Seis grandes interrupções tecnológicas, envolvendo Microsoft e CrowdStrike, paralisaram operações globais
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Seis grandes interrupções tecnológicas, envolvendo Microsoft e CrowdStrike, paralisaram operações globais

Uma falha nos sistemas da Microsoft causou transtornos significativos na rotina de muitas pessoas entre quinta-feira (12) e sexta-feira (13), interrompendo ferramentas vitais para trabalhos em mais de 70 nações. As plataformas afetadas incluíram o Outlook, Teams e o Copilot, a inteligência artificial da Microsoft.

Este evento se soma a uma série de grandes interrupções cibernéticas registradas desde 2024, sendo que, desde uma falha anterior na CrowdStrike, ocorreram pelo menos mais cinco paralisações de grande escala.

Beatriz Ferreira da Silva, advogada e especialista em direito contratual do escritório Lopes Muniz Advogados, comentou em entrevista ao Olhar Digital que as recentes paralisações demonstram que a alta concentração de mercado implica também uma concentração de risco jurídico.

Um infográfico resume seis incidentes de falhas cibernéticas que impactaram a vida de muitas pessoas globalmente. Em 19 de julho de 2024, o mundo vivenciou um dos maiores colapsos tecnológicos da história. O problema começou quando a CrowdStrike, uma empresa americana de segurança digital, lançou uma atualização defeituosa para seu software de proteção antivírus.

Devido ao modo como este sistema opera profundamente nos computadores com Windows, o erro resultou no travamento de aproximadamente 8,5 milhões de máquinas simultaneamente, exibindo a conhecida «tela azul da morte» e impossibilitando a inicialização dos aparelhos. Diferentemente de uma simples queda de internet, que geralmente se resolve com a volta do servidor, este defeito exigiu reparos manuais em cada computador pelas equipes técnicas, o que tornou a recuperação lenta e afetou serviços cruciais em diversos países.

As consequências foram graves: milhares de voos foram cancelados, hospitais precisaram adiar procedimentos e sistemas bancários ficaram inoperantes, gerando prejuízos bilionários e longas filas.

Em 12 de junho de 2025, uma falha nos servidores do Google Cloud desencadeou um efeito cascata que derrubou inúmeros sites e aplicações populares mundialmente. O incidente teve origem em uma atualização automática incorreta em um sistema interno do Google responsável por gerenciar o fluxo de dados e o acesso na nuvem. Como muitas corporações utilizam a infraestrutura do Google para manter seus serviços ativos, o erro paralisou plataformas usadas por milhões, como Spotify, Discord e ferramentas próprias do Google, incluindo Meet e Gmail. A interrupção principal durou cerca de três horas e chegou a afetar partes dos sistemas da Cloudflare, outra grande empresa mantenedora de sites.

Posteriormente, em 20 de outubro de 2025, uma pane nos servidores da Amazon Web Services (AWS), localizada no estado americano da Virgínia, provocou o maior problema de internet desde o caso da CrowdStrike. O início foi causado por um erro no sistema de DNS, que funciona como um diretório digital para ajudar os aplicativos a localizarem os endereços corretos dos servidores na rede. Dada a concentração de uma das maiores estruturas de nuvem do planeta nessa região, a falha gerou um efeito dominó que derrubou milhares de sites e apps utilizados diariamente. Foram impactadas redes sociais como Snapchat e Reddit, jogos como Roblox e Fortnite, além de ferramentas como Zoom e Duolingo, e serviços da própria Amazon, como a Alexa. A restauração total da rede demorou mais de 14 horas, gerando milhões de alertas de erro em plataformas de monitoramento.

Nove dias após a pane na nuvem da Amazon, a Microsoft foi protagonista de outro apagão. Este ocorreu no Azure, a plataforma de computação em nuvem da empresa. O problema surgiu de uma modificação acidental nas configurações do Azure Front Door, um sistema que atua como uma «recepção» digital, direcionando o tráfego de internet aos servidores adequados. Com esta porta de entrada bloqueada por um erro técnico, milhares de páginas e aplicativos perderam a conexão com a rede. A queda persistiu por pouco mais de oito horas, afetando tanto ferramentas de trabalho da própria Microsoft, como o Microsoft 365, quanto serviços essenciais globalmente.

No setor de transporte e telecomunicações, a falha desativou os sistemas da companhia aérea Alaska Airlines, derrubou o website do aeroporto de Heathrow, em Londres, e prejudicou a operadora Vodafone.

Em 18 de novembro de 2025, uma falha nos sistemas da Cloudflare interrompeu o acesso a dezenas de sites e aplicações populares em várias nações. O motivo foi um erro interno; após uma atualização de permissões no banco de dados, um arquivo de configuração usado para filtrar acessos automatizados (bots) gerou dados repetidos. Ao exceder o limite de memória dos servidores, o arquivo travou o mecanismo responsável por exibir as páginas aos usuários. Visto que a Cloudflare funciona como um escudo e ponte para aproximadamente 20% da internet mundial, a pane resultou em mensagens de erro em plataformas usadas por milhões, como ChatGPT, X/Twitter, Canva e Discord. A instabilidade principal durou cerca de quatro horas e afetou inclusive ferramentas de monitoramento de quedas na rede.

