Supermicro 8U AI Training SuperServer SYS-822GA-NGR3: desempenho máximo para LLMs e HPC Introdução Em um cenário corporativo de inteligência artificial e modelagem de larga escala, a eficiência do hardware é determinante para competitividade. Organizações que investem em soluções de AI de ponta enfrentam desafios críticos relacionados à escalabilidade, throughput de dados e integração com frameworks avançados de aprendizado de máquina. O não acompanhamento dessas demandas pode resultar em atrasos significativos no desenvolvimento de modelos de IA, custos elevados de operação e perda de oportunidades estratégicas. O Supermicro 8U AI Training SuperServer SYS-822GA-NGR3 surge como uma solução robusta, projetada para maximizar desempenho em treinamentos de LLMs, HPC e aplicações multi-modal. Este artigo abordará em profundidade os fundamentos técnicos, implicações estratégicas, melhores práticas de implementação e métricas de sucesso para utilização eficaz do SuperServer SYS-822GA-NGR3 em ambientes empresariais exigentes. Desenvolvimento Problema Estratégico Empresas de AI enfrentam volumes massivos de dados e modelos complexos que exigem alto desempenho computacional. Servidores tradicionais podem apresentar gargalos em throughput de rede, comunicação GPU-GPU e memória, limitando a velocidade de treinamento e inferência de modelos. Para cenários de LLMs e HPC, a latência entre GPUs e CPUs, bem como a largura de banda de memória, impactam diretamente no tempo de entrega de resultados, custos de operação e escalabilidade de projetos de AI corporativos. Consequências da Inação Ignorar a necessidade de infraestrutura dedicada pode gerar ciclos de treinamento mais longos, aumento de custos energéticos e infraestruturas mais fragmentadas. Além disso, limita a capacidade de experimentar modelos mais complexos, comprometendo a inovação e competitividade empresarial. Falhas em integração de hardware e software podem levar a subutilização de recursos, interrupções de serviço e riscos de segurança, caso soluções robustas de gerenciamento e monitoramento não estejam implementadas. Fundamentos da Solução O SYS-822GA-NGR3 integra: Dual Intel® Xeon® 6900 series: até 128 núcleos por CPU, garantindo alta capacidade de processamento paralelo. 8 Gaudi® 3 OAM GPUs: aceleradores otimizados para treinamento de AI em larga escala, com interconexão de alta largura de banda PCIe Gen5 x16 e 24x 200GbE links PAM4. Memória DDR5 de até 6TB: suporta módulos RDIMM, LRDIMM e MRDIMM com latências mínimas, essencial para manipulação de datasets massivos. Armazenamento NVMe Gen5: 8 baias hot-swap 2.5” e 2 M.2 PCIe 5.0 x2, garantindo throughput elevado e baixa latência para datasets críticos. Rede de alta velocidade: 6 portas OSFP 800GbE, permitindo comunicação eficiente entre servidores em clusters HPC. Segurança de firmware e hardware: TPM 2.0, Silicon Root of Trust e Secure Boot, mitigando riscos de ataques em nível de plataforma. Estes componentes trabalham de forma integrada para reduzir gargalos, aumentar eficiência energética e permitir o processamento contínuo de workloads de AI, mantendo a confiabilidade necessária para operações críticas. Implementação Estratégica A implementação deve considerar layout físico em racks, refrigeração eficiente (10 fãs heavy-duty removíveis) e redundância energética com 8 fontes de 3000W Titanium. A configuração de rede deve otimizar o uso das 6 portas OSFP 800GbE, garantindo baixa latência e alta largura de banda entre nós de cluster. O SuperCloud Composer® e o Supermicro Server Manager permitem monitoramento centralizado de hardware, provisionamento de recursos e automação de manutenção preventiva, reduzindo riscos de downtime e maximizando a utilização dos recursos computacionais. Melhores Práticas Avançadas Para maximizar o desempenho de AI, recomenda-se: Distribuir cargas de treinamento de forma balanceada entre GPUs Gaudi® 3, evitando saturação de links PAM4. Configurar memória DDR5 em modos otimizados para latência mínima e maior throughput de dados. Implementar políticas de atualização segura de firmware utilizando recursos de Secure Boot e Automatic Firmware Recovery. Monitorar temperatura e tensão de CPUs e GPUs em tempo real para prevenir throttling e falhas térmicas. Integrar armazenamento NVMe Gen5 com sistemas de orquestração de dados para reduzir gargalos de I/O em datasets massivos. Medição de Sucesso Indicadores de eficácia incluem tempo médio de treinamento de modelos, utilização média de GPU e CPU, throughput de rede em clusters HPC e disponibilidade do sistema. Métricas de eficiência energética e redundância operacional também devem ser monitoradas para assegurar ROI positivo e confiabilidade corporativa. Conclusão O Supermicro 8U AI Training SuperServer SYS-822GA-NGR3 com 8 Gaudi® 3 é uma solução estratégica para empresas que buscam desempenho extremo em AI, HPC e LLMs. Sua arquitetura integrada de CPUs, GPUs, memória e rede permite alta escalabilidade e confiabilidade operacional. Organizações que adotarem essa plataforma estarão preparadas para enfrentar desafios de treinamento de modelos complexos, acelerar time-to-market e manter competitividade em um cenário tecnológico em rápida evolução. O investimento em infraestrutura robusta, gerenciamento avançado e práticas operacionais eficientes garantirá não apenas desempenho, mas também segurança e escalabilidade a longo prazo. Próximos passos incluem planejamento de cluster, otimização de workloads de AI, integração com sistemas existentes e monitoramento contínuo de métricas críticas para garantir que o investimento em tecnologia resulte em vantagem estratégica real.
QNAP TS-364: o NAS híbrido que redefine desempenho, virtualização e segurança empresarial Introdução No cenário atual de transformação digital, o armazenamento corporativo precisa equilibrar três pilares fundamentais: desempenho, confiabilidade e flexibilidade. O QNAP TS-364 surge como uma resposta técnica sofisticada a esse desafio, combinando arquitetura híbrida com cache NVMe, virtualização e redundância de dados avançada. Voltado para pequenas e médias empresas que exigem eficiência sem abrir mão de segurança e escalabilidade, o TS-364 redefine a categoria dos NAS compactos ao integrar hardware robusto com software empresarial maduro — o QTS 5 ou o QuTS hero, baseado em ZFS. Este artigo aprofunda-se nas razões pelas quais o TS-364 representa um novo patamar em armazenamento de rede, analisando seus fundamentos arquitetônicos, implicações de negócio e benefícios técnicos para ambientes que demandam confiabilidade contínua e alta performance. O problema estratégico: o gargalo do armazenamento em PMEs modernas À medida que pequenas e médias empresas adotam fluxos de trabalho baseados em nuvem, backup automatizado e colaboração remota, surgem novas exigências de desempenho e segurança. Soluções NAS convencionais, muitas vezes limitadas por barramentos lentos ou ausência de cache inteligente, tornam-se gargalos invisíveis que comprometem produtividade e disponibilidade. A complexidade aumenta quando workloads passam a incluir máquinas virtuais, servidores de arquivos intensivos e bancos de dados. Sem mecanismos de aceleração de leitura e escrita, os sistemas enfrentam latências elevadas, impactando a experiência do usuário e o tempo de resposta de aplicações críticas. O TS-364 foi projetado para atacar precisamente esses pontos de estrangulamento — oferecendo uma infraestrutura otimizada que combina discos SATA tradicionais com duas unidades SSD NVMe M.2 PCIe Gen3 para cache, entregando um salto significativo na responsividade do sistema. Consequências da inação: riscos da subutilização de arquitetura híbrida Empresas que mantêm infraestruturas de armazenamento baseadas exclusivamente em HDDs enfrentam custos ocultos expressivos. A degradação do desempenho em picos de demanda, o aumento do tempo de acesso a arquivos e o desgaste prematuro dos discos são sintomas diretos de ausência de cache otimizado e balanceamento inteligente de dados. Além disso, a falta de tolerância a falhas e redundância de metadados — características nativas do ZFS — expõe os dados corporativos a riscos de corrupção silenciosa, especialmente em backups incrementais ou cargas de trabalho com alta simultaneidade. Ignorar o potencial da arquitetura híbrida é, portanto, não apenas uma questão técnica, mas estratégica: implica renunciar à previsibilidade operacional e à confiabilidade que o ambiente corporativo exige para decisões críticas de longo prazo. Fundamentos da solução: a engenharia do QNAP TS-364 Arquitetura híbrida e aceleração NVMe O TS-364 combina três baias SATA de 3,5” com duas interfaces M.2 NVMe PCIe Gen3, criando uma estrutura híbrida capaz de operar tanto como cache de aceleração quanto como volume de armazenamento em camadas. Essa abordagem reduz significativamente a latência de acesso e melhora o desempenho de I/O aleatório — um fator crítico em operações de virtualização e bancos de dados. O uso inteligente de cache NVMe não apenas aumenta a performance, mas também reduz o desgaste dos HDDs, prolongando sua vida útil e diminuindo custos de manutenção. Essa sinergia entre velocidade e durabilidade é um exemplo claro de como engenharia de hardware e eficiência operacional convergem em benefício do negócio. Processamento Intel e eficiência de virtualização Equipado com um processador Intel Celeron N5095 de quatro núcleos e 2,9 GHz, o TS-364 oferece desempenho consistente para múltiplas tarefas simultâneas. Essa CPU integra gráficos Intel UHD, permitindo transcodificação de vídeo em tempo real, e suporta até 16 GB de RAM DDR4, garantindo fluidez em workloads de containers, máquinas virtuais e servidores de mídia. O suporte à Intel Virtualization Technology (VT-x) permite executar ambientes de virtualização com isolamento e segurança, essenciais para empresas que consolidam múltiplos serviços em um único hardware. No contexto empresarial, isso se traduz em menor consumo energético e maior densidade de serviços por dispositivo. Dupla pilha de software: QTS 5 e QuTS hero Um dos grandes diferenciais do TS-364 é o suporte tanto ao sistema QTS 5 — baseado em EXT4, voltado à versatilidade e usabilidade — quanto ao QuTS hero, que utiliza o arquitetura ZFS para máxima integridade de dados. O ZFS introduz funcionalidades avançadas como verificação de integridade em tempo real, compressão inline, snapshots e deduplicação. Esses recursos mitigam riscos de corrupção silenciosa e otimizam o uso de espaço, características fundamentais em ambientes corporativos onde cada gigabyte impacta custos de armazenamento. Com o QuTS hero, o TS-364 transcende o conceito tradicional de NAS doméstico e se aproxima de soluções empresariais de alta confiabilidade, tornando-se adequado para aplicações que exigem consistência de dados contínua. Implementação estratégica e interoperabilidade O TS-364 oferece conectividade 2.5GbE nativa, garantindo throughput até 2,5 vezes superior ao padrão Gigabit, além de suportar agregação de link e jumbo frames para redes corporativas de alta densidade. Essa compatibilidade com infraestruturas Ethernet modernas o torna ideal para ambientes de backup centralizado, sincronização remota e replicação. Sua interoperabilidade se estende a múltiplos protocolos — SMB, AFP, NFS, iSCSI e FTP — facilitando a integração em ecossistemas heterogêneos. O suporte ao Hybrid Backup Sync (HBS 3) permite replicação inteligente entre NAS, servidores e nuvens públicas, como AWS, Azure e Google Cloud. Melhores práticas avançadas Proteção de dados com snapshots e RAID Para assegurar continuidade operacional, o TS-364 suporta múltiplas configurações RAID — incluindo 0, 1, 5, 6 e 10 —, além de snapshots baseados em bloco para restauração instantânea. Essa abordagem combina redundância física com resiliência lógica, mitigando riscos de perda acidental ou ataques de ransomware. Otimização de desempenho com cache inteligente Em cenários empresariais, o cache SSD deve ser configurado com base em análise de padrão de I/O. O QTS permite monitorar métricas em tempo real e ajustar políticas de cache, priorizando workloads críticos. A abordagem híbrida do TS-364 é particularmente eficaz para empresas que executam múltiplos serviços simultaneamente, de bancos de dados a virtualização de desktops. Escalabilidade e expansão modular Quando a demanda por capacidade cresce, o TS-364 pode ser conectado a gabinetes de expansão QNAP, como o TR-004 ou TL-D800C, ampliando o armazenamento sem necessidade de
O futuro do armazenamento para HPC e IA: dados, estratégias e evolução tecnológica Por Vircos Insights Técnicos Introdução: A nova economia dos dados impulsiona o futuro do armazenamento O crescimento do mercado de armazenamento para HPC e IA não é apenas uma consequência do avanço tecnológico, mas um reflexo direto da transformação digital em larga escala. À medida que modelos de linguagem, simulações científicas e análises preditivas se tornam pilares da inovação, o armazenamento emerge como o elemento mais crítico – e desafiador – da infraestrutura de dados moderna. Empresas de todos os setores enfrentam um cenário em que o volume e a velocidade dos dados aumentam exponencialmente, e a eficiência com que esses dados são armazenados, acessados e processados pode definir a vantagem competitiva. Segundo a Hyperion Research, o armazenamento representa hoje cerca de 21% de todos os investimentos em HPC, superando inclusive a taxa de crescimento de outros componentes como computação e rede. Ignorar a evolução estrutural do armazenamento significa comprometer a base de desempenho e escalabilidade que sustenta aplicações de IA e HPC. Este artigo aprofunda os números, tendências e estratégias que estão redefinindo o setor, analisando desde o hardware até a camada de software e o impacto da migração para arquiteturas definidas por software e nuvem híbrida. O problema estratégico: crescimento explosivo e complexidade crescente O armazenamento sempre foi visto como um componente auxiliar da infraestrutura de alto desempenho. Hoje, essa visão está ultrapassada. O que antes era apenas uma questão de capacidade e custo por gigabyte tornou-se uma discussão sobre latência, throughput, topologia de camadas e integração com workloads de IA. De acordo com a Hyperion, o mercado de HPC investiu US$ 6,3 bilhões em armazenamento adicional em 2023, representando 21% de todo o gasto local. E esse percentual deve ultrapassar 22,4% até 2028. Em paralelo, o mercado global de armazenamento de dados – incluindo TI corporativa – movimentou US$ 218 bilhões em 2024 e deve chegar a US$ 774 bilhões até 2032, com um crescimento anual composto de 17,2%. Esse crescimento mais acelerado no setor de HPC e IA evidencia um ponto central: os sistemas de armazenamento tornaram-se o principal gargalo e o principal diferencial competitivo da era da IA. O desafio está na convergência de duas forças opostas: a necessidade de maior desempenho (para IA generativa e simulações de larga escala) e a pressão por redução de custo e consumo energético. Isso força fornecedores e empresas a repensarem a hierarquia de armazenamento – substituindo estruturas de duas camadas por arquiteturas de quatro ou cinco níveis, onde cada camada cumpre um papel específico no ciclo de vida do dado. Consequências da inação: gargalos, custos e riscos competitivos A inércia tecnológica em relação ao armazenamento é hoje uma das maiores ameaças à competitividade em ambientes de HPC e IA. Quando uma organização falha em alinhar a infraestrutura de dados ao perfil de suas cargas de trabalho, surgem gargalos que se manifestam em três dimensões: tempo de inferência, custo por operação e eficiência energética. Além disso, a falta de uma arquitetura escalável de armazenamento afeta diretamente o ciclo de desenvolvimento de IA, desde o treinamento até a inferência. Empresas que permanecem presas a modelos baseados apenas em HDDs ou em soluções monolíticas de NAS enfrentam prazos de execução prolongados e custos operacionais mais altos. A pressão sobre os fabricantes – com prazos de entrega de HDDs nearline ultrapassando 52 semanas, segundo a TrendForce – reforça a urgência de diversificar estratégias de suprimento e investir em tecnologias emergentes como SSDs NVMe e armazenamento definido por software (SDS). Fundamentos da solução: a ascensão do armazenamento híbrido e escalável O ponto de inflexão do setor é a transição do armazenamento giratório (HDD) para o estado sólido NVMe. Embora os SSDs ainda custem de quatro a cinco vezes mais por gigabyte, eles entregam taxas de transferência e latências que redefinem o padrão de desempenho. O mercado global de SSDs foi avaliado em US$ 19,1 bilhões em 2023 e deve atingir US$ 331 bilhões até 2034, com CAGR de 17,6%. Essa expansão não é apenas quantitativa, mas qualitativa: estamos vendo SSDs de até 128 TB, que alteram profundamente o design dos data centers de HPC e IA. Contudo, a adoção massiva de SSDs não significa o fim dos HDDs. Para cargas de trabalho de IA, especialmente no treinamento de modelos e checkpoints, os HDDs nearline continuam oferecendo um equilíbrio valioso entre custo e capacidade. Essa coexistência dá origem a uma arquitetura híbrida, onde cada camada – NVMe, SSD, HDD e fita – é utilizada de forma estratégica conforme o perfil de I/O e retenção. Além do hardware, cresce a importância do software de orquestração de dados. Soluções como Lustre, IBM Storage Scale e WekaFS oferecem sistemas de arquivos paralelos capazes de lidar com IOPS massivos, enquanto NAS escaláveis baseados em NFS e OneFS continuam relevantes para operações de acesso distribuído. Essa dualidade reflete a diversidade das cargas de trabalho modernas – entre dados científicos, inferência em tempo real e pipelines de treinamento intensivo. Implementação estratégica: integrando hardware e software sob uma mesma lógica de dados Os dados da Hyperion mostram que 75% dos sites de HPC e IA obtêm seu armazenamento local diretamente de fornecedores de sistemas integrados – como Dell Technologies (22,3%), IBM (19,1%), Lenovo (8,5%), Fujitsu (5,3%) e HPE Cray (5,3%). Entre os fornecedores independentes, a NetApp lidera com 8,5%, seguida pela DDN com 7,4%. Esse cenário reflete uma preferência clara por soluções turnkey, em que hardware e software são entregues como um ecossistema unificado e testado para workloads de alta intensidade. Para workloads em nuvem, a lógica muda. As cargas de HPC e IA hospedadas em provedores cloud dedicam mais de 33% do orçamento ao armazenamento, comparado a 21% nos ambientes locais. Essa diferença reflete o impacto direto de arquiteturas efêmeras e o custo da persistência de dados em ambientes virtualizados. O crescimento do armazenamento “scratch” – que saltou de 8% para quase 14% do gasto total – indica a importância crescente da performance temporária para pipelines
Introdução: a nova fronteira da eficiência em IA A revolução da inteligência artificial está passando por uma inflexão estratégica. Depois de anos de foco quase exclusivo no treinamento de modelos massivos, a indústria agora se volta para o próximo desafio: a inferência eficiente em larga escala. Neste novo cenário, a capacidade de processar volumes imensos de tokens, consultas e interações com o mínimo consumo energético possível tornou-se o novo campo de batalha da inovação em silício. É nesse contexto que a Intel apresenta a GPU Crescent Island, projetada com a microarquitetura Xe3P e equipada com 160 GB de memória LPDDR5X, um componente geralmente associado a dispositivos móveis e PCs. A decisão reflete uma mudança de paradigma: otimizar o desempenho por watt é agora tão importante quanto maximizar o throughput bruto. As empresas que operam data centers dedicados à IA sabem que cada watt conta. O consumo energético crescente dos aceleradores modernos, combinado com o custo de infraestrutura de resfriamento, está forçando uma revisão completa das estratégias de hardware. A Crescent Island surge como uma resposta pragmática a esse desafio — uma proposta que privilegia eficiência, escalabilidade e custo-benefício em um mercado onde o equilíbrio entre performance e sustentabilidade se tornou decisivo. O problema estratégico: a escalada de consumo energético na inferência de IA A transição da IA generativa para a inferência em tempo real trouxe consigo um novo tipo de pressão sobre as infraestruturas de data center. Se o treinamento de modelos exige poder computacional concentrado, a inferência exige distribuição massiva e disponibilidade contínua. Cada solicitação a um modelo de linguagem, cada resposta de um agente de IA, representa um ciclo computacional adicional. As GPUs tradicionais — otimizadas para o treinamento — foram projetadas para picos de desempenho, não para eficiência constante. Isso cria um problema estrutural: data centers enfrentam custos energéticos e térmicos exponenciais à medida que o uso da IA se populariza. O resfriamento de aceleradores de alta densidade tornou-se um gargalo operacional e econômico. A Intel reconhece esse desequilíbrio e, com a Crescent Island, propõe uma arquitetura que devolve a relação desempenho-energia ao centro da equação. A escolha de uma memória LPDDR5X, de baixo consumo, e uma microarquitetura Xe3P orientada à eficiência, reflete um novo realismo técnico: a IA precisa ser sustentável em escala. Consequências da inação: o custo de ignorar a eficiência Empresas que insistirem em utilizar aceleradores de treinamento para tarefas de inferência enfrentarão três consequências inevitáveis. Primeiro, ineficiência operacional, pois cada watt desperdiçado multiplica o custo de operação por rack. Segundo, restrições térmicas, que exigem sistemas de refrigeração mais caros e complexos, muitas vezes com resfriamento líquido. E terceiro, desequilíbrio de ROI, já que o custo de manter a infraestrutura supera o ganho obtido com as aplicações de IA. A inferência em escala global — como em assistentes inteligentes, IA agêntica ou análises em tempo real — não pode depender de arquiteturas que foram concebidas para o treinamento. A falta de eficiência energética não é apenas um problema técnico: é uma limitação de negócio. Ao propor a Crescent Island como uma GPU projetada para eficiência operacional contínua, a Intel reconhece que o futuro da IA não será movido apenas por potência, mas por inteligência na alocação de recursos computacionais. Fundamentos da solução: arquitetura Xe3P e memória LPDDR5X A arquitetura Xe3P é uma evolução direta da Xe3 — a base usada nas CPUs Panther Lake da Intel — mas adaptada para cargas de inferência em larga escala. A principal diferença está na otimização para desempenho por watt, uma métrica que se tornou central no design de chips voltados à IA. A GPU Crescent Island virá equipada com 160 GB de LPDDR5X, uma escolha que desafia o paradigma tradicional do uso de HBM (High Bandwidth Memory) em aceleradores de ponta. Enquanto a HBM4 domina o espaço das GPUs de treinamento, oferecendo até 1 TB de capacidade e larguras de banda colossais, seu custo e consumo energético são substancialmente mais altos. A LPDDR5X, por outro lado, foi originalmente projetada para dispositivos móveis e PCs, atingindo velocidades de até 14,4 Gbps por pino. Sua adoção em uma GPU de data center indica uma mudança filosófica: sacrificar largura de banda máxima em troca de eficiência e densidade energética otimizada. Essa decisão é tecnicamente audaciosa, mas estrategicamente sólida para workloads de inferência, onde o throughput é importante, mas o consumo energético é crítico. A Intel precisará, naturalmente, de uma topologia de interconexão inteligente para conectar múltiplos módulos LPDDR5X à GPU, garantindo paralelismo de acesso e integridade de dados. Essa implementação provavelmente se apoiará em técnicas já testadas com o EMIB (Embedded Multi-Die Interconnect Bridge) e o Foveros, tecnologias de empacotamento que a empresa dominou desde a GPU Ponte Vecchio. Implementação estratégica: eficiência e heterogeneidade Como destacou Sachin Katti, CTO da Intel, “escalar cargas de trabalho complexas requer sistemas heterogêneos que combinem o silício certo com a tarefa certa”. Essa visão orienta a arquitetura da Crescent Island: uma GPU especializada para inferência, inserida em um ecossistema de componentes interconectados que distribuem o trabalho de forma inteligente. Essa heterogeneidade é essencial para lidar com o novo paradigma de IA agêntica, em que múltiplas instâncias de IA interagem em tempo real, muitas vezes em dispositivos de borda e servidores distribuídos. Nessas condições, eficiência térmica e energética são tão estratégicas quanto a potência de cálculo. A implementação da Crescent Island em data centers corporativos exigirá uma revisão das práticas tradicionais de orquestração de workloads. O desafio não está apenas em integrar a GPU, mas em redesenhar as políticas de agendamento e alocação de recursos para maximizar o desempenho por watt. Plataformas abertas, como o OpenVINO da própria Intel, podem desempenhar papel fundamental nessa integração, ao permitir que os workloads de inferência sejam distribuídos de forma otimizada entre CPU, GPU e aceleradores dedicados. Melhores práticas avançadas: equilibrando largura de banda e consumo O trade-off central da Crescent Island é claro: menor largura de banda de memória em troca de maior eficiência energética. Para extrair o máximo dessa arquitetura, será necessário adotar práticas avançadas de
Resfriamento de precisão em IA: o que a manufatura aditiva dos semicondutores pode ensinar Por Scott Green — 15 de outubro de 2025 Introdução O avanço da inteligência artificial (IA) trouxe consigo uma pressão inédita sobre a infraestrutura de data centers. O aumento da densidade de potência, o uso massivo de GPUs e a demanda por alta performance colocam o gerenciamento térmico no centro das estratégias de engenharia de TI. Mas há um setor que domina a arte do controle térmico há décadas: a indústria de semicondutores. Ao observar o modo como o setor de equipamentos de capital de semicondutores (semicap) utiliza a manufatura aditiva (MA) para alcançar resfriamento de alta precisão, emerge um modelo que pode transformar a forma como projetamos e operamos infraestruturas de IA. Essa convergência entre manufatura de chips e data centers inteligentes representa mais que uma curiosidade tecnológica — é uma nova fronteira de eficiência e estabilidade operacional. Este artigo explora como os princípios de resfriamento e design térmico dos semicondutores podem ser aplicados à infraestrutura de IA, oferecendo um panorama técnico e estratégico sobre o futuro do gerenciamento térmico de precisão em ambientes de alta densidade computacional. O problema estratégico: calor como gargalo da evolução da IA A expansão acelerada das aplicações de IA, especialmente nos últimos 24 meses, criou um novo tipo de infraestrutura: o data center orientado à IA. Nele, os clusters de GPUs exigem uma densidade de potência por rack muito superior à de infraestruturas tradicionais, elevando os desafios de dissipação térmica a níveis críticos. Essa pressão térmica não é apenas uma questão de eficiência energética. O superaquecimento impacta diretamente a estabilidade do sistema, reduz a vida útil dos componentes e impõe limites à escalabilidade. À medida que os dies se tornam mais complexos e as velocidades de clock aumentam, o controle de temperatura passa de um detalhe de engenharia para uma variável estratégica de negócio. Em essência, o calor tornou-se o novo gargalo da inovação em IA. Organizações que não enfrentarem esse desafio com soluções precisas de engenharia térmica arriscam reduzir drasticamente o retorno sobre investimento (ROI) em infraestrutura de computação acelerada. Consequências da inação Ignorar a gestão térmica de precisão é comprometer a performance e a resiliência de toda a operação. Sistemas de resfriamento convencionais, baseados em ventoinhas e trocadores de calor genéricos, foram projetados para cargas distribuídas — não para clusters de IA com consumo energético e densidade térmica concentrados. O resultado é uma espiral de ineficiência: mais energia gasta em refrigeração, ciclos de manutenção mais curtos e degradação progressiva dos componentes. Em data centers que operam 24×7, uma pequena variação térmica pode representar milhares de dólares em perdas anuais de eficiência e desgaste prematuro de GPUs. Além do custo direto, há o impacto indireto na confiabilidade operacional. O controle térmico impreciso aumenta o risco de falhas intermitentes, acelera o envelhecimento de interconexões e reduz o desempenho sustentado em aplicações críticas de IA, como inferência em tempo real ou treinamento de modelos de larga escala. Fundamentos da solução: aprendendo com os semicondutores O setor de semicondutores domina há décadas o gerenciamento térmico de alta precisão. Máquinas de litografia, deposição e gravação operam em margens minúsculas, onde vibração e variação de temperatura de milésimos de grau podem comprometer um lote inteiro de produção. Para lidar com esse desafio, a indústria de semicap adotou a manufatura aditiva (MA) como pilar central de inovação. Essa abordagem permite projetar e fabricar sistemas de resfriamento sob medida, otimizados para geometria, fluxo e transferência de calor. Ao contrário de componentes convencionais, os trocadores de calor produzidos via impressão 3D permitem controle preciso do fluxo de fluidos diretamente pela forma física do componente. Em vez de depender de coletores ou válvulas externas, a própria estrutura interna — definida digitalmente e produzida em metal — direciona o fluxo térmico de maneira eficiente. Essa filosofia de design orientada pela geometria abre novas possibilidades para o resfriamento líquido e a dissipação térmica em larga escala, essenciais para data centers de IA. Implementação estratégica: manufatura aditiva aplicada ao resfriamento de IA Na infraestrutura de IA, o uso da manufatura aditiva em sistemas de resfriamento possibilita criar circuitos paralelos e independentes dentro de uma unidade de distribuição de refrigerante (CDU). Essa configuração descentralizada permite o balanceamento térmico dinâmico entre múltiplos trocadores de calor compactos, cada um ajustável conforme a demanda em tempo real. Ao integrar telemetria de GPU e sensores de temperatura, a CDU pode monitorar e redistribuir o resfriamento de forma inteligente. Isso reduz significativamente o desperdício energético, além de permitir a personalização do gerenciamento térmico conforme a carga de trabalho. Esse nível de controle é análogo ao gerenciamento térmico ativo já praticado nas máquinas de produção de chips, agora transposto para o ambiente do data center. Outro aspecto relevante é o avanço nos processos de manufatura. Técnicas como a Laser Powder Bed Fusion (LPBF) — fusão a laser em leito de pó — já permitem a fabricação de peças metálicas com quase 100% de densidade, eliminando antigos problemas de porosidade e tornando a impressão 3D de metais viável em escala industrial. Ligas de alumínio, aço inoxidável e titânio são amplamente utilizadas, com desempenho térmico e mecânico comprovados. Resfriamento paralelo e geometria otimizada O conceito de resfriamento paralelo em massa, habilitado pela geometria interna das peças impressas, oferece ganhos significativos. Em vez de canalizar o fluido de forma sequencial, como nos sistemas tradicionais, a manufatura aditiva permite distribuir o fluxo simultaneamente entre múltiplos canais microestruturados, otimizando a transferência de calor e reduzindo gradientes térmicos. Essa arquitetura elimina pontos quentes e aumenta a uniformidade térmica, um requisito essencial para manter a integridade de GPUs de alta densidade. O resultado é uma infraestrutura de IA mais estável, capaz de operar em regimes contínuos e sustentados de alta performance. Melhores práticas avançadas: engenharia de materiais e design térmico inteligente O material escolhido define não apenas a eficiência térmica, mas também a durabilidade e o custo de manutenção do sistema. Ligas de cobre e alumínio continuam predominantes, mas OEMs já exploram o
