Infraestrutura de IA para Governo: Avanços Supermicro e NVIDIA para 2026 A rápida evolução das tecnologias de inteligência artificial está redefinindo as capacidades e exigências de organizações federais. À medida que governos avançam na adoção de recursos de IA para segurança, risco, análise de dados e aplicações científicas de alta complexidade, cresce também a demanda por plataformas arquitetadas especificamente para cumprir normas rigorosas de conformidade, soberania de dados, eficiência operacional e integridade de fabricação. Nesse contexto, a colaboração entre Supermicro e NVIDIA representa um marco estratégico para instituições públicas que precisam combinar desempenho massivo, segurança reforçada e confiabilidade operacional dentro dos limites regulatórios dos Estados Unidos. Este artigo analisa, com profundidade técnica e visão estratégica, os principais avanços apresentados pela Supermicro no GTC em Washington, incluindo a adoção das futuras plataformas NVIDIA Vera Rubin NVL144 e CPX, a consolidação da fabricação TAA-compliant nos EUA e a ampliação do portfólio de IA para governo com sistemas como o HGX B300, o Super AI Station GB300 e o rack-scale GB200 NVL4. A partir dessa análise, discutimos não apenas os aspectos técnicos, mas também as implicações para resiliência, governança e competitividade no setor público. Ao longo do conteúdo, exploramos fundamentos arquiteturais, impactos estratégicos, riscos da inação, melhores práticas e alinhamento com modelos de referência como o NVIDIA AI Factory for Government. O objetivo é fornecer ao leitor uma visão aprofundada das mudanças que moldarão o cenário de infraestrutura de IA governamental nos próximos anos. Introdução A transformação digital no setor público alcançou um estágio em que a adoção de inteligência artificial não é apenas uma vantagem competitiva — é uma necessidade operacional. Governos lidam com ameaças cibernéticas cada vez mais sofisticadas, quantidades massivas de dados sensíveis e demandas crescentes por respostas rápidas, precisas e seguras. Nesse cenário, a construção de uma infraestrutura de IA para governo, alinhada a normas federais, torna-se um eixo estratégico para garantir soberania tecnológica e resiliência institucional. No entanto, essa jornada não é trivial. Os desafios incluem restrições legais como a Trade Agreements Act (TAA) e o Buy American Act, que exigem que sistemas utilizados por órgãos federais sejam produzidos e validados em território americano. Além disso, workloads governamentais — de detecção de ameaças a simulações científicas — demandam plataformas de altíssimo desempenho, escalabilidade e confiabilidade. A ausência de uma estratégia sólida de IA é, hoje, um risco sistêmico. Sem infraestrutura adequada, as organizações enfrentam perda de eficiência, vulnerabilidades de segurança, dependência tecnológica externa e incapacidade de responder às demandas emergentes. Como veremos, os avanços anunciados pela Supermicro em parceria com a NVIDIA representam uma resposta concreta a esses desafios. Ao longo deste artigo, analisaremos o panorama completo: dos problemas estratégicos enfrentados por entidades governamentais até as soluções arquitetadas para atender a requisitos rigorosos de conformidade, desempenho e segurança. O Problema Estratégico na Infraestrutura de IA para Governo Exigências Regulatórias e Integridade da Cadeia de Suprimentos Instituições governamentais trabalham dentro de um conjunto rigoroso de normas de segurança, confiabilidade e procedência de hardware. A conformidade TAA e o Buy American Act impõem que sistemas críticos sejam fabricados, validados e testados nos Estados Unidos. Isso limita drasticamente as opções de infraestrutura de IA disponíveis no mercado, pois muitas soluções de alto desempenho utilizam cadeias de suprimento distribuídas globalmente. Esse cenário cria um dilema estratégico: como garantir acesso a tecnologias de ponta em IA sem comprometer requisitos legais e sem abrir mão da segurança da cadeia produtiva? A resposta passa por fabricantes com capacidade de design, produção e validação local, algo que a Supermicro fortalece com sua manufatura baseada em San Jose, Califórnia. Crescimento Exponencial da Complexidade Computacional Aplicações modernas do setor público — de modelagem climática a análise de riscos — demandam volumes de computação que ultrapassam os limites das gerações anteriores de GPUs e arquiteturas convencionais. A dependência crescente de modelos multimodais e algoritmos que ultrapassam trilhões de parâmetros