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Nos últimos anos, a inteligência artificial se desenvolveu rapidamente.
De ChatGPT, modelos de linguagem grandes (LLM) até agentes de IA, cada vez mais empresas estão começando a adotar a tecnologia de IA, esperando aumentar a eficiência e a competitividade.
Mas, na prática, muitas empresas logo perceberam um problema:
A IA precisa de uma quantidade enorme de poder computacional.
E o recurso central do poder computacional muitas vezes vem das GPUs.
O problema é que as GPUs não são baratas.
Além dos custos de aquisição de hardware, as empresas também precisam considerar:
• Construção de datacenters
• Arquitetura de rede
• Fornecimento de energia
• Gestão de segurança
• Manutenção técnica
Para a maioria das empresas, esses investimentos não são fáceis.

Nos últimos dois anos, a velocidade de desenvolvimento da inteligência artificial superou as expectativas de muitos.
De ChatGPT, Claude a Gemini, passando pela geração de arte e vídeos com IA, a inteligência artificial está rapidamente invadindo setores como negócios, criação de conteúdo, educação, finanças e muito mais.
No entanto, a maioria das pessoas só enxerga os modelos.
O que realmente está sendo negligenciado, na verdade, é o poder computacional por trás dos modelos.
Se compararmos os modelos de IA a motores de automóveis, então o poder computacional é o combustível.
Sem poder computacional suficiente, nem os modelos mais robustos conseguem completar o treinamento e a inferência.
A essência da competição em IA está mudando