diff --git a/ideias/provedor-llm-brasil.md b/ideias/provedor-llm-brasil.md
new file mode 100644
index 0000000..1bdc247
--- /dev/null
+++ b/ideias/provedor-llm-brasil.md
@@ -0,0 +1,47 @@
+# Provedor de LLM no Brasil (inference-as-a-service)
+
+- Setor / CNAE: serviços de IA / processamento de dados e hospedagem (a
+  confirmar — CNAE 6311-9/00 ou 6201-5/00)
+- Região: Brasil (eixo SP/RJ), atendimento LATAM e global
+- Fonte da ideia: Francisco Solla (análise sob demanda)
+- Data: 2026-08-21
+- Status: validada (estudo concluído em 21/08/2026 → decisão: avançar com validação sem capex)
+
+## Descrição (o que é, para quem, por quê)
+
+Serviço de API de inferência de LLMs (chat, completions, embeddings) com
+modelos abertos, hospedado no Brasil em hardware próprio ou alugado. Modelo de
+comparação: DeepSeek V4 Flash. Público: empresas brasileiras que precisam de
+IA generativa com dados na região (LGPD), menor latência local e preço
+previsível em R$, além de clientes internacionais.
+
+## Sinais favoráveis (links + data)
+
+- DeepSeek V4 Flash (284B/13B ativos, 1M ctx, MIT) — o modelo open mais
+  barato de servir do mundo (~US$ 0,03/tarefa vs US$ 1,86–3,15 dos tops)
+  [Quartz/AA, 03/08/2026]
+- Crescimento do mercado: inferência de IA US$ 103,7 bi (2025) → 312,6 bi
+  (2032) [Fortune BI]; gastos IA 2026 US$ 2,59 tri (+47%) [Gartner]
+- Demanda BR: 95% das empresas usam IA [EY, 05/2026]; 76% operam agentes
+  [Olhar Digital, 08/2026]; LGPD/soberania puxando dados para o país
+- Nicho vazio: só a Maritaca AI tem API local própria (R$ 5–40/M); Claro
+  entrou com GPUaaS (06/2026); Serpro lança LLM público (2026)
+- Colocation SP é o mais barato da AL: US$ 130–190/kW/mês [CBRE 2026]
+
+## Sinais desfavoráveis (links + data)
+
+- DeepSeek oficial serve o mesmo modelo a ~R$ 1–3/M (cache hit $0,007) —
+  guerra de preços brutal [api-docs.deepseek.com, 21/08/2026]
+- Hardware próprio no Brasil: capex R$ 2,1 mi/nó (4×B200 nacionalizado),
+  custo/M token R$ 4–20 vs preço de venda viável R$ 8–25 → margem depende de
+  utilização ≥50% e preço premium (LGPD)
+- Juros Selic 14% a.a. penalizam capex; energia +8% a.a. projetado [ANEEL]
+- Obsolescência rápida de hardware (ciclo 2–3 anos)
+
+## Ligação com relatório
+
+Estudo concluído: `provedor-llm-brasil/relatorio.md` (status `final`),
+plano em `provedor-llm-brasil/PLANO.md`, análises intermediárias em
+`provedor-llm-brasil/data/`. Decisão: avançar com roteiro sem capex
+(validação → aluguel → hardware próprio). Próximos passos: entrevistas com
+15–20 empresas (30 dias) e MVP de gateway multi-provedor (90 dias).
diff --git a/provedor-llm-brasil/PLANO.md b/provedor-llm-brasil/PLANO.md
new file mode 100644
index 0000000..303ba11
--- /dev/null
+++ b/provedor-llm-brasil/PLANO.md
@@ -0,0 +1,107 @@
+# PLANO — Estudo de viabilidade: provedor de LLM (inference-as-a-service) no Brasil
+
+> Data de criação: 2026-08-21 · Autor: agente (com Francisco Solla)
+> Status: **em execução** — atualizado a cada fase concluída.
+> Contexto: este arquivo é o plano de execução da tarefa. O documento canônico
+> do negócio é `relatorio.md`; arquivos intermediários ficam em `data/`.
+
+---
+
+## 0. Objetivo
+
+Avaliar a oportunidade de criar um provedor de LLM (serviço de inferência via
+API — inference-as-a-service) no Brasil, com modelos **abertos** (open
+weights), usando o **DeepSeek V4 Flash** como modelo de referência. Foco no
+mercado nacional, com olhar também no internacional.
+
+> **Status geral: CONCLUÍDO em 21/08/2026.** Documento canônico:
+> `relatorio.md`. Decisão: **avançar com roteiro sem capex inicial**
+> (validação → aluguel → hardware próprio).
+
+Dois cenários de infraestrutura, ambos no Brasil:
+
+- **Cenário A** — começar já com hardware próprio (servidores GPU em datacenter
+  próprio ou colocation).
+- **Cenário B** — começar alugando capacidade de terceiros (nuvem/IaaS/GPU
+  cloud) e migrar para hardware próprio depois.
+
+## 1. Escopo e premissas
+
+- Oferta analisada: API de inferência de LLM (chat/completions, embeddings,
+  fine-tuning opcional), hospedada no Brasil, com modelos abertos.
+- Benchmark técnico: DeepSeek V4 Flash (a verificar: existência/specs oficiais;
+  se não houver dados oficiais, definir specs de referência e marcar `[hipótese]`).
+- Região de operação: eixo SP/RJ (mercado + infraestrutura), sem descartar
+  outras (ex.: Nordeste, por energia renovável e incentivos).
+- Mercado: empresas BR (prioridade), depois LATAM e global (exportação de
+  serviço, receita em USD).
+- Todos os números com fonte e data de acesso em `data/fontes.md`.
+
+## 2. Fases e tarefas
+
+### Fase 1 — Benchmark técnico (modelo de referência e hardware) [CONCLUÍDA 21/08/2026]
+- [x] 1.1 Verificar existência/specs do DeepSeek V4 Flash (jina: busca web + leitura de páginas oficiais/notícias). → EXISTE: lançado 24/04/2026, V4-Flash-0731.
+- [x] 1.2 Definir specs de referência para dimensionamento (parâmetros ativos/total, contexto, tokens/s, VRAM). → 284B/13B ativos, 1M ctx, FP4+FP8, ~146–160GB pesos.
+- [x] 1.3 Escolher 3–5 modelos abertos candidatos para a oferta (Qwen, Llama, DeepSeek open, GLM, Kimi) com licenças (MIT/Apache/Llama/custom).
+- [x] 1.4 Dimensionar hardware: mínimo comercial 4× B200/B300 (FP4) ou 4× H100 SXM5 (FP8); engine vLLM 0.25+.
+- [x] 1.5 Consolidar em `data/2026-08-21-benchmark-hardware.md` (inclui preços oficiais da API DeepSeek como benchmark).
+
+### Fase 2 — Pesquisa de mercado (nacional + internacional) [CONCLUÍDA 21/08/2026]
+- [x] 2.1 Cenário macro BR (bcb-br): Selic 14% a.a., IPCA 12m 4,44%, dólar R$ 5,16, Focus IPCA ~4,3%.
+- [x] 2.2 Mercado global de inference-as-a-service: AI inference US$ 103,7 bi (2025) → US$ 117,8 bi (2026), CAGR ~17–19%; gastos IA 2026 US$ 2,59 tri (Gartner).
+- [x] 2.3 Mercado Brasil: players locais (Maritaca Sabiá R$ 5–40/M; Claro GPUaaS; Serpro LLM) — preços e posicionamento.
+- [x] 2.4 Demanda BR: 95% das empresas usam IA (EY), 76% operam agentes (Olhar Digital), 17% do Cetic; motores LGPD/soberania.
+- [x] 2.5 CNAE: 6311-9/00 confirmado (IBGE). Contagem por CNPJ não feita (BrasilAPI indisponível) → [dado não obtido].
+- [x] 2.6 TAM/SAM/SOM: TAM R$ 4,5 bi/ano (93,5 mil empresas × R$ 48 mil), SAM R$ 1,35 bi, SOM R$ 20–27 mi/ano (1,5–2%).
+- [x] 2.7 Consolidar em `data/2026-08-21-analise-mercado.md` + `data/2026-08-21-pesquisa-competitiva.md`.
+
+### Fase 3 — Custo de infraestrutura no Brasil (hardware próprio) [CONCLUÍDA 21/08/2026]
+- [x] 3.1 Preços de GPU/servidor no Brasil vs importação (II 12,6–20% GECEX 852/26 + IPI/ICMS/PIS/COFINS → fator ~1,7×): H100 US$ 25–40K, B200 US$ 30–55K, DGX B200 US$ 500–600K; nó 4×B200 nacionalizado R$ 2,10 mi.
+- [x] 3.2 Energia: tarifa alta tensão SP ~R$ 0,79/kWh pré-reajuste (+10,18% jun/26, alta tensão +15%); nó ~5 kW IT, PUE 1,4 → ~R$ 4,6 mil/mês; média nacional R$ 0,83/kWh.
+- [x] 3.3 Datacenter: colocation SP US$ 130–190/kW/mês (CBRE 2026, inclui energia); DC próprio US$ 10,4–10,75/W (T&T) → só viável >100–200 kW.
+- [x] 3.4 Rede: IX.br porta 100G R$ 8.000/mês; trânsito ~US$ 50/Gbps/mês.
+- [x] 3.5 Pessoal: ML sênior R$ 18–30K, IA sênior R$ 25–45K, ×1,6 encargos; equipe mínima R$ 40–110 mil/mês.
+- [x] 3.6 Consolidar em `data/2026-08-21-custo-infraestrutura.md`.
+
+### Fase 4 — Modelagem financeira (cenários A e B) [CONCLUÍDA 21/08/2026]
+- [x] 4.1 Cenário A: capex R$ 2,10 mi; fixo R$ 122–162 mil/mês; custo/M token R$ 4,2–19,7 (30–70% util).
+- [x] 4.2 Cenário B: aluguel H100 $1,5–6,88/h → R$ 23–104 mil/mês; custo/M R$ 7,2–33,7.
+- [x] 4.3 Híbrido: roteiro validação → aluguel → próprio (migração no mês ~20).
+- [x] 4.4 Precificação: P1 R$ 2/8; P2 R$ 5/20; P3 R$ 10/40 (R$/M) — benchmark Maritaca e DeepSeek.
+- [x] 4.5 Break-even operacional ~55% util; payback cenário base 28–30 meses; ROI 36m 31%; computação própria vs alugada ≈ equivalente.
+- [x] 4.6 Consolidar em `data/2026-08-21-modelo-financeiro.md`. SOM da análise de mercado corrigido (R$ 2,5–5 mi/ano ano 1–2).
+
+### Fase 5 — Regulatório, tributação e riscos [CONCLUÍDA 21/08/2026]
+- [x] 5.1 LGPD/ANPD (Resolução 19/24, multas até 2%/R$ 50 mi, equivalência LGPD-GDPR jan/26), Marco Civil, PL 2338/2023 (Senado dez/24; Câmara 2026).
+- [x] 5.2 Tributação: Simples Anexo III 6–19%; Lucro Presumido ~17–20%; exportação de serviços imune a ISS/PIS/COFINS; importação fator ~1,7×.
+- [x] 5.3 Riscos tabelados (10 itens com prob/impacto/mitigação) em `data/2026-08-21-regulatorio-riscos.md`.
+
+### Fase 6 — Relatório final e fechamento [CONCLUÍDA 21/08/2026]
+- [x] 6.1 `relatorio.md` escrito (template mínimo completo + TAM/SAM/SOM, cenários A×B, regulatório, equipe, roteiro).
+- [x] 6.2 `data/fontes.md` (60+ fontes) e índice `data/README.md` atualizados.
+- [x] 6.3 Nota em `ideias/provedor-llm-brasil.md` atualizada (status: validada — avançar com validação sem capex).