torna essencial uma infraestrutura capaz de sustentar IA de grande escala. Essa necessidade leva a dois desafios centrais: densidade computacional e eficiência energética. Ambientes governamentais precisam de arquiteturas compactas, porém escaláveis, que aproveitem GPUs de interconexão de baixa latência como as que compõem as plataformas Blackwell e Vera Rubin discutidas neste artigo. Consequências da Inação A falta de uma estratégia moderna de infraestrutura de IA para governo traz implicações mais profundas do que simplesmente perder competitividade. Em muitos casos, representa um risco direto à segurança nacional e à integridade operacional. Entre os impactos mais críticos, destacam-se: Vulnerabilidade Operacional Sem plataformas projetadas especificamente para workloads governamentais, órgãos públicos ficam expostos a falhas de desempenho e escalabilidade. Modelos incapazes de operar em grande escala criam gargalos, atrasam respostas e amplificam riscos — especialmente em áreas como cibersegurança e análise de ameaças. Dependência Tecnológica Externa Infraestruturas fabricadas fora do território nacional podem gerar riscos de cadeia de suprimentos e dificultar auditorias de segurança. Órgãos que dependem de fornecedores sem presença de manufatura local enfrentam limitações para atender às exigências de compliance federal. Limitações Científicas e de Inovação Sem hardware apropriado, instituições governamentais, laboratórios e universidades ficam limitados na execução de simulações e pesquisas avançadas, prejudicando áreas como meteorologia, energia, defesa e saúde. Fundamentos da Solução Apresentada pela Supermicro e NVIDIA Fabricação TAA-Compliant e Buy American Act-Capable A Supermicro destaca seu diferencial estratégico: sistemas desenvolvidos, construídos e validados nos EUA, atendendo às exigências federais. Toda a manufatura governamentalmente orientada ocorre em San Jose, Califórnia. Essa abordagem garante segurança da cadeia de suprimentos, maior transparência no processo de produção e confiança institucional. Para o setor público, isso significa que infraestruturas críticas de IA podem ser implantadas sem comprometer requisitos legais, com rastreabilidade total e alto nível de confiabilidade operacional. Próxima Geração de Plataformas NVIDIA para Governo Entre as inovações anunciadas para 2026 estão: NVIDIA Vera Rubin NVL144 e Vera Rubin CPX. Essas plataformas prometem mais de 3x de aceleração em workloads de atenção comparadas à geração Blackwell Ultra, habilitando modelos maiores, mais rápidos e mais eficientes para ambientes federais. A evolução representa um salto arquitetural para aplicações governamentais que dependem de inferência de alta
Supermicro ARS-121L-DNR: desempenho extremo com NVIDIA Grace CPU Superchip para HPC e nuvem hyperscale O avanço das arquiteturas de computação de alto desempenho redefine constantemente o equilíbrio entre densidade, eficiência energética e conectividade. O Supermicro ARS-121L-DNR emerge nesse contexto como uma solução projetada para maximizar o poder de processamento em espaços mínimos, integrando o NVIDIA Grace™ CPU Superchip e suporte a interconexões de alta largura de banda como o NVLink® Chip-2-Chip (C2C). Este artigo analisa em profundidade como o design dual-node em 1U impulsiona cargas de trabalho intensivas em dados, como High Performance Computing (HPC), aplicações hyperscale e análise avançada. Contexto e Desafio Estratégico Os datacenters modernos enfrentam uma pressão crescente por maior densidade computacional e eficiência térmica, especialmente em ambientes voltados a HPC e cloud hyperscale. O desafio está em equilibrar desempenho extremo com economia de energia e escalabilidade modular — elementos muitas vezes contraditórios na prática. O ARS-121L-DNR foi projetado exatamente para resolver essa equação, condensando dois nós completos com CPUs Grace em apenas 1U de altura. Em contextos como simulações científicas, análises de dados em tempo real e processamento paralelo massivo, a latência entre unidades de processamento se torna um gargalo crítico. A integração do NVLink C2C no ARS-121L-DNR, com 900 GB/s de interconexão bidirecional entre os processadores, elimina esse gargalo e garante que ambos os nós trabalhem em sinergia total. Consequências da Inação Ignorar a transição para plataformas otimizadas por arquitetura Grace pode resultar em desperdício de energia e limitações de throughput em cargas de HPC e IA. Sistemas baseados em arquiteturas tradicionais x86 enfrentam maior consumo energético e