Finn Puklowski lidera a corrida da IA para a “nuvem de inferência” mais rápida do mundo
A Corrida da IA e o Futuro da Inferência
Por muito tempo, o desenvolvimento da inteligência artificial focou em um único aspecto: a criação de chips, originalmente destinados a renderizar imagens de jogos, que se tornaram o motor por trás da IA. Esses chips, representados pelo símbolo da nova era, atraíram a atenção de gigantes como OpenAI, Meta e Microsoft, que entraram em uma intensa disputa por poder computacional.
No entanto, Finn Puklowski, figura central no Brasil, acredita que a próxima revolução da IA se concentrará em um campo diferente.
Finn Puklowski e a Fluency Academy
Finn Puklowski ganhou destaque no Brasil ao fundar a Fluency Academy, em parceria com Rhavi Carneiro. A startup, que apostava em ensino digital e tecnologia, cresceu rapidamente, alcançando uma receita recorrente anual de mais de US$ 40 milhões. Atualmente, ele ocupa o cargo de chairman da Fluency, enquanto explora um mercado ainda mais competitivo: a infraestrutura global da inteligência artificial.
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Sua mais recente iniciativa, a General Compute, visa construir a “nuvem de inferência mais rápida do mundo”.
General Compute e a Inferência
A aposta da General Compute não se concentra no treinamento de modelos de IA, mas sim na inferência – o processo de um sistema processar perguntas e fornecer respostas aos usuários em tempo real. Finn critica o uso de GPUs, que dominaram a primeira fase da corrida da IA, argumentando que elas são mais adequadas para treinamento do que para entrega de IA em tempo real.
Ele acredita que a disputa futura não será sobre qual modelo é o melhor, mas sobre quem consegue entregar inteligência com velocidade e eficiência.
A empresa prevê que, até 2029, existam mais de 1 bilhão de agentes ativos, como sistemas capazes de executar tarefas, tomar decisões e interagir continuamente com humanos. Esses agentes, incluindo copilotos de programação e sistemas autônomos, exigem uma velocidade que a infraestrutura atual não consegue fornecer.
Quanto mais rápido um agente processa informações, mais inteligente ele se torna, de acordo com a General Compute.
Chips Alternativos e Sustentabilidade
Para resolver esse gargalo, a General Compute optou por abandonar as GPUs tradicionais e investir em ASICs – chips projetados especificamente para inferência de IA. A empresa estabeleceu parcerias estratégicas com SambaNova e AMD, além de utilizar infraestrutura integrada à AMD.
Esses chips operam em velocidades muito superiores às das GPUs, atingindo entre 500 e 1.900 tokens por segundo, contra os 120 fornecidos pelas melhores estruturas baseadas em GPU. A empresa afirma que sua nuvem é entre cinco e sete vezes mais rápida que a dos concorrentes, além de reduzir o consumo de energia em até dez vezes.
A estratégia da General Compute também aborda a questão do consumo energético da IA, um problema crescente com o aumento dos modelos generativos. A empresa utiliza chips que não necessitam de resfriamento com água, eliminando a necessidade de sistemas de refrigeração que consomem grandes quantidades de água.
Isso representa uma economia significativa de energia e água, conforme apontado por Finn.
Paraguai e a Nova Infraestrutura
A General Compute escolheu o Paraguai para instalar seus primeiros projetos, aproveitando o acesso a energia hidrelétrica barata na América do Sul. O custo energético local gira em torno de 3,3 centavos de dólar por kWh. Além disso, a empresa está reutilizando estruturas antes usadas para mineração de criptomoedas, que operam com refrigeração a ar, reduzindo em até 65% o custo energético em comparação com nuvens americanas.
Essa estratégia representa uma solução inovadora para a infraestrutura da inteligência artificial, combinando tecnologia de ponta com um ambiente econômico favorável.
Autor(a):
Redação ZéNewsAi
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