IA e HPC: o imperativo humano por trás da revolução computacional A convergência entre Inteligência Artificial (IA) e Computação de Alto Desempenho (HPC) marca um ponto de inflexão histórico na forma como ciência, indústria e governo produzem conhecimento e inovação. Essa transição, impulsionada por avanços em hardware, algoritmos e modelos generativos, exige mais do que infraestrutura: requer pessoas qualificadas, liderança estratégica e colaboração em escala nacional. Introdução: quando IA e HPC se tornam indissociáveis Vivemos um momento em que a capacidade computacional e a inteligência algorítmica se fundem, redefinindo as fronteiras do possível. À medida que a IA e o HPC convergem, surge uma nova paisagem onde a aceleração científica e o avanço tecnológico se tornam mutuamente dependentes. No entanto, essa fusão só pode gerar benefícios reais se for acompanhada por uma estratégia humana robusta — uma força de trabalho capacitada e alinhada aos objetivos nacionais de inovação e segurança. O desafio não é apenas técnico. É estrutural, educacional e organizacional. A história mostra que o progresso em computação avançada sempre foi fruto de investimentos contínuos e coordenação estratégica entre setores público e privado. Hoje, essa lógica se intensifica, pois o domínio da IA aplicada à HPC determinará o ritmo de descoberta científica e a soberania tecnológica das nações. Ignorar esse imperativo humano seria permitir que a própria tecnologia se tornasse um fim em si mesma — uma correnteza sem timoneiro. É exatamente essa metáfora que Doug Eadline traz: estamos diante de um rio de inovação turbulento, e navegar nele exige mais do que máquinas poderosas — exige tripulações preparadas. O problema estratégico: tecnologia sem pessoas é inovação sem direção O maior risco na corrida global pela liderança em IA e HPC não está na falta de hardware, mas na ausência de pessoas capazes de entender, integrar e direcionar seu potencial. O desenvolvimento de supercomputadores e modelos de IA de larga escala cria uma demanda exponencial por profissionais com domínio em aprendizado de máquina, engenharia de dados, física computacional e ética algorítmica. Historicamente, o Departamento de Energia dos Estados Unidos (DOE) tem sido o eixo desse ecossistema, impulsionando a pesquisa em energia de fusão, ciência dos materiais e segurança nacional. Mas a infraestrutura tecnológica criada pelo DOE só produziu impacto porque foi acompanhada de uma base humana sólida — cientistas, engenheiros e técnicos formados sob uma cultura de inovação colaborativa. O mesmo princípio se aplica à era da IA: a tecnologia avança apenas até onde a competência humana a conduz. Sem o desenvolvimento de competências multidisciplinares e a integração entre academia, indústria e governo, o avanço técnico pode se tornar fragmentado, com aplicações limitadas e pouco retorno científico ou econômico. Em outras palavras, IA e HPC sem pessoas qualificadas resultam em poder computacional desperdiçado. Consequências da inação: o custo do déficit humano em inovação Não investir no fator humano tem um custo invisível, mas devastador. Sistemas de IA e HPC exigem integração complexa entre hardware, software e dados — um ecossistema que depende da colaboração e da compreensão entre especialistas de diferentes áreas. A falta de investimento em capacitação e coordenação resulta em subutilização de recursos e atrasos em projetos estratégicos. Além disso, há uma consequência competitiva: nações que não estruturarem políticas robustas para formar e reter talentos em IA e HPC perderão sua posição na cadeia global de inovação. Em contextos como defesa, energia e pesquisa científica, essa defasagem se traduz em dependência tecnológica e vulnerabilidade estratégica. A IA não evolui de maneira autônoma em benefício da sociedade. Sem uma orientação humana clara, a tecnologia pode seguir caminhos desalinhados aos objetivos científicos e éticos. Portanto, a ausência de governança humana sólida transforma o potencial transformador da IA em risco sistêmico. Fundamentos da solução: o papel catalisador da colaboração A resposta estratégica passa pela união entre três forças: governo, indústria e academia. Essa tríade é o alicerce histórico da inovação tecnológica, e na era da IA e HPC, sua importância é ainda maior. O governo fornece a visão de longo prazo e o financiamento inicial; a academia gera conhecimento e forma talentos; e a indústria traduz inovação em impacto econômico e social. Nos Estados Unidos, o DOE exemplifica essa abordagem, financiando projetos que conectam laboratórios nacionais a universidades e empresas privadas. Essa integração cria um ciclo virtuoso em que avanços em hardware, software e metodologia se retroalimentam. Ao mesmo tempo, estabelece um padrão de interoperabilidade e governança que garante o uso ético e eficiente dos recursos computacionais. Em um contexto global, essa estratégia serve de referência para outras nações que buscam consolidar ecossistemas de inovação autossuficientes. A criação de programas nacionais de capacitação e pesquisa integrada é essencial para manter a relevância competitiva na nova economia da inteligência. Implementação estratégica: o humano no centro do ciclo tecnológico Implementar uma estratégia eficaz de IA e HPC exige colocar o elemento humano no núcleo das decisões técnicas. Isso significa repensar modelos educacionais, investir em formação prática e promover a interdisciplinaridade desde os níveis mais básicos de ensino. A formação de especialistas que compreendam tanto os fundamentos matemáticos da IA quanto a arquitetura de sistemas HPC é o diferencial competitivo do futuro. Ao mesmo tempo, a cultura organizacional deve evoluir. Ambientes de HPC e IA precisam de equipes que saibam colaborar em torno de objetivos científicos e tecnológicos complexos. A gestão desses times requer líderes com visão sistêmica — capazes de traduzir avanços técnicos em impacto real para o negócio ou para a ciência. Essa implementação também depende de políticas públicas coordenadas, capazes de alinhar investimento, infraestrutura e capacitação. A ausência de um plano integrado resulta em redundância de esforços e desperdício de capital intelectual. É o momento de transformar a corrida tecnológica em uma maratona sustentada por competências humanas duradouras. Melhores práticas avançadas: da infraestrutura à inteligência coletiva As organizações que desejam prosperar nessa nova era devem adotar práticas que unam infraestrutura de ponta a inteligência coletiva. Em HPC, isso significa projetar sistemas abertos e interoperáveis que possam evoluir junto com o ecossistema de IA. Em IA, implica em cultivar modelos
O futuro do armazenamento para HPC e IA: revolução arquitetônica e novos paradigmas empresariais Por que o armazenamento se tornou o novo eixo crítico da revolução em HPC e IA? O crescimento exponencial da inteligência artificial e da computação de alto desempenho (HPC) criou uma nova fronteira de exigência técnica, em que processadores e GPUs não são mais o único foco de inovação. Agora, a eficiência e a escalabilidade do armazenamento definem o sucesso operacional de toda a infraestrutura. À medida que data centers alcançam escalas de gigawatts e organizações competem para treinar modelos cada vez maiores, surge uma questão central: como manter fluxos de dados contínuos e eficientes para alimentar sistemas que processam bilhões de parâmetros por segundo? A resposta passa por uma reengenharia completa do armazenamento – em hardware, software e arquitetura de dados. Contextualização estratégica: da corrida das GPUs à revolução do armazenamento O cenário atual da computação empresarial é dominado por uma verdadeira corrida armamentista digital. A IA transformou GPUs e gigawatts em métricas estratégicas, mas sem uma camada de armazenamento adequada, mesmo os sistemas mais potentes se tornam gargalos de latência e throughput. A transformação do armazenamento é, portanto, um imperativo técnico e competitivo. Embora os discos de estado sólido NVMe dominem o mercado, a coexistência de discos mecânicos e fitas magnéticas demonstra que o desafio não é apenas de velocidade, mas de orquestração entre camadas. O novo paradigma é híbrido e multi-tiered, exigindo uma integração inteligente entre desempenho e custo por terabyte. O problema estratégico: a fome de dados na era da IA Modelos de IA em larga escala e cargas de HPC exigem movimentação massiva de dados com baixa latência. Entretanto, a maioria das organizações enfrenta uma lacuna entre a capacidade de processamento e o desempenho real de E/S. Segundo especialistas como Addison Snell, CEO da Intersect360 Research, a diferença entre o que os usuários precisam e o que os fornecedores oferecem está se ampliando. Essa desconexão impacta diretamente a produtividade: clusters de GPUs subutilizados, pipelines de treinamento ociosos e ciclos de inferência ineficientes. Quando 5% do orçamento total é destinado ao armazenamento, mas de forma incorreta, pode-se perder até 25% de desempenho global. Consequências da inação Ignorar a complexidade crescente do armazenamento significa comprometer toda a estratégia de IA corporativa. A falta de alinhamento entre camadas de dados e fluxos de inferência gera custos ocultos, atrasos de treinamento e aumento do consumo energético. Em escala de exabytes, cada segundo de latência multiplicado por milhares de GPUs representa milhões em desperdício operacional. Fundamentos técnicos da nova arquitetura de armazenamento A revolução no armazenamento para HPC e IA ocorre simultaneamente em três frentes: hardware, software e arquitetura de dados. Camadas e hierarquias de armazenamento O modelo tradicional de duas camadas (disco e fita) evoluiu para ambientes com cinco ou mais níveis, combinando memória NVMe, armazenamento em flash, HDDs de alta densidade e camadas de objeto em nuvem. Cada nível é otimizado para uma função específica — cache, burst buffer, arquivamento ou persistência — exigindo políticas sofisticadas de movimentação automática de dados. Essa hierarquização redefine o conceito de “desempenho”: não se trata apenas de largura de banda, mas de orquestração inteligente. O posicionamento adequado dos dados na camada correta determina a eficiência do cluster de IA. Protocolos e conectividade A predominância de Ethernet e InfiniBand, com suporte a RDMA (Remote Direct Memory Access), tornou-se a base para reduzir latência entre GPU e armazenamento. Tecnologias como GPUDirect da Nvidia e NVLink expandem a comunicação direta entre GPU e subsistemas de dados, removendo a CPU do caminho crítico da transferência. Sistemas de arquivos e abstrações de dados Os sistemas de arquivos paralelos clássicos — Lustre, PanFS e IBM Storage Scale — renascem na era da IA por sua capacidade de processar blocos grandes de dados com alta taxa de transferência. Paralelamente, sistemas baseados em NFS e pNFS continuam relevantes, principalmente quando integrados a armazenamento de objetos compatível com S3, uma demanda crescente para cargas de inferência. Essa convergência entre sistemas de arquivos e objetos reflete uma tendência de “unificação de dados”: o armazenamento deixa de ser apenas persistência e se torna um mecanismo de inteligência operacional, capaz de priorizar dados críticos conforme o contexto de uso. Implementação estratégica em ambientes corporativos Empresas que operam em larga escala, como Meta, OpenAI e Google, já estão construindo data centers com milhares de racks e clusters com centenas de milhares de GPUs. Nessas infraestruturas, a eficiência energética e o fluxo contínuo de dados são métricas de sucesso. O desafio não é apenas instalar mais armazenamento, mas integrar camadas heterogêneas com governança centralizada. Isso exige ferramentas capazes de rastrear dados e metadados entre ambientes on-premises e nuvem, preservando compliance, privacidade e residência de dados. O papel dos metadados e da governança O gerenciamento de metadados emergiu como um dos grandes gargalos técnicos. À medida que dados são fragmentados entre sistemas locais e remotos, catalogar e sincronizar metadados se torna crítico para consistência e rastreabilidade. Cada fornecedor implementa essa camada de forma distinta, tornando a interoperabilidade um ponto de atenção central. Molly Presley, da Hammerspace, sintetiza o dilema: “A IA quer acesso a todos os dados em todos os locais, e não é assim que o armazenamento foi projetado originalmente”. Essa realidade exige novos padrões de abstração e governança, em que o armazenamento se comporta como uma camada cognitiva de dados, e não apenas física. Melhores práticas avançadas: orquestração e otimização Buffers e caches inteligentes Os clusters modernos de IA utilizam buffers de burst — pequenas unidades de armazenamento em flash — para suavizar os picos de E/S durante o treinamento. Já na inferência, caches de chave-valor preservam estados e contextos de interação, otimizando respostas e reduzindo tempos de acesso. Essa abordagem transforma o armazenamento em parte ativa do pipeline de IA. Armazenamento como resultado, não como produto Segundo Shimon Ben-David, CTO da WEKA, o mercado está migrando de “vender armazenamento” para “vender resultados”. Em vez de prometer capacidade, fornecedores precisam demonstrar aceleração direta na inferência e no treinamento. Isso representa
Supermicro DCBBS: infraestrutura completa para data centers modulares e eficientes A Supermicro anuncia uma transformação estratégica no design e implantação de data centers com o lançamento das Data Center Building Block Solutions® (DCBBS). Essa nova linha de negócios inaugura um paradigma de integração total — oferecendo desde servidores e sistemas de refrigeração até software de gerenciamento e serviços de implantação — tudo proveniente de um único fornecedor. A proposta central: reduzir drasticamente o tempo de entrada em operação (TTO), ampliar a eficiência energética e elevar o padrão de qualidade em escala de data center. Ao consolidar décadas de expertise em infraestrutura de TI, a Supermicro redefine o conceito de “building blocks” aplicando-o ao nível macro da infraestrutura. O que antes era uma filosofia de design para servidores e chassis individuais agora se expande para o ecossistema completo de data center, integrando computação, rede, energia, refrigeração e software em uma arquitetura modular e escalável. O problema estratégico: complexidade e fragmentação na construção de data centers A construção de um data center moderno é uma das tarefas mais complexas da engenharia corporativa contemporânea. Cada subsistema — energia, resfriamento, rede, armazenamento e computação — possui fornecedores, padrões e requisitos próprios. Essa fragmentação gera uma cadeia de integração altamente custosa, com riscos de incompatibilidades, atrasos e ineficiências operacionais. O impacto é direto no time-to-operation, na previsibilidade do TCO (Total Cost of Ownership) e, em última instância, na competitividade do negócio. Os modelos tradicionais de implantação envolvem múltiplos parceiros, integração pós-entrega e validação no campo — processos demorados e suscetíveis a falhas. A ausência de uma visão unificada do ciclo de vida da infraestrutura cria lacunas entre a engenharia e a operação, especialmente em ambientes que exigem resfriamento de alta densidade para cargas de trabalho de IA e HPC. As consequências da inação: custos, ineficiência e risco operacional Ignorar a necessidade de integração nativa entre componentes críticos tem implicações diretas. O aumento do consumo energético, a limitação de densidade computacional e a dificuldade de manutenção impactam a capacidade das empresas de competir em escalabilidade e eficiência. Além disso, cada interface entre fornecedores é um ponto de vulnerabilidade — tanto técnica quanto contratual. Em setores que dependem de disponibilidade contínua e baixa latência, como IA, telecomunicações e computação em nuvem, o risco