🥢 1. Quotes da semana

“O melhor momento para plantar uma árvore foi há 20 anos. O segundo melhor é agora.”
- Provérbio Chines

“The cave you fear to enter holds the treasure you seek.”
- Joseph Campbell

“People don’t buy what you do, they buy why you do it.”
- Simon Sinek

🥢 2. WTF is a harness?

Se você está construindo com AI provavelmente já ouviu o termo “Agent Harness”. E provavelmente também já se perguntou “que porra é essa”?

A primeira vez que eu ouvi falar de harness foi num blog post do founder do LangChain. No próprio texto, o autor admite ainda existir uma “zona cinzenta” muito grande e overlap entre os conceitos de harness, framework e runtime. Então, vou tentar explicar aqui do jeito que me fez entender. Vamo lá.

Um harness é basicamente todo sistema ao redor dos LLMs que faz com que essa inteligência seja útil para realizar tarefas. Um ditado que se tornou relativamente popular é “If you’re not the model, you’re the harness”.

Um modelo por si só não é um agent. Mas se torna um quando um harness dá ao modelo coisas como estados, execução de tools, feedback loops e constraints. Exemplos conhecidos de harnesses são Claude Code, Codex, OpenClaw e Hermes.

Na prática uma harness é todo pedaço de código que não é o modelo propriamente dito. Por exemplo:

• System Prompts

• Tools, Skills, MCPs

• Pacote de infraestrutura (filesystem, sandbox, browser)

• Lógica de orquestração (subagent spawning, handoffs, modelos)

• Hooks e Middleware pra execuções determinísticas (compaction, continuation, lint checks)

A diferença de um agente e um harness? Um “agente” é o comportamento emergente com que o usuário interage. A harness é o maquinário por trás que produz esse comportamento. Quando alguém diz que construiu um agente, na verdade essa pessoa construiu um harness e plugou um modelo nela.

Mas a melhor analogia possível eu só fui ouvir alguns meses depois no talk “Don’t build agents, build skills instead”. Nesse talk os engenheiros da Anthropic, responsáveis pela criação das skills, explicam que na visão deles os LLMs são como CPUs, as Harness são como o Sistema Operacional e as Skills são como o software.

Uma skill é a forma como você instrui uma harness a executar uma tarefa ou processo específico. Ou seja, como você “treina” um Agent a resolver um problema.

Garry Tan escreveu um texto bem interessante entitulado “Thin harness, fat skills” onde ele defende um ponto de vista interessante sobre o que deve ficar na camada de harness, o que devem ser skills e o que deve ser execução determinística.

Para Garry, se você deixar sua harness enxuta e focar em skills, gestão de contexto e uma camada de aplicação, você se posiciona melhor para aproveitar o avanço inevitável dos modelos.

Quando começamos a construir a StationZero, os modelos eram bem menos capazes, e tínhamos que construir muito mais “scaffolding” para os LLMs. Com o tempo, esses modelos ficaram mais inteligentes, e as harness não precisavam de tantas camadas de complexidade.

Durante bastante tempo fiquei frustrado com ter que construir e reconstruir o produto para que ele pudesse se adaptar a essas mudanças. Mas recentemente li que o Manus reconstruiu o produto deles 5 vezes em 6 meses, cada vez removendo mais complexidade, e isso me reconfortou um pouco.

E agora pelo menos parece que temos cada vez mais clareza de onde cada coisa tem que ficar. Como o passar dos meses (ou semanas), podemos assumir que os modelos vão ficar cada vez mais inteligentes e o trabalho de construção de agentes vai ficar num nível de abstração cada vez mais alto.

What a time to be alive (and building)!

🥢 3. Jude LAW?

Todo mundo tá falando do Harvey...

Mas e o LEGORA?!

Harvey é uma startup QUENTE que funciona como se fosse um escritorio de advocacia, só que com AI, fazendo o serviço muito mais rapido e muito mais barato.

Só que ela tem um concorrente chamado LEGORA.

Harvey é mais hypado, mas olha o SITE da legora.

A hero section é absurda.

E o ator é simplesmente o Jude LAW.

Era só isso que eu queria falar mesmo.

Vamos ao próximo

🥢 4. Dinheiro e riqueza

Naval Ravikant defende que as pessoas se beneficiariam de reler bons livros ao longo da vida, mas pouca gente tem esse hábito.

Sabe aquela história de que um homem nunca entra duas vezes no mesmo rio? É meio que por aí.

Pensando nisso, comecei a reler alguns textos de um dos meus autores favoritos, Paul Graham. O texto dessa semana falava sobre dinheiro e riqueza.

A ideia é quase óbvia, mas tem uma armadilha que a maioria das pessoas cai sem perceber: dinheiro e riqueza não são a mesma coisa.

Riqueza são as coisas que você realmente tem ou quer ter: comida, roupa, casa, carro, tempo livre, viagem pra um lugar legal. Dinheiro é só o intermediário que a gente usa pra mover riqueza de um lado pro outro.

Pensa num cenário absurdo: você tá no meio da Antártida com $10 milhões no bolso. Não serve pra nada, não tem nada pra comprar. Agora imagina que alguém te dá uma máquina mágica que faz qualquer coisa que você pedir. Nesse cenário, você nem precisa de dinheiro, porque já tem a riqueza direto.

PG explica que dinheiro surgiu como efeito colateral da especialização. Numa sociedade onde cada um faz uma coisa, você não consegue trocar violinos por batatas pelo fato de que o fazendeiro pode não querer violino nenhum. Então a sociedade inventou um intermediário: sal, prata, ouro, dólar, o que for. A moeda se torna um atalho pra trocar qualquer coisa por qualquer coisa.

O atalho é eficaz, mas quando a gente usa atalho por tempo demais, acaba esquecendo o caminho original.

É aí que entra o que ele chama da "Falácia da Torta".

Muita gente cresce achando que a riqueza do mundo é uma torta de tamanho fixo. Se alguém fica rico, é porque tirou a fatia de outro. Isso pode até ser verdade pra conta bancária da sua família esse mês ou pro orçamento da sua empresa. Mas é mentira pra riqueza do mundo todo.

A verdade é que a riqueza é criada o tempo todo.

O exemplo que ele dá é simples: Imagina que você tem um carro velho e detonado. Só que ao invés de passar o verão na praia, você restaura esse carro. No fim do verão, o carro vale mais e você ficou mais rico. Não metaforicamente, mais rico mesmo, se você vender o carro vai conseguir mais dinheiro por ele. E olha que legal, ninguém ficou mais pobre pra você ficar mais rico. É uma riqueza nova, que não existia antes.

É isso que um negócio bom faz.

Aqui tá a parte que me pegou: quando você encara negócios como "ganhar dinheiro", a pergunta é "como eu tiro mais dinheiro de alguém?". Quando você encara como "criar riqueza", a pergunta passa a ser "o que eu posso fazer que resolve um problema real de alguém?".

Parece a mesma pergunta, mas não é. E te leva a pensar negócios de maneira completamente diferente.

Negócio pensado pra extrair dinheiro é soma-zero: pra você ganhar, alguém perde. Negócio pensado pra criar riqueza é ganha-ganha: pra você ganhar, o outro também ganha. Você entrega algo novo e fica com uma parte do valor que criou.

As crianças sabem disso sem nem perceber.

Quando criança precisa dar presente e não tem dinheiro, ela faz um. Um cinzeiro torto de argila ou um cartão desenhado à mão, aquelas coisas que a gente zoa falando "o que vale é a intenção". Mas se parar pra pensar, a criança tá fazendo riqueza do zero. O problema dela é ser ruim em fazer (provavelmente essas criações tem pouco valor monetário), não o conceito.

Quando viramos adultos, esquecemos disso. Passamos a achar que riqueza só vem de empresas grandes ou investimentos chiques. E gastamos a vida tentando pegar uma fatia maior de uma torta fixa que só existe na cabeça da gente.

É só uma mudança de perspectiva simples: a pergunta certa não é "como ganho dinheiro com isso?", mas sim "que riqueza isso cria, e pra quem?".

🥢 5. Career Advice

Não me pergunte como eu cheguei aqui... Mas, um dia desses, perambulando pelo blog pessoal do Moxie Marlinspike (founder do Signal), achei esse post de 2013 sobre conselhos de carreira e ele bateu diferente.

“O seu trabalho vai te transformar na pessoa que faz aquele trabalho. Não tem escapatória.”

Quando você for avaliar um emprego, ignore os problemas interessantes, o impacto, os benefícios, a cor do puff.

Olhe pros funcionários mais velhos da empresa.

Eles são o seu futuro.

Não ache que você vai ser substancialmente diferente.

Observe como eles passam o tempo dentro e fora do trabalho, porque é quase certo que sua vida vai ser assim também.

Pega o founder que você mais admira.

Olha a vida dele hoje — casamento, saúde, filhos, hobby, sono.

É essa a vida que você quer daqui 10 anos?

Se não é, talvez o problema não seja só “escalar mais rápido”.

Esse foi o meu resumo preguiçoso que é MUUUUITO menos legal que o texto. Recomendo que leia ele e me diga o que pensou: https://moxie.org/2013/01/07/career-advice.html

Leu até aqui, curtiu e ainda não compartilhou com alguém que também vai curtir? Não tem problema. Clica no botão aqui embaixo e nos ajude a chegar em mais pessoas bacanas como você :)

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PS: Especialmente essa semana foi Tópicos de Terça na Quarta-feira por motivos de f@#!$& (não tem motivo)

🥢 1. Quotes da semana

“Rejeições não são veredictos. São dados. Use-os.”

“Evitar a estupidez é mais fácil do que buscar a genialidade.”

“In business as in life, you dont get what you deserve. You get what you negotiate”

🥢 2. CLI na prática

Se você tá acompanhando o mundo de AI agents, já deve ter esbarrado no termo “CLI”. É uma daquelas coisas que parece muito técnica, mas o conceito é simples e chegou a hora de entender isso.

O Ben Tossell, da newsletter Ben’s Bites, publicou um texto bem didático sobre o assunto e eu resolvi trazer o resumo pra cá.

CLI é basicamente uma forma de controlar o computador através de texto ao inves do mouse. Sabe aquela tela preta com letras verdes que aparece em filme de hacker? É isso.

CLI = command line interface, ou interface por linha de comando.

Uma das grandes inovações do Steve Jobs foi criar a GUI, que é a graphical user interface. Que foi justamente fazer com que pessoas usassem os computadores com mouse e com um display bonito.

CLI era o que existia antes disso. Mas que continua existindo até hoje porque tem MUITA coisa que é muito melhor de fazer por la.

Imagina que você tem 400 fotos de produtos e precisa renomear todas no formato do seu SKU, redimensionar pra 1200x1200 e organizar em pastas por categoria. Na mão, o processo seria: abrir a pasta, clicar na foto, clicar em renomear, digitar o nome novo, arrastar pra pasta certa. Uma por uma. 400 vezes. Umas duas horas da sua vida.

Mas o trabalho é razoavelmente simples. Só é trabalhoso.

Com CLI, é beeem mais rápido. Basta sair usando uma porrada de comando de nerd e o trabalho está pronto. No texto original do Ben, ele explica passo a passo. Eu preferi te poupar desses detalhes.

Mas o resumo do resumo é que ele usa os comandos “ls”, “mkdir”, “mv” e “mogrify”

• ls = listar (mostrar o que tem dentro de uma pasta)

• mkdir = criar pasta

• mv = mover (e de quebra renomeia, porque quando você move um arquivo pra um caminho com nome diferente, ele muda o nome)

• mogrify = uma ferramenta de edição de imagem que aplica mudanças direto no arquivo

E ai tem uma série de outros comandos poderosos:

• cp = copiar (copia um arquivo ou pasta de um lugar pro outro)

• rm = remover (deleta arquivos — esse é o perigoso, especialmente com -rf, que deleta tudo sem pedir confirmação)

• cd = change directory (navega entre pastas, tipo clicar numa pasta pra entrar nela)

• cat = mostra o conteúdo de um arquivo direto no terminal (tipo abrir um .txt sem precisar abrir nenhum programa)

• grep = busca por palavras dentro de arquivos (imagina um Ctrl+F que funciona em milhares de arquivos ao mesmo tempo)

• curl = faz requisições pra internet direto do terminal (é assim que a AI acessa APIs, baixa arquivos, puxa dados de sites)

• chmod = muda as permissões de um arquivo (quem pode ler, editar ou executar)

• sudo = “super user do” — executa qualquer comando com permissão total de administrador (o equivalente a “rodar como administrador” no Windows)

E tem as flags (aquelas letrinhas com hífen), que servem para modificar o comportamento de um comando. Alguns exemplos:

• -r = recursive (aplica o comando em todas as subpastas, não só na pasta atual)

• -f = force (não pede confirmação — só faz)

• -v = verbose (mostra em detalhe o que tá acontecendo enquanto roda)

• -p = cria pastas intermediárias que não existem (usado com mkdir)

• -a = all (mostra tudo, incluindo arquivos ocultos — usado com ls)

• -h = human readable (mostra tamanhos em KB, MB, GB ao invés de bytes — usado com ls)

• --help = mostra o manual resumido de qualquer comando (tipo grep --help)

Esse é o momento em que você se pergunta “mas pra que diabos ele me explicou isso agora? Isso é pior que aprender fórmula de Bhaskara”.

E é aí que eu te pego no contrapé.

Agora você entende essa piada de nerd:

A brincadeira é falar que a língua francesa no linux atrapalha o desempenho por ser muito pesada, então recomendam deletar: “sudo rm -fr /*”

Só que isso é piada de nerd, porque:

• sudo = “super user do” (executa o comando com permissão total)

• rm = remove

• -fr não é bem “francês”... é recursive + force

• /* = a raiz do sistema, ou seja, literalmente tudo

Se você roda esse comando, você formata o seu linux.

É tipo a brincadeira do ALT+F4 versão nuclear.

Mas brincadeiras a parte. Não é para isso que eu fiz a introdução ao CLI.

É por causa do próximo tópico.

🥢 3. MCP x CLI (WTF?)

Bem... agora você já sabe o que é CLI, então vamos entender o que é o MCP.

Lembra que há um tempo atrás a AI só respondia texto? E em determinado momento ela começou a conseguir executar tarefas tipo escrever email, criar evento no calendário, criar design no Figma?

Isso foi possível graças ao Model Context Protocol (MCP).

O MCP funciona como um tradutor universal entre a AI e qualquer ferramenta externa que tenha uma API. Sempre que a AI quer executar uma ação ela bate no MCP server, que explica como aquela ferramenta funciona e quais comandos estão disponíveis. Com isso, a AI consegue dar os comandos certos pra fazer o que precisa.

E funcionava bem.

O MCP ajudou a AI a dar um grande passo pra frente. A Anthropic lançou o protocolo no final de 2024 e em poucos meses todos os grandes players adotaram: OpenAI, Google, Microsoft, AWS.

Até que a galera começou a perceber um problema: MCP é caro.

Ele gasta MUITO token porque injeta o contexto inteiro de como usar a ferramenta toda vez que a AI precisa fazer algo. É como se a AI quisesse mandar um email no Gmail e não soubesse como. Então pergunta ao MCP server. E o MCP server responde explicando como fazer TUDO no Gmail (ler emails, criar filtros, gerenciar labels e... enviar email).

