quem sabe a Bemol aí não, não libera mais umas, umas semaninhas aí pra gente pra poder fazer esses testes também. É isso aí. Então deixa aqui nos comentários que a gente quer saber também. 10:00 [som de transição] E vamos de segunda notícia, porque além de falar da Nvidia, ela lança o Nemo Cloud pra rodar agentes de inteligência artificial com mais segurança dentro das corporações, hein. 10:13 A Nvidia lançou oficialmente no último evento o Nemo Cloud, uma stack de referência de open source criada ali pra simplificar a execução de assistentes baseados também em Open Cloud, de forma contínua e também com mais segurança. 10:26 Na prática, o Nemo Cloud permite rodar esses agentes com um único comando e integra também as soluções da Nvidia em um ambiente de execução projetado pra adicionar guardrails de privacidade. 10:38 Segurança é uma das coisas que foram mais faladas do ano de 2025, principalmente no uso de inteligência artificial. 10:44 E esse controle também leva a gente a olhar pros comportamentos, reduzindo a questão dos riscos e também agentes que operam diretamente no computador do próprio usuário. 10:52 Segundo a própria Nvidia, a proposta é tornar mais viável o uso corporativo dessa tecnologia, especialmente em um momento em que os agentes autônomos ganham espaço, ainda mais levantando as preocupações de governança, de prompt injection e também aquele acesso excessivo que a gente tem quando a gente fala sobre proteção de dados. 11:11 Mas Leon, essa foi justamente uma das novidades que a gente viu ser anunciada semanas atrás, principalmente no evento da Nvidia. Mas eu quero ouvir de você. 11:20 Não sei se você já testou aí o Nemo Cloud, mas o que isso realmente representa nessa corrida de agentes de inteligência artificial mais seguro e o que que cê já viu por aí, hein? 11:30 É, a Nvidia não é uma das empresas mais valiosas do mundo. Hoje é a mais valiosa, né, mas sei lá quando é que ela vai-- quanto tempo ela vai ficar assim à toa. 11:37 Porque eles ficaram bem, bem ligados nesse, nesse grande hype que foi o Open Clau. 11:43 Ele-- o Jensen, que é o CEO, ele até fala no evento, ele até compara com o Linux, aí o pessoal ficou bravo por ele comparar com o Linux, dizendo que "ó, o Linux demorou trinta anos pra chegar no mesmo tanto de, de, de colaboradores, né, de, de, de estrelas no GitHub como o Open Clau". 11:57 Então ele aproveitou, é, esse, esse hype O hype todo. 12:00 E eu vou te falar a verdade assim, Monique, pelo menos na parte da simplicidade, eles não mentiram não, porque eu já tinha testado o OpenClaw antes e é fácil de, de instalar, né, pra gente que já tá acostumado no dia a dia, mas dá um trabalhinho, viu? 12:10 Sendo bem honesto, assim, tudo que cê tem que configurar, tudo bonitinho. Confesso que eu dei umas roubadas, que eu usei uns- Olha!...uns agentes pra poder criar o agente, né? 12:17 [riso] E no-- quando eu fui testar o, o Nemoclaw, eu não precisei utilizar um agente especial pra isso. 12:24 Então foi muito mais fácil, foi mesmo com um clique só, tendo dois comandinhos, que ele até mostrou quais são os comandos. 12:30 E uma coisa que eu achei interessante, né, não dá pra saber muito bem o por trás, hã, com relação à segurança, mas eu me senti mais seguro, serve? [riso] É porque ele criou o... [riso] Eu não sei se é pior ou não, né? 12:41 Olha aí. Mas uma coisa que é legal é que ele cria uma espécie de sandbox pra colocar o, o OpenClaw lá dentro. E outra coisa que eu achei interessante também é que ele já achou todos os meus modelos locais. 