de downtime ou de incompatibilidade entre sistemas pode resultar em perdas milionárias e comprometer a entrega de serviços críticos. Fundamentos da solução: integração total e modularidade industrial O DCBBS da Supermicro surge como uma resposta estruturada a essa fragmentação. Trata-se de uma plataforma modular e validada de forma integrada, que abrange todo o ciclo de vida do data center: da concepção ao comissionamento. Essa abordagem elimina intermediários técnicos e consolida a responsabilidade de desempenho em um único fornecedor. O sistema é composto por blocos de construção que cobrem desde computação crítica, armazenamento e rede até infraestrutura de energia e resfriamento líquido. Cada módulo é testado e certificado nas fábricas da Supermicro antes da entrega, garantindo interoperabilidade e eficiência térmica em condições reais de operação. Eficiência térmica com resfriamento líquido de alta densidade A Supermicro projeta placas frias e CDUs que removem até 98% do calor dos componentes eletrônicos diretamente na fonte, reduzindo a dependência de sistemas de ar condicionado tradicionais. Essa engenharia térmica pode reduzir o consumo de energia do data center em até 40% em comparação a ambientes refrigerados a ar, um avanço crucial em sustentabilidade e custo operacional. Os módulos de resfriamento líquido são oferecidos em diferentes configurações — In-Rack, In-Line e Sidecar — permitindo adequação a diversos perfis de densidade e restrições ambientais. Essa flexibilidade torna possível adotar tecnologias de IA de última geração sem sobrecarga térmica ou aumento de PUE (Power Usage Effectiveness). Computação e armazenamento em escala petabyte As DCBBS integram sistemas otimizados para IA, HPC e computação em nuvem, suportando GPUs NVIDIA, CPUs AMD e Intel, além de arquiteturas heterogêneas. O resultado é uma infraestrutura de alto desempenho e baixa latência, capaz de escalar desde laboratórios de pesquisa até centros de dados corporativos com múltiplos megawatts. Os servidores de armazenamento em petaescala e objetos suportam soluções de rede definida por software, garantindo flexibilidade e throughput máximo para cargas de trabalho de IA. Esses sistemas são a base para o processamento de modelos generativos e análises de dados em tempo real, com arquitetura preparada para o futuro da computação acelerada. Implementação estratégica: da fábrica à operação em campo Um dos diferenciais centrais das DCBBS é o processo de validação prévia em escala de data center. Cada cluster ou rack completo é testado conforme as especificações do cliente nas instalações da Supermicro, em condições equivalentes ao ambiente de produção. Esse modelo elimina a fase de integração local — um dos gargalos mais críticos dos projetos de data center. Após os testes de validação L11 e L12, as soluções são entregues prontas para operação, reduzindo o tempo de implantação de meses para semanas. A metodologia de factory integration assegura que cada subsistema — elétrico, de rede, térmico e computacional — opere de forma otimizada desde o primeiro dia. Serviços globais e suporte no local Como parte das DCBBS, a Supermicro oferece o programa Global Services, que inclui projeto de data center, validação de soluções, implantação profissional e suporte no local com SLA de até quatro horas para ambientes de missão crítica. Essa estrutura de serviços garante continuidade operacional e reduz a dependência de terceiros em manutenção e ajustes. Melhores práticas avançadas: automação, orquestração e observabilidade O ecossistema DCBBS integra a suíte de software SuperCloud, composta por quatro módulos que orquestram toda a operação do data center: SuperCloud Composer (SCC) Gerencia o ciclo de vida completo de servidores, redes e sistemas de refrigeração líquida. Monitora até 20 mil hosts em um único portal, fornecendo controle unificado sobre energia, temperatura e detecção de vazamentos. Essa visibilidade granular reduz falhas e otimiza a utilização de recursos energéticos. SuperCloud Automation Center (SCAC) Automatiza desde o firmware e provisionamento de sistemas até clusters Kubernetes e cargas de trabalho de IA, garantindo escalabilidade segura e governança
Backup 3-2-1-1-0: segurança corporativa com ASUSTOR NAS e proteção imutável de dados Introdução No cenário atual de TI corporativa, o backup deixou de ser apenas uma prática operacional e tornou-se um pilar estratégico de continuidade de negócios. Ransomwares, ataques direcionados e erros humanos demonstraram que a simples replicação de dados já não é suficiente. Nesse contexto, o Princípio de Backup 3-2-1-1-0 surge como evolução necessária do modelo tradicional 3-2-1, adicionando camadas de segurança voltadas à imutabilidade e verificação de integridade. Empresas que negligenciam essas boas práticas enfrentam riscos reais de paralisação operacional, perda de reputação e impactos financeiros severos. A ausência de backups testados e imunes a adulterações cria uma falsa sensação de proteção — até que o incidente ocorre. Nesse cenário, fabricantes como a ASUSTOR vêm introduzindo soluções avançadas em seus NAS empresariais, integrando recursos como WORM (Write Once, Read Many) e MyArchive para permitir estratégias de backup verdadeiramente resilientes. Este artigo explora em profundidade o conceito 3-2-1-1-0, suas implicações técnicas e estratégicas, e como os sistemas ASUSTOR NAS viabilizam a adoção prática desse modelo nas infraestruturas corporativas modernas. O problema estratégico da proteção de dados no cenário atual As infraestruturas empresariais modernas são altamente distribuídas, com dados dispersos entre servidores locais, dispositivos móveis e ambientes em nuvem. Essa complexidade cria múltiplos pontos de vulnerabilidade. O modelo de backup 3-2-1, embora eficaz por muitos anos, foi concebido antes da era dos ataques de ransomware em larga escala. Hoje, um ataque bem-sucedido pode não apenas criptografar os dados de produção, mas também atingir os próprios arquivos de backup, tornando-os inúteis. O resultado é a perda simultânea de todas as cópias críticas — uma falha catastrófica que nenhuma organização pode se dar ao luxo de experimentar. Além disso, o fator humano continua sendo uma ameaça significativa. Erros na configuração de rotinas de backup, armazenamento em locais incorretos ou falta de verificação de integridade frequentemente tornam os backups ineficazes. A ausência de processos de validação (“o zero do 3-2-1-1-0”) é, portanto, um dos principais pontos fracos na maioria das políticas corporativas de proteção de dados. Consequências da inação e dos modelos ultrapassados Ignorar a evolução do backup é comprometer a continuidade operacional. Um modelo 3-2-1 mal implementado pode gerar uma falsa percepção de segurança, mascarando vulnerabilidades estruturais. Empresas que mantêm apenas backups online estão sujeitas à mesma superfície de ataque dos dados originais — especialmente quando os volumes de armazenamento estão montados de forma permanente na rede. Em incidentes de ransomware, a falta de uma cópia offline ou imutável leva à perda completa de dados e à necessidade de pagamento de resgates, violando princípios básicos de governança e compliance. Além disso, sem verificação periódica de integridade, muitas organizações descobrem tardiamente que seus backups não podem ser restaurados, gerando prejuízos operacionais irreversíveis. Fundamentos técnicos do princípio 3-2-1-1-0 O Princípio de Backup 3-2-1-1-0 mantém a essência do modelo 3-2-1 — três cópias, dois tipos de mídia e uma externa — mas adiciona dois elementos críticos que respondem diretamente às ameaças contemporâneas: backup offline/imutável e verificação de integridade. Três cópias de dados O primeiro elemento garante redundância básica: os dados originais e ao menos duas cópias independentes. No ambiente corporativo, essas cópias podem residir em diferentes NAS ASUSTOR, unidades externas ou serviços de nuvem compatíveis com o ADM (ASUSTOR Data Master). Duas mídias distintas A diversificação de mídia reduz o risco de falha simultânea. Um cenário típico combina discos locais de alta performance com armazenamento em nuvem criptografado. Essa combinação atende tanto à agilidade operacional quanto à resiliência a falhas físicas ou lógicas. Uma cópia externa Manter uma cópia em local físico diferente — seja outro site corporativo ou um NAS remoto — mitiga riscos de desastres naturais ou incêndios. A ASUSTOR oferece integração com serviços de nuvem pública e suporte nativo a replicação remota, facilitando a implementação deste requisito. Uma cópia offline ou imutável A inovação central do modelo está aqui. Um backup offline, ou imutável, é isolado logicamente da rede, impossibilitando sua modificação por malware. A tecnologia WORM (Write Once, Read Many) dos NAS ASUSTOR implementa essa lógica de imutabilidade, permitindo que dados sejam gravados uma única vez e impedindo exclusões ou alterações posteriores. Isso cria uma barreira definitiva contra ransomware e sabotagem interna. Zero erros O último componente do modelo garante que os backups não sejam apenas cópias, mas cópias válidas. Isso implica em processos regulares de verificação de integridade e testes de restauração. No ecossistema ASUSTOR, ferramentas de diagnóstico e rotinas de verificação garantem que cada arquivo arquivado possa ser recuperado com precisão. Implementação estratégica com ASUSTOR NAS Adotar o 3-2-1-1-0 não é apenas uma questão técnica, mas uma decisão de arquitetura de dados. O ecossistema ASUSTOR simplifica essa implementação com recursos integrados ao sistema operacional ADM e suporte a práticas de armazenamento frio e imutável. WORM: Write Once, Read Many O suporte WORM é o núcleo da proteção imutável. A ASUSTOR oferece dois modos operacionais — Modo de Governança e Modo de Conformidade. No primeiro, administradores mantêm controle sobre a exclusão dentro de parâmetros definidos de retenção. No segundo, nenhuma modificação é possível, mesmo por administradores, garantindo conformidade com normas regulatórias e auditorias de segurança. Essa flexibilidade permite alinhar políticas de retenção a requisitos legais ou internos, equilibrando controle e inviolabilidade. Em ambos os modos, os dados gravados permanecem permanentemente protegidos contra alterações maliciosas. MyArchive: backups de armazenamento frio O recurso MyArchive representa a materialização prática do backup offline. Ele permite criar discos removíveis dedicados a arquivamento, que podem ser montados e desmontados automaticamente com conveniência plug and play. Esses discos funcionam como unidades de “armazenamento frio”, acessadas apenas quando necessário e desconectadas do sistema no restante do tempo, garantindo isolamento físico total. Esse modelo é ideal para retenção de longo prazo, auditorias ou cópias de segurança de ativos críticos que raramente sofrem alterações. Além disso, o MyArchive suporta múltiplos formatos de sistema de arquivos, o que amplia sua interoperabilidade com diferentes plataformas corporativas. Melhores práticas avançadas de proteção de dados Ao implementar o 3-2-1-1-0 em ambientes corporativos
À medida que a inteligência artificial (IA) redefine a forma como o conhecimento é produzido, compartilhado e aplicado, o desafio global de formar uma força de trabalho científica e de engenharia preparada para IA tornou-se uma prioridade estratégica. A transformação que antes se limitava a campos como o desenvolvimento de software e o marketing agora permeia as disciplinas fundamentais da ciência, engenharia e pesquisa aplicada. Este movimento não se trata apenas de adotar novas ferramentas, mas de reimaginar como a ciência é conduzida, como o conhecimento é construído e como as futuras gerações de pesquisadores irão pensar e inovar em um mundo moldado pela IA. Enquanto empresas e governos investem pesadamente em infraestrutura e modelos de IA, as universidades e laboratórios de pesquisa enfrentam uma missão igualmente desafiadora: educar profissionais que compreendam a IA não como um adendo tecnológico, mas como um componente intrínseco ao processo científico. Ignorar essa transição significa correr o risco de perder competitividade global, limitar a inovação e criar um hiato de competências que pode atrasar décadas de progresso científico. Este artigo aprofunda-se nas estratégias, programas e iniciativas que estão moldando uma nova geração de cientistas e engenheiros preparados para trabalhar lado a lado com sistemas inteligentes, baseando-se em exemplos concretos de universidades, laboratórios nacionais e programas emergentes de educação STEM voltados à IA. O desafio estratégico de preparar cientistas e engenheiros para a IA O avanço acelerado da IA generativa — e, mais recentemente, dos agentes de raciocínio autônomos — está provocando uma mudança estrutural no modo como a pesquisa científica é conduzida. Tradicionalmente, a ciência sempre foi impulsionada pela capacidade humana de formular hipóteses, conduzir experimentos e interpretar resultados. Agora, a IA começa a intervir em todas essas etapas, automatizando tarefas analíticas, propondo novas hipóteses e até mesmo escrevendo propostas de pesquisa. Segundo o Relatório DORA 2025 do Google, 90% dos desenvolvedores já utilizam IA para apoiar seu trabalho de software, e quatro em cada cinco relatam aumento de produtividade. Esse comportamento está sendo replicado no meio acadêmico: o Relatório de Tendências de IA na Educação 2025, da Copyleaks, revela que 90% dos estudantes já usam IA em atividades acadêmicas, com 29% fazendo uso diário da tecnologia. A evidência é clara — a IA está deixando de ser experimental e se tornando parte do tecido cognitivo das instituições de ensino e pesquisa. Para a ciência e a engenharia, o desafio é mais complexo. Essas áreas dependem de rigor metodológico, reprodutibilidade e validação empírica. Incorporar IA nesse contexto exige que os profissionais dominem tanto os princípios científicos quanto os fundamentos computacionais da IA. A formação tradicional de cientistas e engenheiros, baseada em métodos analíticos lineares, precisa evoluir para integrar pensamento probabilístico, aprendizado de máquina e engenharia de dados. As consequências da inação: o risco de um déficit cognitivo tecnológico Ignorar a formação de cientistas e engenheiros preparados para IA representa não apenas uma lacuna educacional, mas um risco sistêmico. À medida que a automação cognitiva se expande, as organizações que não atualizarem suas equipes perderão eficiência, capacidade de inovação e relevância científica. A dependência de métodos manuais para análise de dados, modelagem ou interpretação de resultados pode se tornar um gargalo crítico em ambientes de pesquisa competitivos. Além disso, há o risco de uma polarização cognitiva: enquanto um pequeno grupo de instituições dominará a IA aplicada à ciência, outras permanecerão presas a paradigmas ultrapassados. Isso pode ampliar as disparidades entre centros de pesquisa, países e setores produtivos, comprometendo o desenvolvimento tecnológico global e limitando a capacidade de resposta a desafios complexos como mudanças climáticas, energia limpa e saúde pública. Em termos de negócios e inovação, as empresas que não investirem em capacitação para IA em engenharia e P&D poderão ver seus ciclos de desenvolvimento se tornarem obsoletos. A IA não apenas acelera a descoberta — ela redefine o processo de descoberta. Fundamentos da nova educação científica orientada por IA A mudança de paradigma começa na reestruturação da própria educação científica. O Argonne National Laboratory, referência em pesquisa aplicada e membro fundador do Trillion Parameter Consortium (TPC), deu um passo decisivo ao sediar o primeiro AI STEM Education Summit. O evento reuniu quase 200 educadores e líderes acadêmicos com o objetivo de discutir um ecossistema educacional que forme uma força de trabalho STEM preparada para IA. Para o diretor do Argonne, Paul Kearns, a missão é clara: preparar a próxima geração de cientistas e engenheiros capazes de usar IA para resolver desafios globais. Já Rajeev Thakur, vice-diretor de Ciência de Dados e Aprendizado do laboratório, destacou que o verdadeiro legado da IA não virá das ferramentas, mas das pessoas capazes de aplicá-las em problemas reais de energia, segurança e saúde humana. Essa visão revela um princípio central: a formação científica moderna precisa ser interdisciplinar. Os futuros cientistas devem entender como combinar modelos de IA com simulações físicas, como interpretar resultados de redes neurais e como avaliar o viés algorítmico em contextos experimentais. A IA deve ser tratada não como um acessório, mas como uma lente pela qual a ciência é reinterpretada. Implementação estratégica: programas que moldam o futuro da ciência com IA Enquanto Argonne trabalha na capacitação de professores e educadores, o National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) adotou uma abordagem mais direta, voltada ao treinamento prático de estudantes. O centro lançará uma série de treinamentos remotos para ensinar como combinar simulações científicas com IA, integrar fluxos de inferência em larga escala e compreender o papel dos aceleradores de IA na pesquisa científica. Essas iniciativas refletem uma transição essencial: a educação não se limita mais ao ensino dos fundamentos, mas à aplicação prática de IA em ambientes de HPC (High Performance Computing) e pesquisa aplicada. O treinamento em IA para ciência é, portanto, tanto técnico quanto filosófico — envolve aprender a pensar com a IA. O professor Alexander Rodríguez, da Universidade de Michigan, é um exemplo de como a academia está liderando essa mudança. Seu curso “IA para Ciências” foi lançado em 2024 com o objetivo de ensinar aos alunos como aplicar IA ao