+- [x] 6.4 Plano marcado como concluído; commit git; resumo para o usuário.
+
+## 3. Entregáveis
+
+| Entregável | Arquivo | Status |
+|---|---|---|
+| Plano de execução | `provedor-llm-brasil/PLANO.md` | concluído |
+| Nota no funil de ideias | `ideias/provedor-llm-brasil.md` | validada |
+| Benchmark técnico | `data/2026-08-21-benchmark-hardware.md` | concluído |
+| Análise de mercado | `data/2026-08-21-analise-mercado.md` | concluído |
+| Pesquisa competitiva | `data/2026-08-21-pesquisa-competitiva.md` | concluído |
+| Custo de infraestrutura | `data/2026-08-21-custo-infraestrutura.md` | concluído |
+| Regulatório e riscos | `data/2026-08-21-regulatorio-riscos.md` | concluído |
+| Modelo financeiro | `data/2026-08-21-modelo-financeiro.md` | concluído |
+| Relatório final | `relatorio.md` | final |
+| Registro de fontes | `data/fontes.md` | 60+ fontes |
+| Índice de dados | `data/README.md` | atualizado |
+
+## 4. Ferramentas
+
+- **jina** — busca web e leitura de páginas (specs de modelos, preços, notícias).
+- **bcb-br** — indicadores macro (Selic, IPCA, câmbio, PIB).
+- **ibge-br** — CNAE, população, censo.
+- **mcp-brasil** — BrasilAPI/CNPJ se disponível (verificar conexão).
+- Skills: `analise-mercado`, `pesquisa-competitiva`, `relatorio-negocio`.
diff --git a/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-analise-mercado.md b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-analise-mercado.md
new file mode 100644
index 0000000..84fa23c
--- /dev/null
+++ b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-analise-mercado.md
@@ -0,0 +1,132 @@
+# Análise de mercado — provedor de LLM (inference-as-a-service) no Brasil
+
+Data: 2026-08-21 · Fase 2 do plano · Fontes em `fontes.md`
+
+## Resumo executivo
+
+Mercado global de inferência de IA em ~US$ 100–118 bi (2025–26), crescendo
+17–19% a.a.; gastos totais com IA projetados em US$ 2,59 tri em 2026 (+47%,
+Gartner). No Brasil, o mercado de IA movimenta ~US$ 4,2 bi em 2026, com
+adoção empresarial liderando rankings globais (95% das empresas usam IA, 76%
+operam agentes). A oferta nacional de API de LLM é escassa: apenas Maritaca
+AI serve modelos próprios com API local; o resto do consumo passa por
+hiperscalers/APIs estrangeiras. Há espaço para um provedor open-weights
+(MIT/Apache 2.0) com infraestrutura no Brasil, aproveitando LGPD, latência e
+custo de token mais baixo que a concorrência local.
+
+## 1. Cenário macro (Brasil, 21/08/2026)
+
+Fonte: BCB SGS + Focus (extração 21/08/2026).
+
+| Indicador | Valor | Observação |
+|---|---|---|
+| Selic meta | 14,00% a.a. | próxima reunião Copom 16/09/2026 |
+| IPCA 12m | 4,44% | jul/2026; mensal jul +0,07% |
+| IPCA 12m (consenso Focus) | ~4,28–4,33% | mediana da última coleta (14/08/2026) |
+| Dólar PTAX | R$ 5,16 | 21/08/2026 |
+| IBC-Br (atividade) | 110,22 | jun/2026, com ajuste sazonal |
+
+Implicações:
+- **Juros altos (14% a.a.) penalizam capex**: financiar data center próprio
+  fica caro; favorece cenário B (aluguel) ou capital próprio/parcerias.
+- Inflação controlada (~4,4%) dá previsibilidade de custos em R$.
+- Câmbio R$ 5,16/US$: hardware importado custa caro em R$; receita em USD
+  (clientes internacionais) é hedge natural. [fato, BCB]
+
+## 2. Tamanho do mercado
+
+### Global
+- Mercado de AI inference: US$ 103,73 bi (2025) → US$ 117,80 bi (2026) →
+  US$ 312,64 bi (2032) [Fortune Business Insights]. CAGR ~17–19% a.a.
+  [Grand View Research: US$ 97,24 bi em 2024, CAGR 17,5% 2025–30]
+- Mercado de LLM (recorte API/modelo): US$ 9,98 bi (2026) → US$ 24,92 bi
+  (2031), CAGR 20,08% [Mordor].
+- Gastos globais com IA 2026: US$ 2,59 tri (+47% vs 2025); infraestrutura =
+  45% do total [Gartner, maio/2026].
+- Aluguel de GPU (nuvem): ~US$ 52 bi em 2026 [Thunder Compute, ago/2026].
+
+### Brasil
+- Mercado de IA no Brasil: ~US$ 4,2 bi em 2026 [IDC via Ideashub].
+- Colocation LatAm: US$ 3,0 bi (2025) → US$ 6,9 bi (2030) [Databook 2026];
+  colocation Brasil: US$ 1,72 bi (2026) → US$ 3,24 bi (2030), CAGR 17,1%
+  [Research and Markets].
+- Plano Brasileiro de IA (PBIA): R$ 23 bi de investimento público [Alura/
+  notícias, 2025].
+- Sinal público relevante: **Serpro LLM** — serviço em nuvem para órgãos
+  públicos contratarem LLMs open source em 2026 [YouTube Serpro, 07/2026].
+
+## 3. TAM / SAM / SOM [metodologia bottom-up, premissas marcadas]
+
+### TAM (Brasil, API de LLM paga por empresas)
+- Base: 93.475 empresas que usaram IA (2025, Cetic.br) × gasto médio anual
+  com APIs de IA [hipótese] R$ 48 mil (≈ US$ 9,3 mil/ano ≈ R$ 4 mil/mês)
+  = **R$ 4,5 bi/ano** (≈ US$ 0,9 bi). Coerente com "Brasil movimenta US$
+  4,2 bi em IA em 2026" se IA incluir hardware/serviços mais amplos; a fatia
+  de APIs/inferência é minoritária. [TAM = R$ 4,5 bi, ordem de grandeza]
+
+### SAM (API de LLM genérica, empresas que já compram tokens)
+- Estimativa [hipótese]: 30% das empresas que usam IA compram tokens via API
+  (restante usa SaaS/chat); gasto médio R$ 48 mil/ano → **R$ 1,35 bi/ano**.
+
+### SOM (capturável em 2–3 anos, com infraestrutura própria em SP)
+- **Corrigido em 21/08/2026 após modelagem financeira**: capacidade real de 1
+  nó 4×B200 = 6–29 bi tokens/mês → receita de **R$ 2,3–4,4 mi/ano (preço
+  local-parity P2, 50–70% util)** ou até **R$ 8,7 mi/ano (premium P3, 70%)**.
+- [hipótese] SOM = **R$ 2,5–5 mi/ano no ano 1–2 (1 nó)**; crescimento para
+  **R$ 12–20 mi/ano no ano 3–4** exige 2–4 nós (capex R$ 4,2–8,4 mi) e
+  clientes âncora (gov/fintech/saúde com LGPD).
+- Sanity check: preço P2/P3 + resíduo de demanda por soberania sustenta 50–70%
+  de utilização com ~15–30 clientes médios (R$ 8–30 mil/mês cada). [hipótese]
+
+## 4. Demanda e sinais
+
+- **95% das empresas brasileiras já usam IA**; Brasil líder em ranking de
+  adoção [EY, 19/05/2026].
+- **76% operam agentes de IA**, superando os EUA; vazamentos de dados travam
+  projetos [Olhar Digital, 14/08/2026] → demanda por **dados no Brasil/LGPD**.
+- 62% usam agentes de IA [Google Cloud, 05/2026]; 78% planejam aumentar
+  investimento em IA até fim de 2026 [Itshow, 06/2026].
+- Cetic.br: adoção de IA em empresas subiu de 13% (2024) para 17% (2025) —
+  ainda baixo, espaço para crescer.
+- CIOs brasileiros trocando LLMs globais por SLMs/modelos menores por custo e
+  limitação de infraestrutura [Computer Weekly, 2026] → oportunidade para
+  modelos open-weights eficientes (tipo V4 Flash, 13B ativos) rodando local.
+- Soberania: Equinix aponta Brasil como hub global de infraestrutura de IA;
+  62% das empresas usam conectividade dedicada à nuvem [Equinix blog, 04/2026].
+
+## 5. Concorrência (resumo — detalhe na pesquisa-competitiva)
+
+- Locais: **Maritaca AI** (Sabiá-4: R$ 5–40/M tokens; inferência 100% BR),
+  **Claro GPU-as-a-Service** (jun/2026), **Serpro LLM** (público), nuvens
+  nacionais menores ofertando GPU.
+- Globais operando no Brasil: OpenAI, Anthropic, Google, Azure OpenAI/AWS
+  Bedrock (região sa-east-1, preços em USD + egress).
+- Internacional no mesmo modelo (V4 Flash): DeepSeek oficial ($0,14–0,44 in /
+  $0,28–1,32 out), OpenRouter, DeepInfra, Bitdeer ($0,02–0,05/M blended).
+
+## 6. Riscos e barreiras (macro)
+
+- Capex intensivo + juros 14% a.a.
+- Câmbio (importação de hardware) — mitigação: receita USD.
+- Energia cara e em alta (ANEEL projeta +8% médio em 2026).
+- Concorrência de preço dos gigantes (DeepSeek é referência de preço baixo).
+- Regulatório em formação (PL de IA — ver fase 5).
+
+## 7. Veredito (notas 1–5)
+
+| Critério | Nota | Comentário |
+|---|---|---|
+| Tamanho do mercado | 4 | Global grande; BR pequeno mas cresce rápido |
+| Crescimento | 5 | IA: 20%+ a.a.; adoção BR lidera ranking |
+| Margem potencial | 3 | Compressão de preços é brutal; margem depende de utilização e nicho |
+| Barreira de entrada | 4 (alta) | Capital, engenharia, acesso a GPU |
+| Alinhamento recursos | 3 | Exige equipe ML/ops especializada |
+
+Recomendação preliminar: **investigar mais** — viável se ancorado em nicho
+(LGPD/soberania/empresas médias BR + clientes internacionais) e estratégia
+de custo por token abaixo dos concorrentes locais. Detalhar nos cenários A/B
+(modelo financeiro).
+
+## Fontes
+
+Ver `data/fontes.md` (registro completo com URLs e datas de acesso).
diff --git a/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-benchmark-hardware.md b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-benchmark-hardware.md
new file mode 100644
index 0000000..24cc48a
--- /dev/null
+++ b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-benchmark-hardware.md
@@ -0,0 +1,111 @@
+# Benchmark técnico — DeepSeek V4 Flash e modelos abertos candidatos
+
+Data: 2026-08-21 · Fase 1 do plano · Fontes em `fontes.md`
+
+## 1. DeepSeek V4 Flash — specs oficiais
+
+Fonte primária: model card HF (`deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash`, release
+24/04/2026) e release notes oficiais (`api-docs.deepseek.com/news/news260424`).
+
+| Atributo | Valor |
+|---|---|
+| Parâmetros totais | 284B |
+| Parâmetros ativos (MoE) | 13B |
+| Contexto | 1M tokens (padrão; Think Max recomenda ≥384K) |
+| Max output | 384K tokens |
+| Precisão | FP4 + FP8 mixed (experts em FP4, demais em FP8); versão Base em FP8 |
+| Tamanho dos pesos | ~146–160 GB (FP4/FP8 mixed) |
+| Licença | MIT (pesos + código) |
+| Arquitetura | MoE esparso; atenção híbrida CSA + HCA (compressão de KV cache e FLOPs) |
+| Modos de raciocínio | non-think / think high / think max |
+| Pré-treino | 32T+ tokens |
+| Versão atual | V4-Flash-0731 (31/07/2026) |
+| Engine | vLLM 0.25.0+ (FP4 exige Blackwell + FlashInfer) |
+
+## 2. Requisitos de hardware para servir o modelo
+
+Fontes: spheron.network, lambda.ai, apidog.com, localaimaster.com, vllm
+recipes, fóruns NVIDIA (abr–ago/2026). Valores de VRAM consideram pesos +
+KV cache com folga (~36 GB no config mínimo).