12:52 Isso eu achei bem interessante. 12:52 Então pra quem não quer utilizar, por exemplo, né, API externa ou quer, né, ou não quer gastar dinheiro no cartão de crédito, achei legal porque ele já achou o, o meu servidor local, que é o Ollama, que eu utilizo, mas ele acha outros também. 13:04 E ele viu lá todos os meus modelinhos, meus Qwen locais, então eu já consegui, já consegui rodar um agente utilizando o local sem precisar gastar nada, né? Então achei isso bem interessante. 13:12 E é bom pras empresas porque, hã, você não precisa se, é, pegar alguma coisa que você não tem muito controle, né? Isso é, isso é meio complicado. 13:19 Cê pegar um OpenClaw de algum-- alguém que viu na internet, instalou na máquina, isso é muito perigoso nas empresas. 13:24 Então acho que eles mandaram bem nisso, de ter criado uma stack padrão e com suporte de um monte de empresas pra poder fazer uma coisa mais segura. 13:32 Outra coisa nessa parte de segurança que eu achei interessante também, que, que eles falam explicitamente e que eu vi no teste, é que ele não libera tudo. 13:39 Então, por exemplo, tem gente que pega e já conecta no Gmail, Discord. É isso mesmo. Entrega a vida inteira lá. Falta botar no Tinder lá pra escolher a namorada, o namorado, né? 13:48 Pro, pro coitado do agente, depois vai ter que marcar aí o, a saída, tá lascado. 13:52 Então, é, o que eu achei legal é que ele coloca ali um, um preset padrão pra poder saber o que que você quer abrir, o que que você não quer abrir, e você mesmo escolhe explicitamente. Então isso eu achei bem legal. 14:02 E essa parte eles não mentiram. É bem, bem mais fácil do que instalar o OpenClaw. 14:06 Aí na parte de segurança, brincadeiras à parte, né, obviamente que a gente não testou, não fez teste de invasão e tal, mas só de você não liberar tudo, dele perguntar o que que você quer liberar, o que não quer liberar, já é alguma coisa que é mais transparente, né? 14:16 Pelo menos você, se acontecer alguma coisa, a culpa é sua, que deixou seu, o seu WhatsApp aberto lá, o seu Slack aberto. Que legal. 14:22 E também, né, Leon, a gente viu a movimentação, principalmente no início do ano, da própria OpenCloud, né? E aí a gente viu a corrida das empresas tentando literalmente ter um modelo muito mais próximo e eficaz, né? 14:33 Depois a gente teve o anúncio aí, a, no mês passado, se eu não me engano, da própria OpenAI, né, fazendo essa aquisição com o próprio Open-OpenCloud. 14:41 E aí a gente vê, tempos depois, a NVIDIA tendo essa, essa justificativa de que nessa camada mais hori-horizontal, né, porque a NVIDIA também ultimamente faz a parceria com todos os players do mercado, né? 14:53 Então ao mesmo tempo que ele tem essa questão do hardware de maneira verticalizada, também de maneira horiz-horizontal tem essas parcerias com as outras empresas. E, mas o que que cê enxerga sobre isso? 15:02 Eu sei que cê já de-deve ter testado por aí também, né? É, é, a gente-- eu brinco que a NVIDIA ela faz mais ou menos que nem o Google, né? 15:09 O Google faz de tudo pra que você caia lá na pesquisa deles, é onde eles ganham mais dinheiro, até hoje, né? Por mais que você tenha várias coisas. 15:15 A NVIDIA é a mesma coisa, né, eles querem que você dê um jeito de comprar a GPU deles, nem que seja pra poder rodar o modelo local, por isso que eles fazem tantas parcerias assim, né? 15:22 Mas eu acho que eles fizeram bem, assim. 15:24 Óbvio que sempre tem o hype, né, a gente tem que tomar cuidado com o hype da empresa, porque ele exagera dizendo que todas as empresas vão gastar não sei quantos, é, milhares de dólares em tokens depois que tiver, é, esses agentes. 