menor eficiência de interconexão, o que se traduz em custos operacionais mais altos e maior latência em tarefas paralelas. Além disso, em ambientes hyperscale e de análise de dados, cada microssegundo de latência impacta o custo total de propriedade (TCO). O atraso na adoção de sistemas baseados em Grace CPU Superchip reduz a competitividade frente a infraestruturas que já exploram a integração CPU-to-CPU via NVLink e memórias LPDDR5X de alta eficiência. Fundamentos da Solução Arquitetura NVIDIA Grace CPU Superchip O coração do ARS-121L-DNR é o NVIDIA Grace™ CPU Superchip, composto por duas CPUs de 72 núcleos interconectadas via NVLink C2C. Essa arquitetura elimina a dependência de controladores externos, reduzindo latência e maximizando a coerência de cache entre núcleos. O resultado é um processamento homogêneo e otimizado para tarefas paralelas em HPC, IA e data analytics. Com suporte a até 480 GB de memória LPDDR5X ECC por nó, o sistema entrega largura de banda excepcional e resiliência a falhas, garantindo integridade de dados em operações contínuas. Essa abordagem não apenas melhora o desempenho bruto, mas também contribui para a redução de consumo energético por operação computacional — um fator crítico em infraestruturas sustentáveis. Design Dual-Node em 1U O design 1U com dois nós independentes diferencia o ARS-121L-DNR no portfólio de HPC da Supermicro. Cada nó é isolado, com sua própria controladora, armazenamento, conectividade e subsistema de resfriamento, permitindo balanceamento de carga ou redundância. Isso aumenta a eficiência de rack e simplifica a manutenção sem comprometer o desempenho agregado. Essa arquitetura é particularmente vantajosa em clusters de HPC e plataformas hyperscale, onde a densidade física impacta diretamente o custo operacional por unidade de rack. Com dois servidores completos em uma única unidade de altura, a eficiência por watt e por U atinge níveis de excelência. Conectividade e Expansão de Alto Desempenho Cada nó suporta duas portas PCIe 5.0 x16, compatíveis com adaptadores NVIDIA BlueField-3 ou ConnectX-7. Essa capacidade permite configurar interconexões inteligentes (DPU) ou redes de baixa latência com largura de banda superior a 400Gb/s, ampliando o potencial do sistema em data centers orientados a IA, edge computing e virtualização de rede. O sistema também integra suporte a até 4 E1.S NVMe drives hot-swap e 4 slots M.2 NVMe por nó, oferecendo ampla flexibilidade para arquiteturas de armazenamento all-flash de baixa latência. Implementação Estratégica Eficiência Térmica e Gerenciamento Inteligente Com até 9 ventoinhas de 4 cm com controle PWM e sensores térmicos independentes, o ARS-121L-DNR mantém desempenho estável mesmo sob cargas extremas. O sistema monitora temperatura de CPU, chipset e ambiente interno, ajustando dinamicamente a rotação das ventoinhas para maximizar a eficiência térmica e reduzir ruído. O gerenciamento é suportado por AMI BIOS de 32MB SPI Flash e controladora BMC dedicada com porta LAN de 1 GbE, garantindo integração total com plataformas de monitoramento remoto e automação de datacenter. Fontes de Alimentação Redundantes Titanium Level O sistema conta com duas fontes redundantes de 2000W certificadas Titanium (96% de eficiência), oferecendo operação contínua mesmo em caso de falha de um módulo. Essa redundância é essencial em ambientes mission-critical e reduz o risco de downtime não planejado. Melhores Práticas Avançadas Integração com Ambientes Hyperscale O ARS-121L-DNR é ideal para arquiteturas em larga escala que exigem performance previsível e isolamento de carga. A segmentação dual-node permite configurar workloads independentes ou distribuir tarefas paralelas de forma coordenada, mantendo latência mínima entre nós via NVLink. Essa configuração é especialmente eficiente em clusters Kubernetes, ambientes de virtualização intensiva e soluções de AI inferencing distribuído. Governança e Confiabilidade O suporte a ECC Memory e monitoramento abrangente de saúde do sistema proporcionam conformidade com políticas corporativas de resiliência e integridade de dados. O design robusto e a gestão térmica automatizada minimizam falhas por sobreaquecimento — uma das principais causas de indisponibilidade em data centers de alta densidade. Escalabilidade Linear Graças à modularidade por nó, é possível expandir gradualmente a infraestrutura conforme a demanda computacional cresce, sem necessidade de substituição completa de chassis. Isso permite um modelo de crescimento previsível, ideal para empresas que priorizam custo operacional otimizado (OpEx). Medição de Sucesso Os indicadores de sucesso para implementações com o ARS-121L-DNR devem incluir métricas de eficiência energética por teraflop, latência interprocessos (NVLink) e throughput agregado de rede. Além disso, o monitoramento de disponibilidade e consumo térmico médio por nó fornece visibilidade sobre a maturidade operacional da infraestrutura. Empresas que substituem sistemas x86 tradicionais por plataformas Grace CPU Superchip relatam ganhos significativos em densidade de rack e redução