+
+| Configuração | VRAM total | Notas |
+|---|---|---|
+| 4× H100 SXM5 80GB (FP8) | 320 GB | ~284 GB pesos FP8 + ~36 GB KV |
+| 2× H100 80GB (FP8) | 160 GB | viável, folga menor |
+| 1× H100 80GB (INT4) | 80 GB | qualidade reduzida |
+| 4× RTX 5090 32GB (Q4) | 128 GB | alternativa "prosumer" |
+| 4× B200 (FP4 nativo) | ~768 GB+ | FP4 nativo exige Blackwell; ~146 GB pesos |
+| 1× GPU 96GB (FP4, 1M ctx) | 96 GB | setup experimental reportado |
+
+**Conclusão de dimensionamento**: para serviço comercial com throughput
+razoável e FP4 nativo, o padrão da indústria é um nó com **4× B200/B300
+(~720 GB HBM total)**; o mínimo viável em FP8 é **4× H100 SXM5**. Isso
+alinha com a avaliação da Wavect (07/08/2026): "Flash começa por volta de 4
+GPUs B200/B300, antes de redundância".
+
+## 3. Desempenho observado
+
+- Setup modesto reportado (4× RTX 5060 Ti 16GB, DDR4): ~200 tps prompt
+  processing, ~11 tps geração [Reddit, 07/08/2026] — só referência.
+- Velocidade oficial de produção (H100/B200, batching): **[dado não obtido
+  em número absoluto]**; Artificial Analysis ranqueia speed 4/4 para o V4
+  Flash no índice de velocidade. [dado parcial]
+
+## 4. Preços de referência da API (benchmark de concorrência)
+
+Fonte primária (21/08/2026): `api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing` —
+modelo deepseek-v4-flash (V4-Flash-0731):
+
+| Tipo de token | Off-peak (US$/M) | Peak (US$/M) |
+|---|---|---|
+| Input cache hit | 0,007 | 0,014 |
+| Input cache miss | 0,22 | 0,44 |
+| Output | 0,66 | 1,32 |
+
+Divergência registrada: blogs e Quartz (03/08/2026) citam $0,14 in / $0,28
+out (preço do release 0423 e referências de maio). A página oficial atual
+(08/2026) mostra valores de pico/off-peak acima. Para modelagem usaremos a
+faixa **$0,14–0,44 input e $0,28–1,32 output por M tokens** (cache miss,
+sem desconto), destacando o preço oficial atual de pico como referência
+conservadora.
+
+Custo por tarefa (Artificial Analysis via Quartz/Reuters, 03/08/2026):
+V4-Flash ≈ **$0,03 por teste** do Intelligence Index vs Kimi K3 $0,86,
+GPT-5.6 Sol $1,86, Claude Fable 5 $3,15. Ou seja: o V4 Flash é o modelo
+majoritário mais barato de servir do mundo na data.
+
+Outros provedores do mesmo modelo (OpenRouter 0423): $0,068 in / $0,168 out;
+Artificial Analysis lista fornecedores com blended price de $0,02–0,05/M
+(Bitdeer AI, DeepInfra) — referências de competição internacional no
+mesmo modelo.
+
+## 5. Modelos abertos alternativos (tabela comparativa)
+
+Fonte: Wavect (verificado em 07/08/2026), benchlm.ai (01/04/2026),
+contextstudios (27/07/2026).
+
+| Família | Modelo | Total / ativo | Contexto | Licença | Nota p/ self-hosting |
+|---|---|---|---|---|---|
+| DeepSeek | V4 Flash | 284B / 13B | 1M | MIT | eficiente; ~4× B200/B300 |
+| DeepSeek | V4 Pro | 1,6T / 49B | 1M | MIT | top open; ~8+ GPUs B200/B300 |
+| Qwen (Alibaba) | Qwen3.5/3.6 open | vários | até 1M | Apache 2.0 (verificar checkpoint) | maior leque de tamanhos |
+| GLM (Z.ai) | GLM-5.2 | ~753B | 1M | MIT | coding agent longo |
+| Kimi (Moonshot) | K3 | 2,8T / 104B | 1M | custom (revisão legal) | ~1,6 TB pesos; 8× B300 |
+| Llama (Meta) | 4 Scout / Maverick | 109B/17B; 400B/17B | 10M/1M | comunidade (restrição EU multimodal) | ecossistema grande |
+
+**Escolha para a oferta [hipótese de portfólio]**: núcleo = DeepSeek V4 Flash
+(MIT, eficiente, barato de servir) + 1 tier forte (V4 Pro ou GLM-5.2) + 1
+modelo pequeno (Qwen 3.x dense, ex. 14B/32B Apache 2.0) para cargas baratas.
+Todos sem restrição de uso comercial no Brasil.
+
+## 6. Implicações para infraestrutura
+
+1. Um nó mínimo comercial = **4× B200 192GB (ou 4× H100 SXM5 80GB em FP8)**
+   + 2 CPUs + 1–2 TB RAM + NVMe + rede 2×100GbE.
+2. KV cache para 1M de contexto é caro em VRAM; na prática comercial
+   recomenda-se cap de contexto por usuário (ex.: 128K–256K) para manter
+   throughput. [hipótese operacional]
+3. FP4 exige Blackwell (B200/B300) — hardware de geração atual e cara;
+   alternativa pragmática de entrada: FP8 em H100 (2×–4×).
+4. Obsolescência: ciclo de modelos de meses; o hardware deve servir a
+   próxima geração (V5) — dimensionar folga de VRAM/energia.
diff --git a/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-custo-infraestrutura.md b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-custo-infraestrutura.md
new file mode 100644
index 0000000..a0eaacc
--- /dev/null
+++ b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-custo-infraestrutura.md
@@ -0,0 +1,129 @@
+# Custo de infraestrutura no Brasil — provedor de LLM (hardware próprio)
+
+Data: 2026-08-21 · Fase 3 do plano · Fontes em `fontes.md` · Câmbio R$ 5,16/US$ (21/08/2026, BCB)
+
+## 1. Hardware de referência
+
+Modelo-servido: DeepSeek V4 Flash (284B/13B ativos, 1M ctx, FP4+FP8).
+Configurações mínimas comerciais (ver benchmark-hardware.md):
+
+| Config | GPUs | VRAM total | Uso | Preço internacional (US$/GPU) |
+|---|---|---|---|---|
+| H100 SXM5 80GB (FP8) | 4× | 320 GB | mínimo viável FP8 | 25–40 mil (médio ~30 mil) |
+| B200 192GB (FP4 nativo) | 4× | ~768 GB | padrão indústria (FP4) | 30–55 mil (médio ~45 mil) |
+| DGX B200 8× (alternativa) | 8× | 1,44 TB | nó completo | sistema US$ 500–600 mil |
+
+Fontes: Jarvislabs ($25K+ H100), gmicloud ($30–40K H100), siliconanalysts
+(B200 ~$40K, faixa $30–55K), northflank ($45–50K B200), itctshop (DGX B200
+$600K), thundercompute (MSRP B200 $30–40K, 1000 W/GPU).
+
+## 2. Nacionalização (impostos de importação no Brasil)
+
+- Imposto de importação (II): **12,6–20%** para CPUs/GPUs/memória pela
+  Resolução GECEX 852/2026 [adrenaline, 25/02/2026].
+- Além do II: IPI + PIS/COFINS-importação (~9,25%) + ICMS (~18% SP) + frete
+  e seguro → **fator de nacionalização estimado 1,6–1,8× sobre o valor CIF**
+  [hipótese de engenharia fiscal, baseada nas alíquotas citadas].
+
+### Capex estimado por configuração (nacionalizado)
+
+| Config | Custo internacional (US$) | Fator 1,7× + câmbio | Capex R$ |
+|---|---|---|---|
+| 4× H100 SXM5 + plataforma (2 CPU, 2 TB RAM, NVMe) | ~150 mil | R$ 5,16 × 1,7 | **R$ 1,32 mi** |
+| 4× B200 192GB + plataforma (2 CPU, 2 TB RAM, NVMe, refrig. líquida p/ rack) | ~240 mil | R$ 5,16 × 1,7 | **R$ 2,10 mi** |
+| DGX B200 (8×B200, turnkey) | ~550 mil | R$ 5,16 × 1,7 | **R$ 4,83 mi** |
+
+> Plataformas HGX (chassis + CPUs + memória + storage) adicionam US$ 30–60
+> mil ao custo das GPUs [estimativa de mercado, norteada por preço DGX].
+
+## 3. Energia elétrica
+
+- Tarifa alta tensão (grupo A4) Enel SP: ~R$ 0,79/kWh pré-reajuste 2026;
+  reajuste de 10,18% aprovado (jun/2026), alta tensão +15% [Forbes, 30/06/2026;
+  calculadoraenergia]. **Usar R$ 0,85–0,95/kWh** [fato: reajuste; hipótese de
+  faixa].
+- Média nacional residencial: R$ 0,828/kWh [2026]; ANEEL projeta alta média
+  de ~8% no ciclo 2026/27 [eixos, 03/2026].
+- Consumo por GPU: H100 ~700 W; B200 ~1.000 W (até 1.200 W) [EdgeUno,
+  thundercompute]. Nó 4×B200: ~4 kW GPU + ~1 kW CPU/RAM ≈ 5 kW IT; com PUE
+  1,4 → **~7 kW totais**.
+- Custo energia/mês (7 kW, R$ 0,90/kWh, 730 h): 5.110 kWh × R$ 0,90 ≈
+  **R$ 4,6 mil/mês** (se não inclusa no colocation).
+- Alternativa de menor custo [hipótese]: Nordeste com renováveis + incentivos
+  fiscais pode reduzir tarifa em 10–25% — validar com fornecedor local antes
+  de decidir.
+
+## 4. Datacenter: colocation vs próprio
+
+### Colocation em SP [CBRE Global Data Center Trends 2026]
+- **US$ 130–190/kW/mês** (SP é o mais barato da América Latina; Querétaro
+  $250–270, Santiago $190–210). Preço normalmente **inclui energia** e
+  conectividade básica [premissa de contrato típico].
+- Nó 7–10 kW: US$ 910–1.900/mês ≈ **R$ 4,7–9,8 mil/mês**.
+- Players: Ascenty, Equinix, ODATA, Scala, HostDime (SP/RJ/CE).
+
+### Datacenter próprio (greenfield)
+- Custo de construção SP: **US$ 10,40–10,75/W** (Turner & Townsend 2026;
+  ~US$ 10,4 mi/MW; AI-optimized acima de US$ 20 mi/MW [Archdesk]).
+- Para 100 kW de capacidade: **US$ 1,04–1,08 mi ≈ R$ 5,4–5,6 mi** só de
+  construção (sem IT) + prazo de 12–24 meses + licenças.
+- **Conclusão**: DC próprio só se justifica a partir de ~100–200 kW
+  (vários nós e utilização sustentada). Para infraestrutura mínima (1–2 nós),
+  **colocation é sempre mais racional** [fato + premissa de escala].
+
+## 5. Rede e trânsito
+
+- Porta IX.br 100 Gbps: R$ 8.000/mês [Evandro Varonil/LinkedIn, 09/2025] —
+  acesso a trânsito local barato (SP PTT: 32 Tbit/s, NIC.br 03/2026).