Supermicro acelera a era da IA com soluções NVIDIA Blackwell em escala de rack No limiar de uma nova era da computação acelerada por inteligência artificial, a Supermicro anuncia a produção completa de suas soluções baseadas na plataforma NVIDIA Blackwell, consolidando-se como um dos principais fornecedores globais de infraestrutura de data centers de IA. A integração entre hardware, refrigeração avançada e arquitetura modular em escala de rack redefine o padrão de desempenho, densidade e eficiência energética para cargas de trabalho de IA e HPC corporativas. Contexto estratégico: a transformação da infraestrutura de IA A computação moderna está enfrentando o desafio de escalar poder de processamento na mesma velocidade que cresce a complexidade dos modelos de IA. À medida que as arquiteturas baseadas em GPU se tornam o coração dos data centers empresariais, a eficiência térmica e a densidade computacional passam a ser critérios críticos. É nesse cenário que a Supermicro, em colaboração estreita com a NVIDIA, lança sua nova geração de sistemas em escala de rack otimizados para a arquitetura NVIDIA Blackwell. Essas soluções combinam engenharia térmica avançada, suporte completo ao ecossistema NVIDIA AI Enterprise e integração total de software, hardware e rede — desde a GPU até o gerenciamento de data center. Trata-se de um movimento estratégico que alinha o avanço tecnológico à sustentabilidade operacional, reduzindo custos de energia e TCO, enquanto amplia a capacidade de treinamento e inferência de modelos em larga escala. O problema estratégico: limites físicos e térmicos da IA em expansão O crescimento exponencial das cargas de trabalho de IA pressiona as infraestruturas tradicionais, que não conseguem mais atender aos requisitos de densidade, refrigeração e escalabilidade. A limitação térmica de GPUs de alto TDP, a complexidade do cabeamento e o espaço físico restrito nos racks são obstáculos recorrentes. Esses fatores não apenas elevam custos operacionais, mas comprometem a estabilidade e o tempo de disponibilidade das plataformas de IA. Para empresas que buscam competir na fronteira da IA, a capacidade de implantar e escalar clusters de centenas de GPUs de forma eficiente é um diferencial estratégico. Sem uma abordagem integrada de design térmico e modularidade, o risco de gargalos de desempenho e interrupções cresce exponencialmente à medida que os modelos evoluem. Consequências da inação: quando o data center não acompanha o ritmo da IA A ausência de infraestrutura otimizada para IA avançada resulta em custos de energia insustentáveis, limitações de densidade de GPU por rack e incapacidade de manter o desempenho durante operações contínuas. Modelos de linguagem de grande porte (LLMs), inferência em tempo real e treinamento multimodal exigem consistência térmica e largura de banda massiva de interconexão. Sem essas condições, a escalabilidade da IA corporativa torna-se inviável. Além disso, a falta de suporte a tecnologias como NVLink e Spectrum-X impede que as organizações alcancem a comunicação necessária entre GPUs para workloads distribuídos. O impacto se traduz diretamente em perda de competitividade e atraso na adoção de inovações baseadas em IA. Fundamentos técnicos da solução Supermicro NVIDIA Blackwell No núcleo da estratégia da Supermicro está a família NVIDIA HGX B200, que oferece suporte nativo a oito GPUs Blackwell em formatos 4U e 10U, com versões refrigeradas a ar e a líquido. O design térmico de última geração incorpora placas frias redesenhadas e uma unidade de distribuição de refrigerante (CDU) de 250 kW, que mais que dobra a capacidade de refrigeração da geração anterior. O sistema permite densidade sem precedentes: até 64 GPUs em um rack de 42U ou 96 GPUs em um rack de 52U. Essa arquitetura elimina a ocupação de unidades adicionais por coletores de distribuição de refrigerante (CDM), liberando espaço e otimizando a densidade computacional. O suporte a diferentes configurações de rack (42U, 48U e 52U) garante adaptação aos mais diversos ambientes corporativos e operacionais. Eficiência térmica e design escalável O diferencial da Supermicro está na flexibilidade de resfriamento: os sistemas podem operar tanto em ambientes refrigerados a ar quanto em instalações de refrigeração líquida-líquida (L2L) ou líquido-ar (L2A). Essa abordagem híbrida garante desempenho térmico máximo com eficiência energética superior, reduzindo drasticamente o consumo de energia por watt de processamento. Com a refrigeração líquida de ponta, o sistema HGX B200 mantém GPUs Blackwell com TDP de até 1000 W em operação contínua, assegurando desempenho de treinamento até 3x superior e inferência até 15x maior em comparação à geração anterior (H100/H200). Essa capacidade é essencial para cargas de trabalho intensivas como IA generativa, análise preditiva e simulações de HPC. Arquitetura em escala de rack e interconectividade NVLink O design SuperCluster da Supermicro integra redes NVIDIA Quantum-2 InfiniBand e NVIDIA Spectrum-X Ethernet, permitindo a criação de clusters escaláveis com até 768 GPUs distribuídas em nove racks, sem bloqueio de comunicação. Essa arquitetura fornece uma malha de alta largura de banda, essencial para o processamento paralelo massivo e sincronização de modelos complexos de IA. Com o suporte nativo à plataforma NVIDIA AI Enterprise e aos microsserviços NVIDIA NIM, as empresas podem acelerar a implantação de pipelines de IA prontos para produção em qualquer ambiente — on-premises, na nuvem ou híbrido. Isso reduz o tempo de entrada em operação (time-to-insight) e simplifica o ciclo de vida da IA corporativa. Implementação e integração estratégica A Supermicro fornece uma abordagem completa de integração — desde a prova de conceito até a implantação em larga escala. O pacote inclui projeto térmico, montagem de rack, cabeamento de rede, software de gerenciamento, validação de solução L12 e serviços de instalação global. A manufatura distribuída entre EUA, Europa e Ásia garante capacidade de produção escalável e redução de prazos logísticos. O ecossistema de resfriamento líquido interno da Supermicro inclui placas frias otimizadas para CPUs, GPUs e módulos de memória, além de CDUs personalizáveis, coletores verticais e torres de resfriamento. Esse conjunto assegura controle térmico preciso e sustentabilidade energética em data centers de grande porte, reduzindo o TCO e a pegada de carbono. Melhores práticas avançadas e governança técnica Ao adotar a solução HGX B200, as empresas devem considerar práticas de implementação que maximizem eficiência e confiabilidade: Gerenciamento de fluxo térmico: monitoramento contínuo via
IA Generativa e Big Data: o novo paradigma na gestão e aplicação de dados corporativos Por que o gerenciamento de dados deixou de ser uma etapa obrigatória antes da IA? Esta é a pergunta que redefine o pensamento tecnológico em 2025. A tradicional sequência “organize seus dados antes de aplicar IA” está sendo desafiada por executivos e especialistas que veem a IA generativa não apenas como consumidora de dados, mas também como agente de organização e correção das próprias falhas do Big Data. De acordo com Rahul Pathak, vice-presidente de Dados e IA da AWS, a IA generativa está permitindo uma abordagem paralela e mais ágil: em vez de investir anos estruturando data lakes e pipelines antes de ver resultados, agora é possível unificar a compreensão dos dados e criar aplicações de IA simultaneamente. Essa mudança representa um ponto de inflexão técnico e estratégico para empresas de todos os portes. Este artigo analisa como esse novo modelo está transformando a forma como as organizações lidam com o ciclo de vida dos dados — da ingestão à aplicação — e quais são os impactos práticos dessa convergência entre Big Data e IA generativa. O problema estratégico: o ciclo de dados tradicional e sua rigidez Historicamente, os projetos de inteligência artificial corporativa seguiam uma sequência linear: primeiro, consolidar dados em um data warehouse limpo e padronizado; depois, aplicar modelos analíticos; e, por fim, desenvolver aplicações inteligentes. Esse modelo funcionou durante a era do Big Data, mas criou um gargalo evidente — a preparação de dados consumia até 80% do tempo de um projeto de IA. Essa abordagem sequencial é tecnicamente sólida, porém ineficiente em ambientes onde a velocidade de decisão é fator competitivo. As empresas que insistem em estruturas inflexíveis de ETL e governança prévia acabam ficando presas em ciclos intermináveis de ajustes e provas de conceito, muitas vezes sem atingir produção efetiva. Na prática, o que Pathak e outros líderes do setor estão propondo é uma ruptura no modelo de maturação de dados: em vez de esperar que o ambiente esteja perfeito, é possível usar a própria IA para interpretar, correlacionar e corrigir inconsistências enquanto se desenvolvem os primeiros modelos e aplicações. O impacto dessa mudança para a governança de dados Ao abandonar a rigidez do ciclo tradicional, surge uma preocupação legítima: como manter o controle e a qualidade dos dados? Pathak destaca que isso é viável através de endpoints MCP (Model Context Protocol) — estruturas governadas que permitem acessar dados distribuídos de forma segura e resiliente a esquemas inconsistentes. Essa abordagem federada não substitui a governança; ela a transforma. O controle de acesso, versionamento e políticas de compliance são embutidos no protocolo MCP, garantindo que os modelos de IA acessem apenas dados autorizados, preservando rastreabilidade e segurança. Consequências da inação: o custo de permanecer no modelo de Big Data tradicional Empresas que insistem em processos de preparação extensiva de dados antes da IA enfrentam três consequências principais: lentidão na inovação, desperdício de capital e perda de competitividade. Em um cenário em que o ciclo de vida da tecnologia se mede em meses, não em anos, o custo de atrasar a experimentação com IA pode significar ficar permanentemente atrás da concorrência. O investimento em infraestrutura de dados é alto, mas a ausência de resultados tangíveis em curto prazo desmotiva executivos e investidores. O estudo do MIT, citado no artigo original, é alarmante: 95% dos projetos de IA generativa nunca saem da fase de testes. Essa taxa de falha reflete não apenas imaturidade técnica, mas o peso de uma cultura que ainda exige “dados perfeitos” antes da inovação. Em tempos de IA adaptativa, essa mentalidade é um luxo que o mercado não permite mais. Fundamentos da nova solução: IA generativa como motor de autogestão de dados O cerne dessa transformação está na capacidade da IA generativa de compreender a linguagem — e, por extensão, a semântica dos dados corporativos. Em vez de depender exclusivamente de pipelines ETL e curadoria manual, a IA pode analisar, correlacionar e corrigir automaticamente conjuntos heterogêneos. O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) atua como uma camada intermediária entre os repositórios de dados e os modelos de IA. Ele permite consultas federadas que “encobrem” inconsistências e falhas de modelagem, apresentando ao modelo um panorama coerente sem exigir reengenharia de base. Segundo Pathak, isso funciona quase como uma “visão materializada inteligente” do conhecimento corporativo. Além disso, a própria IA generativa pode gerar instruções operacionais e traduzir insights em ações humanas — um salto de maturidade que acelera a transformação digital em ambientes industriais, financeiros e logísticos. Exemplo prático: IA generativa na manufatura Uma empresa de manufatura citada por Pathak enfrentava o desafio de transformar dados de telemetria em decisões produtivas. Tradicionalmente, isso exigiria um extenso projeto de integração e modelagem. A solução adotada foi aplicar a IA generativa para realizar análise linguística dos dados de sensores, extraindo automaticamente padrões relevantes e alimentando modelos clássicos de otimização. Com isso, o ciclo de aprendizado foi reduzido drasticamente: a IA não apenas interpretou os dados, como também gerou instruções textuais para os operadores, detalhando ajustes de processo que aumentaram a eficiência produtiva. Essa integração contínua entre GenAI, telemetria e aprendizado de máquina redefine o conceito de automação industrial. Implementação estratégica: equilíbrio entre autonomia e governança Adotar essa nova abordagem exige repensar a arquitetura de dados corporativa. O desafio está em equilibrar a autonomia dos modelos de IA com os controles de segurança e compliance que garantem a integridade do ecossistema informacional. Pathak enfatiza o papel dos endpoints bem governados: eles funcionam como zonas seguras de interação entre modelos e dados. Isso significa que a IA pode operar sobre dados distribuídos — inclusive legados — sem comprometer políticas de acesso, criptografia ou auditoria. Empresas que adotam protocolos como o MCP conseguem combinar agilidade operacional com resiliência técnica. Isso elimina a necessidade de reconstruir completamente seus pipelines, ao mesmo tempo em que mantém os níveis de segurança esperados em ambientes corporativos. Construção da camada semântica dinâmica A PromptQL é outro exemplo de aplicação