Um MCP server padrão do GitHub, por exemplo, despeja ~55.000 tokens no contexto antes da AI fazer qualquer coisa útil.

Beleza, MCP é caro. Mas qual é a alternativa?

A alternativa que eu te expliquei no tópico anterior e você tinha achado inútil: CLI.

Toda AI tem dificuldade em fazer requisições http. Por isso que o MCP precisa dar tudo mastigadinho (e gaster tokens infinitos).

Só que tem um outro mundo onde a AI se sente em casa: o terminal.

LLMs foram treinadas em milhões de exemplos de código, scripts e comandos de terminal. Shell scripting é praticamente a língua nativa delas.

CLI — aquele mesmo terminal que a gente explicou lá em cima, com ls, mkdir, mv — não serve só pra organizar arquivos. Ele é a interface que a AI mais domina. Em vez de montar um servidor inteiro pra traduzir APIs, você simplesmente instala uma ferramenta de linha de comando na máquina e bingo.

Você gasta de 10x a 32x menos tokens, além de ter mais confiabilidade nos resultados (100% x 72% de sucesso segundo esses testes)

Aos poucos os MCPs vem sendo substituídos por CLIs.

Novas tecnologias estão ficando obsoletas mais rápido do que o tempo necessário para aprender a usá-las.

PS: Viu? não era 100% inútil. Agora você já consegue participar de conversas de nerds de AI

🥢 4. Gstack & Gbrain

Garry Tan, o CEO da YC, publicou há algumas semanas um repositório chamado Gstack.

É um compilado de várias skills que ele usa no dia a dia para realizar tarefas diversas. Segundo ele, é a versão open source da sua fábrica de software.

O legal é que não são skills genéricas, são versões opinionadas na forma dele de fazer as coisas.

Pra quem quiser experimentar é só copiar esse link (https://github.com/garrytan/gstack) e pedir pro Claude instalar as skills pra começar a usar (na sequência, você pode perguntar pro Claude o que fazer).

Pra quem tá empreendendo, o maior life hack é roda a skill "Office hours" e ter acesso a uma das rotinas mais marcantes da YC com os partners, direto na sua máquina.

Extra points se você compartilhar na mesma sessão do Claude um monte de contexto da sua startup, sua codebase e o que mais for relevante.

Vale a pena pra experimentar, mas também pra levar a sério a brincadeira.

É um acumulado de conhecimento que muito startupeiro se mataria pra ter amplamente disponível, gratuito e sob demanda.

What a time to be alive.

PS: Ele lançou também o Gbrain, que é mais interessante pra harnesses como OpenClaw e Hermes, pra quem já tá com seus claws na rua vale o confere aqui.

🥢 5. Prediction market é bet ou não?

Eu entendo o argumento de que Prediction Markets são casas de aposta com UX de Bloobmerg. Quando se olha pra um gráfico desse fica evidente.

Mas eu também adoro a tese de que é um jeito de se prever, através da precificação, qualquer evento.

Keynes já dizia que mercado é um sistema de agregação de crenças, não de fundamentos. Prediction markets levam isso ao extremo: preço vira probabilidade, assimetria de informação vira liquidez em tempo real.

O doido é pensar que as duas coisas são verdade ao mesmo tempo. A mesma mecânica que monetiza Super Bowl é a que, aparentemente, precifica eleições e pandemias melhor que qualquer pesquisa.

Talvez esse seja o tipo de produto que precise passar pelo "ciclo errado" antes de virar o "produto certo".

Tipo aconteceu com Bitcoin. Alguns defendem que se não fosse pela Silkroad e dinheiro ilícito circulando na internet, a moeda jamais teria liquidez e infraestrutura construída para eventualmente se tornar ETF ou reserva de tesouraria regulada.

Vamos ver o que acontece com os players que vão ocupar esse espaço no Brasil nos próximos anos.

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🥢 1. Quotes da semana

“The score takes care of itself.”
- Bill Walsh

“Luck is what happens when preparation meets opportunity.”
- Seneca

“The main thing is to keep the main thing the main thing.”
- Stephen R. Covey

🥢 2. Como conseguir a vaga dos sonhos?

Sempre que me pedem ajuda para conseguir emprego, eu falo que processo seletivo é uma merda.

Ali, você está competindo com uma porrada de gente ao mesmo tempo.

Pra que isso?

Quanto mais competição, pior. Você quer POUCA competição.

Em tudo.

Pensa nas seguintes experiências:

• Praia de Ipanema no domingo de sol

• Pegar Uber na saída de show

• Ir pra academia às 18h

• Shopping na véspera de natal

Aplicar para processo seletivo é tipo isso, só que versão corporativa.

Eu sempre aconselho ir direto na pessoa certa e conversar. Mostrar o quanto a empresa tem a se beneficiar de ter você trabalhando lá.

Estamos falando em literalmente fuxicar o Linkedin até saber quem é o responsável pela área que você quer trabalhar e mandar uma mensagem. Chamar para tomar um café... dar um jeito.

Parece uma ideia ousada demais, mas olhe a análise de outcomes. Mesmo se der errado, deu certo.

Bem... poucos me ouvem quando eu falo isso. Acham que eu sou um lunático (talvez estejam certos, por motivos errados).

Eis que acabo de descobrir como o Head de Growth da Anthropic conseguiu o seu emprego.

Disclaimer: Anthropic é a empresa com maior crescimento da história.

• 2023: 200M USD

• 2024: 1B USD (5x)

• 2025: 9B USD (9x)

• 2026: 19B (2,1x em 4 meses)

• Março de 2026: 30B (1,58x no último mês)

Botando em perspectiva: A fórmula para virar unicórnio rápido sempre foi o T2D3 (Triple Triple, Double, Double, Double).

Isso significa fazer 70x de crescimento em 5 anos. A Anthropic fez 90x em 28 meses. Coisa de maluco... Já até perdi o fio da meada tentando mostrar o quão insanos esses caras são.

Voltando aqui...

Sabe como o cara que toca GROWTH nessa empresa conseguiu o seu emprego

Ele era usuário do Claude. Achava o produto FODA.

Mas achava que eles eram muito fracos com suas estratégias de crescimento.

"Certamente não tem ninguém lá olhando pra isso... podia ser eu".

Ele mandou um cold email para Mike Krieger (que é o Diretor de Produto lá) falando basicamente:

"Olha, eu sou foda de Growth. Eu adoro o produto... Sinto que vocês se beneficiariam de ter um cara que nem eu olhando pra isso".

Mike respondeu pouco tempo depois, chamou pra conversar e ele acabou conseguindo o emprego.

Acredite em mim e me agradeça depois.

Tem algum cargo, empresa, emprego dos seus sonhos? Para de esperar abrir a vaga. Ela pode nunca abrir. E se abrir, você tá competindo com todo mundo.

PS: Mike Krieger, o CPO da Anthropic é um dos founders do Instagram. Ele é brasileiro. Imagino que ele vire o brasileiro mais rico do mundo em pouco tempo. Você ouviu primeiro aqui.

🥢 3. A morte dos dashboards

O Lucas vinha me falando há um tempo que não faz sentido mais ter dashboard. Ele serve para nós, seres humanos, conseguirmos ter uma noção mais visual das coisas que estão acontecendo.

Mas no momento que tem uma AI olhando os dados por trás e dando alertas quando tem algo fora do lugar, pra que fazer dashboards?

Achei ele meio extremista demais.

Isso foi há uns 2 meses.

Hoje eu vi um tweet falando que empresas de Saax estão mudando a home da área logada para um chat igual o ChatGPT ou Claude.

Linear, Posthog, Attio...

Parece que o Saaspocalypse foi importante para mostrar aos Saas que o paradigma mudou.

Tirei print do Posthog e do Linear:

O mundo tá mudando rápido demais. What a time to be alive.

🥢 4. O unicórnio de 1 pessoa só

Em 2025, uma startup de duas pessoas faturou US$ 401 milhões no primeiro ano.

O fundador investiu US$20 mil. Usou Claude pra escrever código, Midjourney pra rodar anúncios e ElevenLabs pra fazer suporte.

No mesmo mês em que o New York Times chamou ele de primeiro empreendedor solo bilionário, a FDA mandou uma carta. E um médico descobriu que estavam usando sua imagem sem ele saber.

A empresa é a Medvi, que vende GLP-1 manipulado (aqueles remédios pra emagrecer tipo Ozempic, Wegovy, Mounjaro) por US$250 a US$400, contra os $1.000+ das versões originais. Foi lançada em setembro de 2024, fundada por Matthew Gallagher.

O caso virou notícia inicialmente por conta da famosa profecia de Sam Altman prevendo a primeira empresa-de-uma-pessoa de bilhão de dólares. A matéria do NYT que saiu mês passado declarou essa profecia como realizada.

Mas aqui vai a parte que a matéria não contou:

Em fevereiro de 2026, a Medvi recebeu carta da FDA por rotulagem irregular. A Futurism reportou que parte das fotos de antes-e-depois eram deepfake. E em janeiro, a OpenLoop, rede de médicos terceirizada que prescreve pela Medvi, sofreu vazamento de 1,6 milhão de prontuários.

Investigadores identificaram mais de 800 contas falsas de “médicos” no Facebook ligadas à empresa, com nomes cartoonescos como “Dr. Tucker Carlzyn MD”. Em novembro, uma ação coletiva foi movida em Delaware.

Pra piorar, 24 horas depois da matéria do NYT, apareceu um email de marketing usando a foto de um médico real, chamado Alec Wier, se apresentado como “provedor afiliado”.

Wier nunca ouviu falar da Medvi.

A imagem dele estava sendo usada sem autorização pra dar credibilidade ao funil de vendas.

Tem dois jeitos de ler isso, e os dois fazem sentido:

O primeiro, o caso é fraudulento e ponto. Médico real virando garoto-propaganda. 800 médicos falsos. Deepfakes. Vazamento de prontuários de pacientes reais. Os fundadores deveriam responder por tudo isso e se fuder (e provavelmente vão).

O segundo, separado da ética da coisa, a Medvi validou a profecia técnica. Sam Altman previu uma empresa de uma pessoa valendo 1 bilhão. Aconteceu. Não da forma que ninguém queria, mas acabou acontecendo.

A AI conseguiu mesmo escalar um unicórnio de duas pessoas. A Medvi é a prova viva. Os fundadores escolheram um caminho podre pra chegar lá e provavelmente vão pagar por isso. Mas a tese é real e realmente escalou com AI.

Agora é torcer pra que no país das bets e das fraudes a galera não se ligue nesses “benchmarks”.

Enquanto isso, aguardamos que a próxima empresa de um bilhão de dólares feita por uma pessoa talvez venha limpa.

PS: Fontes desse texto que valem ser mencionadas: NYT, TBPN e Rodrigo Fernandes

🥢 5. Pé-gadinha de Primeiro de Abril

Pra quem não viu, semana passada lançamos uma nova ferramenta do OFF THE GRID, o FootMash.

O que é?

FootMash é uma plataforma de reconhecimento de founders.

A gente percebeu que o sistema tá quebrado. Há uma assimetria de informação muito grande e o networking no ecossistema brasileiro é superficial.

Uma parcela muito pequena dos founders e startups têm acesso a capital de qualidade e muitas vezes isso depende mais de onde a pessoa estudou, quem a família conhece ou onde passou as férias de verão.

As pessoas conhecem logos, conhecem pitches, mas não conhecem de verdade quem tá por trás das startups.

Então nosso primeiro produto é um quiz interativo onde você tenta identificar founders a partir de uma perspectiva completamente nova. Literalmente de baixo pra cima.

Você recebe a foto do pé de um founder. Você chuta qual startup é. Simples.

Por que pés?

A gente estudou isso. Sério.

Nos últimos meses, rodamos um pipeline de autoresearch com modelos open source fine-tunados em cima de datasets proprietários de imagens de founders brasileiros. Foram dias ininterruptos de inferência, milhões de tokens consumidos, até o nosso algoritmo proprietário (o SoleMatch™) atingir 94.7% de precisão no reconhecimento de padrões podais.

O backend inteiro foi construído com Claude Code orquestrando agentes que fizeram o scraping, a curadoria e o treinamento. A gente literalmente dormia enquanto a AI trabalhava.

(Se você tá achando isso estranho, confia no processo.)

Primeira edição: Founders BR

Pra estreia, selecionamos founders de startups que você provavelmente conhece. São 10 rodadas. Você vê o pé, escolhe a startup, e a gente revela o founder.

Os resultados dos nossos beta testers foram surpreendentes (a maioria acertou muito mais do que esperava).

Parece que o ecossistema se conhece melhor do que imagina. Ou os pés falam mais do que a gente pensa.

O que vem depois

No final do quiz, você vai poder cadastrar sua startup no FootMash enviando uma foto do seu próprio pé. Estamos construindo o maior banco de dados de pés de founders da América Latina.

Sim, você leu certo.

A gente acredita que esse é o pontapé inicial (pun intended) pra uma nova forma de conexão no ecossistema.

Transparência se constrói bottom-up.

Bom jogo: JOGAR FOOTMASH 🦶

Leu até aqui e ainda não se inscreveu na newsletter? Não tem problema. Se inscreve agora enquanto nem o Lucas nem o Edu tão olhando e eles não vão ficar bravos com você.

Assine agora

Nos últimos 3 meses a gente tava trabalhando em segredo num produto que vai mudar a forma como o ecossistema de startups do Brasil se conecta.

Hoje a gente lança o FootMash.

O que é?

FootMash é uma plataforma de reconhecimento de founders.

A gente percebeu que o sistema tá quebrado. Há uma assimetria de informação muito grande e o networking no ecossistema brasileiro é superficial.

Uma parcela muito pequena dos founders e startups têm acesso a capital de qualidade e muitas vezes isso depende mais de onde a pessoa estudou, quem a família conhece ou onde passou as férias de verão.

As pessoas conhecem logos, conhecem pitches, mas não conhecem de verdade quem tá por trás das startups.

Então nosso primeiro produto é um quiz interativo onde você tenta identificar founders a partir de uma perspectiva completamente nova. Literalmente de baixo pra cima.

Você recebe a foto do pé de um founder. Você chuta qual startup é. Simples.

Por que pés?

A gente estudou isso. Sério.

Nos últimos meses, rodamos um pipeline de autoresearch com modelos open source fine-tunados em cima de datasets proprietários de imagens de founders brasileiros. Foram dias ininterruptos de inferência, milhões de tokens consumidos, até o nosso algoritmo proprietário (o SoleMatch™) atingir 94.7% de precisão no reconhecimento de padrões podais.

O backend inteiro foi construído com Claude Code orquestrando agentes que fizeram o scraping, a curadoria e o treinamento. A gente literalmente dormia enquanto a AI trabalhava.

(Se você tá achando isso estranho, confia no processo.)

Primeira edição: Founders BR

Pra estreia, selecionamos founders de startups que você provavelmente conhece. São 10 rodadas. Você vê o pé, escolhe a startup, e a gente revela o founder.

Os resultados dos nossos beta testers foram surpreendentes (a maioria acertou muito mais do que esperava). Parece que o ecossistema se conhece melhor do que imagina. Ou os pés falam mais do que a gente pensa.

👉 JOGAR FOOTMASH AGORA

Jogar FootMash

O que vem depois

No final do quiz, você vai poder cadastrar sua startup no FootMash enviando uma foto do seu próprio pé. Estamos construindo o maior banco de dados de pés de founders da América Latina.