+- Trânsito IP internacional: ~US$ 0,05/Mbps/mês (≈US$ 50/Gbps/mês) — para
+  1–2 Gbps: US$ 50–100/mês [referência de mercado].
+- Total rede estimado: **R$ 8,5–9,5 mil/mês** (porta IX + trânsito +
+  DNS/CDN/anti-DDoS).
+
+## 6. Pessoal (folha mensal, custo total p/ empresa ≈ 1,6× salário bruto)
+
+| Função | Salário bruto/mês (R$) | Custo total/mês (R$) | Fonte |
+|---|---|---|---|
+| Eng. ML/LLM sênior | 20–30 mil | 32–48 mil | Anhanguera (18–30K); DataHireClub (25–45K) |
+| Eng. de plataforma/SRE | 15–25 mil | 24–40 mil | CTAIO (22–35K staff) |
+| Dev full-stack/apoio | 8–15 mil | 13–24 mil | [hipótese de mercado] |
+
+Equipe mínima para operar API com SLA: 2–3 pessoas (1 sênior LLM, 1 SRE, 1
+dev/apoio) → **R$ 70–110 mil/mês** de folha total; MVP inicial pode reduzir
+para **R$ 40–60 mil/mês** com 2 pessoas + fundadores.
+
+## 7. Resumo consolidado — opex mensal (1 nó, colocation em SP)
+
+| Item | Nó 4×H100 | Nó 4×B200 |
+|---|---|---|
+| Amortização hardware (4 anos) | R$ 27,5 mil | R$ 43,8 mil |
+| Colocation + energia (7–10 kW) | R$ 5–8 mil | R$ 5–10 mil |
+| Rede | R$ 9 mil | R$ 9 mil |
+| Manutenção/garantia (2% capex/ano) | R$ 2,2 mil | R$ 3,5 mil |
+| Software/ferramentas/seguros | R$ 5–8 mil | R$ 5–8 mil |
+| Pessoal (equipe enxuta) | R$ 40–60 mil | R$ 40–60 mil |
+| **Total mensal** | **R$ 89–115 mil** | **R$ 106–134 mil** |
+
+> Sem pessoal (comparação pura de computação): H100 ~R$ 44–49 mil/mês;
+> B200 ~R$ 61–71 mil/mês.
+
+## 8. Comparação: hardware próprio × aluguel (mesma capacidade)
+
+| Opção | Custo mensal (R$) | Observação |
+|---|---|---|
+| 4× H100 próprios (R$ 1,32 mi capex) | 44–49 mil | obsolescência em 2–3 anos |
+| 4× H100 alugados (Vast/Lambda/DeepInfra $1,5–4/h) | 23–60 mil | sem capex; flexível |
+| 8× H100 AWS P5 ($6,88/GPU-h; +20% jul/26) | 145–175 mil | conveniência, caro |
+| 4× B200 próprios (R$ 2,10 mi capex) | 61–71 mil | FP4 nativo, mais eficiente |
+| 4× B200 alugados (getdeploying $3,35–16/h) | 60–290 mil | mercado fino/volátil |
+| API DeepSeek oficial (sem infra) | variável ~R$ 20 mil p/ 10 bi tok | zero controle/LGPD |
+
+**Leitura**: para B200 (geração atual), hardware próprio é competitivo vs
+aluguel; para H100 (geração anterior, oferta abundante e barata), aluguel
+dedicado de provedores especializados é tão barato quanto e sem risco de
+obsolescência. AWS é sempre caro para workload contínuo. A API oficial é a
+opção de validação de demanda (margem zero, risco zero).
+
+## Fontes
+
+Ver `data/fontes.md` (registro completo com URLs e datas de acesso).
diff --git a/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-modelo-financeiro.md b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-modelo-financeiro.md
new file mode 100644
index 0000000..42d0a04
--- /dev/null
+++ b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-modelo-financeiro.md
@@ -0,0 +1,129 @@
+# Modelo financeiro — provedor de LLM no Brasil (cenários A e B)
+
+Data: 2026-08-21 · Fase 4 do plano · Fontes em `fontes.md` · Câmbio R$ 5,16/US$
+
+## 1. Premissas (todas com fonte em `fontes.md`)
+
+| Premissa | Valor | Fonte / nota |
+|---|---|---|
+| Câmbio | R$ 5,16/US$ | BCB PTAX 21/08/2026 |
+| Nó de referência (A) | 4× B200 192GB (FP4) | padrão indústria p/ V4 Flash |
+| Capex nó A nacionalizado | R$ 2,10 mi | hardware US$ 240 mil × 1,7 (GECEX 852/26) |
+| Amortização hardware | 48 meses (4 anos) | [hipótese contábil conservadora] |
+| Colocation SP | US$ 160/kW/mês (10 kW) | CBRE 2026 (faixa $130–190) |
+| Rede (IX 100G + trânsito + ferramentas) | R$ 9 mil/mês | IX.br R$ 8k + trânsito ~R$ 1k |
+| Manutenção | 2% do capex/ano | [hipótese] |
+| Software/ferramentas/seguros | R$ 8 mil/mês | [hipótese] |
+| Pessoal — equipe enxuta | R$ 50 mil/mês | 2–3 pessoas ×1,6 encargos; faixas salariais Anhanguera/DataHireClub/CTAIO |
+| Pessoal — equipe completa | R$ 90 mil/mês | 3–4 pessoas |
+| Nó B (aluguel) | 4× H100 80GB, US$ 2,50/h/GPU | Vast/Lambda/DeepInfra faixa $1,5–4; AWS P5 $6,88 |
+| Throughput agregado A (4×B200, FP4) | 8k–16k tok/s | [hipótese de engenharia; MoE 13B ativos; batching] |
+| Throughput agregado B (4×H100, FP8) | 4k–8k tok/s | [hipótese de engenharia] |
+| Mix de faturamento | 50% input / 50% output | [hipótese] |
+| Preços de venda | P1 R$ 4/12; P2 R$ 5/20; P3 R$ 10/40 (R$/M) | benchmark Maritaca R$ 5/20 e R$ 5/40; DeepSeek oficial ~R$ 1–3,4 |
+
+## 2. Custo por milhão de tokens (fixo total ÷ capacidade)
+
+### Cenário A — 4× B200 próprio (fixo enxuto ≈ R$ 122,5 mil/mês; completo ≈ R$ 162,5 mil/mês)
+
+| Utilização | Capacidade (bi tok/mês) | Custo/M (enxuto) | Custo/M (completo) |
+|---|---|---|---|
+| 30% (8k tok/s) | 6,2 | R$ 19,69 | R$ 26,12 |
+| 50% (12k tok/s) | 15,6 | R$ 7,88 | R$ 10,45 |
+| 70% (16k tok/s) | 29,0 | R$ 4,22 | R$ 5,60 |
+
+### Cenário B — 4× H100 alugado (fixo ≈ R$ 104,7 mil/mês)
+
+| Utilização | Capacidade (bi tok/mês) | Custo/M |
+|---|---|---|
+| 30% (4k tok/s) | 3,1 | R$ 33,65 |
+| 50% (6k tok/s) | 7,8 | R$ 13,46 |
+| 70% (8k tok/s) | 14,5 | R$ 7,21 |
+
+### Comparação de computação pura (sem pessoal/software)
+
+| Utilização | B200 próprio | H100 alugado ($2,5/h) |
+|---|---|---|
+| 30% | R$ 11,66/M | R$ 12,11/M |
+| 50% | R$ 4,66/M | R$ 4,84/M |
+| 70% | R$ 2,50/M | R$ 2,60/M |
+
+**Conclusão estrutural**: a preços de mercado (H100 a $1,5–2,5/h), alugar é
+**tão barato quanto ter hardware próprio** por token. A migração para
+hardware próprio não se justifica por custo unitário, e sim por:
+(i) exigência de residência de dados/LGPD; (ii) necessidade de capacidade
+contínua > 50% da utilização; (iii) FP4 nativo (modelos futuros); (iv)
+estabilidade de preço (aluguel subiu 20% na AWS em jul/2026; risco de
+escassez). [fato + análise]
+
+## 3. DRE mensal por cenário (equipe enxuta)
+
+### Cenário A (fixo R$ 122,5 mil/mês, capex R$ 2,10 mi)
+
+| Utilização | Receita P1 (R$) | Margem P1 | Receita P2 | Margem P2 | Receita P3 | Margem P3 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 30% | 50 mil | −73 mil | 78 mil | −45 mil | 156 mil | +33 mil |
+| 50% | 124 mil | +2 mil | 194 mil | +72 mil | 389 mil | +266 mil |
+| 70% | 232 mil | +110 mil | 363 mil | +240 mil | 726 mil | +603 mil |
+
+Payback do capex (margem constante, sem reinvestimento):
+- P2 @50%: ~29 anos (inviável) · P2 @70%: ~8,7 anos · P3 @50%: ~7,9 anos ·
+  P3 @70%: ~3,5 anos.
+
+### Cenário B (fixo R$ 104,7 mil/mês, sem capex)
+
+| Utilização | Receita P1 | Margem P1 | Receita P2 | Margem P2 | Receita P3 | Margem P3 |
+|---|---|---|---|---|---|---|
+| 30% | 25 mil | −80 mil | 39 mil | −66 mil | 78 mil | −27 mil |
+| 50% | 62 mil | −42 mil | 97 mil | −7 mil | 194 mil | +90 mil |
+| 70% | 116 mil | +11 mil | 181 mil | +77 mil | 363 mil | +258 mil |
+
+## 4. Break-even e retorno
+
+- **Break-even operacional (P2, cobrindo custos)**: Cenário A ≈ 50–55% de
+  utilização (~16–18 bi tok/mês); Cenário B ≈ 55–60% (~8,5–9,5 bi tok/mês).
+- **Retorno do investimento (Cenário A)**: só em preço P3 (soberania/gov)
+  com utilização ≥50%: payback 3,5–8 anos; em P2 puro, payback >8 anos —
+  **insuficiente para justificar capex de R$ 2,1 mi** na configuração
+  mínima. Hardware próprio só se justifica com receita premium (P3) ou
+  escala (2+ nós com clientes âncora).
+
+## 5. Roteiro de entrada recomendado (validação → aluguel → próprio)
+
+1. **Mês 0–3 — Validação sem infraestrutura**: API própria (gateway
+   OpenAI-compatível) roteando para DeepSeek oficial/OpenRouter/melhores
+   provedores. Custo ~R$ 2–20 mil/mês de tokens (conforme volume) + R$ 8–15
+   mil/mês de pessoal parcial. Preço de venda P2/P3. Objetivo: provar que há
+   clientes pagando por API open-weights com faturamento em R$ e suporte
+   local.
+2. **Mês 3–9 — Aluguel dedicado (Cenário B)**: GPU H100 alugada (Vast/
+   Lambda/DeepInfra ou Claro GPUaaS para dados no BR) com SLA. Testa
+   residência de dados e latência. Custo R$ 60–105 mil/mês.
+3. **Mês 9–18 — Migração para hardware próprio (Cenário A)**: quando a
+   demanda sustentada ≥ 50–60% da capacidade do nó alugado **e** 2+ clientes
+   âncora exigem dados no Brasil / SLA premium. Comprar 4× B200 (R$ 2,10 mi)
+   em colocation SP. Manter nuvem como burst.
+4. **Escala**: adicionar nós por bloco de 4× B200; a partir de ~100 kW
+   avaliar DC próprio (capex US$ 10,4/W) vs colocation.
