SpaceX compra a Cursor por US$ 60 bilhões — e o editor de código que você usa muda de dono

Dias depois de abrir capital na bolsa numa das maiores estreias da história — avaliação chegando a US$ 2,7 trilhões — a SpaceX anunciou que vai comprar a Cursor, o editor de código com IA mais usado no mercado, por US$ 60 bilhões. O movimento consolida a aposta de Elon Musk de transformar a SpaceX num conglomerado de IA, espaço e tecnologia — além do foguete, agora também o editor de código.

A Cursor, desenvolvida pela Anysphere, se tornou referência entre desenvolvedores por integrar modelos avançados diretamente no editor — e está no centro do boom do vibe coding. Com a aquisição, a SpaceX ganha acesso a uma ferramenta já presente no fluxo de trabalho de milhões de profissionais de tecnologia ao redor do mundo.

Vulnerabilidade crítica no Copilot permitia roubar tokens de autenticação — e o padrão de segurança em LLMs está falhando

Pesquisadores identificaram uma vulnerabilidade séria no GitHub Copilot — batizada de "SearchLeak" — que permitia que atacantes extraíssem códigos de autenticação em dois fatores (2FA) de usuários. A falha foi corrigida, mas o alerta é mais amplo: ela expõe um padrão sistemático de brecha de segurança em ferramentas baseadas em LLMs.

O problema é estrutural. Quando um LLM tem acesso a contexto sensível — tokens, credenciais, dados privados — e não há isolamento adequado, vetores de ataque aparecem por caminhos inesperados. O SearchLeak usou exatamente essa brecha para extrair informações que jamais deveriam sair do ambiente do usuário.

"Uso absurdo de tokens" — empresas revelam quanto gastam com IA e por que o número assustou os chefes

A Wired entrevistou empresas que estão implantando IA em escala — uma fabricante de software do Vale do Silício e uma empresa de e-commerce — e o que elas revelam é surpreendente: o consumo de tokens explodiu muito além do previsto. Um executivo descreveu o uso como "pretty crazy", e as empresas agora criam estratégias inteiras para gerenciar o que chamam de "tokenomics".

O problema não é só de custo direto — é de previsibilidade. Quando agentes de IA operam em loops, revisando e reescrevendo, o número de tokens por tarefa é difícil de prever com antecedência. Isso torna o orçamento de IA parecido com conta de luz no verão: você sabe que vai subir, mas não sabe quanto.

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