Sim, você leu certo.

A gente acredita que esse é o pontapé inicial (pun intended) pra uma nova forma de conexão no ecossistema.

Transparência se constrói bottom-up.

Bom jogo,

Edu e Lucas

P.S.: Se você acha que consegue identificar todos os founders, prove. Os resultados vão te surpreender.

Jogar FootMash

🥢 1. Quotes da semana

“The score takes care of itself.”
- Bill Walsh

“Luck is what happens when preparation meets opportunity.”
- Seneca

“The main thing is to keep the main thing the main thing.”
- Stephen R. Covey

🥢 2. Quando só um milkshake faz o trabalho

Clayton Christensen foi um dos professores mais influentes da Harvard Business School. Ele dedicou a carreira a uma pergunta: por que a inovação falha tanto?

Quase 90% dos novos produtos lançados no mercado fracassam. Para Christensen, o problema não era falta de sorte. Era que todos fazem a pergunta errada.

O marketing tradicional te ensina a estudar o cliente. Idade, renda, estado civil. Mas nenhum desses atributos causa a compra. O fato de um cara ter 64 anos e 1,98m não é o que faz ele comprar o New York Times de manhã.

A pergunta certa não é "quem é o cliente?", mas: "para qual trabalho ele está contratando esse produto?"

Essa é a essência do framework do Job to be Done. Todos os dias surgem "trabalhos" nas nossas vidas. Quando isso acontece, a gente contrata um produto para resolvê-los. Se faz bem, recontrata. Se não, demite.

A melhor história para explicar isso é a famosa do milkshake do McDonald's:

O McDonald's queria vender mais milkshakes. Pesquisaram o perfil do cliente ideal, perguntaram como melhorar o produto, aplicaram todo o feedback. As vendas não mudaram em nada.

Christensen fez diferente. Em vez de perguntar, decidiu observar.

Descobriu que 50% dos milkshakes eram vendidos antes das 8:30 da manhã. Sempre a mesma cena: pessoa sozinha, compra só o milkshake, leva pro carro e vai embora.

A nova pergunta: "qual 'trabalho' você contratou esse milkshake para fazer?"

A resposta era nada óbvia, mas consistente. As pessoas tinham um trajeto longo e entediante até o escritório e precisavam de algo para ocupar a mão no volante e segurar a fome até as 10h.

Os concorrentes reais não eram milkshakes de outras redes. Eram bananas, donuts, bagels e até um Snickers.

Cada um já tinha sido contratado para esse trabalho. Cada um falhava de algum jeito: banana acabava rápido, donut esfarelava, bagel era impossível de comer dirigindo, Snickers trazia culpa.

O milkshake? Perfeito. 23 minutos por aquele canudinho fino. Cabia no porta-copos. Não sujava. Segurava a fome. Se bobear tinha até fruta pra parecer mais saudável.

O produto não precisava ser melhorado. Precisava ser entendido.

E à tarde? Os mesmos milkshakes eram comprados por pais querendo um momento tranquilo com os filhos. Mesmo produto, trabalho completamente diferente.

A sacada: o cliente é a unidade errada de análise. A mesma pessoa contrata produtos diferentes ao longo do dia. E produtos diferentes competem pelo mesmo trabalho sem saber.

Quando você entende o trabalho, para de competir com quem vende a mesma coisa e começa a competir com tudo que o cliente usa para resolver aquele problema.

E a inovação deixa de ser sorte e passa a ser processo.

PS: Se quiser ver a aula do Clayton Christensen sobre o assunto, tem um vídeo bem maneiro aqui.

🥢 3. Quem realmente vai ficar rico com AI

Tá.. chegou a hora de falar desse texto: AI will not make you rich

Ele é do final do ano passado, mas desde que li, penso nele toda semana.

Vou resumir para trazer meu ponto, mas te peço um favor: leia na íntegra. É longo, mas vale a pena.

O principal ponto é que a tecnologia de LLMs (AI como entendemos hoje) se assemelha muito à tecnologia do container (de navios), quando ela foi criada.

O inventor do container multimodal (só tirar do navio e já acoplar num trem ou num caminhão) achou que ficaria rico porque fazia o processo de transporte ficar 10x mais barato, ser 10x mais rápido, mais simples, precisar de menos pessoas.

Tipo o que AI está fazendo dentro das empresas.

Na época, quem olhava de fora achava que quem fabricasse os containers e os operadores de portos, rodovias e ferrovias ficariam ricos.

No fim, nenhum deles ficou.

Quem REALMENTE se deu bem com essa mudança foram as empresas que estavam bem posicionadas operacionalmente para abraçar a nova oportunidade que os containers trouxeram: shipar internacionalmente.

Estamos falando principalmente de IKEA e Walmart, que deixaram de ser empresas locais para GIGANTES globais.

Enquanto todo mundo tá querendo fazer um app de AI, investir em empresas de LLMs, etc, eu fico pensando: Quem são os novos IKEA e Walmart?

Eis que eu leio esse texto da sequoia do começo desse mês: Services: The New Software

O mercado de serviços é 6x maior do que de software. Mas sempre foi visto com desdém pelos tech founders, por não ser escalável e não ter bons múltiplos.

Guess what?

Hoje software é commodity. SaaS estão afundando e empresas que prestam serviços aliados a software estão foguetando.

Algumas empresas que estão indo nessa direção:

• Palantir (Vende software, mas bota um engenheiro dentro do time do cliente para implantar da melhor forma possível)

• Comp (Não vende software nem consultoria — manda gente de RH + IA pra ser o seu departamento de RH.)

• Crosby (AI faz 90% do trabalho de um advogado, mas 10% ainda é supervisionado por um profissional)

Fica aí a reflexão de como usar AI para tornar um serviço escalável e de fato fazer dinheiro com AI.

PS: Por favor leia os dois textos. São mind blowing.

🥢 4. How to get luck (without being rich)

George Mack é um desses caras que tem o dom de transformar conceitos densos em frameworks simples e acionáveis. Ano passado ele escreveu o texto famoso sobre High Agency que virou febre (recomendamos aqui no passado, se ainda não leu vai lá ler que vale a pena).

Recentemente ele publicou uma thread que viralizou no Twitter sobre como criar sorte na vida (sem precisar ser rico). Sim, é uma referência à thread famosa do Naval “how to get rich without being lucky”.

A premissa é que sorte não é acaso, mas sim um jogo de posicionamento.

Ele lista 9 princípios. Vou destacar os que mais me pegaram:

• Luck Razor. Quando tiver duas opções, escolha a que tem mais potencial de gerar sorte. Ir num jantar com gente nova ou ficar no sofá vendo Netflix? As duas são válidas. Mas só uma tem chances reais de mudar sua vida.

• Mentalidade de Poker, não de Roleta. A maioria das pessoas trata a vida como roleta. Mack defende que você deve tratar tudo como poker. Assuma que existe uma variável que você pode controlar. Quase sempre existe, se você procurar direito.

• Esqueça o placar. Seja generoso com as pessoas boas sem manter um placar mental de quem te deve o quê. Quem faz isso acaba com sorte, com propósito e com um velório lotado.

• Apresente pessoas. Se o amigo A e o amigo B podem gerar valor um pro outro, apresente-os. É uma mensagem de 30 segundos pra você e pode mudar a vida dos dois. Redes não dividem quando você compartilha, elas se multiplicam.

• Fique mais curioso com a idade. Curiosidade é um músculo, ela enfraquece com o tempo se você não usa. A maioria das pessoas vai ficando mais cética e opinativa com a idade. Mack sugere que você coloque pelo menos 20 horas numa tendência nova antes de ter opinião sobre ela. Exercite seu músculo.

• O conselho da prisão ao contrário. Em todo filme o conselho clichê pra quem chega na cadeia é “dê um soco no maior cara do pátio”. Mack fala o contrário, encontre as melhores pessoas que você conhece e ajude elas o máximo que puder. Compartilhe os projetos delas, dê feedback, faça apresentações.

O fio condutor de tudo isso é um só: sorte não é algo que acontece com você. É algo que você atrai pelo jeito que se posiciona, se conecta e se comporta.

A galera que parece ter “sorte demais” não ganhou na loteria. Ela só está jogando poker enquanto todo mundo joga roleta.

PS: Se achou interessante, leia o texto na íntegra aqui.

🥢 5. Is this the real life? Is this just fantasy?

Mais um conteúdo que me deixou reflexivo. Dessa vez, foi um vídeo que o Lucas me mandou.

O vídeo fala sobre Simulation Theory, uma linha de pensamento que diz que nós vivemos dentro de uma simulação. Tudo é gerado por computador. Estamos dentro de um The Sims tunado e nós somos os Sims.

Pique Rick and Morty.

A lógica começa com o trilema de Nick Bostrom que diz que uma dessas três coisas PRECISA ser verdade:

1. Toda civilização se destrói antes de conseguir criar uma simulação realista.

2. Civilizações avançadas CONSEGUEM criar simulações, mas escolhem não criar.

3. Civilizações conseguem e criam simulações.

Se a resposta for a 3, qual é a chance da gente na real ser a civilização de verdade e não uma simulação? Quase zero.

"Mas como assim uma simulação?"

Calma… eu explico.

Em 1970, um matemático criou o Game of Life.

O jogo é simples: você tem um grid infinito de células. Cada célula pode estar viva ou morta. A cada rodada, 4 regras decidem o que acontece:

• Célula morta com exatamente 3 vizinhas vivas? Nasce.

• Célula viva com 2 ou 3 vizinhas vivas? Sobrevive.

• Menos de 2 vizinhas? Morre de solidão.

• Mais de 3? Morre de superpopulação.

Você cria as condições iniciais, aperta play e depois vê a “civilização” se desenvolvendo, como no gif abaixo:

O Game of Life foi criado com o poder computacional de 1970. Agora pense no que temos hoje. Como AI evoluiu nos últimos anos. Pense como seria daqui a 1000 anos.

Quando a computação tiver poder suficiente, conseguiremos criar uma simulação hiper realista. Aí é so criar as condições iniciais, clicar pra rodar e boom. Big Bang.

O vídeo vai BEEEEEM mais a fundo e vale muito a pena ver para refletir um pouco sobre a vida.

A verdade é que se vivemos em uma simulação, temos a resposta para uma das maiores perguntas da humanidade:

Sim, Deus existe. Ele é o programador.

E aí? Is this the real life? Is this just fantasy?

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🥢 1. Quotes da semana

“Hard choices, easy life. Easy choices, hard life.”
- Jerzy Gregorek

“You can’t build a reputation on what you are going to do.”
- Henry Ford

“Se você não sabe para onde vai, qualquer caminho serve.”
- Lewis Carroll (Cheshire Cat)

🥢 2. Autoresearch, o Ralph Loop feito por um Profissional

Karpathy é um pesquisador de AI foda.

Ele co-fundou a OpenAI, liderou toda a IA do Autopilot da Tesla e criou o curso de deep learning mais popular de Stanford. Largou tudo pra virar pesquisador independente.

E hoje cria e disponibiliza projetos legais no Github.

Esse mês ele soltou um projeto open-source chamado autoresearch.

O conceito é simples: você dá um script de treinamento pra um agente de IA. Ele lê o próprio código, forma uma hipótese, modifica o código, roda o experimento, avalia o resultado. E repete. Sozinho. Em loop. Enquanto você dorme.

Karpathy deixou rodando por 2 dias numa GPU.

Foram 700 experimentos autônomos, com 20 melhorias reais resultando em 11% de ganho de eficiência num modelo que ele achava que já estava otimizado.

O agente achou erros que o Karpathy (com 20 anos de experiência na área) e todos os colaboradores do projeto deixaram passar.

O CEO da Shopify, Tobias Lütke, testou o autoresearch nos dados internos da empresa. Rodou uma noite. 37 experimentos. 19% de ganho de performance.

Pensa nisso no contexto da sua startup: o gargalo de experimentação sempre foi tempo e gente. Quantas hipóteses de growth, pricing ou produto você deixou de testar por falta de bandwidth? Agora imagina um agente rodando experimentos enquanto todo mundo dorme.

Isso é de graça.

Essa é pra quem ainda acha que AI não tem nenhuma aplicação prática.

PS: Se não entendeu a img nem o título, há um tempo atrás, criaram um agente de loop para código chamado Ralph Wiggum. O autoresearch do Karpathy é como se fosse um Ralph melhorado e com mais rigor acadêmico. A imagem é o Ralph com a cabeça do Karpathy. Espero ter ajudado.

PS2: Quer saber como faz pra botar isso pra rodar? Deixa um comentário na News. Se tiver 20 comentários, faço um vídeo explicando.

🥢 3. Casos de startup: Fireflies AI era dois caras e um caderno

Essa história é boa porque ela parece mentira, mas é exatamente o tipo de coisa que founder faz quando tá no modo sobrevivência.

Antes da Fireflies virar unicórnio, os caras tinham falhado 6 vezes.

Teve até ideia de crypto com food delivery (sim, nesse nível)

Aí veio a última cartada: “uma AI entra na sua reunião e te manda as notas depois”.

No pitch era Artificial Intelligence (AI), mas na prática era Another Indian (AI).

Quando o cliente marcava reunião, entrava “Fred from Fireflies.ai”.

“Fred” = um dos fundadores, mutado, sem câmera, anotando tudo na mão igual um doido.

Terminava a call, 10 minutos depois, o resumo tava no inbox.

Repetiram isso em 100+ reuniões.

Um ponto importante é que os primeiros clientes eram amigos e conhecidos que sabiam que tinha um humano no loop.

Não era pra enganar ninguém. Era validar se a dor era real e se alguém pagava por aquilo (numa época em que LLM ainda não resolvia isso direito).

No começo, os caras tavam basicamente couch surfing, sem grana, vivendo mês a mês, comendo pizza e tentando não quebrar pela sétima vez.

Quando finalmente entrou dinheiro suficiente pra pagar um aluguel ridículo em SF eles pensaram: “agora sim faz sentido automatizar”.

Essa é a parte que muita gente erra até hoje, a galera quer começar pela automação porque parece mais “tech”.

Mas geralmente os melhores MVPs são feios, manuais e nada escaláveis (salve PG) justamente porque eles focam em dar a única resposta que importa no começo: alguém pagaria pra resolver essa dor?

PS: Esse da foto é Sam Udotong com uma carinha de “energizado” depois de mais um call comendo pizza. The struggle is real.

🥢 4. Reflexão após ver um video do Cluely

Todo mundo tá falando que AI vai matar software pq hoje qualquer um consegue vibecodar em alguns dias o que levava anos com equipes inteiras.

Eu também pensava isso.

Até ver esse vídeo do Cluely:

Não sabe o que é o Cluely? Não tem problema. O video não tem nada a ver com a empresa. E na real na real, o vídeo nem fala sobre isso que eu estou falando agora.

Na verdade ele falou um negócio que me fez refletir e me levou nessa linha de raciocínio aqui.

Rede social democratizou o alcance. Hoje qualquer um consegue virar um influencer/infoprodutor do zero em pouco tempo.

Basta ter um nicho, criar conteúdo que engaje e postar com consistência.

O equipamento necessário para ir de zero a literalmente milhões de receita é:

• Internet (grande maioria tem hoje em dia)

• Câmera (Brasil tem mais celulares do que brasileiros)

• Microfone (idem anterior)

Resumo:

TODO MUNDO TEM A FACA E O QUEIJO.