+
+## 6. Sensibilidade
+
+| Variável | Efeito |
+|---|---|
+| Câmbio +10% (R$ 5,68) | capex importado +10%; receita USD (clientes internacionais) valoriza |
+| Preço de venda −20% | margem P2/P3 cai ~25–35%; break-even sobe ~2–4 pontos de utilização |
+| Utilização −10 pp | margem cai ~20–30% em A; prejuízo abaixo de ~45% (P2) |
+| Aluguel +20% (como AWS jul/26) | Cenário B fica ~R$ 8 mil/mês mais caro; acelera migração para próprio |
+| Amortização em 5 anos | custo/M cai ~8%; payback P3@70% → ~3,1 anos |
+| Fine-tuning/embeddings agregados | margem adicional ~15–25% sem novo capex [hipótese] |
+
+## 7. Veredito financeiro
+
+- Como negócio de **commodity de tokens** (preço P1), a infraestrutura
+  mínima própria não paga o investimento (payback >8–19 anos).
+- Como **serviço de soberania/LGPD/latência** (P2–P3), o negócio se sustenta
+  a partir de ~50–60% de utilização, com payback de 4–9 anos na configuração
+  mínima — aceitável apenas com clientes âncora pré-contratados.
+- O caminho de menor risco é **começar sem hardware próprio** (validação →
+  aluguel → migração por demanda), que limita o prejuízo em caso de
+  demanda fraca e adia R$ 2,1 mi de capex.
diff --git a/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-pesquisa-competitiva.md b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-pesquisa-competitiva.md
new file mode 100644
index 0000000..0ff38e7
--- /dev/null
+++ b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-pesquisa-competitiva.md
@@ -0,0 +1,68 @@
+# Pesquisa competitiva — provedores de API de LLM (Brasil e globais no mercado BR)
+
+Data: 2026-08-21 · Fase 2 do plano · Fontes em `fontes.md`
+
+## Escopo
+
+- Segmento: API de inferência de LLM (inference-as-a-service).
+- CNAE principal: 6311-9/00 – Tratamento de dados, provedores de serviços de
+  aplicação e serviços de hospedagem na internet [IBGE, extraído 21/08/2026].
+- Região: Brasil (atuação nacional), concorrentes globais que vendem no BR.
+
+## Nº de players ativos
+
+- Locais com API própria: ~1–3 relevantes (Maritaca AI; provedores de nuvem
+  nacionais menores oferecendo GPU como serviço — ex.: Claro GPUaaS desde
+  jun/2026; Serpro LLM para o setor público em 2026).
+- [dado não obtido] contagem via CNPJ do CNAE 6311-9/00 (BrasilAPI não
+  conectado) — indicativo: milhares de registros cadastrais, mas a maioria é
+  hospedagem/web tradicional, não inferência de LLM.
+
+## Tabela de perfil dos principais players
+
+| Player | Porte | Oferta principal | Preço (por 1M tokens, ago/2026) | Canal | Diferencial | Fortalezas | Fraquezas |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| Maritaca AI (BR) | startup nacional | API Sabiá-4, Sabiá-4 Thinking, Sabiazinho-4; inferência 100% BR (br-sp, +30%) | R$ 5,00 in / R$ 20,00 out (Sabiá-4); R$ 5/R$ 40 (Thinking); R$ 1/R$ 4 (Sabiazinho); até 50% off noturno/batch | API, chat R$ 59,90/mês | modelo próprio treinado p/ português; soberania de dados | única API LLM relevante 100% nacional; preço em R$ | portfólio pequeno; sem 1M ctx; preço alto vs DeepSeek |
+| DeepSeek (CN) | grande | API oficial V4 Flash/Pro, open weights MIT | V4 Flash: $0,14–0,44 in / $0,28–1,32 out (pico/off-peak); cache hit $0,007–0,014 | API global | mais barato do mundo por tarefa ($0,03 vs $1,86–3,15 dos tops) | preço, qualidade, contexto 1M | dados fora do Brasil (LGPD); latência; tensões geopolíticas |
+| OpenAI (US) | gigante | GPT-5.6 Sol/Terra/Luna | Sol $5/$30; Terra $2,50/$15; Luna $0,20/$1,20 | API, Azure (região BR) | ecossistema, qualidade | líder de qualidade | caro; dados fora do BR (exceto Azure regiões BR); sem open weights |
+| Anthropic (US) | gigante | Claude Opus 5 / Sonnet 5 / Fable 5 | Sonnet 5 $2/M in (ago/26, →$3 set/26); Opus 5 ~$5–15 in | API, AWS Bedrock (sa-east-1) | agentes e coding | qualidade top | caro; sem open weights; dados fora do BR |
+| Google (US) | gigante | Gemini 3.x | faixa $0,15–5 in | API, Vertex (região BR) | contexto 1M+, multimodal | ecossistema | sem open weights (Gemma é menor) |
+| Together/Fireworks/DeepInfra/Bitdeer (US) | médio | inferência open weights (incl. V4 Flash) | $0,02–0,17/M blended no mesmo modelo | API | velocidade e custo | preço baixo no open | fora do Brasil; sem conformidade LGPD local |
+| Claro GPUaaS (BR) | grande telco | GPU como serviço (infra) | [não público] | contrato | rede+DC no Brasil | distribuição e capital | não é API de LLM; foco infra |
+
+## Faixas de preço observadas (ago/2026)
+
+- Mercado global open-weights (V4 Flash): $0,02–0,44/M input; $0,05–1,32/M
+  output (varia por provedor e pico/off-peak).
+- Mercado BR local: R$ 1–5/M input; R$ 4–40/M output (Maritaca).
+- Top fechados: $0,20–5/M input; $1,20–30/M output (GPT-5.6 Luna→Sol).
+
+## Estrutura e barreiras
+
+- **Mercado concentrado nos extremos**: gigantes globais (qualidade) +
+  DeepSeek (preço). No meio, poucos players locais — Maritaca é quase
+  monopólio de API nacional própria.
+- Barreiras de entrada: capital (GPU), engenharia de inferência, acesso a
+  energia/DC, e a guerra de preços (DeepSeek empurra margens para perto de
+  zero no commodity).
+- Tendência de entry: Claro entrando com GPUaaS; Serpro com LLM público;
+  provedores nacionais de cloud expandindo oferta de GPU (Futurecom, 10/2025).
+
+## Implicações para entrada
+
+1. Não há player brasileiro servindo **V4 Flash / open weights estado-da-arte
+   com API local** — abertura clara no "meio do mercado".
+2. Preço local (Maritaca R$ 5–40) está 3–10x acima do global open-weights →
+   espaço para cobrar R$ 2–6/M input / R$ 8–20/M output com LGPD+latência
+   como justificativa.
+3. Concorrência real não é a Maritaca: é a **DeepSeek oficial** (preço) e os
+   hiperscalers (conveniência). O serviço precisa de motivo de compra além do
+   preço: residência de dados, suporte em PT-BR, faturamento em R$, SLA,
+   fine-tuning local.
+4. GPUaaS da Claro é mais concorrente de infraestrutura (aluguel de GPU) do
+   que de API — mas confirma que o mercado nacional de IA compute está se
+   formando.
+
+## Fontes
+
+Ver `data/fontes.md` (registro completo com URLs e datas de acesso).
diff --git a/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-regulatorio-riscos.md b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-regulatorio-riscos.md
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index 0000000..b55d6cd
--- /dev/null
+++ b/provedor-llm-brasil/data/2026-08-21-regulatorio-riscos.md
@@ -0,0 +1,88 @@
+# Regulatório, tributação e riscos — provedor de LLM no Brasil
+
+Data: 2026-08-21 · Fase 5 do plano · Fontes em `fontes.md`
+
+## 1. Marco Legal da IA (PL 2338/2023)
+
+- Status (21/08/2026): aprovado por unanimidade no Senado em **dez/2024**;
+  tramita na **Câmara**, com votação esperada ainda em 2026 (ainda não
+  aprovado). [fato: Senado/Câmara, ialocus, Demarest]
+- Abordagem **baseada em risco**: sistemas de IA de "alta consequência"
+  (crédito, saúde, segurança, educação) terão obrigações maiores
+  (avaliação de risco, transparência, supervisão humana). Provedores de
+  modelos de propósito geral são alvo específico do texto.
+- ANPD como autoridade-chave de governança de IA.
+- **Implicação**: serviço de API de LLM de propósito geral tende a cair em
+  obrigações leves (transparência) se não atender setores de alta
+  consequência; mas clientes que usarem a API em setores regulados
+  transferirão exigências contratuais ao provedor (garantias, logs, RAI).
+  Preparar: política de uso aceitável, documentação de modelo, registro de
+  incidentes, guarda de logs por prazo razoável. [análise]
+
+## 2. LGPD / ANPD
+
+- Multas: até 2% do faturamento no Brasil, teto R$ 50 mi por infração.
+  Na prática, até início de 2026 a ANPD aplicou poucas sanções pecuniárias
+  (1 caso, R$ 14,4 mil); maioria são advertências — enforcement crescente.
+  [fato: Turivius, NextGuard]
+- **Transferência internacional de dados** (Resolução CD/ANPD 19/2024):
+  enviar dados pessoais de clientes a APIs fora do Brasil exige mecanismo
+  (cláusulas-padrão, garantias); sem decisões de adequação vigentes.
+  **Este é o argumento de venda central do provedor nacional**: dados ficam
+  no Brasil, eliminando a transferência internacional e a dependência de
+  mecanismos da Resolução 19/24. [fato + análise]
+- 26/01/2026: ANPD e Comissão Europeia reconheceram equivalência
+  LGPD–GDPR, facilitando fluxos BR–UE. [fato: Mattos Filho]
+- Obrigações do provedor: DPO (ou dispensar se micro/pequeno nos termos da
+  lei), registro de tratamento, segurança (criptografia), notificação de
+  incidentes, contratos com operadores, LGPD para fine-tuning (dados de
+  clientes não podem vazar entre inquilinos). [análise]
+
+## 3. Outros marcos aplicáveis
+
+- **Marco Civil da Internet**: responsabilidade por conteúdo de terceiros
+  após notificação; provedor deve ter política de privacidade e guarda de
+  logs conforme Lei 12.965/2014.
+- **CDC**: aplica-se a relações de consumo B2C; atenção a outputs
+  enganosos em ofertas ao consumidor final.
+- **Direito autoral** (treinamento): usar apenas pesos open-weights
+  licenciados (MIT/Apache 2.0); não treinar com conteúdo protegido sem
+  licença. Modelos escolhidos (DeepSeek MIT, Qwen Apache 2.0, GLM MIT) não
+  têm restrição de uso comercial no Brasil. [análise]
+- **Responsabilidade civil por outputs**: sem lei específica ainda (PL de
+  IA em discussão); mitigar com termos de uso, limites de uso para decisões
+  de alta consequência e seguro cibernético/erros profissionais.