Supermicro NVIDIA Blackwell: eficiência e densidade redefinidas na era da IA generativa No momento em que a inteligência artificial generativa atinge escalas de trilhões de parâmetros, a infraestrutura de data centers enfrenta o desafio de equilibrar desempenho computacional extremo com eficiência energética e densidade operacional. Nesse cenário, a Supermicro redefine os limites do design de sistemas com suas soluções baseadas na NVIDIA Blackwell, introduzindo uma nova geração de SuperClusters otimizados para refrigeração líquida direta (DLC). O lançamento representa mais que uma atualização tecnológica: trata-se de uma mudança estrutural na forma como a computação acelerada será implantada nos próximos anos. Com os novos sistemas HGX B200 8-GPU, as plataformas GB200 Grace Blackwell e o impressionante GB200 NVL72, a Supermicro eleva o conceito de densidade computacional e eficiência térmica a níveis inéditos no setor de IA e HPC. O desafio estratégico da IA em escala de trilhões de parâmetros As arquiteturas modernas de IA generativa exigem quantidades massivas de poder de cálculo, memória de alta largura de banda e interconexões de baixa latência. Modelos com trilhões de parâmetros impõem pressões inéditas sobre a infraestrutura física, especialmente em aspectos como dissipação térmica, densidade de GPU por rack e consumo energético global. Empresas que operam em larga escala enfrentam o dilema de expandir poder computacional sem comprometer a sustentabilidade operacional. A abordagem tradicional de resfriamento a ar já não é suficiente para manter estabilidade térmica em sistemas com centenas de GPUs de alto TDP. É nesse contexto que a Supermicro NVIDIA Blackwell se destaca, integrando arquitetura de hardware de última geração com soluções térmicas otimizadas para o futuro dos data centers. As consequências da inação: limites físicos e custos exponenciais Ignorar a necessidade de eficiência térmica e energética significa enfrentar aumentos vertiginosos em custos operacionais e restrições físicas de densidade. Data centers baseados em ar condicionado tradicional atingem rapidamente seus limites quando tentam hospedar sistemas de IA de múltiplos petaflops por rack. A consequência é dupla: desperdício de energia e subutilização de espaço crítico. Sem soluções de refrigeração avançadas, o desempenho das GPUs é limitado por thermal throttling, e o custo por watt de computação útil cresce de forma não linear. A abordagem da Supermicro — com refrigeração líquida direta e design vertical de distribuição de fluido — rompe essa barreira, oferecendo um caminho sustentável para expansão de cargas de IA em escala exascale. Fundamentos técnicos das soluções Supermicro NVIDIA Blackwell Arquitetura HGX B200: computação concentrada em eficiência No coração do novo SuperCluster está o sistema NVIDIA HGX B200 8-GPU, projetado para maximizar densidade e eficiência térmica. A Supermicro introduziu um design de rack escalável com manifolds verticais de distribuição de refrigerante (CDMs), que permitem abrigar mais nós de computação por rack, sem comprometer estabilidade térmica ou segurança operacional. As melhorias incluem cold plates redesenhadas e um sistema avançado de mangueiras que otimiza a circulação do líquido de resfriamento. Para implantações de larga escala, a Supermicro oferece ainda uma opção de unidade de distribuição de refrigeração (CDU) integrada à fileira, reduzindo complexidade e perdas térmicas. A eficiência é tamanha que mesmo data centers baseados em ar podem adotar chassis especialmente desenvolvidos para o novo HGX B200. Processadores e integração com rede de alta performance O sistema suporta duas CPUs Intel Xeon 6 (500W) ou AMD EPYC 9005, ambas com suporte a DDR5 MRDIMMs a 8800 MT/s, garantindo largura de banda de memória suficiente para alimentar as oito GPUs Blackwell, cada uma com TDP de até 1000W. A arquitetura é complementada por uma relação 1:1 GPU–NIC, viabilizando interconexão direta entre cada GPU e uma interface de rede NVIDIA BlueField-3 SuperNIC ou ConnectX-7. Essa topologia assegura latência mínima e escalabilidade linear em ambientes distribuídos, permitindo que o cluster opere como uma malha coesa de aceleração de IA. Além disso, cada sistema incorpora duas unidades de processamento de dados (DPUs) BlueField-3 dedicadas ao fluxo de dados com armazenamento de alto desempenho, aliviando a carga sobre as CPUs principais. Soluções com NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchips Convergência entre HPC e IA A linha GB200 Grace Blackwell da Supermicro representa o próximo salto na integração entre CPU e GPU, unificando o poder computacional do NVIDIA Grace com o processamento paralelo do Blackwell em um único superchip. Essa arquitetura suporta o novo NVL4 Superchip e o monumental NVL72, abrindo caminho para o conceito de exascale computing em um único rack. No NVL4, quatro GPUs Blackwell são interligadas via NVLink e acopladas a dois CPUs Grace por meio do protocolo NVLink-C2C, formando um domínio computacional de baixa latência e altíssima eficiência de memória. O resultado é um salto de até 2x no desempenho para cargas como computação científica, redes neurais gráficas e inferência de IA, em comparação à geração anterior Hopper. GB200 NVL72: supercomputação exascale em um único rack O Supermicro GB200 NVL72 SuperCluster consolida 72 GPUs Blackwell e 36 CPUs Grace em um único sistema coeso, conectados por NVLink de quinta geração e NVLink Switch. Essa topologia transforma o cluster em um “único superprocessador”, com um pool unificado de memória HBM3e e largura de banda total de comunicação de 130 TB/s. O resultado é uma arquitetura de computação que elimina gargalos de comunicação e oferece desempenho contínuo para treinamentos e inferências de larga escala. O sistema é complementado pelo SuperCloud Composer (SCC), software de orquestração e monitoramento que permite gerenciar de forma centralizada toda a infraestrutura de refrigeração líquida e desempenho térmico do data center. Supermicro H200 NVL: equilíbrio entre potência e flexibilidade Nem todas as cargas de trabalho requerem densidade exascale. Para organizações que buscam flexibilidade em implementações menores, a Supermicro oferece sistemas PCIe 5U com NVIDIA H200 NVL. Essas soluções são ideais para racks corporativos de energia moderada, mantendo compatibilidade com resfriamento a ar e múltiplas configurações de GPU. Com até quatro GPUs interligadas por NVLink, o H200 NVL oferece 1,5x mais memória e 1,2x mais largura de banda em comparação ao modelo anterior, acelerando o fine-tuning de LLMs em poucas horas e proporcionando até 1,7x mais desempenho em inferência. Além disso, inclui assinatura de cinco anos
Introdução A Supermicro, reconhecida mundialmente como um dos principais fabricantes de soluções completas de TI para inteligência artificial, nuvem e data centers, anunciou um movimento estratégico de grande escala: a construção de seu terceiro campus em Silicon Valley. Mais do que uma simples expansão física, o projeto representa uma reconfiguração do ecossistema de inovação dos Estados Unidos, com implicações diretas na economia local, na eficiência energética e no avanço de tecnologias críticas para o futuro da infraestrutura digital global. Em um cenário onde o crescimento de aplicações baseadas em IA exige infraestruturas cada vez mais potentes e sustentáveis, a iniciativa da Supermicro responde a uma necessidade premente: repensar como os data centers são projetados, resfriados e operados. O novo campus, que deverá atingir quase 3 milhões de pés quadrados, simboliza a convergência entre expansão industrial, inovação tecnológica e compromisso ambiental — pilares que sustentam a competitividade no mercado global de TI. O artigo a seguir analisa em profundidade o impacto estratégico dessa expansão, seus fundamentos tecnológicos, a transformação da cadeia produtiva e os desdobramentos para o mercado de data centers líquidos e computação de alta performance (HPC). O problema estratégico: infraestrutura em transformação O crescimento exponencial da IA tem pressionado a infraestrutura tradicional de TI. A densidade computacional exigida por modelos generativos e inferência em larga escala ultrapassa os limites de refrigeração de data centers convencionais. Sistemas baseados apenas em ar, outrora suficientes, agora enfrentam gargalos térmicos, energéticos e de densidade. Empresas globais procuram alternativas que equilibrem desempenho, eficiência energética e sustentabilidade. Nesse contexto, a refrigeração líquida surge não apenas como tendência, mas como imperativo técnico e econômico. Entretanto, sua adoção demanda ecossistemas integrados — desde design de servidores até integração de energia e rede — o que limita a capacidade de resposta de fabricantes fragmentados. Para a Supermicro, a lacuna entre demanda e capacidade instalada representava um desafio estratégico: como manter sua liderança tecnológica e atender à nova geração de “fábricas de IA” sem comprometer agilidade, qualidade ou sustentabilidade? Consequências da inação Ignorar a transição para tecnologias líquidas e infraestruturas otimizadas para IA teria custos substanciais. Data centers baseados exclusivamente em ar tendem a apresentar elevação constante de consumo elétrico, degradação de componentes e limitações físicas que comprometem a expansão. Em um mercado onde o tempo de implantação (TTD) e o tempo de entrada em operação (TTO) determinam vantagem competitiva, atrasos de semanas podem significar milhões em perdas. Além disso, a ausência de capacidade local de produção — especialmente nos EUA — comprometeria a autonomia industrial frente a cadeias de suprimentos asiáticas e à crescente demanda doméstica por servidores otimizados para IA e HPC. A inação implicaria perda de mercado e dependência tecnológica. Fundamentos da solução: expansão e integração industrial O plano de expansão anunciado pela Supermicro vai muito além da construção física de prédios. Ele simboliza a consolidação de uma arquitetura industrial integrada, que une design, fabricação e testes de soluções completas sob o conceito de Total IT Solutions. O novo campus de Silicon Valley, que inicia com um edifício de mais de 300 mil pés quadrados, permitirá à empresa aumentar sua produção para até 5.000 racks com refrigeração a ar ou 2.000 racks com refrigeração líquida por mês. Essa capacidade de produção massiva é o coração de uma estratégia de escala e resposta rápida às demandas globais por infraestrutura de IA. A abordagem Building Block Solutions® da Supermicro — um ecossistema modular de componentes reutilizáveis que inclui placas-mãe, sistemas de energia, chassis e soluções de resfriamento — garante flexibilidade para adaptar servidores a workloads diversos, desde IA generativa até HPC e nuvem corporativa. O foco em refrigeração líquida destaca um compromisso técnico com eficiência e sustentabilidade. A empresa estima que cerca de 30% dos novos data centers adotarão esse modelo, reduzindo significativamente o consumo energético e a emissão de carbono associada à operação de grandes clusters computacionais. Implementação estratégica: ecossistema e governança tecnológica A execução desse projeto de expansão envolve coordenação entre múltiplos atores: governo municipal, fornecedores de energia e parceiros de tecnologia. O apoio do prefeito de San Jose e a colaboração com a PG&E, responsável por energia e infraestrutura, demonstram uma sinergia público-privada rara, centrada em crescimento sustentável e inovação de base local. Segundo a própria Supermicro, a nova planta criará centenas de empregos de alta qualificação, incluindo engenheiros, técnicos e profissionais corporativos. Esse investimento em capital humano é tão estratégico quanto o investimento em infraestrutura: a empresa reforça o conceito de “Made in America” como sinônimo de excelência tecnológica e soberania industrial. Do ponto de vista de governança, a Supermicro mantém o controle integral sobre design, fabricação e testes — um modelo verticalizado que minimiza riscos de fornecimento e garante consistência de qualidade. A expansão também integra princípios de Green Computing, alinhando-se às metas de eficiência energética e redução de emissões impostas por regulações ambientais e por clientes corporativos globais. Melhores práticas avançadas: inovação sustentável e tempo de implantação Entre as práticas mais relevantes da Supermicro destacam-se a otimização de Time-to-Deployment (TTD) e Time-to-Online (TTO). Ao reduzir o intervalo entre fabricação e operação efetiva, a empresa melhora o ciclo de entrega e acelera o retorno sobre investimento para seus clientes. Isso é particularmente crítico em projetos de IA, onde a demanda por capacidade de processamento evolui rapidamente. A padronização modular da linha Building Block Solutions® também promove interoperabilidade entre gerações de hardware, permitindo atualizações graduais sem substituição total da infraestrutura. Essa abordagem reduz o custo total de propriedade (TCO) e prolonga o ciclo de vida operacional de data centers. Por fim, o investimento em refrigeração líquida demonstra uma visão de longo prazo. O resfriamento direto por líquido, ao reduzir o consumo de energia elétrica em comparação com sistemas de ar condicionado, cria um efeito cascata de eficiência — menores custos operacionais, menor necessidade de manutenção e melhor densidade computacional por rack. Medição de sucesso: impacto econômico e tecnológico A eficácia dessa expansão pode ser avaliada por métricas objetivas e intangíveis. Entre os indicadores tangíveis estão o número de racks entregues mensalmente, a capacidade
Introdução A corrida por poder computacional nunca foi tão intensa quanto em 2025. À medida que o avanço da inteligência artificial redefine indústrias inteiras, os chips que sustentam esse ecossistema tornam-se ativos estratégicos de valor incomensurável. O mais recente capítulo dessa disputa foi escrito pela AMD e pela OpenAI, que anunciaram um acordo bilionário para fornecimento de aceleradores de IA com potencial para reconfigurar o equilíbrio de poder no mercado dominado pela Nvidia. O compromisso prevê que a OpenAI adquira até 6 gigawatts em aceleradores da AMD nos próximos cinco anos, com o primeiro lote baseado na GPU Instinct MI450, prevista para o segundo semestre de 2026. Mais do que uma transação comercial, esse acordo reflete a transformação estrutural da infraestrutura de IA — onde a inferência passa a ser o motor econômico central, e a dependência tecnológica torna-se uma vulnerabilidade estratégica. Empresas que não compreenderem as implicações dessa aliança correm o risco de perder competitividade em um mercado em que o controle sobre a capacidade de processamento equivale a dominar o próprio ciclo de inovação. Este artigo aprofunda o contexto, as motivações e as implicações técnicas e empresariais dessa parceria. O problema estratégico: escassez e dependência tecnológica Nos últimos anos, o mercado global de IA enfrentou um problema recorrente: a escassez crônica de GPUs capazes de atender à demanda crescente por treinamento e inferência de modelos de larga escala. A Nvidia, líder incontestável no segmento, viu suas receitas crescerem quase sete vezes em quatro anos, alcançando US$ 130,5 bilhões em 2025. Esse domínio, porém, criou uma dependência estrutural que limita a expansão de empresas emergentes de IA, incluindo a própria OpenAI. Do ponto de vista estratégico, depender de um único fornecedor representa um risco de concentração inaceitável. A Nvidia, mesmo com sua capacidade industrial sem precedentes, não consegue atender à demanda insaciável por aceleradores de IA, criando gargalos que comprometem cronogramas e aumentam custos de operação. Esse cenário levou a OpenAI a diversificar suas fontes de hardware — primeiro com Broadcom e agora com AMD — em busca de resiliência e autonomia tecnológica. Além disso, o foco crescente na inferência de IA — ou seja, na execução prática de modelos em ambiente produtivo — exige arquiteturas otimizadas para eficiência energética e densidade computacional. Essa transição impõe novas exigências aos fornecedores de chips e redefine o que significa “liderança” em aceleração de IA. Consequências da inação Ignorar a necessidade de diversificação de hardware e de investimentos em capacidade de inferência é uma aposta perigosa. A falta de alternativas à Nvidia não apenas cria vulnerabilidade operacional, mas também limita o poder de negociação das empresas consumidoras de chips, concentrando inovação e margem de lucro em um único polo. Para provedores de nuvem, como Microsoft, Google e Meta, a ausência de fornecedores alternativos significa custos crescentes e menor flexibilidade arquitetônica em seus data centers. Para a OpenAI, o impacto é ainda mais direto: sem acesso contínuo a chips de alto desempenho, sua capacidade de oferecer inferência comercial em escala — base de sua receita futura — ficaria comprometida. A consequência estratégica seria dupla: estagnação tecnológica e perda de vantagem competitiva. Em