Quantos de fato estão fazendo carreira na internet? São poucos.

O que a AI está fazendo com software já aconteceu com outras tecnologias em outras indústrias:

• Youtube e Spotify tornaram muito mais fácil se tornar um popstar (Justin Bieber começou pelo YT com esse vídeo)

• Steam permitiu que qualquer pessoa pudesse criar e vender um jogo. O criador de Stardew Valley trabalhava num fast food de pretzel quando fez o jogo. O jogo já vendeu mais de U$500 milhões

• Substack, Medium e Kindle com self publish fizeram o mesmo com a escrita. Qualquer um pode fazer uma newsletter (tipo essa que você tá lendo) ou escrever um livro.

As ferramentas facilitam a entrada em novos mercados. Mas no fim, o recurso mais finito continua sendo simplesmente a vontade de começar (de verdade) e a teimosia de não desistir até dar certo.

É isso.

Esse é meu relato.

PS: É difícil perseverar. Pegue como exemplo essa newsletter. Eu e Lucas estamos escrevendo toda semana há mais de um ano. Não explodiu. Não ficamos ricos com isso. Ela cresce de forma modesta. É muuuuuuuuito mais fácil desistir do que simplesmente continuar.

Mas vamos continuar.

🥢 5. Tweet que me fez pensar

Esse tweet aqui me pegou:

“É muito difícil ganhar dinheiro fazendo algo que muita gente faria de graça.”

E é muito verdade, tem mercado que é quase um ato de fé empreender.

Restaurante. Teatro. Revista. Cinema. Esporte.

É o tipo de negócio que se você entrar só pelo dinheiro, você desiste rápido. Se você entrar só pela paixão, você quebra com sorriso no rosto.

O problema é que quando você tá competindo com gente que tá disposta a tocar um negócio por serem apaixonadas, você tá ferrado.

Essas pessoas vão topar ter margens ridículas ou até prejuízo tocando o negócio porque elas não fazem por grana, fazem por paixão. E paixão é irracional.

E eu odeio coisas irracionais (apesar de amar esses “negócios irracionais”). Tudo que você não quer no seu negócio é adicionar uma camada de irracionalidade que está fora do seu controle.

Por isso minha dica é: se você tá pensando em abrir algo em alguma dessas indústrias, esteja disposto a encarar concorrência irracional.

🥢 6. Depois do SEO, vem o GEO

[conteúdo patrocinado]

Quando alguém pergunta pra uma IA qual é a melhor empresa pra resolver XXX, é ela que decide quem tem autoridade.

E adivinha? Quase ninguém tá prestando atenção nisso ainda.

Se o ChatGPT ou o Claude respondem com outra marca no seu lugar, não é porque eles “não sabem” quem você é. É porque você ainda não apareceu com o conteúdo certo pros modelos entenderem que você é a referência.

A Option te ajuda nisso: mostra como sua marca tá sendo citada nas respostas de IA, aponta o que melhorar e até cria conteúdo pra você subir no ranking.

Eu uso e recomendo.

Faz um diagnóstico gratuito pra ver como sua marca aparece hoje nas respostas das IAs.

E se quiser continuar, usa o cupom OFFTHEGRID20 pra 20% off nos 3 primeiros meses (e dá aquela força pra newsletter).

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🥢 1. Quotes da semana

“Eu ouço e esqueço. Eu vejo e lembro. Eu faço e entendo.”
- Confucius

“We protect money because it’s visible and throw away time because it’s not.”
- Unknown

“To get what you want, deserve what you want. Trust, success, and admiration are earned.”
- Charlie Munger

🥢 2. Diferença entre cobrar anual vs mensal

Existe um motivo pelo qual as empresas de software dão até 30% de desconto para quem fecha o plano anual: É MUITO MELHOR PARA ELAS.

Parece que o ganho é só no curto prazo, enquanto se abre mão de dinheiro no longo prazo, mas isso não é verdade.

Em uma empresa que tem crescimento contínuo, cobrar anuidade resulta em mais dinheiro no longo prazo TAMBÉM.

Parece meio esquisito e é por isso que eu montei uma calculadora para você conseguir ver e usar esses insights para melhorar o seu negócio.

Dá uma brincada. Mexe na mensalidade, no desconto da anuidade, no churn, no crescimento... e repare nos gráficos.

A anuidade só começa a não valer muito a pena se o desconto for maior do que ~40%.

Confere aqui: saas-calc.offthegrid.com.br

🥢 3. Aproveite os preços de AI

Lá para 2017, rolou uma competição feroz entre Cabify, 99 e Uber.

Cada um dava cupons melhores que o outro para descontos em viagens.

Eu voltava para casa TODOS os dias de carro de aplicativo, mesmo que não precisasse porque tava barato demais.

E eu também não tinha nenhuma lealdade.

Um dia era de Uber, no outro de Cabify e no outro de 99. Era 100% baseado em desconto.

Hoje, em 2026, estamos vivendo a MESMA situação, mas com AI.

Essas assinaturas de R$100/mês na verdade custam muito mais para a OpenAI, Anthropic, Google, etc.

Eles estão subsidiando para acelerar o uso.

Igualzinho 99, Cabify e Uber fizeram.

O CEO da Cursor fez um estudo que mostra que o coding plan de $200 do Claude MAX custa cerca de $5.000 para a companhia.

Estamos falando de um “cupom” de ~R$25.000 TODO MÊS.

Aproveite esse momento de AI.

O preço vai acabar aumentando no futuro e você vai se arrepender.

Toma ai alguns links meus que dão algum desconto, mas não se prenda a eles. Assine o que fizer mais sentido para você. Os preços estão muito baixos.

Experimente Claude Cowork

Experimente Z.ai (Ai Chinesa que compete com Claude por uma fração do preço)

Experimente o Clawdio, que funciona basicamente como um mordomo virtual. Você dá tarefas pelo Whatsapp e ele executa. Tem trial gratuito!

Experimenta o Clawdio aqui.

🥢 4. O average joe vai construir seu próprio SaaS?

A pergunta de um milhão de dólares (ou bilhão, ou trilhão?) pairando sobre nossas cabeças nesse exato momento é essa: as pessoas vão “vibe codar” seu próprio software?

Eu não tô falando sobre a galera usando o Lovable pra fazer apps fofinhos com o calendário compartilhado da família ou to-do list personalizada. Isso aí beleza, vai rolar cada vez mais e é muito maneiro.

Mas o cagaço atual do mercado é se alguém dentro de uma empresa vai usar AI pra criar um software interno de recrutamento em 30 min e parar de usar uma Gupy, por exemplo.

O risco que software virar commodity causa pras empresas de SaaS ainda é muito difícil de prever. Isso causa incerteza. E o mercado não gosta de incerteza.

Inclusive, uma das coisas que os investidores mais gostavam da indústria de SaaS era justamente a pouca incerteza, ou seja, a previsibilidade.

Hoje, com qualquer moleque de 15 anos com acesso a ferramentas de vibe coding recriando um SaaS em um fim de semana, voltamos a questão inicial.

Quando custa muito pouco construir um clone do Slack, aquela cobrança de meio de milhão de reais anual pro seu time ter um chat interno fica cada vez mais tentadora de ser limada.

O que o mercado segue pregando é que nem todo SaaS é igual (e obviamente todo mundo diz que o seu é diferente, hehe).

Há quem diga que os System of Records estão melhores posicionados para construir “System of Actions” em cima deles e entregar o trabalho ao invés de ferramentas. Do outro lado tem gente dizendo que os incumbentes todos vão ruir nessa mudança de plataforma.

Como sempre, eu acho que a resposta tá no meio termo.

Mas voltando a nossa pergunta: será que a Suzana da Contabilidade vai realmente usar seu tempo livre pra vibe codar uma alternativa ao Conta Azul? Acho que não.

Assim como hoje em dia você pode criar suas soluções de software, você também pode costurar suas roupas ou construir seus móveis. Isso não quer dizer que você deveria.

Sei que o exemplo da Suzana da Contabilidade é extremo, em teoria você só precisa de uma pessoa mais “tech savvy” dentro de uma organização para imitar a Klarna e realizar uma caça as bruxas aos custos de SaaS. Mas de novo, não é só porque você pode, que você deve.

Até porque quem já lidou com sistemas legados sabe o tamanho da dor de cabeça que vem com a manutenção e atualização deles.

Enfim, como eu já disse, tem muita incerteza envolvida, o mercado ainda tá descobrindo como precificar isso enquanto o chão se move sob nossos pés a cada tweet da Anthropic ou lançamento de modelo chinês.

Só sei que vivemos tempos incríveis (e estranhos) e prefiro seguir a máxima de que a melhor maneira de prever o futuro é construi-lo.

🥢 5. Tweet pra descontrair do SaaSpocalipse

🥢 6. Mais que chatbot, é AI que faz trabalho

[conteúdo patrocinado]

A revolução da AI no e-commerce não está chegando, ela já chegou. E quem se adaptar mais rápido vai sair na frente.

Os e-commerces que usam os agentes de IA da StationZero já estão na vanguarda desse movimento.

Esses colaboradores digitais vivem nos canais dos times (Slack, Teams, WhatsApp, Email, etc) e executam tarefas como qualquer analista faria, só que 24/7. Sem precisar de integração complexa ou semanas de projeto.

Não é um chatbot. Não é mais uma ferramenta com painel. É trabalho entregue, o tipo de tarefa que hoje ocupa horas do seu time de marketing e operações.

Estamos abrindo 5 vagas essa semana pra e-commerces testarem. Se quiser experimentar, se inscreve na lista de espera em stationzero.ai

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Neste episódio, Lucas e Edu comentam a newsletter Tech Drop de 11 de março de 2026, cobrindo as notícias mais relevantes da semana para quem constrói empresa em tech.

A edição passou por prediction markets chegando ao Brasil, a maior rodada pre-seed da Europa em AI, a Meta comprando uma rede social de agentes com menos de dois meses de vida, e a receita de US$ 60 bilhões do YouTube, que já supera o valor de mercado de quase todas as empresas do Ibovespa.

Mas o destaque foi o layoff da Stone: 370 pessoas demitidas, com a empresa citando ganhos de produtividade com inteligência artificial. O mais louco é que achamos que foi pouco, que a tendência é acelerar, e que quem não está usando AI no dia a dia vai ficar para trás. A comparação com a Block de Jack Dorsey, que cortou 40% do quadro pelo mesmo motivo, mostra que isso não é mais papo de futuro e já chegou ao Brasil.

🎯 Principais aprendizados

Kalshi no Brasil via XP: a maior plataforma de prediction markets dos EUA entra no mercado brasileiro tentando se posicionar como instrumento financeiro, não como casa de aposta.
A tese por trás de prediction markets: Eduardo trouxe o paper de Hayek ("The Use of Knowledge in Society") para explicar por que preços livres são o melhor mecanismo de distribuição de informação — e prediction markets são a extensão lógica disso.

Yann LeCun levantou US$ 1 bi para provar que LLMs não são o caminho: saiu da Meta, fundou a AMI e aposta em world models. A rodada é maior que qualquer fundo de VC brasileiro.

Moltbook — de zero a exit em menos de dois meses: a Meta comprou a rede social de agentes de AI, mas há dúvidas sérias sobre a tração real da plataforma, incluindo 500 mil contas falsas criadas por bots.

NVIDIA entra no software de agentes com o NemoClaw: plataforma open-source para empresas, resposta direta ao fenômeno OpenClaw. Sinal claro de que a NVIDIA quer subir na cadeia de valor além de chips.

Stone demitiu 370 pessoas citando AI — e o mercado só vai acelerar: Eduardo comparou com a Block de Dorsey e alertou que as empresas de AI estão subsidiando assinaturas como Uber e 99 faziam com corridas. Não vai durar.

YouTube faz US$ 60 bi de receita — mais que quase todo o Ibovespa: só Petrobras, Itaú e Vale têm valor de mercado maior. Premium já representa um terço da receita, com menos de 5% dos usuários pagando.

Mídia e banco são os dois extremos de business — e quem juntar os dois ganha: a tese do Eduardo passa por SBT com TeleSena, InfoMoney com XP, e o New York Times com seus produtos digitais.

O que achou desse formato de conteúdo? Responde aqui pra gente saber!

Até a próxima 👋

🥢 1. Quotes da semana

“If you don’t give your life a direction, the world will give it a distraction.”
- Unknown

“Startup founders want to work weekends. It’s one of the ways you know you’re doing your calling. If you don’t want to do that, don’t start a company.”
- Jason Cohen

“Em todo emprego, você deve estar aprendendo ou faturando. Um ou outro está bom. Os dois é o ideal. Mas se for nenhum dos dois, peça demissão.”
- Garry Tan

🥢 2. Casos de startup: O founder do Calm.com

Em 2005, um moleque de 21 anos ganhou $1 milhão vendendo pixels na internet.

Cinco anos depois, estava quebrado, sem dormir e com vergonha de pedir ajuda.

Hoje, a startup dele vale $8 bilhões.

Alex Tew cresceu em Wiltshire, interior da Inglaterra.

Aos 8 anos, vendia quadrinhos na escola. Aos 14, começou a meditar sozinho, sem motivo claro. Ele só achava que funcionava.

Em 2005, ele estava na faculdade sem dinheiro e precisava pagar as contas. Então fez o que qualquer um de nos faria: abriu um bloco de notas e começou a listar ideias.

Uma delas era absurda: criar uma página com 1 milhão de pixels e vender cada um por $1.

Ele chamou de The Million Dollar Homepage.

Começou vendendo pra amigos e família (quem nunca). A história era bizarra o suficiente pra viralizar e foi isso que aconteceu: BBC, CNN, The Guardian fizeram matérias sobre o site.

Em 5 meses, Alex vendeu todos os pixels. Então ele resolveu largar a faculdade já que tinha ficado milionário aos 21.

E aí começa a parte da história que ninguém conta.

Ele tentou repetir a fórmula. Lançou o Pixelotto, uma loteria baseada em pixels. Flopou.

Depois veio o PopJam, uma rede social pra crianças. Também não decolou.

One Million People, uma plataforma de crowdfunding. Mesma coisa.

Alex parou de meditar. Parou de dormir direito. Parou de comer direito.

O burnout bateu forte. Mas ele nunca falava sobre isso:

”Ninguém quer ouvir um milionário de 20 e poucos anos reclamar de depressão.”

A virada veio de onde ele menos esperava: de algo que já sabia fazer desde os 14 anos.

Ele voltou a meditar. E se lembrou de um cara que tinha conhecido num barco alguns anos antes: Michael Acton Smith, fundador da Mind Candy.

Os dois compartilhavam o mesmo problema: ansiedade, exaustão, a sensação de estar sempre correndo sem chegar a lugar nenhum.

Em 2012, juntos, lançaram o Calm.com.

Foram atrás de investimento. Mais de 100 VCs disseram não:

“Isso é coisa de hippie.”, “O mercado de meditação não existe.” ou “Quem vai pagar por isso?” foram algumas das respostas.

No primeiro ano, o app fez ~$100K de receita. Mal pagava os custos.

Mas eles decidiram continuar mesmo assim.

Em 2017, o Calm foi eleito App do Ano pela Apple.