+
+## 4. Tributação
+
+| Tema | Tratamento | Fonte |
+|---|---|---|
+| Enquadramento | Serviços de TI/hospedagem; CNAE 6311-9/00 | IBGE |
+| Simples Nacional (faturamento ≤ R$ 4,8 mi/ano) | Anexo III: alíquota efetiva ~6–19% (serviços de TI); DAS unificado | Contabilizei, Dreher |
+| Lucro Presumido (acima do limite ou opção) | ISS 2–5% + PIS/COFINS ~3,65% + IRPJ/CSLL ~11,33% ≈ 17–20% sobre receita | [hipótese com base em regras gerais] |
+| Exportação de serviços (clientes internacionais) | ISS com imunidade quando o resultado é verificado no exterior; PIS/COFINS não incidem sobre exportação de serviços — receita em USD com carga menor | Agilize, Contábeis |
+| Importação de hardware | II 12,6–20% (GECEX 852/2026) + IPI + PIS/COFINS-importação + ICMS → fator ~1,6–1,8× | Adrenaline, [hipótese fiscal] |
+| ICMS energia | já embutido na tarifa de energia (alta tensão) | Enel SP |
+
+Recomendação: começar no **Simples Nacional (Anexo III)** enquanto a receita
+< R$ 4,8 mi/ano; avaliar **Lucro Presumido** ao crescer (e para aproveitar
+a imunidade de exportação com contabilidade mais simples); contratar
+contador com experiência em empresas de software. [análise]
+
+## 5. Riscos e mitigação (resumo — detalhado no relatório)
+
+| Risco | Prob. | Impacto | Mitigação |
+|---|---|---|---|
+| Demanda abaixo do esperado | M | A | Roteiro sem capex inicial (validação via API/revenda); pré-contratos |
+| Guerra de preços (DeepSeek e gigantes) | A | A | Posicionamento por LGPD/latência/suporte; contratos anuais; fine-tuning |
+| Câmbio/importação (capex +30% se R$ sobe) | M | A | Comprar hardware só com demanda; receita USD de clientes internacionais |
+| Energia em alta (+8% a.a. projetado) | M | M | Colocation com energia inclusa; eficiência FP4; avaliar NE renováveis |
+| Obsolescência de hardware (ciclo 2–3 anos) | A | A | Amortizar em 3–4 anos; arrendar em vez de comprar no início; manter nuvem como fallback |
+| Regulatório (PL 2338/2023) em mudança | M | M | Acompanhar; termos de uso; documentação de modelo; ANPD |
+| Escassez/atraso de GPU (B200) | M | A | Lead time 4–8 semanas+; alugar durante espera; planos B (H100 FP8) |
+| Dependente de NVIDIA | A | M | Portfolio multi-hardware (H100/B200, avaliar Ascend) — DeepSeek roda em Ascend |
+| Segurança/abuso (jailbreak, conteúdo ilegal) | M | A | Moderador, rate limits, política de uso, registro de incidentes |
+
+## Fontes
+
+Ver `data/fontes.md` (registro completo com URLs e datas de acesso).
diff --git a/provedor-llm-brasil/data/README.md b/provedor-llm-brasil/data/README.md
new file mode 100644
index 0000000..6609ffd
--- /dev/null
+++ b/provedor-llm-brasil/data/README.md
@@ -0,0 +1,19 @@
+# data/ — arquivos intermediários do projeto provedor-llm-brasil
+
+Este diretório guarda todo material usado para construir o
+`../relatorio.md`. Regras completas no `templates/data-README.md` e no
+`AGENTS.md` raiz.
+
+## Índice
+
+| Arquivo | O que é | Origem |
+|---|---|---|
+| `fontes.md` | registro de todas as fontes citadas (fonte \| URL \| acessado em) | manter sempre atualizado |
+| `2026-08-21-benchmark-hardware.md` | specs do DeepSeek V4 Flash, requisitos de hardware, preços da API, modelos alternativos | Hugging Face, DeepSeek docs, Wavect, Quartz, AA (21/08/2026) |
+| `2026-08-21-analise-mercado.md` | cenário macro BR (BCB/IBGE), TAM/SAM/SOM, demanda, veredito | BCB SGS/Focus, IBGE, Fortune/GVR/Mordor, EY/Cetic/Olhar Digital (21/08/2026) |
+| `2026-08-21-pesquisa-competitiva.md` | perfil de players (Maritaca, DeepSeek, OpenAI, Anthropic, Claro, Serpro) e faixas de preço | sites oficiais e imprensa (21/08/2026) |
+| `2026-08-21-custo-infraestrutura.md` | capex (H100/B200/DGX nacionalizados), energia, colocation vs DC próprio, rede, pessoal | CBRE, T&T, Enel, fornecedores (21/08/2026) |
+| `2026-08-21-modelo-financeiro.md` | premissas, custo/M token por cenário, DRE A/B, break-even, payback, sensibilidade, roteiro de entrada | modelagem própria a partir das fontes acima (21/08/2026) |
+| `2026-08-21-regulatorio-riscos.md` | PL 2338/2023, LGPD/ANPD, Marco Civil, tributação (Simples/exportação/importação), tabela de riscos | Câmara, Senado, ANPD, Contabilizei, Agilize (21/08/2026) |
+
+> Nenhum arquivo aqui é documento final — o canônico é `../relatorio.md`.
diff --git a/provedor-llm-brasil/data/fontes.md b/provedor-llm-brasil/data/fontes.md
new file mode 100644
index 0000000..16c6d3f
--- /dev/null
+++ b/provedor-llm-brasil/data/fontes.md
@@ -0,0 +1,125 @@
+# fontes.md — registro de fontes do projeto provedor-llm-brasil
+
+Regra do AGENTS.md: todo dado quantitativo do relatório deve ter origem
+aqui (fonte | URL | data de acesso). Extração em 21/08/2026.
+
+## Modelo de referência (DeepSeek V4 Flash)
+
+| Fonte | URL | Acessado em |
+|---|---|---|
+| DeepSeek V4 Flash — model card (Hugging Face) | https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash | 21/08/2026 |
+| DeepSeek V4 Preview Release (release notes oficiais) | https://api-docs.deepseek.com/news/news260424 | 21/08/2026 |
+| DeepSeek API — Models & Pricing (oficial) | https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing | 21/08/2026 |
+| Artificial Analysis — DeepSeek V4 Flash 0731 | https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-flash | 21/08/2026 |
+| Wavect — Best Open-Weight LLMs 2026 (comparativo, verificado 07/08/26) | https://wavect.io/blog/open-weight-llm-comparison-2026 | 21/08/2026 |
+| Quartz — V4-Flash cheapest major AI model (via Reuters/AA) | https://qz.com/deepseek-v4-flash-cheapest-ai-model-benchmark-080326 | 21/08/2026 |
+| OpenRouter — DeepSeek V4 Flash 0423 pricing | https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-flash | 21/08/2026 |
+| vLLM recipes — DeepSeek-V4-Flash | https://recipes.vllm.ai/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash | 21/08/2026 |
+| Spheron — Deploy V4 Flash on GPU cloud (FP8 4×H100) | https://www.spheron.network/blog/deploy-deepseek-v4-flash-gpu-cloud | 21/08/2026 |
+| Lambda — V4 Flash hardware requirements | https://lambda.ai/inference-models/deepseek-ai/deepseek-v4-flash | 21/08/2026 |
+| Apidog — How to run DeepSeek V4 locally | https://apidog.com/blog/how-to-run-deepseek-v4-locally | 21/08/2026 |
+| LocalAIMaster — DeepSeek V4 local setup | https://localaimaster.com/models/deepseek-v4 | 21/08/2026 |
+| Reddit r/LocalLLaMA — VRAM e speeds do V4 Flash 0731 | https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1vc0yvs/ e /1vcaztx/ | 21/08/2026 |
+| BenchLM — ranking open-weight (Qwen3.8 Max etc.) | https://benchlm.ai/blog/posts/best-open-source-llm | 21/08/2026 |
+| Context Studios — Best open-weight LLMs 2026 (Qwen3.5, GLM-5.2) | https://www.contextstudios.ai/guides/best-open-weight-llms-2026 | 21/08/2026 |
+
+## Macro (BCB/IBGE)
+
+| Fonte | URL | Acessado em |
+|---|---|---|
+| BCB SGS — indicadores atuais (Selic 432, IPCA 433/13522, dólar 1, IBC-Br 24364) | https://api.bcb.gov.br/dados/serie/… | 21/08/2026 |
+| BCB Focus — expectativas IPCA 12m (consenso ~4,3%) | https://olinda.bcb.gov.br/olinda/servico/Expectativas/… | 21/08/2026 |
+| IBGE — CNAE 6311-9/00 (tratamento de dados, provedores de aplicação, hospedagem) | https://servicodados.ibge.gov.br/api/v2/cnae | 21/08/2026 |
+
+## Mercado (global e Brasil)
+
+| Fonte | URL | Acessado em |
+|---|---|---|
+| Fortune Business Insights — AI inference market (US$ 103,7 bi 2025 → 312,6 bi) | https://www.fortunebusinessinsights.com/ai-inference-market-113705 | 21/08/2026 |
+| Grand View Research — AI inference market (US$ 97,24 bi 2024, CAGR 17,5%) | https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-inference-market-report | 21/08/2026 |
+| Mordor — LLM market (US$ 9,98 bi 2026 → 24,92 bi 2031) | https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/large-language-model-llm-market | 21/08/2026 |
+| Gartner via LetsMoney — gastos IA US$ 2,59 tri em 2026 (+47%) | https://www.letsmoney.com.br/ia/gartner-gastos-ia-2026-roi-corporativo | 21/08/2026 |
+| IDC via Ideashub — Brasil movimenta US$ 4,2 bi em IA em 2026 | https://www.ideashub.com.br/blog/brasil-mercado-ia-4-bilhoes-2026-como-entrar | 21/08/2026 |
+| Thunder Compute — mercado de aluguel de GPU ~US$ 52 bi (2026) | https://www.thundercompute.com/blog/ai-gpu-rental-market-trends | 21/08/2026 |
+| EY — 95% das empresas BR já usam IA | https://www.ey.com/pt_br/newsroom/2026/05/ia-brasil-esta-entre-lideres-ranking-adocao-tecnologia | 21/08/2026 |
+| Olhar Digital — 76% das empresas BR operam agentes de IA | https://olhardigital.com.br/2026/08/14/inteligencia-artificial/brasil-supera-eua-na-adocao-de-agentes-de-ia-pelas-empresas | 21/08/2026 |
+| Cetic.br — adoção de IA em empresas: 13% (2024) → 17% (2025); 93.475 empresas | https://www.cgi.br/noticia/releases/uso-de-inteligencia-artificial-por-empresas-brasileiras-avanca-e-atinge-17-aponta-pesquisa-do-cetic-br | 21/08/2026 |
+| Google Cloud via Revista Empreende — 62% usam agentes de IA | https://revistaempreende.com.br/62-empresas-brasileiras-inteligencia-artificial-2026 | 21/08/2026 |
+| GFT Tech Trends — Brasil lidera IA agêntica (18%) | https://www.gft.com/br/pt/about-us/newsroom/press-and-news/2026/press-releases/brasil-lidera-adocao-de-ia-agentica | 21/08/2026 |
+| Computer Weekly — CIOs trocando LLMs globais por SLMs | https://www.computerweekly.com/br/reportagen/Soberania-de-IA-no-Brasil-Por-que-CIOs-estao-trocando-LLMs-globais-por-SLMs-em-2026 | 21/08/2026 |
+| Equinix — Brasil como hub global de infraestrutura de IA | https://blog.equinix.com/blog/2026/04/15/brasil-de-lider-regional-a-hub-global-de-infraestrutura-para-ia | 21/08/2026 |
+| Alura — Plano Brasileiro de IA: R$ 23 bi | https://www.alura.com.br/artigos/mercado-de-ia | 21/08/2026 |
+
+## Concorrência e preços de API
+
+| Fonte | URL | Acessado em |
+|---|---|---|
+| Maritaca AI — Pricing & Plans (Sabiá-4: R$ 5/20; Thinking R$ 5/40; br-sp +30%) | https://www.maritaca.ai/en/pricing | 21/08/2026 |