mercados guiados por ciclos rápidos de aprendizado e adaptação, atrasos de meses podem significar anos de desvantagem acumulada. Fundamentos da solução: o papel do MI450 No centro do acordo entre AMD e OpenAI está o Instinct MI450, sucessor da série MI300X, projetado para competir diretamente com os superchips Vera Rubin da Nvidia. A arquitetura do MI450 incorpora avanços em memória de alta largura de banda (HBM4) e densidade de processamento, oferecendo até 432 GB de memória e desempenho superior a 40 PFLOPs em FP4. Essas especificações representam mais do que um salto técnico — são a base de uma nova geração de infraestrutura de inferência, projetada para maximizar throughput, reduzir latência e otimizar consumo energético. Comparado ao Vera Rubin, com 288 GB de HBM4 e 50 PFLOPs, o MI450 oferece uma proposta de equilíbrio entre eficiência, escalabilidade e custo total de propriedade (TCO). Do ponto de vista empresarial, o MI450 posiciona a AMD como uma alternativa concreta em um mercado até então monopolizado. Essa pluralidade de oferta pode catalisar um ciclo virtuoso de inovação, reduzindo preços e aumentando o acesso a tecnologias de ponta para novas empresas e centros de pesquisa. Implementação estratégica: arquitetura e impacto empresarial Implementar o MI450 em escala requer mais do que integração de hardware — envolve planejamento arquitetônico e reengenharia de workloads. As cargas de trabalho de inferência demandam otimização de pipelines de dados, suporte a formatos quantizados como FP4 e integração com frameworks como PyTorch e TensorRT. A AMD, historicamente atrás da Nvidia nesse ecossistema, vem investindo em camadas de software e bibliotecas abertas que reduzam essa distância. Para a OpenAI, a adoção estratégica da linha Instinct representa um movimento de diversificação inteligente. Ao construir infraestrutura com múltiplos fornecedores, a empresa reduz o risco de interrupções de fornecimento e aumenta a resiliência operacional. Além disso, cria condições para testar arquiteturas híbridas, combinando chips AMD e Nvidia de acordo com o perfil de cada workload. Essa abordagem também tem implicações financeiras. A troca por warrants equivalentes a 10% das ações da AMD consolida uma relação de longo prazo, alavancando valor para ambas as partes: a AMD garante demanda previsível e legitimidade no mercado de IA, enquanto a OpenAI obtém prioridade em fornecimento e acesso antecipado a novas gerações de chips. Melhores práticas avançadas e desafios técnicos Embora a adoção do MI450 represente uma oportunidade, sua integração não está isenta de desafios. O principal deles é o ecossistema de software. O domínio da Nvidia não se deve apenas à superioridade de hardware, mas à maturidade do CUDA e de seu stack completo de ferramentas, otimizadas para cada geração de GPU. A AMD precisa consolidar sua plataforma ROCm como um ambiente robusto, compatível e eficiente para execução de cargas de inferência de larga escala. Para isso, empresas como a OpenAI tornam-se parceiras críticas na validação de performance, escalabilidade e interoperabilidade. Cada avanço obtido nesse contexto representa um
O Futuro da IA na Ciência: Impulsionando Descobertas e Inovação Estratégica Organizações em todo o mundo estão intensificando iniciativas para aproveitar os avanços da inteligência artificial (IA), inclusive na comunidade científica. A IA não é mais apenas uma ferramenta de automação; ela se tornou um catalisador estratégico capaz de transformar como pesquisadores abordam problemas complexos, otimizam processos e exploram novas fronteiras do conhecimento. Contextualização Estratégica e Desafios Críticos A revolução da IA generativa, iniciada com o ChatGPT em 2022, mudou fundamentalmente a percepção de capacidade computacional aplicada à ciência. O entusiasmo inicial sobre modelos de linguagem de grande porte (LLMs) levantou a hipótese de que sistemas massivos de IA poderiam, eventualmente, responder questões científicas não triviais. Organizações como o Consórcio Trillion Parameter (TPC) propuseram metas ambiciosas, incluindo a criação de modelos de fronteira abertos e infraestrutura de dados compartilhada. No entanto, surgiram desafios críticos. O chamado “muro de escalonamento” demonstrou que simplesmente aumentar o número de parâmetros de um LLM não garante retorno proporcional em desempenho científico. Além disso, o suprimento limitado de dados de treinamento, gargalos de arquitetura de GPU e o alto custo de treinamento tornam a escalabilidade prática extremamente complexa. Consequências da Inação ou Implementação Inadequada Ignorar a integração da IA na pesquisa científica pode resultar em atrasos significativos em inovação e competitividade. Pesquisadores que não adotarem ferramentas de IA enfrentam maior tempo para experimentação, maior risco de erros humanos e menor capacidade de lidar com volumes massivos de dados científicos. Além disso, a falta de infraestrutura compartilhada limita a colaboração interinstitucional, impedindo avanços estratégicos em áreas críticas como modelagem climática, descoberta de medicamentos e ciência de materiais. Fundamentos da Solução: Modelos de IA e Raciocínio Científico O avanço científico orientado pela IA depende de fundamentos técnicos sólidos. Modelos de raciocínio, por exemplo, são projetados para executar tarefas cognitivas complexas: criar hipóteses, planejar e executar experimentos e analisar resultados. Diferente dos LLMs tradicionais, eles podem integrar dados experimentais em tempo real, aprendendo padrões e inferindo insights científicos que aceleram ciclos de pesquisa. Além disso, a criação de um modelo de fronteira aberto pelo TPC permite que toda a comunidade científica contribua e utilize uma base comum de dados e algoritmos. Essa abordagem não apenas democratiza o acesso à tecnologia, mas também garante maior transparência, auditabilidade e validação científica em experimentos de larga escala. Arquitetura e Infraestrutura Para suportar esses modelos, é essencial uma infraestrutura de dados e computação compartilhada. Servidores de alto desempenho, clusters de GPUs, armazenamento de alta velocidade e ferramentas de middleware são integrados para permitir experimentos contínuos e escaláveis. A interoperabilidade com laboratórios, sensores e instrumentos é crucial, garantindo que os modelos possam consumir dados em tempo real e gerar feedback acionável de forma eficiente. Implementação Estratégica A implementação bem-sucedida de IA na ciência exige abordagem metodológica cuidadosa. Primeiramente, dados científicos devem ser curados e padronizados. Em seguida, modelos de raciocínio precisam ser treinados e ajustados para domínios específicos. Finalmente, sistemas de IA de ponta são testados e validados em cenários de pesquisa real, com monitoramento contínuo de desempenho e métricas de sucesso. Considerações Críticas É fundamental avaliar trade-offs entre escala de modelo, custo computacional e precisão científica. Modelos maiores nem sempre garantem melhores resultados, e alucinações de IA podem comprometer conclusões. Estratégias de mitigação incluem validação cruzada com dados experimentais, pipelines de revisão por pares automatizados e auditoria contínua de resultados gerados por IA. Melhores Práticas Avançadas Cientistas que adotam IA devem seguir práticas avançadas de integração tecnológica. Isso inclui: uso de modelos híbridos que combinam raciocínio simbólico com aprendizado profundo; integração de sistemas de IA com workflows laboratoriais existentes; e utilização de pipelines de dados replicáveis e auditáveis. A ênfase está sempre em garantir que a IA amplifique, e não substitua, o raciocínio humano crítico. Medição de Sucesso O sucesso da IA na ciência deve ser medido por métricas qualitativas e quantitativas, incluindo tempo de descoberta reduzido, aumento da reprodutibilidade experimental, precisão na modelagem preditiva e capacidade de gerar novas hipóteses testáveis. Indicadores de adoção, colaboração interinstitucional e impacto científico também são essenciais para avaliar retorno estratégico. Conclusão A IA não é a solução mágica para todos os desafios científicos, mas representa uma alavanca poderosa para acelerar a pesquisa e inovação. Organizações que implementarem modelos de raciocínio, infraestrutura compartilhada e sistemas de fronteira abertos estarão melhor posicionadas para transformar dados em descobertas significativas. Embora a inteligência artificial geral ainda seja uma meta distante, o uso estratégico de IA permite avanços substanciais em eficiência, precisão e inovação científica. O futuro da pesquisa científica será definido por como a comunidade científica integra tecnologia, criatividade e colaboração para enfrentar os desafios mais complexos do conhecimento humano. Próximos passos incluem o investimento em treinamento de modelos de raciocínio específicos de domínio, integração de infraestrutura de dados compartilhada e desenvolvimento de sistemas de avaliação robustos, garantindo que a IA impulsione de forma responsável e estratégica a evolução da ciência.
Mercado global de HPC e IA: crescimento, números e tendências estratégicas O mercado de HPC (High Performance Computing) e Inteligência Artificial (IA) vive uma transformação sem precedentes, impulsionada pelo crescimento acelerado das cargas de trabalho de IA e pela crescente interdependência entre ciência de dados, simulação científica e inovação empresarial. Em 2024, segundo dados da Hyperion Research e da Intersect360, o setor atingiu cerca de US$ 60 bilhões, estabelecendo novos patamares de investimento em infraestrutura tecnológica crítica. Introdução: o papel estratégico do HPC e da IA A HPC, tradicionalmente associada a supercomputadores em laboratórios científicos e centros de pesquisa, passou a ter um papel central no avanço da IA generativa e empresarial. A convergência desses dois campos cria não apenas oportunidades técnicas, mas também dilemas estratégicos para organizações que precisam equilibrar investimentos em infraestrutura, governança de dados e competitividade global. Ignorar ou adotar tardiamente soluções em HPC e IA implica riscos claros: perda de produtividade em pesquisa, atraso em inovação industrial e desvantagem competitiva em setores emergentes como energia, farmacêutico e manufatura avançada. Assim, compreender os números e dinâmicas de mercado é mais do que um exercício estatístico – é uma bússola para decisões estratégicas de investimento. Neste artigo, exploramos em profundidade os dados de mercado divulgados por Hyperion Research e Intersect360, analisamos os principais fornecedores, tendências como exascale e IA soberana, e avaliamos implicações estratégicas para empresas e instituições. Problema estratégico: a pressão por infraestrutura escalável A principal tensão que organizações enfrentam hoje é o dilema entre infraestrutura local e soluções em nuvem. De acordo com a Hyperion, servidores locais representaram 42% dos gastos globais em 2024 (US$ 25 bilhões), enquanto a nuvem respondeu por apenas 15% (US$ 9 bilhões). Apesar do discurso recorrente de migração para nuvem, o crescimento mais acelerado ocorreu no modelo local, que registrou aumento anual de 23,4% – o maior em mais de duas décadas. Essa pressão por infraestrutura escalável não se limita a volumes de dados crescentes, mas envolve também requisitos de latência, soberania digital e otimização de custos em longo prazo. A nuvem oferece elasticidade, mas o controle e a previsibilidade de sistemas locais se mostram decisivos em setores que lidam com cargas críticas como simulação científica, energia e defesa. Consequências da inação: riscos competitivos e estratégicos Adiar investimentos em HPC e IA significa expor-se a riscos significativos. Empresas que não modernizam suas infraestruturas enfrentam gargalos computacionais que limitam desde a modelagem de novos fármacos até a engenharia avançada de materiais. Governos que atrasam iniciativas de HPC soberano arriscam perder autonomia em pesquisa científica e segurança nacional. Além disso, há o custo da oportunidade perdida: enquanto concorrentes aceleram pesquisas e desenvolvem produtos baseados em simulações complexas ou modelos generativos, organizações defasadas ficam presas a ciclos de inovação mais longos e caros. Fundamentos da solução: arquitetura do mercado global A arquitetura do mercado de HPC e IA pode ser compreendida pela segmentação feita por empresas de pesquisa como Hyperion e Intersect360. Em 2024, os componentes principais foram servidores locais (42%), serviços (21%), armazenamento (17%), nuvem (15%) e software (5%). Essa divisão revela que, apesar do discurso sobre cloud-first, a base tecnológica crítica continua fundamentada em infraestruturas locais robustas. Outro aspecto fundamental é a estratificação do mercado por classes de sistemas. A Hyperion reporta que sistemas de grande porte (US$ 1 milhão a US$ 10 milhões) somaram mais de US$ 7 bilhões, supercomputadores entre US$ 10 e 150 milhões movimentaram US$ 6,9 bilhões, e sistemas de nível básico (menos de US$ 250 mil) atingiram US$ 6,2 bilhões. Esse desenho confirma que tanto a pesquisa de ponta quanto a adoção ampla em empresas menores contribuem para o dinamismo do setor. Implementação estratégica: local, nuvem e híbrido Os dados mostram que organizações não precisam optar exclusivamente entre local e nuvem. A realidade estratégica é híbrida. Enquanto a nuvem suporta elasticidade para cargas sazonais e prototipagem rápida, servidores locais garantem controle, desempenho previsível e conformidade regulatória. A Intersect360 destaca que os servidores HPC-AI e Enterprise AI locais (excluindo hiperescala) representaram US$ 19,2 bilhões em 2024, com crescimento de 36,8%. Esse salto foi impulsionado por atualizações massivas para GPUs e pela demanda empresarial em múltiplos setores. Empresas que estruturam arquiteturas híbridas têm maior resiliência e flexibilidade para capturar esses ganhos. Melhores práticas avançadas: otimizando investimentos Modernização contínua com GPUs e aceleradores A demanda por GPUs e aceleradores especializados, como as plataformas da Nvidia, impulsiona modernizações em larga escala. O trade-off aqui é o custo elevado versus o ganho em performance e competitividade. Organizações líderes priorizam ciclos curtos de atualização tecnológica. Planejamento para exascale Segundo a Hyperion, entre 28 e 39 sistemas exascale devem ser instalados globalmente até 2028, com investimentos entre US$ 7 e 10,3 bilhões. Planejar para interoperabilidade com essas arquiteturas é crítico para centros de pesquisa e países que buscam relevância científica. Governança e soberania digital Projetos de IA soberana e data centers nacionais reforçam a importância de manter infraestrutura estratégica sob controle local. Isso garante não apenas performance, mas também independência tecnológica em cenários geopolíticos complexos. Medição de sucesso: métricas e indicadores A efetividade de projetos em HPC e IA pode ser avaliada por métricas como: Capacidade de processamento escalada: ganhos em teraflops ou petaflops disponíveis para cargas críticas. Tempo de treinamento de modelos: redução no ciclo de desenvolvimento de IA. Taxa de utilização da infraestrutura: otimização do CAPEX e OPEX. Impacto científico e industrial: número de descobertas aceleradas por simulações ou IA generativa. Conclusão: perspectivas e próximos passos A análise do mercado global de HPC e IA mostra um cenário em plena aceleração, em que a IA não apenas depende de HPC, mas redefine suas fronteiras. Com CAGR de 47% para servidores HPC focados em IA até 2028, a convergência dessas tecnologias moldará ciência, indústria e governo. Empresas e instituições que estruturarem estratégias híbridas, investirem em modernização acelerada e planejarem para interoperabilidade com sistemas exascale terão vantagens competitivas duradouras. O futuro não é apenas sobre maior poder computacional, mas sobre como alinhá-lo a objetivos estratégicos de inovação e soberania.
