• Machine learning descreve métodos que ajustam parâmetros a partir de dados para gerar previsões ou decisões. 
• Deep learning usa redes neurais profundas, com múltiplas camadas e milhões de parâmetros, para aprender representações e resolver tarefas complexas. 

• Primeiro, na definição de um patamar técnico mínimo para experiências de IA local. A Microsoft estabelece a classe Copilot+ PC com exigência de NPU capaz de executar mais de 40 TOPS, ou seja, mais de 40 trilhões de operações por segundo. Esse corte separa slogans de capacidades reais para efeito prático no Windows 11 — transcrição, tradução, geração e assistentes no dispositivo ganham fluidez e autonomia. 
• Segundo, em computação em nuvem com chips feitos sob medida para treinar e servir modelos gigantes. Para quem precisa iterar modelos com rapidez, essa diferença influencia cronograma, orçamento e competitividade em produção, não em laboratório.
• Terceiro, na engenharia térmica e hídrica que permite densidade sem sacrificar sustentabilidade. A plataforma Blackwell da NVIDIA, no sistema GB200 NVL72 com resfriamento líquido, aponta ganhos de até 30 vezes em throughput e 25 vezes em eficiência energética, além de mais de 300 vezes em eficiência hídrica quando comparada a arquiteturas tradicionais com ar. Essa virada modifica a equação de TCO (Total Cost of Ownership) e retira gargalos físicos que travavam expansões de clusters para machine learning e deep learning em larga escala. O mercado já recebe esses sistemas.

• Colaboradores lidam com assistentes mais ágeis, capazes de resumir relatórios extensos, sugerir respostas, apoiar decisões e aprender com o contexto específico de cada área. 
• Profissionais de atendimento veem ferramentas capazes de ouvir, interpretar e agir com resposta quase imediata, sem ruptura da conversa. 
• Áreas reguladas passam a enxergar valor em soluções que processam dados localmente, preservam confidencialidade e enviam à nuvem apenas o essencial. 
• Em setores voltados ao consumidor final, recomendações, personalização de ofertas e análise de risco ganham velocidade e precisão, o que influencia diretamente percepção de qualidade e confiança na marca.