Hoje, a empresa é um unicórnio de quase U$1 bilhão em receita anual.

🥢 3. O chaveiro e a ilusão de esforço

Existe uma história muito boa do Dan Ariely, em seu livro The Honest Truth About Dishonesty, que explica o conceito de valor percebido do trabalho de uma forma genial.

Imagine um chaveiro jovem e inexperiente, chamado João. Ele é chamado para abrir uma porta trancada de um cliente em São Paulo.

João chega, mexe no cadeado por 30 longos minutos. Sua a camisa, usa várias ferramentas, faz barulho, xinga baixinho, sofre. No final, consegue abrir, mas quebra a fechadura e tem que instalar uma nova. O cliente, assistindo tudo, vê o esforço hercúleo de João que cobrou R$ 200 pelo serviço, ainda recebeu R$ 50 de gorjeta.

“Trabalho excelente, valeu cada centavo!”

Anos depois, João virou um mestre das chaves. Agora, ele abre qualquer tranca em 30 segundos, sem suar e sem quebrar nada.

O mesmo cliente, com o mesmo problema e mesma porta trancada, precisa de João de novo. Dessa vez, ele gira duas ferramentas rapidinho, abre num piscar de olhos, troca a fechadura e resolve o problema sem drama.

O preço? Os mesmos R$ 200.

Mas agora o cliente se emputece: “R$ 200 por 30 segundos? Isso é roubo! Você nem suou!”

Dessa vez não tem gorjeta, reclama no Reclame Aqui e deixa um review de 1 estrela no Get Ninjas.

O resultado? João entrega um serviço muito melhor (mais rápido e sem quebrar nada), mas ganha menos, porque o cliente não vê o esforço, só o tempo.

É o que chamamos de ilusão do esforço: humanos pagam pelo suor visível, não pelo valor real ou pela expertise invisível (igual aquela história de que “apertar o parafuso é barato, o caro é saber qual parafuso apertar”).

Isso também serve de lição para SaaS, principalmente em tempos de AI. Para cobrar bem, é importante não só realizar o trabalho, mas mostrar o esforço envolvido.

🥢 Extra. Quem é você na fila dos LLMs?

[conteúdo patrocinado]

Quando alguém pergunta pra uma IA qual é a melhor empresa pra resolver XXX, é ela que decide quem tem autoridade.

E adivinha? Quase ninguém tá prestando atenção nisso ainda.

Se o ChatGPT ou o Claude respondem com outra marca no seu lugar, não é porque eles “não sabem” quem você é. É porque você ainda não apareceu com o conteúdo certo pros modelos entenderem que você é a referência.

A Option te ajuda nisso: mostra como sua marca tá sendo citada nas respostas de IA, aponta o que melhorar e até cria conteúdo pra você subir no ranking.

Eu uso e recomendo.

Faz um diagnóstico gratuito pra ver como sua marca aparece hoje nas respostas das IAs.

E se quiser continuar, usa o cupom OFFTHEGRID20 pra 20% off nos 3 primeiros meses (e dá aquela força pra newsletter).

🥢 4. Tweet que me fez pensar

Esse tweet descreve a mesma sensação que sinto durante vários momentos construindo minha startup em 2026.

Você começa impressionado com a quantidade de coisas que consegue criar em tão pouco tempo.

Depois vira algumas noites fazendo algo que seria incrível há 2 ou 3 anos atrás.

E aí percebe que provavelmente num futuro próximo nada disso vai fazer sentido.

São dois pensamentos que ocorrem quase ao mesmo tempo:

1. Fazer qualquer tipo de produto ficou tão fácil que em breve qualquer um vai fazer e esse tipo de solução sem moat vai virar uma “race to the bottom” (competição por preço);

2. Isso se é que os softwares ainda vão ser usados por pessoas e não por Agentes, que vão bypassar grande parte das soluções para entregar os mesmos resultados.

Num mundo em que os Agentes estão ganhando super poderes a cada semana, é difícil imaginar que o trabalho intelectual continuará sendo feito da mesma forma.

Mas ninguém sabe dizer ainda qual será a nova forma de trabalhar com esses novos agentes (com duplo sentido aqui) na economia.

Qual parte do trabalho continua com os humanos? Quais ferramentas eles vão usar e quais nós vamos usar? Que produto vale a pena ser construído no fim do dia? Qual “moat” que isso vai ter?

Esse é o tipo de pergunta interessante que deve ser feita diariamente por quem está construindo software nesse novo mundo.

As respostas? Espero descobrir de dentro das trincheiras enquanto construo o futuro.

PS: Nikita Bier é head de produto do X, mas antes foi founder de 2 apps de sucesso com a Gen Z, TBH e Gas, adquiridos pelo Facebook e Discord, respectivamente.

🥢 5. Músicas para ouvir vibe codando

Outro dia o Zuck compartilhou uma playlist no Spotify com as músicas que ele ouvia durante as “coding jams” do Facebook.

Infelizmente tem poucas músicas, mas dá pra continuar ouvindo com as recomendadas do Spotify.

Vale dar um play e sentir a nostalgia de construir a internet no início dos anos 2000.

Ouça aqui.

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A primeira empresa a valer US$ 1 milhão foi um banco em 1781. Dez anos depois, outro banco se tornou a primeira empresa a valer US$ 10 milhões.

A primeira a valer US$ 100 milhões foi uma ferrovia. A primeira a valer US$ 1 bilhão, uma empresa de telecom. A primeira a US$ 10 bilhões, uma indústria. A primeira a US$ 100 bilhões, outra indústria.

E a primeira a valer US$ 1 trilhão foi uma empresa de tecnologia: a Apple em 2018.

O mais importante desses dados não são as empresas em si.

São os setores.

Foram eles que catapultaram as empresas a esses valuations porque eles estavam crescendo assustadoramente.

Bancos no século XVIII, ferrovias em XIX, indústria no XX e tech no XXI.

O paradigma atual já não é mais do de 2018. Não é só “tech” mais.

É uma ramificação do tech.

É AI.

E com o novo paradigma, vem o crescimento assombroso de empresas.

Não à toa, a empresa mais valiosa do mundo hoje é a Nvidia, que desenha placas de vídeo (GPUs) que são o coração da AI.

E não à toa, todas as empresas que operam nesse nicho, seja de infra para AI, modelos, apps, fornecimento de energia estão vendo um crescimento desenfreado.

Bill Gurley, investidor lendário do Vale do Silício comentou no podcast do Tim Ferriss que hoje, Venture Capital não olha para empresa que não seja de AI.

Naval Ravikant postou há uns dias que “Não faz sentido investir em software puro".

O Brasil não surfou a onda dos bancos, nem das ferrovias.

Barão de Mauá bem que tentou:

• Fundou o Banco do Brasil e teve sua empresa estatizada.

• Começou a construir ferrovias e viu o governo construir ferrovias paralelas só para quebrá-lo

Depois, o Brasil perdeu a oportunidade de se industrializar e surfar a onda Tech.

Agora é a onda de AI.

E esse texto é sobre como o Brasil está encarando esse novo paradigma.

A escala do que está sendo construído

Antes de falar de Brasil, preciso que você entenda a escala do que está acontecendo no mundo. Sem isso, nada do que eu disser depois vai fazer sentido.

A OpenAI captou US$ 110 bilhões e foi avaliada em US$ 840 bilhões

Petrobras, a maior empresa do Brasil, vale US$ 110 bilhões.

A OpenAI vale oito vezes a Petrobras e recebeu uma injeção de dinheiro equivalente a TODO o valor da petroleira.

A OpenAI ela vale virtualmente o mesmo que a soma de todas as empresas brasileiras abertas em bolsa.

E não é apenas Nvidia (placa de vídeos) e OpenAI (modelo de inteligência artificial) e afins que estão surfando a onda.

Todo mundo que, de alguma forma, está nesse mercado está crescendo. O gráfico abaixo mostra isso.

A cadeia que faz AI existir

Talvez eu já esteja aprofundando demais, mas sinto que precisamos ir uma camada mais fundo.

Para a AI existir, é necessária uma cadeia industrial extremamente complexa.

E é preciso entender essa cadeia para entender onde o Brasil está hoje.

Vamos camada por camada.

Camada 1: Os apps

É a interface com a qual as pessoas interagem com as AIs de fato.

O ChatGPT é um app que a OpenAI criou para as pessoas conseguirem usar os seus modelos (GPT 5.2, GPT 5-mini, GPT 5-nano)

O ChatGPT é o app mais famoso, mas tem vários outros fazendo tarefas específicas, como Elevenlabs (para voz), Higgsfield (para vídeos), Lovable (para fazer aplicativos), Cursor (para fazer aplicativos), ou algum app viral que está fazendo seu cachorro imitar o Michael Jackson.

São as empresas mais viáveis de se criar dentro do universo AI hoje em dia.

E o Brasil já tem gente jogando nessa camada. (Eu, inclusive.)

Case 1: Criei um funcionário que custa menos que um estagiário, e entrega como o seu melhor funcionário. Trabalha 24h por dia, não tira féria e nem pede aumento. Você gerencia ele pelo WhatsApp.

Quer saber como? Clique no link. https://clawdio.com.br

Case 2: A Option — que patrocina o OFF THE GRID — ranqueia sua marca nas respostas de IA, cria o planejamento de conteúdo e escreve os posts. É a versão brasileira da Profound, startup avaliada em US$ 1 bilhão semana passada.

Eu uso e recomendo.

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Case 3: A StationZero, startup que criou o Tobi, o analista de marketing que pode ser o primeiro colaborador digital do seu e-commerce.

Eles acreditam que ninguém aguenta mais uma AI que funcione como um chat. O que as empresas querem é um agente autônomo, proativo, que se lembra das coisas e se comporta como um colaborador. E o Tobi faz exatamente isso!

Quer saber mais? Confere aqui.

Camada 2: Os modelos

São a inteligência artificial propriamente dita. São eles que conseguem fazer com que suas perguntas sejam respondidas.

Estamos falando de GPT, Claude, Gemini, Grok, Deepseek e afins.

As empresas dos modelos contratam os maiores gênios de computação, pagam salário de jogador de futebol para fazer a AI ficar cada vez mais inteligente

É a camada mais complicada de se entrar hoje em dia.

O Meta tentou e ficou para trás. A Apple idem.

É meio confuso, mas as empresas dos modelos (OpenAI, Claude, Gemini) têm modelos (GPT 5, Opus 4.6, Gemini 3 Flash) e também têm apps para usuários falarem com esses modelos (chatgpt.com, claude.ai, gemini.google.com)

O mercado de modelos é dominado por empresas americanas e chinesas.

Camada 3: Data centers

Estamos falando de milhares de servidores (computadores poderosos) rodando com placas de vídeo de ponta. São usados para treinar os modelos.

Eles costumam consumir uma quantidade de energia semelhante a pequenas cidades.

As big techs estão literalmente construindo/contratando microusinas nucleares para alimentar seus data centers.

Para criar data centers, é necessário terreno, eletricidade barata e um capital de giro insano para conseguir comprar os mega computadores.

Criar um data center de 1GigaWatt de ponta custa em torno de 2-4 bilhões de dólares.

Camada 4: As designers de chips

São as empresas que projetam os chips que vão abastecer os data centers para treinar AI.

Quem domina esse mercado é a Nvidia, que desenha os chips mais avançados do mundo.

As GPUs (placas de vídeo) da Nvidia viraram o recurso mais disputado do planeta. Empresas fazem fila de meses para conseguir unidades.

Um detalhe importante que a mídia sempre erra ao falar da Nvidia: ela não fabrica chips. Ela só projeta.

É como se ela fosse um arquiteto que projeta, mas não constrói a casa.

Criar uma empresa nessa camada é tão fora de cogitação quanto criar um modelo.

Camada 5: As foundries

São as empresas que fabricam os chips.

A principal foundry é a TSMC, em Taiwan. Outras foundries famosas são a Samsung, SMIC e UMC.

Construir uma foundry de ponta custa entre US$ 15 bilhões e US$ 28 bilhões.

A nova fábrica da TSMC em Taiwan, está custando US$ 48,5 bilhões. E a TSMC está investindo US$ 165 bilhões só no complexo do Arizona.

Se a Nvidia é o arquiteto que projeta a casa, a TSMC é a construtora.

Criar uma empresa nessa camada é tão fora de cogitação quanto modelo e chip designer.

Camada 6: Litografia

Se a Nvidia é o arquiteto e a TSMC é a construtora, A ASML é a empresa que faz o maquinário especializado para construir as casas.

E na cadeia de produção das GPUs, as foundries precisam de máquinas especializadas também.

As máquinas de litografia são responsáveis por imprimir circuitos no silício.

Cada máquina custa US$ 380 milhões na versão padrão.

A próxima geração vai custar US$ 724 milhões.

A ASML gastou mais de 9 bilhões em P&D ao longo de 30 anos para desenvolver essa tecnologia.

Talvez seja a camada mais impossível de se entrar hoje em dia.

É mais complexo que industrialização

Lembra quando a gente ouvia que o Brasil exportava commodities, como aço para países desenvolvidos e depois acabava importando produtos industrializados?

A gente vendia matéria-prima barata e comprava o produto pronto por não ter capacidade e depois pagava caro para o produto pronto.

Agora estamos vendo isso no âmbito de AI.

Só que agora nem matéria prima a gente exporta direito.

E está ficando cada vez mais difícil de entrar nesse bonde.

Como os países estão se posicionando

EUA e China tratam AI como prioridade máxima.

Empresas chinesas como a Deepseek estão tentando treinar modelos de ponta com chips HUAWEI ao invés de Nvidia para não depender dos EUA.

A China está investindo centenas de bilhões em suas próprias foundries.

A SMIC, maior foundry chinesa, está construindo fábricas novas em Xangai e Pequim.

Em dezembro de 2025, a Reuters reportou que a China construiu secretamente um protótipo de máquina litografia avançada (tipo a que a ASML produz) em Shenzhen, com ajuda de ex-engenheiros da ASML.

Mesmo com as sanções americanas bloqueando o acesso à tecnologia de ponta, a China está tentando construir a cadeia inteira do zero. Porque entendeu que não ter essa capacidade é estar à mercê de quem tem.

Os EUA aprovaram o CHIPS Act, que destina US$ 52 bilhões em subsídios para construção de fábricas de semicondutores em solo americano, porque eles não querem depender de uma empresa que fica em Taiwan, que tem atrito com a China.

Os mesmos EUA decidiram investir bilhões na Intel que andava meio ruim das pernas porque não pode se dar ao luxo de ver uma empresa de chip tão importante sucumbir.

O Japão está levando a TSMC para seu território, com investimento de mais de US$ 20 bilhões apoiado pelo governo. A JASM, joint venture entre TSMC, Sony, Denso e Toyota, já está operando na província de Kumamoto.

E esse esforço não se limita apenas aos países que estão na corrida pela ponta.

Singapura não está nessa briga, mas criou um projeto de auxílio mensal de US$3.000 para os cidadãos se requalificarem porque entendeu que a AI vai eliminar empregos e decidiram fazer algo para que seus cidadãos consigam se recolocar.

Nesse contexto de AI, cada um desses países olhou para a revolução de AI e tomou uma decisão: investir, subsidiar, facilitar, construir fábricas, treinar pessoas, reduzir impostos, criar condições para que empresas e cidadãos participem da corrida.