Controle de NAS com IA: eficiência empresarial com o QNAP MCP Assistant No cenário empresarial atual, a pressão por eficiência, automação e governança de TI nunca foi tão intensa. O aumento da complexidade nos fluxos de trabalho digitais e o crescimento exponencial do volume de dados obrigam as organizações a buscar soluções mais inteligentes para administração de suas infraestruturas de armazenamento. Nesse contexto, a integração da inteligência artificial diretamente ao NAS corporativo emerge como uma inovação estratégica. O QNAP MCP Assistant representa exatamente essa convergência: a capacidade de operar o NAS com comandos em linguagem natural, transformando um recurso de TI tradicional em uma plataforma responsiva, acessível e altamente eficiente. Empresas de diferentes portes enfrentam dificuldades recorrentes, como a sobrecarga das equipes de TI com tarefas repetitivas, a dependência de conhecimento técnico avançado para configurações simples e o tempo perdido na interpretação de logs ou no gerenciamento de permissões. Ignorar esse problema gera custos ocultos expressivos: lentidão na resposta a incidentes, falhas de governança e perda de competitividade em um mercado cada vez mais orientado por agilidade. Este artigo analisa em profundidade como o controle de NAS com IA via MCP pode redefinir a relação entre tecnologia e operação empresarial, reduzindo riscos e desbloqueando novas formas de produtividade. O problema estratégico no controle tradicional de NAS O gerenciamento de um NAS corporativo historicamente se apoia em duas interfaces principais: a GUI (interface gráfica via navegador) e o CLI (linha de comando). Embora cada uma tenha méritos, ambas impõem barreiras significativas ao uso cotidiano, principalmente em ambientes empresariais dinâmicos. A GUI simplifica tarefas básicas, mas torna fluxos complexos morosos, enquanto o CLI oferece flexibilidade e velocidade, mas exige conhecimento técnico especializado, geralmente restrito a equipes de TI. Esse dilema se traduz em ineficiência organizacional. Supervisores de departamento, por exemplo, podem precisar aguardar suporte da equipe de TI para criar uma nova conta de usuário, mesmo tendo privilégios administrativos. Times de vendas recorrem a colegas do marketing para acessar materiais já armazenados, simplesmente porque a navegação manual na árvore de diretórios é confusa. E em cenários críticos de segurança, como a investigação de acessos suspeitos, a análise manual de logs se torna impraticável diante da urgência. Consequências da inação: riscos e custos ocultos Não enfrentar essas limitações implica em três riscos principais. O primeiro é o custo operacional: profissionais altamente qualificados desperdiçam tempo em tarefas administrativas que poderiam ser automatizadas. O segundo é o risco de governança: atrasos na criação ou ajuste de permissões podem gerar lacunas de compliance, expondo a empresa a vulnerabilidades ou não conformidade regulatória. O terceiro é o risco competitivo: em um mercado que valoriza a agilidade, empresas lentas em responder a mudanças ou incidentes ficam em desvantagem frente a concorrentes mais digitais e responsivos. O resultado é uma sobrecarga para o time de TI e uma frustração crescente para usuários internos. Com isso, práticas informais podem emergir — como compartilhamento de arquivos fora da infraestrutura oficial — criando riscos ainda maiores de segurança e perda de dados. Fundamentos da solução: o MCP como protocolo de contexto O Model Context Protocol (MCP) introduz um novo paradigma. Em vez de obrigar o usuário a dominar comandos ou interfaces específicas, ele permite que o NAS entenda instruções em linguagem natural, mediadas por ferramentas de IA como Claude. A diferença fundamental não está apenas na camada de usabilidade, mas na transformação de um sistema tradicionalmente reativo em um ecossistema proativo, no qual a IA atua como um mordomo digital que compreende contextos e executa fluxos completos. Do ponto de vista técnico, o MCP funciona como um conector de fluxos de trabalho. Ele habilita o diálogo entre a IA e o sistema operacional do NAS, permitindo que comandos simples como “crie uma conta de usuário” ou complexos como “configure uma pasta compartilhada com permissões específicas” sejam traduzidos em operações efetivas. O MCP Assistant, instalado via App Center do QNAP, torna essa integração acessível a qualquer organização com NAS compatível com QTS 5.2 ou QuTS hero h5.2 em diante. Implementação estratégica do MCP Assistant A adoção do MCP Assistant não é apenas uma decisão técnica, mas uma escolha de arquitetura operacional. Sua instalação é semelhante à de outros pacotes QNAP, como o Download Station, mas exige atenção a detalhes como configuração de caminhos absolutos e integração correta com o cliente Claude. Essa etapa inicial garante a comunicação fluida entre o ambiente local e o NAS, evitando falhas de sincronização. Um aspecto crítico é a configuração de credenciais e permissões. O MCP Assistant respeita os níveis de acesso do usuário, garantindo que a IA não execute operações além daquelas autorizadas. Administradores podem inclusive restringir o escopo de atuação à rede local, reforçando o controle de segurança. Outro ponto é a possibilidade de desmarcar o modo somente leitura, habilitando a IA a executar tarefas de escrita, como criação de usuários ou alteração de permissões. Fluxos de trabalho simplificados Com o MCP ativo, a complexidade de múltiplos comandos se reduz a instruções naturais. Exemplos incluem: criar uma pasta compartilhada, atribuir permissões a usuários específicos e, caso necessário, gerar automaticamente novas contas. Outro caso recorrente é a análise de uso de espaço em disco — que pode ser acompanhada de geração automática de gráficos pela própria IA, otimizando a tomada de decisão em tempo real. Segurança operacional A segurança é uma preocupação central em qualquer integração com IA. No caso do MCP, a arquitetura foi projetada para evitar riscos. Funções inexistentes simplesmente não são executadas, bloqueando comandos potencialmente maliciosos. Além disso, todas as ações ficam registradas em logs, permitindo auditoria e rastreabilidade. Essa combinação de restrição funcional e registro detalhado garante que a automação não comprometa a governança. Melhores práticas avançadas de uso Embora seja possível usar a IA para tarefas básicas como renomear arquivos, o verdadeiro valor do MCP Assistant surge em cenários complexos e recorrentes. Um exemplo é a gestão de acessos em grandes equipes, em que permissões precisam ser ajustadas frequentemente. Outra aplicação estratégica é a investigação de incidentes de segurança: em vez
Acronis e Seagate: armazenamento seguro e em conformidade para MSPs No cenário atual de crescimento exponencial de dados e aumento das exigências regulatórias, provedores de serviços gerenciados (MSPs) enfrentam uma pressão sem precedentes para oferecer soluções de armazenamento que conciliem segurança, conformidade e eficiência de custos. A parceria estratégica entre Acronis e Seagate surge como uma resposta a esses desafios, unindo a experiência em segurança cibernética da Acronis à infraestrutura robusta de armazenamento da Seagate, por meio da plataforma Lyve Cloud Object Storage. Este artigo explora em profundidade o impacto dessa aliança no mercado empresarial, analisando os riscos da inação, os fundamentos técnicos da solução Acronis Archival Storage, os benefícios para setores regulamentados e as implicações estratégicas de longo prazo. O objetivo é oferecer uma visão consultiva para líderes de TI e gestores de MSPs que buscam alinhar suas estratégias de armazenamento às crescentes demandas de segurança, conformidade e sustentabilidade financeira. O problema estratégico do armazenamento de longo prazo Empresas modernas lidam com volumes de dados cada vez maiores, impulsionados pela adoção de inteligência artificial, pela digitalização de processos críticos e pela necessidade de retenção de informações para fins legais e regulatórios. A questão não é mais apenas como armazenar esses dados, mas como garantir sua integridade, acessibilidade e conformidade sem que os custos se tornem inviáveis. De acordo com métricas do setor, mais de 60% das organizações já gerenciam volumes superiores a 1 petabyte de dados. Esse dado ilustra não apenas a escala do desafio, mas também o risco associado a modelos de armazenamento tradicionais que não foram projetados para lidar com a magnitude e a criticidade desses ambientes. Provedores de serviços gerenciados, em particular, sentem a pressão de seus clientes em setores como saúde, finanças e serviços públicos, onde a retenção de dados de longo prazo é mandatória. A falha em atender a esses requisitos pode gerar multas regulatórias, perda de credibilidade e exposição a ameaças cibernéticas, especialmente em um cenário onde ataques de ransomware continuam crescendo em sofisticação e frequência. As consequências da inação Ignorar a necessidade de soluções de arquivamento seguras e escaláveis pode ter impactos profundos para empresas e MSPs. Em primeiro lugar, há o risco financeiro associado a multas por não conformidade com normas como ISO 27001 ou SOC 2. Além disso, modelos de armazenamento com custos imprevisíveis podem comprometer o orçamento de TI, especialmente quando cobranças adicionais por tráfego de dados ou acesso à API não são devidamente previstas. No campo da segurança, a ausência de recursos como criptografia em trânsito e em repouso ou a falta de imutabilidade expõe os dados a violações e manipulações maliciosas. Para setores críticos como saúde, em que dados sensíveis de pacientes precisam ser preservados com absoluto rigor, ou para instituições financeiras que lidam com informações altamente reguladas, esses riscos são inaceitáveis. Outro ponto de atenção é a perda de competitividade. Empresas que não adotam práticas robustas de gestão de dados podem perder contratos em licitações que exigem compliance comprovado, além de ficarem vulneráveis a falhas operacionais em auditorias, prejudicando a confiança de clientes e parceiros. Fundamentos técnicos da solução Acronis Archival Storage A oferta resultante da parceria entre Acronis e Seagate, chamada Acronis Archival Storage, foi concebida especificamente para enfrentar os desafios de arquivamento de longo prazo em ambientes de alta regulação. Seu núcleo técnico está na integração do Lyve Cloud Object Storage, da Seagate, com o portfólio de gerenciamento de dados e segurança da Acronis. Criptografia e segurança em múltiplas camadas A solução incorpora criptografia de dados tanto em trânsito quanto em repouso, garantindo que informações sensíveis permaneçam protegidas contra acessos não autorizados em todo o ciclo de vida do armazenamento. Esse recurso, aliado a controles de acesso baseados em funções (RBAC), permite granularidade no gerenciamento de permissões, reduzindo a superfície de ataque. Imutabilidade e prevenção contra ransomware A possibilidade de tornar dados imutáveis representa um diferencial significativo frente a ameaças como ransomware. Ao bloquear alterações em determinados conjuntos de arquivos durante períodos definidos, as organizações asseguram que nem mesmo acessos administrativos maliciosos possam comprometer a integridade das informações arquivadas. Conformidade regulatória integrada Com suporte a padrões internacionais como ISO 27001 e SOC 2, a solução se posiciona como uma ferramenta de apoio direto à governança corporativa. Para empresas em setores altamente regulamentados, essa aderência simplifica processos de auditoria e demonstra o compromisso com a segurança e a conformidade em escala global. Implementação estratégica em ambientes corporativos A adoção do Acronis Archival Storage deve ser vista como parte de uma estratégia de gestão de dados de longo prazo, não apenas como uma solução tecnológica isolada. Para MSPs, o diferencial está na integração transparente com os serviços já oferecidos pela Acronis, permitindo ampliar o portfólio sem complexidade adicional. Do ponto de vista prático, a migração de dados para o Lyve Cloud requer uma análise prévia de volumes, políticas de retenção e classificação de informações. Essa etapa é crítica para evitar que dados ativos sejam confundidos com arquivos de baixo acesso, o que poderia afetar performance e custos. Outro aspecto relevante é o alinhamento com equipes de compliance e segurança da informação, garantindo que políticas internas de governança estejam refletidas na configuração da solução. Isso inclui a definição de papéis, permissões e políticas de retenção que estejam em conformidade com exigências regulatórias. Melhores práticas avançadas para MSPs Para maximizar os benefícios do Acronis Archival Storage, MSPs devem adotar uma abordagem consultiva junto a seus clientes. Isso significa mapear requisitos regulatórios específicos, identificar riscos operacionais e desenhar planos de retenção de dados que equilibrem conformidade, segurança e custos. Entre as práticas avançadas está o uso da imutabilidade em dados de auditoria ou registros médicos, garantindo que esses conjuntos permaneçam inalterados durante o período legal exigido. Outro ponto é a criação de políticas de acesso diferenciadas, em que dados altamente confidenciais sejam acessíveis apenas por grupos restritos com autenticação multifator. Também é recomendável estabelecer métricas de eficiência financeira, monitorando o impacto da eliminação de cobranças por chamadas de API ou tráfego de dados em comparação com modelos de
Servidores de IA Supermicro no INNOVATE 2025: infraestrutura avançada para data center e edge A Supermicro apresentou no evento INNOVATE! EMEA 2025 um portfólio ampliado de servidores de IA, combinando GPUs NVIDIA de última geração, processadores Intel Xeon 6 e soluções modulares para cargas de trabalho críticas em data center e edge. Este artigo aprofunda o contexto, desafios e implicações estratégicas dessa evolução. Introdução: a nova fronteira da infraestrutura de IA O crescimento exponencial da inteligência artificial não é mais um fenômeno restrito a empresas de tecnologia. Hoje, praticamente todos os setores — de telecomunicações a varejo, de saúde a energia — enfrentam a necessidade de processar modelos complexos de IA com rapidez e eficiência. Neste cenário, os servidores de IA Supermicro desempenham um papel estratégico ao fornecer plataformas capazes de sustentar desde treinamento em data centers até inferência na borda. O anúncio da Supermicro no INNOVATE! EMEA 2025, realizado em Madri, evidencia essa transição. A empresa apresentou sistemas otimizados para cargas de trabalho distribuídas que incorporam componentes de ponta, como GPUs NVIDIA RTX Pro™, NVIDIA HGX™ B300, soluções em escala de rack GB300 NVL72 e processadores Intel Xeon 6 SoC. A inclusão de arquiteturas voltadas para edge computing, como o NVIDIA Jetson Orin™ NX e o NVIDIA Grace C1, demonstra uma abordagem integral, capaz de atender tanto o núcleo do data center quanto as fronteiras de rede. As organizações enfrentam hoje um dilema: investir em infraestruturas preparadas para a IA ou correr o risco de perder competitividade. A inação significa lidar com gargalos de rede, custos energéticos crescentes e decisões lentas. O portfólio revelado pela Supermicro busca mitigar esses riscos ao oferecer plataformas modulares, escaláveis e energeticamente eficientes. O problema estratégico: demandas crescentes de IA no data center e na borda A transformação digital acelerada fez com que os volumes de dados crescessem de forma descontrolada. Modelos de IA de larga escala, que antes eram restritos a poucos laboratórios de pesquisa, agora estão sendo aplicados em ambientes corporativos e operacionais. Isso cria dois desafios simultâneos: a necessidade de infraestrutura massiva em data centers e a urgência de capacidades de processamento diretamente na borda da rede. No núcleo do data center, os requisitos envolvem treinamento de modelos cada vez mais complexos, que exigem clusters de GPUs interconectados com alta largura de banda e baixa latência. Já no edge, os cenários são diferentes: dispositivos precisam inferir em tempo real, com restrições severas de energia, espaço e conectividade. A convergência desses dois mundos exige soluções arquitetadas de forma modular, capazes de equilibrar desempenho, eficiência e escalabilidade. Os servidores de IA Supermicro apresentados em Madri respondem a esse problema estratégico. Ao integrar desde sistemas de 1U de curta profundidade até racks completos com suporte a até 10 GPUs, a empresa constrói um ecossistema que permite às organizações implantar IA onde ela gera maior valor. Consequências da inação: riscos de não modernizar a infraestrutura Ignorar a modernização da infraestrutura para IA implica em riscos claros. Primeiramente, há a questão do desempenho. Modelos de IA mal suportados levam a tempos de resposta lentos, que podem inviabilizar aplicações críticas, como análise em tempo real em telecomunicações ou sistemas de recomendação em varejo. Outro fator é o custo energético. Data centers que continuam operando apenas com refrigeração tradicional e servidores de gerações anteriores enfrentam contas de energia crescentes. A Supermicro destacou que muitos de seus novos sistemas podem reduzir em até 40% o consumo energético com soluções de resfriamento líquido — uma diferença que, em escala, representa milhões de dólares anuais. Além disso, há a dimensão competitiva. Empresas que não conseguem treinar e rodar modelos de IA com eficiência ficam para trás em inovação. Isso significa perda de clientes, de relevância de mercado e, em última instância, de receita. A falta de infraestrutura adequada também impacta a capacidade de atender requisitos de compliance e segurança, especialmente em setores regulados. Fundamentos da solução: arquitetura modular da Supermicro A resposta da Supermicro para esses desafios é baseada em seu modelo de Server Building Block Solutions®, que permite construir sistemas sob medida a partir de blocos modulares. Essa abordagem garante que cada cliente possa alinhar sua infraestrutura às necessidades específicas de carga de trabalho, seja em termos de CPU, GPU, armazenamento, rede ou refrigeração. No segmento de GPUs, os novos sistemas incorporam a mais recente geração da NVIDIA, incluindo a plataforma HGX B300 e a solução em escala de rack GB300 NVL72. Essas arquiteturas foram desenvolvidas para cargas de trabalho massivas, com múltiplas GPUs operando em paralelo e otimizadas para treinamento de IA em larga escala. Já no edge, a presença do NVIDIA Jetson Orin NX e do Grace C1 mostra que a empresa não limita sua visão ao data center, mas estende-a para cenários distribuídos. Outro elemento-chave é a integração com processadores Intel Xeon 6 SoC. Esses chips oferecem até 64 núcleos e recursos específicos para telecomunicações, como o vRAN Boost integrado. A combinação com sincronização de tempo GNSS e múltiplas portas de rede de alta velocidade garante que os sistemas estejam prontos para aplicações em redes de alto tráfego. Implementação estratégica: sistemas apresentados no INNOVATE 2025 ARS-111L-FR: IA para telecomunicações O ARS-111L-FR representa a abordagem da Supermicro para ambientes de telecomunicações, onde espaço e eficiência energética são cruciais. Equipado com a CPU NVIDIA Grace C1 e suporte a GPUs de baixo perfil, ele oferece capacidade de IA diretamente em gabinetes de telecom. Isso permite que operadoras integrem serviços inteligentes na borda sem depender do data center central. ARS-E103-JONX: IA compacta para varejo e manufatura O ARS-E103-JONX é um exemplo claro de como a Supermicro traduz necessidades de edge em soluções práticas. Sem ventoinha e alimentado pelo Jetson Orin NX, o sistema oferece até 157 TOPS de desempenho, com conectividade avançada que inclui Ethernet de 10 Gb, 5G e Wi-Fi. Em ambientes de varejo, pode suportar múltiplos pipelines de visão computacional para monitoramento de estoque ou comportamento do consumidor em tempo real. SYS-212D-64C-FN8P: redes de alto tráfego Já o SYS-212D-64C-FN8P foca em locais de rede de alta densidade.
