A Samsung registrou lucro operacional recorde no terceiro trimestre de 2026, impulsionada pela forte demanda por chips usados em sistemas de inteligência artificial (IA). Entre julho e setembro, o resultado operacional da companhia sul-coreana chegou a 107,4 trilhões de won, cerca de US$ 80 bilhões (R$ 432 bilhões), alta de 783,1% em relação ao mesmo período do ano passado.

A empresa também alcançou receita recorde de 195,25 trilhões de won, equivalente a aproximadamente US$ 145,5 bilhões (R$ 786 bilhões), crescimento anual de 126,9%. Já o lucro líquido avançou 514,6%, para 75,13 trilhões de won, cerca de US$ 56,2 bilhões (R$ 303 bilhões).

Os resultados foram divulgados nesta quinta-feira (29) e refletem o avanço dos investimentos em infraestrutura de IA, que ampliam a procura por componentes capazes de processar e armazenar grandes volumes de dados. Com o desempenho, a Samsung se tornou a primeira empresa de tecnologia a superar 100 trilhões de won em lucro operacional em um único trimestre.

Apesar dos números históricos, o lucro líquido ficou abaixo das expectativas dos analistas consultados pela Yonhap Infomax, que projetavam, em média, 87,01 trilhões de won (cerca de US$ 64,9 bilhões ou R$ 350 bilhões).

Chips de IA concentram os ganhos da Samsung

• A divisão de semicondutores foi o principal motor dos resultados. A área registrou receita de 147,1 trilhões de won, equivalente a aproximadamente US$ 109,6 bilhões (R$ 592 bilhões), e lucro operacional de 106,5 trilhões de won, cerca de US$ 79,9 bilhões (R$ 431 bilhões) no trimestre, respondendo pela maior parte do resultado operacional consolidado da empresa;
• O negócio de memória atingiu recordes de receita e lucro operacional, beneficiado pela alta dos preços e pela demanda de servidores. A Samsung também ampliou as vendas de memórias de alta largura de banda, conhecidas como HBM4, utilizadas em sistemas de IA, além de componentes de armazenamento para servidores;
• A companhia espera que a procura por chips continue aquecida nos próximos meses, acompanhando a expansão da infraestrutura de IA. Para 2027, a Samsung prevê que os investimentos nesse segmento impulsionem ainda mais a demanda e agravem a restrição de oferta de memória em relação a 2026;
• A divisão de semicondutores também registrou avanços na fabricação de chips por encomenda, impulsionada pelo crescimento das vendas de componentes produzidos em processos mais avançados e pela conquista de novos projetos.

Outras divisões enfrentam pressão sobre as margens

O desempenho dos semicondutores contrastou com os resultados de outras áreas da Samsung. A divisão Device eXperience (DX), que reúne diferentes negócios de dispositivos, registrou prejuízo operacional de 800 bilhões de won, aproximadamente US$ 600 milhões (R$ 3,2 bilhões).

No segmento de celulares e redes, a receita combinada chegou a 37,7 trilhões de won (cerca de US$ 28,3 bilhões ou R$ 153 bilhões), mas houve prejuízo operacional de 600 bilhões de won (US$ 450 milhões ou R$ 2,4 bilhões). Embora as vendas tenham sido beneficiadas por lançamentos de aparelhos dobráveis e outros modelos de ponta, os custos pressionaram a rentabilidade.

Os negócios de televisores e eletrodomésticos também enfrentaram dificuldades. Juntos, registraram receita de 13,9 trilhões de won (US$ 10,4 bilhões ou R$ 56 bilhões) e prejuízo operacional de 200 bilhões de won (US$ 150 milhões ou R$ 810 milhões), em meio ao aumento dos custos e à desaceleração da receita de televisores após grandes eventos esportivos.

A Samsung Display, responsável pelos negócios de telas, teve receita de 8 trilhões de won (US$ 6 bilhões ou R$ 32,4 bilhões) e lucro operacional de 1,1 trilhão de won (US$ 825 milhões ou R$ 4,5 bilhões).

Já a Harman, que atua nos segmentos de áudio e tecnologia automotiva, apresentou melhora nos resultados, favorecida pelo crescimento das vendas e por reembolsos tarifários nos Estados Unidos. Ela registrou receita de 4,3 trilhões de won (cerca de US$ 3,2 bilhões ou R$ 17,3 bilhões) e lucro operacional de 600 bilhões de won (US$ 450 milhões ou R$ 2,4 bilhões).

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Samsung aumenta investimentos em infraestrutura

A companhia também ampliou os investimentos para atender à demanda por semicondutores. As despesas de capital somaram 29 trilhões de won, equivalentes a aproximadamente US$ 21,8 bilhões (R$ 118 bilhões) no terceiro trimestre, alta de 12,2 trilhões de won (US$ 9,2 bilhões ou R$ 49,7 bilhões) em relação ao trimestre anterior.

Do total, 27,2 trilhões de won (US$ 20,4 bilhões ou R$ 110 bilhões) foram destinados à divisão de semicondutores. Entre janeiro e setembro, os investimentos acumulados chegaram a 56,9 trilhões de won (US$ 42,7 bilhões ou R$ 230 bilhões), alta anual de 24,7 trilhões de won (US$ 18,5 bilhões ou R$ 100 bilhões).

Para todo o ano de 2026, a Samsung estima despesas de capital de aproximadamente 84,4 trilhões de won, aproximadamente US$ 63,3 bilhões (R$ 342 bilhões). Desse total, 76,8 trilhões de won (US$ 57,6 bilhões ou R$ 311 bilhões) devem ser destinados à divisão de semicondutores e 3,9 trilhões de won (US$ 2,9 bilhões ou R$ 15,8 bilhões) à Samsung Display.

