IBM pagou US$ 11 bilhões pela Confluent — e aderiu à Agent Knowledge Foundation gratuita da Nvidia

Sete meses depois de fechar, em 17 de março, a compra da Confluent por US$ 11 bilhões, surgiu a versão gratuita daquilo que a IBM▲+0.28% — IBM, up 0.28 percent today comprou — e a companhia está dos dois lados ². Na teleconferência de resultados do terceiro trimestre, realizada na quarta-feira, o CEO Arvind Krishna divulgou o LLMD↗, projeto de código aberto que a IBM constrói com a Red Hat e o Google, como forma de rodar grandes modelos de cinco a dez vezes mais barato ao reutilizar contexto processado nas GPUs que os clientes já têm ².

Na mesma semana, a Nvidia▼−0.19% — Nvidia, down 0.19 percent today ampliou seu Agent Toolkit gratuito e o transformou na Agent Knowledge Foundation, citando a IBM entre as empresas que constroem sobre ela ³.

O que os US$ 11 bilhões compraram — e o que a camada gratuita substitui

A Confluent move dados entre os sistemas de uma empresa conforme os eventos acontecem, sobre o Apache Kafka, de modo que um agente de IA veja o estado atual do negócio em vez de um retrato desatualizado. O produto Streamhouse, lançado depois do acordo, captura e consulta continuamente esses dados em tempo real ².

Krishna disse aos analistas que 72% das organizações relatam ter infraestrutura inadequada de dados em tempo real ². A pilha gratuita da Nvidia resolve a mesma necessidade por outro caminho↗: o Auto-Ontology transforma dados brutos da empresa em conceitos de negócio sobre os quais os agentes podem raciocinar, os modelos Nemotron Retriever os recuperam e o runtime OpenShell fiscaliza o que os agentes podem fazer — sem mover dados nem alterar controles de governança ³.

O pacote inclui ainda a família Kumo de modelos abertos de previsão e os blueprints NemoClaw, desenhos de referência para agentes especializados ³. O LLMD ataca o lado do custo, reduzindo a frequência com que o contexto processado precisa ser recalculado ². Se algum dos dois substituiria uma implantação do Streamhouse, ninguém testou — e nenhum deles afirma isso.

O extrato da camada paga

Detalhamos a divisão na semana passada↗: receita de software de US$ 7,80 bilhões, ante US$ 7,21 bilhões, com cerca de metade do crescimento correspondendo ao que a Confluent vendia por conta própria — e não há linha de receita da Confluent publicada que separe as duas metades ¹. A novidade está na direção das alternativas.

A DatabricksPVT$201.64B — Databricks, private, latest valuation $201.64B levou o AI Runtime à disponibilidade geral em 21 de outubro, com GPUs serverless da Nvidia dentro do seu Lakehouse governado ⁵⁶. O Agent Memory, em beta↗, dá aos agentes memória persistente no banco de dados Lakebase da Databricks, para que deixem de redescobrir fatos e de repetir erros; em testes divulgados pela própria empresa, sem verificação independente, o recurso cortou o consumo de tokens em cerca de um terço e triplicou as tarefas corporativas concluídas ⁵⁶.

Quem carrega o risco

A Nvidia vende as GPUs e o runtime sob qualquer versão da camada — a da IBM, a da Databricks e a gratuita ³⁵. A exposição fica com os acionistas da IBM, cuja metade comprada do crescimento de software expira no segundo trimestre de 2027, quando as vendas herdadas da Confluent deixam de ser computadas como crescimento ¹, e com os compradores dos papéis da Databricks, avaliados em US$ 190 bilhões em agosto, ante o valor operacional de US$ 68,7 bilhões estimado pela PitchBook↗ ⁷.

O contraponto: as ferramentas gratuitas ainda precisam de alguém para operá-las, e Krishna sustenta que o ciclo de modernização está apenas no começo ². A adoção de código aberto, em geral, depende de a ferramenta entregar capacidade adequada a custo zero de licença; por isso, quem coloca na balança uma licença da Confluent e uma pilha gratuita enfrenta uma pergunta concreta: “bom o suficiente” é suficiente? Os resultados do segundo trimestre de 2027 mostrarão o que a IBM de fato construiu ¹.