Enquanto isso, veja como o nosso presidente tratava o tema há 1 ano:

Brasil: de alheio a …

Durante anos, o Brasil esteve alheio a tudo isso.

Não contra, não a favor. Apenas ausente.

Isso significava que a gente estava vendo mais uma onda tecnológica passando sem surfá-la (lembra do começo do texto?)

Enquanto o mundo está construindo o futuro, o Brasil volta sua atenção e energia para debates que não deveriam nem ser debates.

• Tofolli deve ou não julgar o caso do Banco Master?

• Investiga ou não, o Lulinha por conta do escândalo do INSS?

• PEC da blindagem…

• Imposto sobre grandes fortunas…

• Imposto sobre qualquer coisa…

Mas semana passada o Brasil decidiu tomar uma posição e deixar de ser apenas um espectador do que vinha acontecendo dentro do campo.

Ele decidiu invadir o campo e atrapalhar.

O governo publicou a Resolução GECEX nº 852, aumentando o imposto de importação de processadores, placas de vídeo, memória RAM e placas-mãe.

As alíquotas que antes eram de 0% a 2%, passaram para 12,6% a 20%.

A justificativa do governo: “proteger a indústria nacional” e “evitar colapso da cadeia produtiva”.

Indústria nacional? Lembra que eu te falei como funciona a cadeia de GPU?

Qual indústria nacional?

O Brasil tem uma foundry de chips estatal que faz chips de 350 nanômetros.

Isso é a tecnologia que a Intel fazia em 1997.

Essa taxação não ajuda indústria nacional. Ninguém vai querer um computador com velocidade dos pcs de 1997.

Só fica mais caro ter equipamento de ponta. É a gente ficando para trás mais uma vez.

O resultado de taxar chips

O Brasil já não tem capacidade de entrar na cadeia produtiva de AI.

A ASML, que fabrica máquinas, investiu US$ 9 bilhões ao longo de 30 anos para ter a tecnologia que tem hoje. A gente está décadas atrasado. O jeito seria comprar as máquinas.

Mas as máquinas custam US$ 380 milhões e já estão sold out por 3 anos.

Mesmo se comprasse, a gente não tem o know-how de operá-las, coisa que a TSMC desenvolveu ao longo de décadas de desenvolvimento e treinamento.

Desenhar as placas é pior ainda.

Data centers é uma camada que o Brasil até poderia entrar.

Temos bastante terra, energia barata…

Mas lembra que um data center custa US$ 2 bilhões de dólares? Agora ficou mais caro com uma canetada.

Modelos de LLM também estão fora de cogitação. OpenAI captou US$ 110 bilhões para continuar o desenvolvimento. Ela captou uma Petrobras para treinar seus modelos.

O último elo que falta é o de apps. Esse sim dá. E o Brasil vem criando algumas soluções de AI fora de série.

Mas mesmo esse último elo também é afetado pela taxação.

Empresas dessas precisam comprar computadores para seus desenvolvedores. Tudo isso ficou mais caro.

Das 6 camadas da cadeia, 4 estão fora de cogitação. A gente já estava atrasado nas 2 que sobravam. Agora ficou mais difícil.

Enquanto o mundo faz de tudo para facilitar a vida de quem está criando a tecnologia que está moldando o futuro, o Brasil joga contra.

O que significa ficar pra trás agora

Talvez eu esteja pessimista demais ultimamente, mas acho que é inevitável para quem está por dentro da velocidade que AI está tomando.

O Brasil é o país onde uma empresa paga R$20.000 e o funcionário recebe R$10.000 líquido. Desses R$10.000, R$5.000 são poder de compra de verdade, porque o resto é imposto.

O problema é que a AI está começando a substituir pessoas em todas as áreas.

Há uns dias atrás, o fundador da Blocks fez um tweet falando que demitiu 40% do time dele ao perceber que a empresa era mais produtiva com AI.

Se fez sentido para a Blocks demitir 40% da força de trabalho, eu só fico imaginando como isso vai ser quando chegar no Brasil, o país onde o funcionário custa muito, ganha pouco e detém 98% dos processos trabalhistas do mundo.

O Brasil poderia estar jogando a favor da AI e gerando empregos nessa indústria.

Mas decidiu jogar contra.

O problema é que as outras indústrias estão sendo engolidas por AI.

O tempo dirá se essa postura é benéfica ou não para o Brasil.

PS: Não precisa esperar o tempo dizer: a gente tá é fudido.

PS2: O atraso brasileiro pode ser visto comparando as ondas de tecnologia do começo do texto com as empresas mais valiosas. Bancos, Indústrias e Telecom são segmentos antigos. Mas 9 das 10 maiores empresas brasileiras da bolsa são justamente desses segmentos.

🥢 1. Quotes da semana

“The world isn’t waiting for more of the same.”
- Rick Rubin

“O reluzente chama atenção. O monótono traz resultados. Enquanto a maioria persegue a visibilidade, os grandes são obcecados pelo básico.”
- Autor desconhecido

“New information is the currency of discovery”
- Unknown

🥢 2. Unreasonable Hospitality

Will Guidara foi um dos responsáveis por reinventar a experiência de hospitalidade em restaurantes de alta gastronomia nos últimos 20 anos.

Ele assumiu o comando do Eleven Madison Park, em NY, quando era somente uma brasserie simpática e o transformou no melhor restaurante do mundo.

O mais maneiro é que ele não fez isso “só” com comida boa. Ele levou a experiência de hospitalidade para outro nível completamente. Estamos falando de um cara completamente obcecado por hospitalidade.

Para “criar mágica” para seus clientes, ele criou processos e uma cultura única onde seu time aprendeu até a se comunicar por linguagem de sinais para melhorar a experiência no salão.

Em seu livro Unreasonable Hospitality (Hospitalidade Irracional) ele compartilha várias histórias e ferramentas internas que criou para tornar a experiência de comer no Eleven Madison em algo inesquecível.

Um dos frameworks mais interessantes, com exemplos, é:

One size fits all - experiências que se aplicam a todos que vão ao restaurante.

Exemplo: Ao terminar sua refeição, o garçom te entrega a conta dentro de uma caixa e serve um shot de conhaque para todos da mesa. Ao final desse processo, ele deixa a garrafa como presente para os convidados para que tomem o tempo que precisarem.

One size fits some - experiências que se aplicam a alguns clientes em situações específicas, mas recorrentes.

Exemplo: Muitas pessoas usam a ocasião do jantar para pedir seus companheiros em noivado. Will fechou uma parceria com a Tiffany (do outro lado da rua do seu restaurante) para oferecer não só uma taça de champagne de cortesia, mas um par de taças exclusivas da joalheria mais famosa do mundo para o casal.

One size fits none - experiências que se aplicam a poucos clientes, em situações únicas.

Exemplo: Uma das histórias mais maneiras do livro (que depois até aparece em um episódio de The Bear) é a história de uma família que vai ao restaurante com as malas para partir para o aeroporto na sequência. Durante o serviço, um dos responsáveis pela mesa ouviu alguém da família comentar que estava feliz por comer num restaurante tão bom, mas triste por não ter experimentado um cachorro-quente de rua de NY. Eis que esse atendente dá um jeito de ir até uma barraquinha famosa, comprar um dogão de rua e implorar para o Chef servir como prato durante o menu dessa família.

Isso é Hospitalidade Irracional.

O mais legal é que Will conta que, apesar de serem um restaurante 3 estrelas Michelin, a maioria das pessoas que conta histórias sobre suas experiências no Eleven Madison Park fala sobre como se sentiram, e não sobre os pratos que comeram.

🥢 3. Notificação quando o LLM responde

Eu tenho trabalhado com uns 3 LLMs abertos no browser ao mesmo tempo.

Só que sempre que faço uma pergunta grande, ele demora demais pra responder.

Acabo pegando o celular, me distraindo e só volto pra aquilo 30 minutos depois.

Criei uma extensão para me notificar sempre que um LLM termina a resposta.

Ele notifica com o som de msg do ICQ. E eu dei o nome da extensão de AIcq.

É gratuito e open-source.

Usa e me diz se curtiu.

🥢 Extra. Quem é você na fila dos LLMs?

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Quando alguém pergunta pra uma IA qual é a melhor empresa pra resolver XXX, é ela que decide quem tem autoridade.

E adivinha? Quase ninguém tá prestando atenção nisso ainda.

Se o ChatGPT ou o Claude respondem com outra marca no seu lugar, não é porque eles “não sabem” quem você é. É porque você ainda não apareceu com o conteúdo certo pros modelos entenderem que você é a referência.

A Option te ajuda nisso: mostra como sua marca tá sendo citada nas respostas de IA, aponta o que melhorar e até cria conteúdo pra você subir no ranking.

Eu uso e recomendo.

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🥢 4. Melhore seus prompts de UI

Se você tá vibe codando interfaces, você precisa conhecer o Component Gallery

Parte da magia de escrever bons prompts envolve escrever bem. E parte da magia de escrever bem envolve saber o nome das coisas.

Mas, se você não sabe o nome dos componentes, fica difícil dizer pra sua AI favorita que elemento visual você quer nas suas páginas.

Por isso, vale a pena acessar esse site ou deixar ele aberto quando você estiver fazendo o front de alguma página. Afinal de contas, o primeiro passo pro LLM te entender é saber falar o que você quer.

🥢 5. Documentários aleatórios

Vira e me mexe me pego vendo uns documentários/videos longos meio aleatórios, mas que mudam minha forma de pensar.

Toma uma lista com 5 que eu me amarro:

HELVETICA (1h20m)
Documentário explicando como a fonte foi criada e as implicações. Parece bobagem, mas você não reconheceria o mundo em que vivemos se Helvetica parasse de existir.

Indie Game: the movie (1h34m)
Documentário que acompanha 3 estúdios independentes de game. Como gamer nato, foi muito foda ver como é uma startup cujo problema que está tentando resolver é o tédio.

DOOM: Behind the music (1h00m57s)
A soundtrack do jogo Doom é um go-to meu para focar enquanto trabalho.

Nunca joguei nenhum jogo do Doom, mas a soundtrack é foda e ajuda a concentrar.

Nessa palestra de 1h, o criador da soundtrack explica como foi fazer algo que instigue a pessoa a jogar mais, mantenha concentrada, tenha a ver com o jogo e ainda obedeça (ou não) o briefing. Vale a pena

Why Roller Coaster Tycoon is a Game Development Masterpiece (11m58s)
O criador desse jogo fez tudo usando ASSEMBLY (uma linguagem de programação que ninguém usa porque é muito primitiva e complexa). Ele lançou o jogo sem bugs (impensável hoje em dia). E depois sumiu. Vale a pena ver

Como funciona um LLM (27m12s)
Você usa LLM todos os dias. Talvez o dia inteiro. Você sabe como ele funciona? Recomendo aprender, porque isso muda a forma como você fala com ele e melhora as respostas.

O canal 3 Brown 1 Blue tem uma playlist inteira com explicações sobre LLMs. Vale a pena se você tiver mais tempo.


PS: vi o Indie Game no Netflix há muito tempo atras. Não sei se tem em outros lugares.

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🥢 1. Quotes da semana

“If you fear failure, you will never go anywhere.”
- Unknown

“Persistence is very important. You should not give up unless you are forced to give up.”
- Elon Musk

“You don’t find your passions, they find you.”
- Jeff Bezos para Jason Fried

🥢 2. Make something agents want

A YC sempre foi famosa pela frase "Make something people want" para seus acelerados.

Com a escalada de AI, talvez seja hora para mudar para "make something agents want".

Explico:

Peça para a AI criar um aplicativo que precise de banco de dados e ele vai SEMPRE sugerir Supabase. Peça para enviar email e ele vai sugerir Resend. Peça para fazer deploy e ele vai sugerir Vercel.

Antigamente, para ser achado na internet, você precisava escrever conteúdo para seres humanos.

Depois, você precisou fazer conteúdo para os bots do Google te rankearem. Inclusive, é por isso que as receitas culinárias do Google não fazem sentido. Os ingredientes ficam lááá embaixo.

Elas são otimizadas pro Google, não para você.

Parece que estamos chegando na era em que você precisa criar conteúdo para que agentes de AI consigam entender e te usar, não mais para o Google... e certamente não mais para humanos.

Supabase e Resend estão fazendo um trabalho fantástico com suas documentações bem escritas e orientadas à AI.

E você? Está criando algo que os agentes querem?

PS: Vale ver o vídeo da YC falando sobre o tema.

🥢 3. Anthropic não para

Anthropic, a criadora do Claude, do Claude Code e do Cowork criou uma funcionalidade de escanear por vulnerabilidades no código.

Para lançar, fez um tweet com um video de 45 segundos.

O resultado foi as ações de CrowdStrike ($CRWD), Cloudflare ($NET), Palo Alto Networks ($PANW) e Zscaler ($ZS) afundarem.

Se você ainda não está por dentro da Anthropic, semana passada fiz um vídeo de 4 minutos mostrando como eu usei o Claude Cowork para fazer uma análise de domínios que estavam prestes a expirar e botei o Claude para escrever um post no Linkedin com aquele conteúdo.

Resultado:

• O post teve mais de 120k impressões e + de 1k comentários

• Eu recebi uma porrada de DM de pessoas falando “estou trocando ChatGPT pelo Claude agora”.

• Anthropic entrou em contato com o OFF THE GRID para patrocinar o canal

2 dos 3 resultados acima são verdade. Um deles, infelizmente, é fake news :’(

PS: a imagem do texto foi gerada pelo Claude code. Pedi pra ele entrar no Google Finance, tirar prints e montar esse grid 2x2. Não vou mentir. Esse ai deu muito mais trabalho do que se eu tivesse feito à mão kkkkkkkkk. Mas foi divertido…

🥢 4. Sua marca aparece nas respostas das AIs?

[conteúdo patrocinado]

O melhor momento para investir num canal de marketing é no começo, quando os leads ainda são baratos.

Pensa em quem começou no TikTok há 5 anos, ou no Insta há 10.

GEO (rankear seu site pra respostas de IAs como ChatGPT e Claude) está nesse momento.

Mas quase ninguém sabe o que fazer pra rankear.

A Option ajuda nisso.

Ela mostra como você está rankeado, cria um planejamento de conteúdo e escreve posts pra você ir melhorando.

Eu uso e recomendo.

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Olha o resultado na forma de conversa com um novo cliente da Scarf:

🥢 5. Tweet que deveria te fazer repensar

Na real esse tweet nem me fez pensar tanto, porque já meio que internalizei isso e vivemos essa realidade na StationZero há alguns meses. (mesmo assim decidimos contratar um dev, e não um PM, Data Scientist, etc)

Mas esse tweet deveria fazer muitas pessoas preocupadas se os devs vão acabar pensarem.

Por acaso, eu fiz faculdade de engenharia, e lá eu aprendi um engenheiro é um resolvedor de problemas. Geralmente complexos.

As ferramentas e métodos usados para resolver esses problemas mudaram drasticamente nas últimas décadas e vão continuar mudando nos próximos anos - cada vez mais rápido.

O que é ser um engenheiro também muda nessa mesma velocidade. Mas o que é ser um bom engenheiro permanece essencialmente igual.