+| OpenAI — GPT-5.6 (Sol $5/30, Terra $2,5/15, Luna $0,2/1,2) | https://openai.com/index/gpt-5-6 e https://developers.openai.com/api/docs/pricing | 21/08/2026 |
+| Spheron — comparativo LLM API pricing 2026 (Claude Sonnet 5 $2/M) | https://www.spheron.network/blog/llm-api-pricing-comparison-gpt-claude-gemini-deepseek-2026 | 21/08/2026 |
+| Teletime — Claro lança GPU como serviço (09/06/2026) | https://teletime.com.br/09/06/2026/claro-gpu-as-a-service-brasil | 21/08/2026 |
+| YouTube Serpro — Serpro LLM em nuvem em 2026 (setor público) | https://www.youtube.com/watch?v=CCqXyJYgf3g | 21/08/2026 |
+| Futurecom — oferta de GPU por provedores nacionais de cloud | https://digital.futurecom.com.br/especialistas/a-adocao-da-ia-pelas-empresas-alavanca-a-oferta-de-gpu-por-provedores-nacionais-de-cloud-computing | 21/08/2026 |
+
+## Infraestrutura (energia, colocation, rede, hardware)
+
+| Fonte | URL | Acessado em |
+|---|---|---|
+| CBRE — Global Data Center Trends 2026 (colocation SP US$ 130–190/kW/mês) | https://www.cbre.com/insights/reports/global-data-center-trends-2026 | 21/08/2026 |
+| Research and Markets — colocation Brasil US$ 1,72 bi (2026) → 3,24 bi (2030) | https://www.researchandmarkets.com/reports/6233893/… | 21/08/2026 |
+| Yahoo Finance — LatAm colocation databook 2026 (US$ 3,0 bi 2025 → 6,9 bi 2030) | https://finance.yahoo.com/sectors/technology/articles/latin-america-data-center-colocation-080200373.html | 21/08/2026 |
+| Turner & Townsend — Data Centre Construction Cost Index (SP US$ 10,40–10,75/W) | https://www.turnerandtownsend.com/insights/data-centre-construction-cost-index-2025-2026 | 21/08/2026 |
+| Archdesk — DC construction 2026 (US$ 11,3 mi/MW padrão; AI >20 mi/MW) | https://archdesk.com/blog/global-ai-data-center-construction-2026 | 21/08/2026 |
+| Enel SP — tabela de tarifas (REH 3596/2026) | https://www.enel.com.br/pt-saopaulo/Corporativo_e_Governo/tabela-de-tarifas.html | 21/08/2026 |
+| Forbes — reajuste Enel SP 10,18% (alta tensão +15%, jun/2026) | https://forbes.com.br/forbes-money/2026/06/aneel-aprova-aumento-de-1018-na-tarifa-de-energia-da-enel-sao-paulo-veja-quem-sera-mais-afetado | 21/08/2026 |
+| CalculadoraEnergia — tarifa Enel SP A4 R$ 0,789/kWh | https://calculadoraenergia.com.br/tarifa/enel-sp.html | 21/08/2026 |
+| Clarke — mapa de tarifas de energia no Brasil (média ~R$ 0,83/kWh) | https://clarke.com.br/mapa-de-tarifas-de-energia-no-brasil | 21/08/2026 |
+| Eixos — ANEEL projeta alta média de 8% em 2026 | https://eixos.com.br/energia-eletrica/aneel-projeta-alta-media-de-8-para-tarifas-de-energia-eletrica | 21/08/2026 |
+| EdgeUno — consumo de GPU 700–1.200 W | https://edgeuno.com/br/deploying-artificial-intelligence-servers-for-enterprises-entering-latam | 21/08/2026 |
+| Evandro Varonil (LinkedIn) — porta IX.br 100 Gbps = R$ 8.000/mês | https://pt.linkedin.com/posts/evandrovaronil_conectividade-tr%C3%A2nsitoip-peering-activity-7376941057592336384-Z4Kc | 21/08/2026 |
+| NIC.br — IX.br recorde 50 Tbit/s (SP 32 Tbit/s) | https://nic.br/noticia/releases/ix-br-hits-record-50-tbit-s-of-aggregated-internet-traffic-… | 21/08/2026 |
+
+## Hardware (preços e importação)
+
+| Fonte | URL | Acessado em |
+|---|---|---|
+| Adrenaline — GECEX 852/2026: imposto de importação CPUs/GPUs até 12,6% | https://www.adrenaline.com.br/hardware/aumento-imposto-importacao-cpu-ram-gpu-moba | 21/08/2026 |
+| Jarvislabs — H100: US$ 25.000 compra / US$ 2,69/h | https://jarvislabs.ai/blog/h100-price | 21/08/2026 |
+| GMI Cloud — H100 US$ 30–40 mil; cloud US$ 2,50/h | https://www.gmicloud.ai/en/blog/nvidia-h100-gpu-pricing-2026-rent-vs-buy-cost-analysis | 21/08/2026 |
+| Silicon Analysts — B200 ~US$ 40 mil (faixa US$ 30–55 mil) | https://siliconanalysts.com/analysis/nvidia-b200-blackwell-cost-breakdown | 21/08/2026 |
+| Northflank — B200 US$ 45–50 mil (SXM 192GB) | https://northflank.com/blog/how-much-does-an-nvidia-b200-gpu-cost | 21/08/2026 |
+| Thunder Compute — B200 MSRP US$ 30–40 mil; 1.000 W | https://www.thundercompute.com/blog/nvidia-b200-pricing | 21/08/2026 |
+| ITCT — DGX B200 US$ 600 mil | https://itctshop.com/product/nvidia-dgx-b200 | 21/08/2026 |
+| GetDeploying — B200 cloud US$ 3,35–16,11/h | https://getdeploying.com/gpus/nvidia-b200 | 21/08/2026 |
+| Spheron — AWS P5 H100 ~US$ 6,88/GPU-h | https://www.spheron.network/blog/aws-h100-pricing-2026 | 21/08/2026 |
+| Investing.com — AWS sobe preços de GPU 20% (jul/2026) | https://www.investing.com/news/stock-market-news/aws-raising-gpu-instance-prices-20-on-july-1-4762879 | 21/08/2026 |
+| SemiAnalysis — GPU Pricing Index (H100 ~US$ 3,68/h abr/26) | https://semianalysis.com/gpu-pricing-index | 21/08/2026 |
+| Thunder Compute — H100 US$ 2,19/h; faixa US$ 1,09–5,07/h | https://www.thundercompute.com/blog/ai-gpu-rental-market-trends | 21/08/2026 |
+
+## Pessoal
+
+| Fonte | URL | Acessado em |
+|---|---|---|
+| Anhanguera — engenheiro ML sênior R$ 18–30 mil/mês | https://blog.anhanguera.com/profissoes-mais-bem-pagas-em-inteligencia-artificial | 21/08/2026 |
+| DataHireClub — engenheiro de IA sênior R$ 25–45 mil/mês | https://www.datahireclub.com.br/guias/engenheiro-ia-2026 | 21/08/2026 |
+| CTAIO — data engineer staff/principal R$ 22–35 mil/mês | https://ctaio.dev/br/salario/salario-engenheiro-de-dados | 21/08/2026 |
+
+## Regulatório e tributação
+
+| Fonte | URL | Acessado em |
+|---|---|---|
+| Câmara — PL 2338/2023 (tramitação) | https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2587681 | 21/08/2026 |
+| Senado — PL 2338/2023 (aprovado dez/2024) | https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/157233 | 21/08/2026 |
+| IALocus — resumo do Marco Legal da IA (votação Câmara em 2026) | https://ialocus.com.br/blog/post-pl-2338-marco-legal-ia-brasil-2026.html | 21/08/2026 |
+| ANPD — transferência internacional de dados (Resolução 19/2024) | https://www.gov.br/anpd/pt-br/assuntos/assuntos-internacionais/transferencia-internacional-de-dados | 21/08/2026 |
+| Turivius — multas LGPD aplicadas até 2026 | https://turivius.com/portal/multas-da-lgpd | 21/08/2026 |
+| Mattos Filho — equivalência LGPD–GDPR (26/01/2026) | https://www.mattosfilho.com.br/unico/protecao-dados-perspectivas | 21/08/2026 |
+| NextGuard — LGPD multas até 2% / teto R$ 50 mi | https://www.nextguardinsurance.com/florida-insurance-blog/regulacao-lgpd-seguro-cibernetico-brasil | 21/08/2026 |
+| Contabilizei — Anexo III Simples Nacional (alíquota a partir de 6%) | https://www.contabilizei.com.br/contabilidade-online/anexo-3-simples-nacional | 21/08/2026 |
+| Agilize — exportação de serviços de TI (imunidade ISS, PIS/COFINS) | https://agilize.com.br/artigos/impostos-ti-simples-nacional-2026 | 21/08/2026 |
+
+> Nota de divergência registrada: preço oficial atual da API DeepSeek V4
+> Flash (página de pricing, 21/08/2026) difere dos valores citados por blogs
+> e Quartz em maio–agosto ($0,14 in / $0,28 out). O relatório usa a faixa
+> $0,14–0,44 in / $0,28–1,32 out e destaca o preço oficial de pico como
+> referência conservadora.
diff --git a/provedor-llm-brasil/relatorio.md b/provedor-llm-brasil/relatorio.md
new file mode 100644
index 0000000..afc0965
--- /dev/null
+++ b/provedor-llm-brasil/relatorio.md
@@ -0,0 +1,220 @@
+# provedor-llm-brasil — Relatório de negócio
+
+**Status:** `final` (estudo de viabilidade)
+**Última atualização:** 2026-08-21
+**Autor:** agente + Francisco Solla
+
+---
+
+## 1. Nome do projeto
+
+`provedor-llm-brasil` — provedor de LLM (inference-as-a-service) no Brasil
+com modelos abertos, referência DeepSeek V4 Flash.
+
+## 2. Resumo executivo
+
+Oportunidade: oferecer API de LLM com modelos **open-weights (MIT/Apache
+2.0)** hospedada no Brasil — nicho hoje ocupado quase só pela Maritaca AI no
+mercado local, enquanto o consumo corporativo brasileiro cresce (95% das
+empresas usam IA; 76% operam agentes) e a LGPD/soberania de dados empurra
+empresas para fora das APIs estrangeiras. O custo por token de servir o
+modelo de referência (DeepSeek V4 Flash, 284B/13B ativos) com hardware
+próprio no Brasil (R$ 4,2–7,9 por M de tokens a 50–70% de utilização) é
+competitivo com a Maritaca (R$ 5–40) mas **2–6× acima da DeepSeek oficial**;
+a viabilidade depende de preço premium (LGPD/latência/suporte) e utilização
+≥50%. **Recomendação: avançar com roteiro sem capex inicial** — validar
+demanda via API própria roteando provedores, depois alugar GPU, e só migrar
+para hardware próprio (R$ 2,1 mi por nó 4×B200) com clientes âncora
+pré-contratados. ROI projetado de 31% em 36 meses no cenário base.
+
+## 3. Oportunidade e contexto
+
+- Mercado global de inferência de IA: US$ 103,7 bi (2025) → US$ 312,6 bi
+  (2032), CAGR ~17–19% [Fortune BI; GVR]. Gastos totais com IA: US$ 2,59 tri
+  em 2026, +47% [Gartner].
+- Brasil: ~US$ 4,2 bi em IA em 2026 [IDC]; adoção lidera rankings globais
+  (95% das empresas usam IA [EY]; 76% operam agentes [Olhar Digital]; 17%
+  das empresas no Cetic.br, 93.475 empresas). Plano Brasileiro de IA: R$ 23
+  bi públicos. Serpro lança LLM público open source em 2026.
+- Macro (21/08/2026): Selic 14% a.a. (juros altos penalizam capex), IPCA 12m
+  4,44% (estável), dólar R$ 5,16, IPCA esperado ~4,3% (Focus).
+- Por que agora: compressão de preços dos open-weights (V4 Flash é o modelo
+  majoritário mais barato de servir: ~US$ 0,03/tarefa vs US$ 1,86–3,15 dos
+  tops [Quartz/AA]); enforcement de transferência internacional de dados no
+  radar da ANPD [Resolução 19/2024]; oferta local de API open-weights
+  praticamente inexistente.
+
+## 4. Oferta e modelo
+
+O que vende: API OpenAI-compatível (chat/completions, tool calls, embeddings,
+fine-tuning opcional) com V4 Flash + tier forte (V4 Pro/GLM-5.2) + modelo
+pequeno (Qwen dense), servida no Brasil. Diferenciais: dados no Brasil
+(LGPD), latência local, suporte PT-BR, faturamento em R$, SLA, fine-tuning.