A Microsoft informou que a pane começou devido à indisponibilidade inesperada de servidores, o que ocorreu após uma sobrecarga interna. O resultado foi uma concentração do tráfego digital nas máquinas restantes, criando um efeito dominó. O apagão estendeu-se por mais de 20 horas, e a recuperação dos sistemas segue em andamento gradualmente. A possibilidade de um ataque cibernético foi descartada.

Grande parte da administração pública e do setor privado depende destes programas para comunicação, fazendo com que o apagão transbordasse fronteiras. Os órgãos governamentais nos Estados Unidos, Japão e Austrália foram afetados, assim como a comunicação de hospitais, ambulâncias e polícia no Reino Unido. No Brasil, o apagão da Microsoft impactou primariamente a rotina de trabalho empresarial e o funcionamento da Justiça. Tribunais como o Supremo Tribunal Federal (STF), o Superior Tribunal de Justiça (STJ), o Tribunal Superior Eleitoral (TSE) e o Tribunal de Justiça de São Paulo (TJ-SP) tiveram que redirecionar atendimentos para o WhatsApp ou suspender prazos e audiências virtuais. Isso levou a Ordem dos Advogados do Brasil (OAB) a solicitar a suspensão nacional dos prazos judiciais, pois muitos advogados não conseguiam sequer receber códigos por e-mail para protocolar processos.

Beatriz Ferreira da Silva esclarece que «grandes provedores impõem contratos padronizados que limitam sua responsabilidade a descontos na forma de créditos, como ocorre com a Microsoft, ou a valores reduzidos, enquanto a empresa que utiliza esses serviços continua arcando integralmente com a responsabilidade perante seus próprios clientes, especialmente os consumidores». A advogada acrescenta que «os tribunais costumam considerar a falha de um fornecedor de tecnologia escolhido pela empresa como risco do negócio dela, e não como força maior. Na prática, a empresa paga a conta e depois tenta reaver o valor do fornecedor, encontrando barreiras nas limitações contratuais».

André Luiz Pignatari Filho, sócio do escritório Ernesto Tzirulnik Advocacia e mestrando em direito cível pela USP, afirma que «o cenário é de forte dependência de poucos fornecedores de infraestrutura digital, cujos contratos são de adesão», ou seja, o cliente não tem poder de negociar as cláusulas. O advogado explica que «o raciocínio, portanto, é o mesmo para qualquer um desses fornecedores: a interrupção prolongada do serviço, como a que está acontecendo, gera o dever de indenizar os prejuízos comprovados».

Sobre o recente apagão da Microsoft, André Luiz Pignatari Filho aconselha que «a empresa que, por causa da falha, deixou de atender seus próprios clientes pode ter que responder perante eles, mas pode buscar o ressarcimento junto à Microsoft. É crucial documentar os prejuízos». Beatriz Ferreira da Silva reforça que «o primeiro direito da empresa prejudicada está no contrato». Ela detalha que o Microsoft 365 possui um Acordo de Nível de Serviço (SLA), onde a Microsoft garante 99,9% de disponibilidade em serviços como Outlook e Teams. Se este compromisso não for cumprido, o cliente tem direito a um crédito de 25%, 50% ou 100% da mensalidade, dependendo do tempo de indisponibilidade.

Contudo, Beatriz da Silva ressalta que «esse crédito não é automático. Ele deve ser solicitado até o final do mês subsequente ao do incidente». Para o caso da falha iniciada na quinta-feira, o prazo se estende até 31 de dezembro de 2026. A advogada orienta que o pedido deve incluir dados minuciosos sobre horários, duração e os usuários afetados. Por fim, ela aponta que «quem sofreu maior prejuízo, como vendas perdidas, operação paralisada ou multas pagas a clientes, precisará debater na Justiça a validade dessa limitação».

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A The Endless Frontier publicou os pesos completos do modelo Fx-Bio-1031 na plataforma Hugging Face. Este modelo de linguagem grande agente é destinado a tarefas de bioinformática e biologia computacional.

O modelo foi criado através do ajuste fino do Qwen3.8-Flash-Next da Alibaba. O Fx-Bio-1031 é capaz de planejar e executar análises multifásicas autonomamente, incluindo a escrita de scripts, instalação de software, consultas a bancos de dados como NCBI e Ensembl, bem como a verificação de seus próprios resultados. Isso foi relatado pela QbitAI em 13 de novembro.