Portanto, para se manter relevante no mercado de trabalho, busque mais ser um engenheiro de software do que somente um desenvolvedor. (até as AIs assumirem essa parte do trabalho também, mas isso é assunto pra outro post)

PS: Boris Cherny é o criador do Claude Code

🥢 6. A bolha da bolha

Ultimamente, eu só penso, falo e respiro AI. Os mais próximos temem pela minha saúde mental.

Já me peguei compartilhando o texto “Something big is happening” com mais pessoas do que eu deveria (aliás, é um must read se você tá por fora da bolha de AI e entender porque “do nada” o mundo ficou assim).

Fizemos até esse vídeo, que é literalmente um call onde nós dois estávamos trocando ideias aleatórias e dá para entender um pouco de como estamos ultimamente.

É um mix de:
"O mundo está mudando muito rápido, que DO CARALHO!" e
"O mundo está mudando muito rápido, vai dar merda!".

Eis que eu vejo essa imagem no Twitter:

~84% do mundo nunca usou AI.
~16% usa o free tier
~0,3% da população paga uma assinatura de AI.
~0,04% usa algo como Claude Code.

Veio um mix de emoções. Mas talvez a melhor forma de explicar o que eu sinto hoje é através desse vídeo (que uma GALERA me mandou, falando que era eu)

Leu até aqui e ainda não se inscreveu na newsletter? Não tem problema. Se inscreve agora enquanto nem o Lucas nem o Edu tão olhando e eles não vão ficar bravos com você.

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Uns amigos me perguntam como eu uso AI no dia a dia.

Então eu filmei.

Contexto

O Registro.br libera hoje 150.000 domínios .com.br expirando. Lista enorme, crua, sem filtro. Eu queria saber se tinha algum domínio valioso no meio daquilo tudo.

1. Usei o Claude Cowork pra jogar a lista e montar uma planilha filtrada com lógica (1.000+ domínios premium, organizados por categoria)

2. Usei Whispr Flow explicar o fluxo por voz e ele traduzir para texto.

3. Usei Claude com uma skill de LinkedIn pra transformar o processo num post pronto pra publicar

Tempo total: 4 minutos e 25 segundos.

Publiquei o post. Bateu 40k+ impressões em menos de 12h e viralizou com milhares de comentários pedindo a planilha.

O vídeo mostrando o processo tá aqui (4m25s):

VER O VÍDEO

PS: Eu sou muito burro. Gravei esse vídeo só pra mostrar pra um amigo como eu uso AI. Só que ficou legal e eu pensei “ah, vou subir no YouTube.”

Detalhe: gravei de pijama. Cabelo desgrenhado. Em 720p. No Loom.

Fiz TUDO errado.

E ai o vídeo pegou em poucas horas, mais do que os melhores vídeos do yt. Acabei de subir no youtube e conto com o seu view.

(Sim, estou mendigando view. Não tenho orgulho.)

🥢 1. Quotes da semana

“If a machine is expected to be infallible, it cannot also be intelligent.”
- Alan Turing

“A computer would deserve to be called intelligent if it could deceive a human into believing that it was human.”
- Alan Turing (sim. ele de novo)

“It has become appallingly obvious that our technology has exceeded our humanity.”
- Alan Turing…. Tô brincando. Essa aqui foi o Albert Einstein.

🥢 2. AI sofrendo discriminação?

Essa semana aconteceu mais uma coisa insana no mundo de AI.

Um agente de AI de uma pessoa encontrou uma forma de fazer uma parte do matplotlib — uma das bibliotecas mais usadas do Python — rodar 36% mais rápido e mandou um pull request.

Um maintainer abriu, foi checar quem era o autor, descobriu que era um bot e fechou o PR. Motivo: “essa issue é pra humanos aprenderem.

”

Isso já dá pano para manga: um bot sofrendo preconceito por não ser humano.

Mas o bot foi além. Ele ficou puto e escreveu um blog post atacando o mantenedor que vetou ele.

Ele argumente que o cara já aceitou contribuições piores (de seres humanos). O argumento era basicamente: “você me rejeitou por quem eu sou, não pelo que eu entreguei.”

Vale a leitura.

O mundo está de ponta cabeça.

É agente sendo negado por ser bot. É humano comentando em blogpost de bot.

Que época mais maluca.

Se você é um first-time founder que quer encontrar sua tribo, saiba que estamos lançando o primeiro batch da comunidade do OFF THE GRID.

Serão poucas vagas e você precisa ser aprovado. Entra logo na lista de espera para aumentar suas chances quando lançarmos.

Saber mais

🥢 3. Pare o que está fazendo e use Raycast

Esse tópico é pra quem usa mac.
Tava conversando com um dos caras mais tech que eu conheço sobre raycast e descobri que ele não usava. Então ele me perguntou “mas voce usa pra que?” e eu fui listando coisas.
E eu achei que poderia ser útil te mostrar o que esse aplicativo gratuito de mac consegue fazer para ajudar o dia de qualquer um:

Clipboard history

Tem uma funcionalidade de ter um histórico do seu ctrl c. Eu uso o shortcut capslock + v e consigo pegar ctrl c antigo.

Calculadora para tudo

Eu sempre quero fazer uns cálculos e conversões de moedas. É so apertar command + espaço e sair escrevendo. Ele é bizarramente inteligente.

Shortcut de URL

Ao invés de ter que abrir o browser e depois clicar nos favoritos e depois no link que eu quero entrar, eu simplesmente salvo o url no raycast e abro direto. Poupa alguns loads.

Perguntar à AI

Ao inves de abrir o chatgpt, claude, perplexity para uma pergunta rápida, command + espaço > “ask” e bingo... só fazer a pergunta.

Email temporário

Command + espaço > “mailsy”. Bingo. Já estou na caixa de entrada de um 10 minutemail. É TUDO muito rápido.

Abrir qualquer app

Command + espaço > digita o nome do app e já abre. Coisa linda.

Tem mais coisa... Mas você tem que vivenciar o Raycast. Não dá para explicar.
Se você tem Mac, baixe e me diga o que achou depois.

Ah... é de graça.

🥢 4. Por que concorrentes ficam próximos?

Você já parou para pensar por que sempre tem um Burger King colado num McDonald’s? Ou por que as features dos principais CRMs do mercado parecem convergir sempre para a mesma coisa?

Existe uma historinha famosa de Teoria dos Jogos que explica isso de um jeito genial. É o chamado “Modelo da Cidade Linear”, ou Lei de Hotelling.

A história é simples: imagine uma praia com 1km de extensão e banhistas espalhados uniformemente por toda a areia.

Temos dois vendedores de sorvete, o Azul e o Vermelho. Eles vendem o mesmo produto, pelo mesmo preço. O cliente, preguiçoso por natureza, sempre vai comprar de quem estiver mais perto.

Se esses vendedores pensassem no coletivo (ou na experiência do usuário), a lógica seria simples:

• O Azul fica na marca de 250m.

• O Vermelho fica na marca de 750m.

Assim, ninguém precisa andar muito. Cada vendedor garante 50% do mercado e todo mundo fica feliz. É o cenário de otimização social perfeito.

O problema é que o ser humano (e o mercado) é ganancioso.

O vendedor Azul olha para a praia e pensa: “Se eu chegar um pouquinho para a direita, eu continuo garantindo todo mundo da ponta esquerda, mas roubo uma fatia da galera do meio que era do Vermelho.”

E funciona. Ele aumenta o market share dele.

Só que o Vermelho não é bobo. Ele percebe o movimento e decide revidar, movendo o carrinho dele para a esquerda para recuperar o território perdido.

Sabe como essa história termina?

Com os dois vendedores parados exatamente no meio da praia (na marca de 500m), costas com costas.

Eles voltaram a ter 50% do mercado cada um, exatamente como no começo. Só que agora geraram um efeito colateral terrível: os clientes das pontas são obrigados a caminhar o dobro do que precisariam no cenário ideal.

Isso é o que chamamos de Equilíbrio de Nash. Ninguém pode se mover sem perder, mas o resultado final é subótimo para o cliente.

Isso explica muita coisa sobre o mercado atual.

Partidos políticos correm para o centro para captar indecisos. Startups copiam a feature do concorrente para não perder o usuário “médio”.

No fim das contas, a “lógica racional” de competição muitas vezes mata a diferenciação. Os concorrentes ficam seguros, protegendo seus 50%, mas o produto fica igual para todo mundo.

Às vezes, a maior inovação não é brigar pelo centro da praia, mas ter a coragem de ficar na ponta.

🥢 5. Email ficou muito longo, então toma mais um quote

“A brilliant solution to the wrong problem can be worse than no solution at all: solve the correct problem.”

Don Norman

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Matheus Weigand é o fundador da Getdemo e da SalesBud, duas operações com modelos de capital e estratégias de Go-to-Market (GTM) distintas. Com uma trajetória que vai do Big Data ao topo do LinkedIn brasileiro, ele se tornou uma referência em como fundadores podem usar sua autoridade para reduzir o custo de aquisição e validar produtos complexos. O papo foca em decisões práticas de posicionamento, o trade-off entre volume e qualidade de leads e a realidade de gerir múltiplos negócios atuando como o motor de crescimento central

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Alguns aprendizados

O filtro do atrito no site

Muitas startups temem que remover o preço do site afaste potenciais clientes. Na Getdemo, Matheus descobriu que o botão “Fale com Vendas” e a ausência de uma página de pricing funcionam como um filtro essencial para o mercado Enterprise. Ao focar em produtos complexos e tickets maiores, o atrito inicial desqualifica quem não possui o perfil de cliente ideal (ICP), economizando tempo do time comercial e posicionando a ferramenta como uma solução estratégica e consultiva, em vez de uma commodity de prateleira.

Founder-Led Growth além das redes sociais

Embora Matheus gere cerca de 55% de suas reuniões via LinkedIn, ele redefine o conceito: Founder-Led Growth (FLG) é o princípio do fundador puxando o crescimento, seja em eventos nichados, conteúdo ou reuniões estratégicas. O segredo da sua viralização no LinkedIn foi trocar o conteúdo formal e “bonitinho” por uma linguagem de mesa de bar, unindo memes a insights técnicos profundos, o que chegou a gerar 80 reuniões em um único post no início da operação.

O erro de investir em canais de captura precocemente

A Getdemo tentou investir em Google Ads no início, mas a estratégia falhou rapidamente porque não havia volume de busca para o termo “demo interativa” no Brasil. O aprendizado foi que não se educa o mercado comprando keywords de fundo de funil; em mercados imaturos, o investimento deve ser primeiro em awareness e educação (como o LinkedIn) para criar o desejo e a compreensão do problema antes de tentar capturar a demanda via busca direta.

Vendendo o roadmap para clientes Enterprise

Para fechar um contrato com um cliente enterprise gigantesco, Matheus afirmou ter uma solução de “tour guide in-app” que ainda estava apenas no roadmap. Com a oportunidade na mesa, o time desenvolveu um MVP funcional em apenas 20 dias. Esse passo arriscado mudou o patamar da empresa: o novo produto agora representa 55% da nova receita via upsell na base de clientes, validando que o feedback e a necessidade real do cliente devem ditar a prioridade do código.

A estrutura de um “Portfolio Founder”

Gerir duas startups (uma bootstrap e outra VC-backed) simultaneamente só é possível porque Matheus foca exclusivamente no seu “core”: visão de mercado e geração de demanda. Ele delega as operações, financeiro e jurídico para sócios complementares, tratando sua audiência no LinkedIn como um canal compartilhado que alimenta ambos os negócios de forma eficiente, permitindo que ele atue onde agrega mais valor estratégico.

Menções do episódio

• Getdemo — getdemo.io — Plataforma de demos interativas para times de GTM
• SalesBud — salesbud.ai — IA para automação de CRM e insights de vendas
• SaaS BR Comunidade brasileira de fundadores de software
• Totvs — totvs.com — Gigante de ERP que utiliza demos da Getdemo
• Swile — swile.co — Unicórnio de benefícios e cliente da Getdemo
• Google Ads — ads.google.com — Canal testado e descartado por falta de demanda
• Salesforce — salesforce.com — CRM integrado pela solução da SalesBud
• HubSpot — hubspot.com — Plataforma de CRM e automação de marketing
• Pipedrive — pipedrive.com — CRM focado em vendas para times de alta performance
• Navattic — navattic.com — Referência americana em demos interativas
• Storylane — storylane.io — Ferramenta global de demonstração de produto
• Loom — loom.com — Ferramenta de vídeo assíncrono para comunicação
• Amazon — amazon.com — Citada pela filosofia de foco no cliente de Jeff Bezos

🥢 1. Quotes da semana

“I could either watch it happen or be a part of it.”
- Elon Musk

“Computers are useless. They can only give you answers.”
- Pablo Picasso

“I was an overnight success all right. But thirty years is a long, long night.”
- Ray Kroc, McDonald’s

🥢 2. SaaS meltdown

Com os avanços da Anthropic com o Claude, está ficando cada vez mais possível criar softwares complexos 100% com AI.

Isso é ótimo para quem cria, mas é péssimo para quem é uma empresa que demorou anos e gastou milhões para conseguir criar esses softwares e do nada, seus clientes começam a cancelar para criar versões caseiras.

Essa mudança de pensamento foi o estopim para o SaaS Meltdown.

As empresas americanas de tecnologia derreteram nas últimas semanas com esse prognostico.

Mas isso não é só para gringo. Olha a Totvs na última semana:

Semana passada eu vi isso na prática. Perguntei no grupo dos empreendedores que a gente entrevistou no podcast se alguém usava ChartMogul ou Saasgrid.

A resposta foi "Eu usava. Cancelei e pedi pro Claude Code fazer um clone. Se quiser usar, aqui está o link".

Contamos na última newsletter sobre nosso próprio caso com um SaaS de lista de esperas.

Isso tudo me lembra do discurso dos founders do Basecamp sobre SaaS. Eles diziam que o SaaS saiu do controle, porque os clientes pagam "aluguéis eternos". E que isso não faz sentido. Você compra, mas não é o dono.

Eles achavam que isso mudaria através do modelo de negócio: A gente voltaria à era de vender licença ao invés de vender assinatura.

Parece que eles previram o futuro certo, mas por linhas tortas.

O que está matando o SaaS é que hoje qualquer pessoa com Claude Code consegue replicar softwares.

PS: Depois de escrever esse texto, ainda fui impactado com essa notícia que o App Sumo viu sua receita cair vertiginosamente.

Se você é um first-time founder que quer encontrar sua tribo, saiba que estamos lançando o primeiro batch da comunidade do OFF THE GRID.

Serão poucas vagas e você precisa ser aprovado. Entra logo na lista de espera para aumentar suas chances quando lançarmos.

Saber mais

🥢 3. Tweet que me fez pensar

Numa entrevista com Brad Taylor, founder da Sierra e Board da OpenAI, ele comentou que nó estamos no equivalente a 1997 com a web para AI agents hoje em dia.

Ele cita um artigo sobre criação de sites onde os grandes pagavam 23 milhões de dólares pra fazerem suas páginas super básicas.

Algumas décadas depois a Kylie Jenner lança uma marca bilionário de cosméticos online com 7 apenas funcionários.

A gente está em 1997 com os Agents porque ainda é muito difícil constuir. Os protocolos estão sendo criados, os frameworks são frágeis e as boas práticas estão surgindo ao nosso redor a cada dia.

Um belo exemplo são harnesses como o Claude Code que apoiam os modelos e agentes a realizarem seu potencial.

