Google Earnings, Jensen Targeted in Chinese Spy Plot, The Rise of Fake Wall St. Traders

No programa TBPN, os apresentadores John Coogan e Jordi Hays analisam o balanço trimestral da Alphabet, as investigações de espionagem chinesa envolvendo chips da Nvidia e o CEO Jensen Huang, o uso de simulações e videogames para o avanço da inteligência artificial geral (AGI), e a proliferação de plataformas fraudulentas de day trading simulado nas redes sociais.

Resultados Financeiros da Alphabet (Google)

As ações da Alphabet registraram queda de 12,5% após a divulgação dos resultados financeiros, provocando uma perda de quase meio trilhão de dólares em valor de mercado.

Receita e EPS: A receita foi de US$ 127,66 bilhões, ligeiramente abaixo do consenso de US$ 128 bilhões (-0,33%). O lucro por ação (EPS) foi de US$ 2,12 contra US$ 3,01 esperados por Wall Street (erro de ~30%). Parte do resultado negativo decorreu de uma baixa contábil de US$ 8,7 bilhões em investimentos em equity (incluindo a desvalorização pontual de participação na SpaceX), que subtraiu US$ 0,55 do EPS. Mesmo expurgando esse efeito não operacional, o EPS ajustado teria sido de US$ 2,67, ainda abaixo das expectativas.
Google Cloud: A divisão de nuvem reportou receita de US$ 30,7 bilhões (dobro do período anterior) e lucro operacional de US$ 11,1 bilhões (triplo), atingindo margem operacional de 36,2%. O backlog contratual do Google Cloud chegou a US$ 561 bilhões — impulsionado por compras de capacidade e TPUs por laboratórios como a OpenAI —, sendo que 55% desse montante (~US$ 275 bilhões) tem previsão de reconhecimento em receita nos próximos dois anos.
Desaceleração em Publicidade na Busca: O crescimento da receita de anúncios na busca desacelerou de 17% no trimestre anterior para 12%. A migração para o "AI Mode" (resumos gerados por IA) aumentou o volume de consultas e o processamento de tokens, mas apresenta monetização por pixel inferior à busca tradicional, que historicamente satura a primeira página com links patrocinados, widgets do Google Shopping e páginas de afiliados.
Capex e Infraestrutura de IA: O Google sinalizou investimentos de US$ 200 bilhões em infraestrutura de IA no ano, com guidance de Capex para 2026 entre US$ 195 bilhões e US$ 205 bilhões, além de expectativa de aceleração em 2027. Os gastos no terceiro trimestre atingiram US$ 51,36 bilhões (frente à estimativa de US$ 55,7 bilhões).
Gargalos Físicos vs. Microsoft: A Microsoft reportou Capex de US$ 38,37 bilhões contra US$ 45,9 bilhões estimados. A divergência em ambas as empresas não decorre de corte de demanda, mas de restrições no mundo físico, como licenciamento, fornecimento de energia e atrasos estruturais na instalação (racking) de GPUs.
Métricas do Gemini: O modelo próprio alcançou 1 bilhão de usuários ativos mensais (MAU), e a API processa 32 bilhões de tokens por minuto (+40% trimestre contra trimestre). O anúncio do Gemini 4 Carbon antes da teleconferência de resultados visou demonstrar a verticalização técnica da empresa, oferecendo inteligência de fronteira a custos internos estimados em até 90% abaixo dos preços de mercado.
Posição da Berkshire Hathaway: O conglomerado realizou recentemente um investimento de US$ 10 bilhões na Alphabet com preço médio ponderado de aproximadamente US$ 350 por ação (dividido entre classes A e C). Com o papel negociado a US$ 280, a posição acumula desvalorização expressiva em cerca de seis meses.

Treinamento de IA em Ambientes Simulados e Jogos

Coogan e Hays discutem hipóteses e rumores sobre a evolução dos modelos de raciocínio:

O salto de raciocínio de modelos internos tem sido atribuído a Aprendizado por Reforço (RL) agressivo em ambientes simulados e videogames, com transferência de padrões estratégicos para matemática avançada e pesquisa (como simulações de Navier-Stokes e ETH).
O movimento resgata a tese original de Demis Hassabis (DeepMind), mantida pelo Google no projeto Genie, em contraste com laboratórios focados exclusivamente em tarefas específicas (como a Anthropic concentrada em código) ou que reduziram o escopo de iniciativas intensivas em computação.
Iniciativas correlatas incluem os modelos internos da Anthropic e as contratações da equipe Digital Optimist de Elon Musk, focadas em medir a transferência de habilidades de jogos para o uso geral de computadores.

Espionagem Chinesa e o Cerco aos Chips da Nvidia

Reportagem do The New York Times revelou uma operação de inteligência de Pequim voltada a contornar os embargos tecnológicos dos Estados Unidos e obter informações estratégicas da Nvidia:

A Investigação: Alice Huang, cidadã chinesa, ex-jornalista de mídia estatal e CEO da Megaspeed (empresa de data centers sediada em Cingapura e com operações na Malásia), foi identificada por agências de inteligência americanas como ativo de Pequim. A executiva é acusada de intermediar o desvio de chips avançados de IA da Nvidia para a China.
Acesso a Jensen Huang: A vigilância constatou que Wong mantinha proximidade direta com Jensen Huang, CEO da Nvidia. O ex-presidente Donald Trump foi informado sobre as descobertas da inteligência há cerca de um ano, mas não tomou providências na ocasião.
Malásia como Rota de Desvio: O crescimento atípico da capacidade computacional instalada na Malásia é apontado como indicador de triangulação de semicondutores para fornecer capacidade de inferência à China.
Arbitragem e Contrabando Geopolítico: Os apresentadores destacam que controles de exportação criam margens extremas para arbitragem — comparando o desvio de servidores (como casos atribuídos à Super Micro com remoção de etiquetas térmicas) ao comércio clandestino de drones DJI, adquiridos no varejo ocidental por US$ 1.000 e revendidos em zonas de conflito por US$ 10.000.

A Fraude das Mesas Proprietárias Simuladas (Simulated Prop Trading)

Análise sobre os mecanismos de monetização predatória que viralizam nas redes sociais:

O Funil de Conteúdo (Rage-Bait): Vídeos virais que simulam tragédias financeiras (ex.: "perdemos nossa casa por causa de day trader") funcionam como iscas de engajamento baseadas no viés de negatividade do algoritmo. O objetivo real é direcionar o público para links na bio que vendem cursos e infoprodutos em escala (de materiais gratuitos a cursos de US$ 49 e US$ 100).
Modelo de Negócio do Simulated Prop Trading: Usuários assinam plataformas que simulam negociações de mercado pagando mensalidades em torno de US$ 100 no cartão de crédito, sob a promessa de que, ao atingirem determinadas metas de desempenho virtual, receberão capital institucional para operar como um minifundo.
Estrutura sem Risco de Mercado: Essas plataformas geram centenas de milhões de dólares em taxas de assinatura com margens operacionais de software. Não há negociação em mercado real, nem contrapartes institucionais como Citadel ou Jane Street. Quando remuneram operadores simulados, os recursos provêm das taxas pagas por novos assinantes, configurando dinâmicas semelhantes a esquemas Ponzi onde os usuários perdem quantias recorrentes sem nunca alocar capital real em ativos financeiros.