De acordo com o cartão do modelo, o Fx-Bio-1031 possui um total de 180 bilhões de parâmetros linguísticos. Este volume inclui uma base Mixture-of-Experts com 125 bilhões de parâmetros, onde 6 bilhões de parâmetros são ativados por token, além de um módulo de embedding n-grama com 51 bilhões de parâmetros e um módulo de previsão multi-token com 4 bilhões de parâmetros. A configuração lançada suporta uma janela de contexto de 524.288 tokens. Os pesos, que somam cerca de 360 GB no formato BF16, estão disponíveis sob a licença Qwen Community License 1.0, e a empresa especifica os termos desta licença para usuários comerciais.

A empresa apresentou os resultados de sua própria avaliação do sistema agente aplicado a todos os modelos comparáveis. Em um subconjunto do BioMysteryBench da Anthropic, composto por tarefas verificáveis que os especialistas no assunto não conseguiram resolver sozinhos, o Fx-Bio-1031 obteve um resultado de 70,59% Pass@5. Isso foi superior ao Opus-5 (52,94%) e ao GPT-6-Astra (47,06%). No subconjunto resolvido por especialistas, o modelo alcançou 93,15%, ficando ligeiramente atrás do Opus-5 com 94,52%. No teste BiomniBench, ele demonstrou 89,50% Pass@3, superando o Opus-5 (87,42%). No BixBench3 da FutureHouse, o Fx-Bio-1031 obteve 45,76 pontos, inferior ao GPT-6-Astra (48,70), mas superior ao Opus-5 (40,60). A empresa enfatiza que nenhum benchmark público foi utilizado durante o processo de treinamento ou síntese de dados.

Como exemplo, a empresa citou uma tarefa sobre a coorte de câncer de mama: o modelo processou 1.918 registros brutos, reduzindo-os a 762 pacientes únicos, e descobriu que as mutações ESR1 e as alterações no caminho RAS/MAPK são geralmente mutuamente exclusivas. Em seguida, realizou 14 análises de sensibilidade usando controles negativos para determinar em quais condições essa conclusão permanece válida e em quais é violada.

A The Endless Frontier afirma que o modelo foi treinado usando o chamado RSI-OS — um pipeline de autoaperfeiçoamento recursivo que abrange avaliação, dados de treinamento e ambiente de ferramentas. O modelo desenvolveu um conjunto de testes interno de 114 tarefas complexas em colaboração com a equipe BioMaster da DP Technology. Entre os incubadores da empresa estão a Universidade de Jiangtun de Xangai e a DP Technology. Anteriormente, a empresa havia lançado o modelo de propósito geral BigBang-V1 em agosto. O público-alvo são hospitais, grupos de pesquisa e desenvolvedores de medicamentos que desejam realizar análises em equipamentos locais sem transferir dados para fora do local.

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A DeepSeek anunciou a disponibilização de um conjunto completo de APIs para seu aplicativo, permitindo que os desenvolvedores integrem as principais funcionalidades do DeepSeek App em seus próprios produtos. A atualização foi apresentada no log de alterações da API da empresa em 13 de novembro.

Os desenvolvedores podem ativar a funcionalidade usando parâmetros nas APIs existentes, enquanto os servidores da DeepSeek cuidam do processamento das chamadas de ferramentas e da coleta de contexto.

Capacidades dos modelos e API

De acordo com o log de alterações, o modelo deepseek-flash, atualmente usado no DeepSeek-V4.1-Flash-1017, suporta cinco funções nas APIs Messages, Responses e Chat Completions. Além disso, funcionalidades básicas estão disponíveis como APIs separadas: Search and Fetch, OCR, ASR para reconhecimento de fala e TTS para síntese de fala.

Para demonstrar essas capacidades, a DeepSeek abriu o código-fonte de um chat demo, um cliente web estático que se conecta diretamente à API a partir do navegador. Este cliente suporta raciocínio profundo, busca, leitura de links, upload de anexos e entrada de voz, além de poder importar o histórico de bate-papo do usuário DeepSeek.

Tarifas e precificação

O uso das ferramentas é cobrado acima do custo dos tokens. Na página de preços da DeepSeek, as seguintes tarifas são indicadas: busca (para texto ou imagens) e obtenção de dados da web custam US$ 0,75 a cada 1000 requisições, ou 5 yuans no site chinês. O processamento de arquivos e OCR custa US$ 0,225 a cada 1000 páginas. A síntese de fala (Text-to-speech) é tarifada em US$ 0,45 por 10.000 caracteres, e o reconhecimento de fala em US$ 0,116 por hora de áudio; ambos os serviços estão atualmente oferecidos com 50% de desconto.

As taxas de busca e obtenção de dados são aplicadas independentemente de os desenvolvedores chamarem essas APIs diretamente ou se o modelo as utiliza através de suas ferramentas. Estas novas APIs expandem as APIs Search and Fetch abertas em 17 de outubro, que operam no motor de busca interno da DeepSeek. Os preços dos tokens para deepseek-flash permanecem inalterados: US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada em caso de falha de cache e US$ 1,20 por milhão de tokens de saída em horários de pico, sendo que fora dos horários de pico as tarifas são reduzidas pela metade.

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