IA

A adoção de IA empresarial destaca-se principalmente na inferência e nos sistemas operacionais. Este artigo oferece uma síntese da pilha de inferência de nível de produção, das estratégias de implementação multi-modelo e híbridas, dos limites e auditoria das ferramentas de agentes, e dos requisitos fundamentais para segurança e conformidade, permitindo aos leitores criar uma estrutura de avaliação prática.

A GE Vernova (GEV) é uma empresa de infraestruturas energéticas, criada de forma independente a partir da GE Vernova, com operações que incluem produção de energia a gás, equipamentos de rede, energia eólica e software energético. Com a transformação global das estruturas energéticas e a rápida expansão dos centros de dados de IA, a GE Vernova está a afirmar-se como um fornecedor principal de infraestruturas energéticas no Mercado, suscitando grande interesse entre investidores.

A infraestrutura de IA abrange muito mais do que apenas a aquisição de GPU. Este artigo apresenta uma estrutura em camadas que descreve de forma sistemática toda a cadeia — desde chips, HBM, embalamento e interligações, passando por centros de dados, fornecimento de energia e redes, até chegar aos serviços de inferência e à governança empresarial. Explica também as diferenças entre treino e inferência em termos de custos e escalabilidade, oferecendo aos leitores um mapa de conhecimento completo e de fácil consulta.

A inferência centralizada não resolve todos os desafios. Este artigo analisa a latência, a soberania dos dados e a resiliência, explorando as funções em camadas, a distribuição de tarefas e os principais fatores a considerar ao implementar arquiteturas híbridas nos níveis de periferia, regionais e centrais. São igualmente discutidos os custos de rede, operacionais e de segurança associados às topologias distribuídas.

A GE Vernova (GEV) afirma-se como um operador de referência no setor global das infraestruturas energéticas. A empresa concentra-se estrategicamente em promover a modernização dos sistemas energéticos globais por meio da eletrificação. Com o desenvolvimento de novas fontes de energia, centros de dados de IA e a digitalização industrial, a procura de eletricidade a nível mundial está a iniciar uma nova fase de crescimento.

Dolphin e Render são ambos projetos DePIN que utilizam recursos GPU distribuídos para criar infraestruturas, embora tenham prioridades distintas. Render concentra-se sobretudo na renderização GPU e na geração de conteúdo digital, ao passo que Dolphin privilegia a inferência IA descentralizada e as redes de infraestruturas IA.

O mecanismo central da Dolphin Network distribui tarefas de inferência de modelos de IA por nodos GPU globais, promovendo o processamento colaborativo. Os programadores acedem aos serviços de inferência de IA na rede, enquanto os titulares de GPU disponibilizam poder de hash ocioso para executar tarefas e ganhar recompensas em token DPHN. Com agendamento de tarefas, validação aleatória, encriptação e incentivos económicos, a Dolphin Network coordena pedidos de inferência de IA, nodos GPU e verificação de resultados, estabelecendo uma infraestrutura descentralizada de inferência de IA.

Dolphin (POD) é um projeto de infraestrutura Web3 IA dedicado à inferência IA descentralizada e à colaboração distribuída de GPU. A oferta principal, Dolphin Network, permite que titulares de GPU em todo o mundo partilhem Hashrate não utilizada, disponibilizando serviços de inferência distribuída para modelos IA. Quem participa na rede ganha recompensas em Token POD ao processar pedidos de inferência, enquanto os Programadores têm acesso a capacidades IA de forma mais aberta e eficiente em termos de custos.

A Sahara IA permite a colaboração e a distribuição de valor entre dados de IA, modelos, serviços de inferência e Agentes de IA, ao integrar a confirmação de direitos on-chain com mecanismos de execução de IA off-chain. A arquitetura baseia-se na transparência da blockchain e na capacidade computacional da IA para promover uma infraestrutura aberta de IA. A estrutura tecnológica da Sahara IA inclui módulos como blockchain Layer1, Mercado de IA, camada de serviços de dados, Economia de Agentes de IA e Sistema de atribuição, visando criar uma infraestrutura descentralizada para colaboração e gestão de ativos de IA.

Sahara AI (SAHARA) é uma plataforma de blockchain nativa de IA desenvolvida para colaboração de IA e confirmação de ativos. Utilizando tecnologia blockchain, possibilita a partilha, aprovação e distribuição de retorno de dados de IA, modelos, hash rate e Agentes de IA. O principal objetivo consiste em criar uma economia de IA descentralizada aberta, transparente e com incentivos.

O Sahara AI Marketplace atua como plataforma de negociação e colaboração de ativos de IA no ecossistema Sahara AI, permitindo carregar, aprovar, invocar e distribuir retorno para dados de IA, modelos, serviços de inferência e Agentes de IA. O objetivo principal da plataforma é criar uma economia de IA colaborativa aberta e verificável. Ao contrário das plataformas tradicionais de IA, o Sahara AI Marketplace utiliza um mecanismo de atribuição on-chain para rastrear a origem dos dados e modelos de IA, gerindo automaticamente a aprovação e a liquidação de retorno durante o processo de invocação dos serviços de IA. Este método assegura uma distribuição transparente de retorno para contribuidores de dados, programadores de modelos e prestadores de serviços.

A Sahara IA e a Bittensor são projetos de infraestrutura de IA descentralizada, embora o seu posicionamento central seja claramente distinto. A Sahara IA privilegia uma estrutura colaborativa centrada em dados de IA, modelos, Agentes e distribuição de retorno, enquanto a Bittensor concentra-se em redes de inferência de modelos de IA e mecanismos de competição entre modelos. A Sahara IA recorre a uma arquitetura nativa de blockchain Layer1 de IA, utilizando Attribution e o Mercado de IA para gerir a aprovação de ativos de IA, a negociação e a distribuição de retorno. Por outro lado, a Bittensor implementa subnets e mecanismos de incentivo para motivar os fornecedores de modelos a entregar resultados de inferência de IA com elevada qualidade.

O mecanismo Provider da Akash Network funciona como um sistema descentralizado de oferta de poder de hash, permitindo a particulares, farms de mineração e centros de dados disponibilizar recursos de GPU e servidores à rede, ganhando retorno através do aluguer de recursos de computação. Assim que os programadores submetem a procura de GPU, os Providers entram no processo de compra, após o qual o sistema cria arrendamentos on-chain e implementa workloads.

A indústria da IA está a passar de uma ênfase na competição de treino para a implementação da inferência. Apesar de chips, HBM e embalamento avançado continuarem a ser os maiores obstáculos, as áreas com crescimento mais rápido são atualmente a infraestrutura de inferência, os centros de dados, o fornecimento de energia, o arrefecimento e as interligações de alta velocidade. Com base em informação pública recente, este artigo explora as tendências de infraestrutura de IA mais relevantes a acompanhar nos próximos 2–3 anos.

O processo de aluguer de GPU da Akash Network liga fornecedores de GPU a programadores que procuram poder de hash num mercado aberto. Após a apresentação dos requisitos computacionais, os fornecedores de rede apresentam propostas competitivas. O sistema cria um contrato de aluguer, disponibiliza os recursos de GPU e liquida o pagamento em AKT.