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região ME-SOUTH-1 offline desde março, sem atualizações da Amazon Policy China avalia controles de exportação em modelos de IA de peso aberto, proibição de TSMC para projetos de chips chineses; Alibaba, ByteDance, Zhipu consultados Chips TSMC se compromete com $100B adicional para Arizona, elevando investimento total dos EUA para $265B para fabs 2nm e embalagem avançada Chips NVIDIA Vera Rubin NVL72 atinge produção com CoreWeave 10x throughput sobre GB200, atrai Microsoft, Mistral, Tesla Chips GPU NVIDIA Rubin adiciona gerenciamento de descritor MoE, 2x throughput de dimensão K, 4x softmax para inferência Breaking Google lança Gemini 3.6 Flash (17% menos tokens), 3.5 Flash-Lite e modelo de segurança cibernética Chips NVIDIA Vera CPU entra em produção com 88 cores Olympus, 1,5x aceleração de IA com agentes sobre x86 Chips NVIDIA Spectrum-6 Ethernet atinge 102,4 Tbps, implantado por CoreWeave, Microsoft, Nebius para IA em gigaescala Chips Computação quântica muda de laboratório de física para data center—gargalos de resfriamento e modelos de colocação emergem Market Primeiro vencimento de lock-up da SpaceX libera 911,5M ações quando data de resultados em 4 de agosto dispara liberação de 20% Chips Dell Pro Max GB10 habilita clusters de IA locais; 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Google lança Gemini 3.6 Flash (17% menos tokens), 3.5 Flash-Lite e modelo de segurança cibernética

O Google lançou três novos modelos Gemini na terça-feira enquanto se prepara para resultados e enfrenta concorrência cada vez mais intensa de rivais de IA chineses. O Gemini 3.6 Flash melhora o desempenho de codificação, multimodal e trabalho de conhecimento, reduzindo o uso de token de saída em 17% em comparação com 3.5 Flash e reduzindo o custo por token de saída para $1,50/M entrada, $7,50/M saída. O modelo mostra 49% de precisão na edição de código DeepSWE (vs. 37% para 3.5 Flash) e 83,0% em tarefas de computador OSWorld (vs. 78,4% para geração anterior.

O Gemini 3.5 Flash-Lite visa workloads de alto volume e baixa latência a apenas $0,30/M tokens de entrada e $2,50/M tokens de saída, funcionando a 350 tokens de saída por segundo de acordo com Artificial Analysis—o mais rápido da família 3.5. Ele superforma significativamente gerações mais antigas de Flash-Lite em workflows com agentes e inclui capacidades de computador integradas. O Gemini 3.5 Flash Cyber, lançado em piloto limitado para governos e parceiros confiáveis, é um modelo especializado emparelhado com CodeMender, agente de segurança de código do Google, projetado para detectar e corrigir vulnerabilidades de software a custo menor por token do que modelos maiores.

O roteiro mais amplo do Google sinaliza confiança: 3.5 Pro está em teste com parceiros antes do lançamento mais amplo, e a empresa iniciou sua maior execução de pré-treinamento até agora para Gemini 4. O lançamento responde ao impulso de rivais chineses—Kimi K3 da Moonshot AI atingiu restrições de capacidade de demanda, e Alibaba está provocando Qwen 3.8 Max. Para profissionais, a redução de 17% de token do 3.6 Flash e desempenho aprimorado com agentes a custo menor por tarefa o tornam a escolha clara para sistemas de agentes multiturnos e análise de documentos em escala.

Fontes