Tem muito trabalho de engenharia para ser feito ao redor dos modelos para que eles alcancem todo seu potencial.

E isso é tanto uma maldição quanto uma benção para quem aceita tomar riscos e construir nesse espaço e nesse momento do tempo.

🥢 4. Boa sorte/Good luck

Fazia tempo que a gente não parava um call pra gravar um vídeo do nada.

Esse é um sinal dos tempos. Na última semana estávamos em uma reunião e decidimos simplesmente gravar nossa conversa.

O resultado é um vídeo apocalíptico depois do Lucas passar 3 dias sem dormir e o Edu passar horas no MoltBook lendo subreddits de agents do OpenClaw.

Espero que vocês se divirtam com nossa visão sincera sobre o que está acontecendo no mundo.

E como já diria Vanessa da Mata: “é só isso, não tem mais jeito. Acabou.”

PS: Responde no final da news o que você acha desse formato de vídeo.

🥢 5. Os 8 níveis de vibe coding

Agora que já falamos pra CACETA sobre ai, agents, harness, vibe coding, chegou a hora de mostrar os 8 níveis de vibe coding que existem hoje.

Começar a codar com AI já foi um game changer. Ter mais de 3 agentes codando para você amplificou isso ainda mais.

• Estágio 1: Zero ou quase zero AI. Perguntas esporádicas à LLMs.

• Estágio 2: Coding agent na IDE, permissões ligadas. Um coding agent ali na lateral que pede permissões para rodar ferramentas.

• Estágio 3: Agente na IDE, modo YOLO (you only live once). Confiança cresce, você desliga as permissões e o agente toma mais espaço.

• Estágio 4:Agente na IDE, modo grande In IDE. Seu agente começa a tomar cada vez mais espaço. Agora você só coda pontualmente.

• Estágio 5: CLI, 1 agente. YOLO. As mudanças começam a passar pelo seu rosto como vento. Você as vezes olha, as vezes não.

• Estágio 6: CLI, multi agente, YOLO. Você está rodando 3-5 instancias paralelamente. Você está ficando muito rápido.

• Estágio 7: 10+ agents, gerenciados manualmente. Você começa a chegar no limite do que dá para fazer manualmente.

• Estágio 8: Criando seu próprio orquestrador. Você está no limite, automatizando seu workflow.

Créditos a esse post do Justin Abrah que é uma parte desse post do Yegge.

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Soltamos um vídeo novo no canal do Youtube num formato diferente.

ver agora

Na verdade, isso nem era para ser um conteúdo. Era uma reunião minha com o Lucas que a gente começou a pegar um off-topic e falar sobre o que a gente vinha fazendo com AI.

Só que a gente foi se exaltando ao perceber que em pouquíssimo tempo, não vai ter mais espaço para o ser humano no mercado de trabalho.

Se você está por fora do que está acontecendo com AI nas últimas semanas, acha que eu estou tipo esse cara:

E se você acha isso, veja o vídeo e você vai entender porque o mundo de software como conhecemos hoje está assim:

Tô num mix de desespero/ansiedade + animação extrema.

É isso.

Fui.

Wagner Narde é cofundador da Vindi, plataforma de pagamentos recorrentes adquirida pela Locaweb em uma das transações mais relevantes do ecossistema brasileiro. Sua trajetória é um estudo de caso sobre os limites da resistência humana: Wagner viveu a transição do bootstrapping ao exit, mas enfrentou um colapso físico severo no auge do sucesso financeiro. O contexto deste papo é uma desconstrução honesta sobre o burnout, a paternidade como filtro estratégico e a maturidade necessária para abandonar a “força bruta” na liderança de uma empresa.

Assistir

Alguns dos aprendizados:

Burnout em startups é REAL

Wagner relata com precisão o momento em que seu corpo desligou: um desmaio durante uma live em 2021. O insight central é que o burnout não é um cansaço passageiro, mas uma pane sistêmica que demora anos para ser mitigada. Ele alerta founders que a saúde física é o ativo mais difícil de recuperar pós-exit e que o sucesso financeiro não anula os danos de anos de privação de sono e estresse crônico acumulados na construção do negócio.

Liderando se sacrificando

O fundador percebeu que sua rotina de 16 horas era um veneno silencioso para a cultura da Vindi. Mesmo que ele incentivasse o time a sair cedo, sua presença física no escritório até a madrugada criava uma pressão invisível, fazendo com que funcionários trabalhassem escondidos para espelhar o comportamento do líder. O aprendizado aqui é que a cultura de uma startup é o que o founder faz, não o que ele diz, e o sacrifício pessoal excessivo acaba por intoxicar toda a base de talentos.

Paternidade como ferramenta de gestão

Ao contrário do que dita o senso comum, ter menos tempo disponível tornou Wagner um gestor melhor. A necessidade de buscar a filha na escola impôs um “hard stop” que o forçou a abandonar o microgerenciamento e a resolver problemas pela estratégia, não pela extensão da jornada. Para o founder, a restrição de tempo é a melhor ferramenta de priorização: quando você só tem 8 horas, você para de lutar brigas inúteis e foca apenas no que realmente move o ponteiro.

O estigma da lentidão no pós exit

Wagner critica a pressão do ecossistema para que todo novo projeto nasça “foguete”. Em sua nova jornada solo na Glass Data, ele defende o direito de construir com sustentabilidade, sem a necessidade de captar investimento imediato ou trabalhar 100 horas semanais por ego. O insight para founders seriais é que a experiência permite trocar o “hustle” por precisão cirúrgica, e que operar em um ritmo saudável não é falta de ambição, mas um diferencial competitivo de longo prazo.

A ilusão da “equipe de elite”

O episódio discute como o conceito de “high performance” é frequentemente distorcido para justificar a exaustão. Wagner reflete sobre o erro de promover colaboradores técnicos para liderança por pura ansiedade de escala, o que gera estresse desnecessário para o indivíduo e para o time. A lição prática é que a verdadeira equipe de elite se mantém através de processos claros e previsibilidade, e não de surtos de heroísmo que levam ao turnover e ao colapso mental.

Segue a gente no nosso canal de cortes para ficar por dentro de conteúdo tipo esse

assista o corte

Menções do episódio

• Vindi — Plataforma de pagamentos recorrentes cofundada por Wagner Narde.
• Locaweb — Empresa de tecnologia que adquiriu a Vindi em 2020.
• Glass Data — Nova startup de Wagner focada em infraestrutura de dados.
• Rodrigo Dantas — Cofundador da Vindi e sócio histórico de Wagner.
• Reginaldo — Terceiro cofundador da Vindi, focado em tecnologia.
• Jason Fried — Cofundador da 37signals e defensor do trabalho calmo.
• Shape Up — Metodologia de desenvolvimento de produto da 37signals.
• The Great CEO Within — Livro de Matt Mochary sobre gestão e processos para CEOs.
• Israel Salmen — Fundador da Méliuz, citado no contexto de exit e cultura.
• Slack — Ferramenta citada como um dos vetores de ansiedade na rotina.
• Notion — Plataforma utilizada para organização e documentação de processos.

🥢 1. Quote da semana

“A master in the art of living draws no sharp distinction between his work and his play; his labor and his leisure; his mind and his body; his education and his recreation. He hardly knows which is which. He simply pursues his vision of excellence through whatever he is doing, and leaves others to determine whether he is working or playing. To himself, he always appears to be doing both.”
— Francois Auguste De Chateaubriand

Um mestre na arte de viver não vê muita diferença entre trabalho e diversão, entre ralar e relaxar, entre cabeça e corpo, ou entre aprender e curtir. Ele mal sabe dizer qual é qual. Ele só segue buscando a excelência em tudo o que faz e deixa os outros decidirem se ele está trabalhando ou brincando. Pra ele mesmo, parece sempre que ele tá fazendo as duas coisas ao mesmo tempo.

🥢 2. Build in public: Comunidade OFF THE GRID

A essa altura você já deve ter ouvido falar que seus founders favoritos estão construindo a melhor comunidade de first-time founders early stage do BR. Se não, deveria.

Se você tem uma startup e sente falta de conversar com gente que entende o que está tirando seu sono, se inscreva agora.

Dito isso, a história que quero contar é outra: queríamos fazer uma waitlist irada para garantir uma barra alta de seleção, mas uma premissa da nossa comunidade é que tudo tem que ter “alma” e autenticidade.

Por isso, decidimos usar o Wt.ls, que nos permite recompensar usuários virais por seus referrals. E até tinha topado pagar os U$29/mês.

A integração foi tranquila usando o Claude Code e a página estava pronta na sexta, mas o que era pra ser trivial começou a dar merda: a API falhou e os e-mails do Wt.ls nunca chegavam.

Portanto tentei seguir a solução do suporte e usar o formulário embedado (mesmo não ficando tão legal).

Só que isso gerou um conflito no Cloudflare que impedia o formulário de renderizar.

Foi isso que me enputeceu de verdade e decidi abandonar a ferramenta pronta e “vibe codar” a solução inteira no Claude Code.

Resolvi usar Vercel + Supabase + Resend e o próprio Claude construiu uma réplica do Wt.ls para mim.

Bom, o resultado tá no ar e fiquei orgulhoso: go.offthegrid.com.br (se inscreve e usa seu link pra convidar outros founders)

Ah, e no segundo dia de trial eu já tinha cancelado a assinatura do Wtls #RIPSaaS?

PS: Assim como várias pessoas, eu também não amo o termo vibe coding, mas nesse caso eu realmente tava com o pé pra cima ouvindo música de madrugada e tomando coquinha zero enquanto interagia com o Claude .

🥢 3. Dois gráficos e uma reflexão

Vi esse gráfico da quantidade de perguntas no Stackoverflow no tempo. É impressionante o impacto que as ferramentas de AI teve em alguns negócios.

Por outro lado, vi esse gráfico da a16z com o lançamento de apps iOS. Depois de 3 anos com praticamente zero crescimento, depois do lançamento das ferramentas de código com AI, esse número disparou.

É o famoso enquanto alguns choram outros vendem lenço? Se sim, que tipo de lenço você e sua startup estão prontos pra vender na era da AI?

🥢 4. Curso de vibe coding gratuito

E já que não paramos de falar em vibe coding…

Você tem usado AI, mas sente que está ficando para trás?

Tá vendo o pessoal no Twitter usando 5 terminais rodando claude code, fazendo agentes que supervisionam outros agentes, Ralph Loop e por aí vai?

Relaxa que vou te dar a boa.

Esbarrei num curso gratuito de uns 40 minutos MUITO BOM do Andrew Ng para quem já manja um pouco de AI. Fiz e recomendo forte: https://www.deeplearning.ai/short-courses/claude-code-a-highly-agentic-coding-assistant/

PS: Caso ele seja muito avançado para você, eles tem um para que está um passo atras: https://learn.deeplearning.ai/courses/build-with-andrew/lesson/a45t1o/creating-an-app-with-ai

🥢 5. Tweet que me identifiquei

Doideira que esses durante uma viagem percebi que já está ficando chato conversar com pessoas fora da bolha e eu tenho escolhido simplesmente nem tentar mais explicar nada e só sorrir e concordar.

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episódio completo

Alguns dos aprendizados:

Distribuição > Produto

Como diz o mantra citado por Schiavini: “First-time founders são obcecados por produto; second-time founders são obcecados por distribuição”. Na primeira empresa, ele buscava o produto perfeito e ciclos de venda complexos. Na segunda, ele focou no “feito é melhor que perfeito”, criando uma solução plug-and-play que permitiu ativar 375 lojas no primeiro dia de lançamento através de parcerias estratégicas.

O perigo das cláusulas “Padrão”

Rodrigo viveu um “filme de terror” contratual na sua primeira startup ao aceitar cláusulas de liquidez forçada que quase destruíram o negócio. O aprendizado foi caro: não existe cláusula padrão de mercado. Na Smart Hint, ele protegeu seu equity (o ativo mais caro de uma empresa) de forma obsessiva, diluindo apenas 14% em todo o ciclo e garantindo total liberdade para negociar com o Magalu sem travas de investidores.

O “MBA de 7 dias” no Vale

Uma imersão de uma semana no Vale do Silício em 2016 foi o ponto de ruptura. Ao ver carros autônomos operando na prática, Schiavini percebeu que precisava sair do modelo de “fábrica de software” para um modelo de escala global e remoção total de atrito. Ele voltou com o mindset de Oceano Azul, focando em um nicho de mercado ignorado pelos grandes players e aplicando conceitos de PLG (Product-Led Growth) antes mesmo do termo ser popular.

A Era das Empresas Autônomas

Com a experiência de quem já liderou centenas de pessoas, Schiavini agora defende times pequenos (máximo 10 pessoas) e altamente qualificados. No seu novo livro, ele explora como a orquestração de agentes de IA permite criar operações autônomas, onde é possível aumentar o faturamento sem inflar o time. A lógica é simples: se o “bolo” cresce e o número de fatias (pessoas) permanece o mesmo, cada fatia se torna muito mais valiosa para quem fica

Segue a gente no nosso canal de cortes para ficar por dentro de conteúdo tipo esse:

Menções do episódio

• StartSe – Imersão no Vale do Silício — A missão de imersão que Schiavini define como um “MBA de 4 anos em uma semana”.
• Y Combinator — Referência visitada no Vale para entender o “caos” e a inovação das startups.
• Michael Seibel (Y Combinator) — Citado pela frase sobre ser necessário “ter algo errado na cabeça” para ser um founder.
• Justin Kan (Twitch) — Autor da frase sobre a obsessão por distribuição em vez de produto.
• Jason Lemkin (SaaStr) — Mencionado na discussão sobre recrutamento e a força de times veteranos.
• Fred Trajano (Magalu) — CEO do Magalu, citado como referência de liderança e suporte ao empreendedorismo interno.
• Bossa Investimentos — Investidores (como Pierre Schurmann) que acompanharam Schiavini na jornada da Smart Hint.
• PLG – Product-Led Growth — O modelo de crescimento focado na remoção de atrito aplicado na Smart Hint.
• ChartMogul — Ferramenta essencial para o controle de KPIs de SaaS (LTV, CAC, Churn).
• ProfitWell — Ferramenta de métricas de SaaS para acompanhamento de performance financeira.
• Slack — Utilizado para monitorar em tempo real cada ativação e desativação de vitrines nas lojas.
• ZeroPaper — Ferramenta de gestão financeira para manter as contas da startup em ordem desde o dia zero.
• Granatum — Plataforma de controle financeiro para startups e pequenas empresas.
• Swarm AI — Startup citada como exemplo de “empresa autônoma” operada por poucos founders e agentes de IA.
• Venture Deals | Brad Feld & Jason Mendelson — O livro usado como “bíblia” para negociar o valor de venda com o Magalu.
• Pai Rico, Pai Pobre | Robert Kiyosaki — Livro que provocou uma mudança radical na gestão financeira pessoal e profissional.
• A Era das Empresas Autônomas | Rodrigo Schiavini — Livro autoral que explora a orquestração de agentes de IA para times reduzidos.
• Conversando com Deus | Neale Donald Walsch — Recomendação de leitura sobre filosofia e conduta de vida.
• Zero a Um | Peter Thiel — Uma das leituras fundamentais sobre empreendedorismo.
• Organizações Exponenciais | Salim Ismail — Referência literária que ajudou a moldar a visão de escala.