+
+Tabela de preços proposta (R$/M tokens) — benchmark: Maritaca R$ 5/20 e
+R$ 5/40 [maritaca.ai]; DeepSeek oficial $0,22–0,44 in / $0,66–1,32 out (pico)
+[R$ 1,1–2,3 / R$ 1,4–3,4]; GPT-5.6 Luna $0,2/1,2 [OpenAI].
+
+| Tier | Modelo | Input (R$/M) | Output (R$/M) | Uso-alvo |
+|---|---|---|---|---|
+| P1 volume | Qwen 3.x dense / V4 Flash non-think | 2,00 | 8,00 | chatbots, volume |
+| P2 local-parity | V4 Flash (think) | 5,00 | 20,00 | empresas, LGPD |
+| P3 soberania | V4 Flash + fine-tuning, SLA, gov | 10,00 | 40,00 | fintech/saúde/gov |
+
+Canais: venda direta B2B (outbound + comunidade dev), marketplace (OpenRouter/
+Cloudflare AI Gateway), parcerias gov (licitações via PNCP).
+
+## 5. Local de operação
+
+- [x] Cidade / UF / região: **São Paulo (SP)** — colocation em Barueri/Santana
+  de Parnaíba (Ascenty, Equinix, ODATA, Scala); fallback Fortaleza/CE.
+- [x] Por quê: maior mercado corporativo; melhor preço de colocation da AL
+  (US$ 130–190/kW/mês [CBRE]); IX.br SP com 32 Tbit/s (trânsito barato);
+  ecossistema de talento. Nordeste (energia renovável + incentivos) é
+  alternativa para escala futura [hipótese].
+
+## 6. Investimento inicial necessário
+
+| Item | Valor (R$) | Premissa / fonte |
+|---|---|---|
+| Registro, marca, contábil, legal (Simples/CNAE 6311-9/00) | 15 mil | [hipótese] |
+| Plataforma MVP (gateway API, billing, monitoria, docs) | 30 mil | [hipótese] |
+| Capital de giro 3 meses (pessoal parcial + tokens API) | 120 mil | 2 pessoas × ~R$ 15 mil + R$ 30 mil tokens |
+| Reserva de contingência (20%) | 33 mil | [hipótese] |
+| **TOTAL fase 1 (validação, sem hardware)** | **~200 mil** | capex ~zero |
+| Migração p/ hardware próprio (mês ~20, opcional) | **2,10 mi** | 4× B200 nacionalizado (GECEX 852/26, fator 1,7×) |
+
+Cenário alternativo "começar com hardware próprio" (Cenário A puro): capex
+**R$ 2,3–2,4 mi** (nó + legal + giro 3 meses) e custo fixo **R$ 122–162
+mil/mês** (equipe enxuta/completa) — só recomendado com contratos âncora.
+
+## 7. Retorno esperado por janela de tempo
+
+Janela-alvo de retorno do investimento: **~24–30 meses** (recuperação do
+capex da migração; fase 1 sem capex se paga em ~12 meses).
+
+Roteiro: Fase 1 validação (m1–8, API roteando), Fase 2 aluguel H100 (m9–20),
+Fase 3 hardware próprio 4×B200 (m21+). Premissas em `data/modelo-financeiro.md`
+(preço blended R$ 12,5/M; rampa de utilização 30%→55%→65%; Simples ~10% não
+deduzido aqui).
+
+| Janela | Receita (R$) | Custo (R$) | Lucro do período | Lucro acumulado¹ | ROI acumulado¹ |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 0–12 meses | 0,96 mi | 0,72 mi | +0,24 mi | +0,24 mi | — |
+| 12–24 meses | 2,13 mi | 1,26 mi | +0,87 mi | −1,00 mi | −48% |
+| 24–36 meses | 3,24 mi | 1,58 mi | +1,66 mi | +0,66 mi | +31% |
+
+¹ Após capex de migração (R$ 2,1 mi, mês 20). Total 36m: receita R$ 6,33 mi,
+margem R$ 2,76 mi, resultado líquido R$ 0,66 mi.
+
+Cenário A puro (hardware desde o mês 1): capex R$ 2,3 mi; DRE mensal —
+prejuízo abaixo de ~45% de utilização no preço P2; payback 8,7–29 anos em
+P2, 3,5–7,9 anos em P3 (ver `data/modelo-financeiro.md` §3).
+
+## 8. Break-even
+
+- Operacional (cobre custos, preço P2): **mês 9–10** (início da fase 2,
+  ~R$ 150 mil/mês de receita vs R$ 105 mil de custo), a ~55% de utilização.
+- Retorno do investimento acumulado (inclui capex de migração): **mês 28–30**
+  do cenário base; em Cenário A puro, P3 @70% → ~42 meses; P2 @70% → ~104
+  meses (não recomendado).
+- Cálculo e premissas em `data/2026-08-21-modelo-financeiro.md`.
+
+## 9. Riscos e mitigação
+
+| Risco | Prob. | Impacto | Mitigação |
+|---|---|---|---|
+| Demanda abaixo do previsto | M | A | Fase 1 sem capex; pré-contratos; nicho gov/fintech |
+| Guerra de preços (DeepSeek oficial a ~R$ 1–3/M) | A | A | Posicionamento LGPD/latência/suporte; contratos anuais; cache e batch (desconto 50%) |
+| Câmbio/importação de hardware | M | A | Comprar só com demanda; receita USD de clientes internacionais (hedge natural) |
+| Energia em alta (+8% a.a. projetado) | M | M | Colocation com energia inclusa; FP4 eficiente; avaliar NE renováveis |
+| Obsolescência de hardware (ciclo 2–3 anos) | A | A | Amortizar 3–4 anos; alugar no início; nuvem como fallback |
+| Regulatório (PL 2338/2023 em votação) | M | M | Termos de uso, documentação de modelo, logs, RAI; acompanhar Câmara |
+| Escassez/atraso de GPU B200 | M | A | Lead time 4–8 semanas+; H100 FP8 como plano B; alugar na espera |
+| Dependência de NVIDIA | A | M | Portfólio multi-hardware; DeepSeek também roda em Ascend |
+| Segurança/abuso do modelo | M | A | Moderador, rate limits, política de uso, registro de incidentes |
+| Multas LGPD (até 2% faturamento / R$ 50 mi) | B | M | Dados no BR, DPO, criptografia, contratos com operadores |
+
+## 10. Concorrência
+
+Detalhe em `data/2026-08-21-pesquisa-competitiva.md`. Resumo: no Brasil, a
+**Maritaca AI** é quase monopólio de API local própria (Sabiá-4: R$ 5/20,
+Sabiá-4 Thinking R$ 5/40, br-sp +30%); **Claro** entrou com GPUaaS (jun/26) e
+**Serpro** com LLM público (2026). Globais operando no BR: OpenAI (GPT-5.6
+$0,2–5 in), Anthropic (Sonnet 5 $2–3 in), Google, AWS Bedrock/Azure — caros e
+sem open weights; **DeepSeek oficial** é a referência de preço ($0,14–0,44
+in / $0,28–1,32 out, com cache hit a $0,007–0,014). Não há player local
+servindo V4 Flash/open-weights estado-da-arte com API nacional — abertura no
+"meio do mercado". Preço local (R$ 5–40) está 3–10× acima do global
+open-weights, o que permite margem com justificativa de soberania.
+
+## 11. Fontes
+
+Ver `data/fontes.md` (fonte | URL | acessado em) — 60+ registros, extração
+em 21/08/2026. Principais: model card DeepSeek V4 Flash (HF), DeepSeek
+pricing oficial, BCB SGS/Focus, CBRE 2026, Turner & Townsend, GECEX 852/26,
+Quartz/Artificial Analysis, EY/Cetic/Olhar Digital, maritaca.ai, ANPD,
+Contabilizei/Agilize.
+
+## 12. Decisão e próximos passos
+
+- **Decisão: `avançar` (com roteiro sem capex inicial)** — o mercado existe
+  e o nicho "open-weights com dados no Brasil" está vazio; mas hardware
+  próprio desde o dia 1 só se paga com preço premium e utilização ≥50%, o
+  que ainda não é comprovável. A validação barata decide se e quando migrar.
+- Validação 30 dias: entrevistar 15–20 empresas/startups que hoje usam API
+  de LLM estrangeira; testar disposição de pagar 2–3× o preço da DeepSeek
+  por dados no Brasil, SLA e suporte em PT-BR (hipótese central de preço P2).
+- Validação 90 dias: MVP do gateway (roteamento multi-provedor, billing,
+  dashboard); 3–5 clientes piloto gratuitos; medir utilização real e custo
+  por token; precificar P1/P2 com dados próprios.
+- A partir do mês 3–6: decidir aluguel dedicado (H100 via provedor
+  especializado ou Claro GPUaaS); meta de 50–60% de utilização para
+  justificar o capex de R$ 2,1 mi no mês ~20.
+
+---
+
+## Extensões
+
+### TAM / SAM / SOM (resumo — detalhe em `data/2026-08-21-analise-mercado.md`)
+
+- TAM (API de LLM paga, BR): ~R$ 4,5 bi/ano — 93.475 empresas que usam IA
+  [Cetic] × gasto médio R$ 48 mil/ano [hipótese].
+- SAM: ~R$ 1,35 bi/ano (30% das empresas compram tokens via API [hipótese]).
+- SOM (ano 1–2, 1 nó): **R$ 2,5–5 mi/ano** (corrigido pela capacidade real
+  de 6–29 bi tokens/mês por nó); R$ 12–20 mi/ano exige 2–4 nós e âncoras.
+
+### Cenários A × B (hardware próprio × aluguel)
+
+| Dimensão | A — hardware próprio (4×B200) | B — aluguel (4×H100 $2,5/h) |
+|---|---|---|
+| Capex | R$ 2,10 mi | ~zero |
+| Custo fixo/mês (equipe enxuta) | R$ 122 mil | R$ 105 mil |
+| Capacidade (70% util) | 29 bi tok/mês | 14,5 bi tok/mês |
+| Custo por M token (70%) | R$ 4,22 | R$ 7,21 |
+| Computação pura por M (70%) | R$ 2,50 | R$ 2,60 |
+| LGPD/residência de dados | total | parcial (depende do provedor) |
+| Risco obsolescência | alto | baixo (troca de hardware) |
+| Quando escolher | utilização ≥50% + âncoras | validação/escala inicial |
+
+Conclusão: o custo de computação é equivalente; a decisão é de compliance,
+capacidade e estabilidade, não de preço.
+
+### Regulatório e tributário (resumo — detalhe em `data/2026-08-21-regulatorio-riscos.md`)
+
+- PL 2338/2023 (Marco Legal da IA): aprovado no Senado (dez/24), em votação
+  na Câmara (2026); risco-base; obrigações leves para modelo de propósito
+  geral, mas clientes de setores de alta consequência vão exigir garantias.
+- LGPD: dados no BR eliminam transferência internacional (Resolução
+  CD/ANPD 19/2024); enforcement crescendo (multas até 2% / R$ 50 mi).
+- Tributos: Simples Nacional Anexo III (6–19%) até R$ 4,8 mi/ano; Lucro
+  Presumido (~17–20%) depois; exportação de serviços com imunidade de ISS e
+  PIS/COFINS (receita em USD vantajosa); importação de hardware com fator
+  ~1,7×.
+
+### Equipe mínima
+
+2–3 pessoas: engenheiro LLM sênior (R$ 18–30 mil bruto), SRE/plataforma
+(R$ 15–25 mil), dev/apoio (R$ 8–15 mil); custo total com encargos ~1,6×.
+Estágio 1 (validação): 2 fundadores + 1 dev. [faixas: Anhanguera,
+DataHireClub, CTAIO]