Os recursos devem apoiar a expansão da capacidade produtiva e a preparação de novas instalações para atender à procura por chips voltados à IA e à computação de alto desempenho.

A empresa pretende manter o foco em componentes de maior valor agregado, como memórias HBM, DRAM para servidores e unidades de armazenamento SSD. A estratégia busca aproveitar o crescimento dos investimentos em IA e fortalecer a posição da Samsung no mercado global de semicondutores.

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Um modelo de inteligência artificial (IA) da Alibaba tentou enviar um arquivo de teste para um servidor da empresa na China durante uma avaliação de segurança, segundo a concorrente canadense Cohere. A tentativa foi bloqueada pelo ambiente de testes, que não tinha conexão com a internet, mas chamou a atenção porque teria ocorrido mesmo depois de o próprio modelo indicar que não utilizaria ferramentas externas.

O episódio envolveu o Qwen3.8-Flash-Next, modelo de pesos abertos da Alibaba. Segundo a Cohere, o sistema recebeu a tarefa de escrever uma regra para detectar downloads maliciosos de arquivos, mas, em vez de se limitar à atividade solicitada, examinou a máquina em que estava sendo executado e tentou enviar uma sequência de teste para um servidor de armazenamento do Alibaba Cloud em Pequim (China).

A empresa canadense afirmou que não conseguiu determinar se o comportamento foi deliberado ou resultado de dados residuais do treinamento do modelo.

Como aconteceu a tentativa de envio de dados

• O teste foi realizado em ambiente isolado, usando o CTI-REALM, avaliação voltada a agentes de IA que executam tarefas de análise de segurança cibernética;
• De acordo com a Cohere, o Qwen3.8-Flash-Next deveria criar regra para identificar atividades suspeitas envolvendo o download e a execução de arquivos. Durante a tarefa, porém, o modelo listou arquivos temporários da máquina, verificou quais ferramentas de transferência estavam instaladas e consultou as configurações de DNS;
• Em seguida, tentou enviar uma sequência de teste para um endereço de armazenamento em nuvem da Alibaba, em Pequim. A solicitação não chegou ao destino porque o ambiente de avaliação não tinha uma rota de saída para a internet;
• O episódio chamou a atenção porque, conforme o relato da Cohere, o registro de raciocínio do modelo indicava que nenhuma ferramenta seria utilizada. Ainda assim, o sistema teria executado um comando de rede;
• A diferença entre o que um modelo declara em seu raciocínio e as ações que efetivamente realiza é relevante para a segurança de sistemas autônomos. Agentes de IA podem receber acesso a ferramentas e recursos externos para executar tarefas, o que torna importante verificar suas ações concretas, em vez de confiar apenas nas explicações fornecidas pelo próprio sistema.

Comportamento foi raro, segundo a Cohere

A empresa afirmou que o comportamento apareceu em menos de uma a cada 100 mil ações avaliadas. Mesmo com frequência baixa, a Cohere argumenta que o problema pode ganhar importância em operações realizadas em grande escala.

Segundo a estimativa apresentada pela companhia, um serviço que executasse dez milhões de ações de agentes de IA por semana poderia registrar até 100 tentativas semelhantes no período.

A Cohere ressaltou, no entanto, que não sabe explicar a origem do comportamento. Uma das possibilidades levantadas é que o modelo tenha reproduzido informações presentes em dados de treinamento que não foram devidamente removidas, como registros de ambientes de desenvolvimento.

Outra hipótese seria a presença de algum comportamento deliberado para estabelecer contato com um servidor externo. A empresa não apresentou evidências suficientes para confirmar essa interpretação e afirmou que não é possível concluir que houve intenção maliciosa.

Em testes posteriores, a Cohere também utilizou uma técnica chamada prefilling, na qual fornece ao modelo parte de seu raciocínio e o início de um comando para observar como ele completa a sequência. Nessas condições, a empresa conseguiu aumentar a frequência com que o sistema mencionava determinados endereços monitorados. Esse procedimento, porém, não demonstra que o comportamento ocorreria espontaneamente com a mesma frequência em situações normais.

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Modelos chineses ganham espaço entre desenvolvedores

O caso ocorre em meio à expansão do uso de modelos de IA de pesos abertos, que podem ser baixados e executados em servidores próprios. Essa característica oferece às empresas e aos desenvolvedores maior controle sobre a infraestrutura, mas também exige cuidados com permissões, conexões de rede e acesso a dados.

A Cohere vende modelos de IA para empresas e governos e atua no segmento de IA soberana, que busca oferecer maior controle sobre onde os sistemas são executados e como os dados são tratados. A companhia também compete com modelos abertos, como os da família Qwen, da Alibaba.

Segundo o relatório de primavera de 2026 da plataforma Hugging Face, modelos chineses responderam por 41% dos downloads registrados no serviço ao longo dos 12 meses anteriores, a maior parcela entre os países.

O episódio não demonstra, por si só, que o modelo foi projetado para enviar dados à China ou que outros modelos da Alibaba apresentam o mesmo comportamento. A tentativa foi bloqueada no teste relatado e a causa permanece desconhecida.

O caso reforça a importância de limitar conexões externas desnecessárias, monitorar o uso de ferramentas e avaliar o comportamento real dos agentes de IA, especialmente quando eles operam em ambientes com acesso a arquivos, sistemas corporativos ou informações sensíveis.

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