15:35 Mas é verdade que, hã, e-eu achei mui-- bem interessante o, o Nemoclaw pra, pra que as empresas que não têm, ou que ainda têm receio, ou que não sabem como fazer pra poder trabalhar, é, vale a pena fazer esses testes, né, desde que você faça sabendo o que tá fazendo, né, tudo segurança, direitinho. 15:51 E uma coisa que eu acho que é verdade, eu concordo com, com, com o Jensen, né? Quem sou eu, né? Eu sou o pobre aqui, ele é o trilha-- o trilionário lá, mas [riso] mas nisso eu concordo. 16:00 Eu acho que é um movimento sem volta. É, mas é aquela coisa, né, Leon, o mundo dá voltas. É, quem sabe? [riso] Quem sabe? A gente nunca sabe, né, Leon? É, isso é verdade. 16:12 Mas eu acho que nisso ele acertou sim, porque vai ser difícil voltar atrás. 16:15 Acho que todas as empresas, elas têm que, no mínimo, avaliar qual é o impacto de ter agentes, né, pra poder melhorar a produtividade, porque se as empresas ficarem muito paradas, com certeza vai ter outros concorrentes pra ter uma coisa assim. 16:28 Agora, engraçado, Monique, até, é, primeira mão, pelo amor de Deus, né, que eu não vi todos os podcasts do, do Brasil e do mundo. 16:33 Mas eu achei interessante, que eu a-assisti várias vezes a, a palestra, né, pra poder pegar algumas nuances assim, e eu percebi que eles vão criar, né, ele, ele falou explicitamente que eles vão criar uma espé-uma espécie de coalition, que ele chamou, né, uma espécie de coalizão pra poder melhorar o Nemoclaw e pra poder também melhorar o Nemotron, que é o modelo deles de LLM aberto. 16:50 E tem uma empresa brasileira lá, que eu não sabia, eu nem conhecia essa empresa, que chama Wild Labs. Olha! Então achei bem interessante aí. 16:55 Pro pessoal que já tiver ouvindo, já sai correndo pra, pra poder conhecer um pouquinho mais dessa Wild Labs, que tá nessa, nessa coalizão aí pro Nemotron. 17:02 Foi uma das empresas que eu vi quando ele mostra o mapinha ali, eu percebi. Pois é, Leon, muita novidade por aqui. 17:07 E você que tá ouvindo a gente, se quiser deixar aqui nos comentários o que cê achou de tudo isso, se você já tá testando por aí, quais são as suas impressões. 17:13 E se você sabia também dessa empresa brasileira, a gente também quer saber. Leon, obrigada pela participação. Com certeza toda a comunidade Data Hackers adora você aqui e a gente vai te chamar mais vezes, hein? 17:25 Ah, que bom! Fico feliz de ajudar. Espero que o pessoal utilize bastante aí o, o Nemoclaw, mas com cuidado, hein? 17:31 Cuidado, senão vai acreditar em mim, o pessoal vai ficar reclamando: "Leon, invadiram meu Instagram aqui", cuidado. Já pensou? A gente vai ter que fazer mais reviews que nem a gente fez da própria máquina da NVIDIA, né? 17:41 É verdade, ela não tinha o Nemoclaw na época, né, então a gente vai ter que fazer de novo. Pois é. Será que é uma anunciação do futuro? Eu acho que pode ser, pô, hein, tem que avisar. É isso. 17:50 [vinheta do podcast] Bom, essas e outras notícias você acompanha aqui no Data Hackers News, mas também lá na nossa newsletter semanal, acessando datahackers.news. 18:04 Vai lá, coloca o seu e-mail, que toda segunda-feira, tudo que acontece no mercado de dados cai na sua caixa de entrada. Obrigado por cê tá com a gente até aqui. E Leon, dá um tchau aí pra galera. 18:14 Logo mais cê volta com a gente, né? Que bom. Tchau, pessoal. Espero que cês tenham gostado aí da news e vamo usar aí o Nemoclaw. [vinheta de encerramento]