Infraestrutura de IA e HPC com resfriamento líquido Supermicro HGX B200 O avanço da computação de alto desempenho e da inteligência artificial exige uma infraestrutura que vá além da mera potência de processamento. Em um cenário onde o treinamento de modelos generativos, a simulação científica e o processamento de dados financeiros se tornaram pilares da inovação, a Supermicro Gold Series com NVIDIA HGX B200 e resfriamento líquido OCP Inspired surge como um marco de engenharia. Este sistema 4U não é apenas um servidor — é uma plataforma completa de computação densa, projetada para IA, HPC e workloads científicos de próxima geração. Combinando duas CPUs Intel Xeon 6900 de até 128 núcleos com oito GPUs NVIDIA B200 SXM e interconexão NVLink/NVSwitch, o sistema alcança níveis de desempenho e eficiência térmica que redefinem o equilíbrio entre poder computacional e sustentabilidade. O design OCP Inspired garante interoperabilidade e escalabilidade em ambientes corporativos e institucionais que buscam densidade máxima e confiabilidade. O desafio estratégico da infraestrutura moderna de IA e HPC As empresas que operam em setores como pesquisa científica, finanças, bioinformática e veículos autônomos enfrentam um dilema crescente: como suportar o crescimento exponencial das cargas de trabalho de IA e HPC sem comprometer eficiência energética, estabilidade térmica e integridade de dados? O aumento da densidade computacional e da largura de banda de interconexão exige arquiteturas térmicas mais avançadas. O uso de GPUs de última geração, como a NVIDIA B200, que sozinha pode consumir centenas de watts sob carga, multiplica o desafio. O tradicional arrefecimento por ar já não é suficiente para manter estabilidade térmica e desempenho consistente em clusters de alta densidade. A ausência de um design orientado a resfriamento líquido direto (D2C) e a integração rack-scale pode gerar instabilidade térmica, degradação de desempenho e aumento significativo de custos operacionais. O resultado é um ciclo de ineficiência que compromete tanto o retorno sobre o investimento quanto a sustentabilidade operacional. Consequências da inação em ambientes de IA e HPC Ignorar a evolução térmica e arquitetural da infraestrutura tem implicações diretas. Em workloads de IA generativa ou treinamento de LLMs, qualquer flutuação térmica pode reduzir o clock efetivo das GPUs e CPUs, resultando em perda de performance por throttling térmico. Além disso, a dissipação ineficiente acelera o desgaste de componentes críticos e compromete a confiabilidade de longo prazo. No contexto de HPC e pesquisa científica, o custo de downtime ou falha de um nó em um cluster de simulação é exponencial. Cada segundo de indisponibilidade representa perda de produtividade computacional e impacto em cronogramas de pesquisa. Organizações que mantêm data centers baseados exclusivamente em arrefecimento a ar enfrentam também um problema de densidade: a limitação física da dissipação térmica impede a expansão horizontal sem reengenharia completa do ambiente. Por isso, a transição para infraestruturas líquidas — como o sistema 4U Supermicro — tornou-se um fator estratégico e não apenas técnico. Fundamentos da solução: arquitetura OCP e resfriamento líquido direto O DP Intel 4U Liquid-Cooled System with NVIDIA HGX B200 foi projetado com base em três pilares técnicos: integração completa em rack, arquitetura OCP Inspired e resfriamento líquido direto a chip (D2C Cold Plate). Essa combinação redefine a eficiência térmica e o desempenho sustentado. Com suporte a duas CPUs Intel Xeon 6900 — até 128 núcleos e 504 MB de cache por processador — e oito GPUs NVIDIA HGX B200 SXM com 1.4 TB de memória total, o sistema oferece uma densidade de computação que antes exigia múltiplos servidores. A interconexão entre GPUs via NVLink e NVSwitch elimina gargalos de comunicação interna, permitindo que os modelos de IA e HPC operem em escalas massivas de dados. O subsistema de memória também se destaca: 24 slots DDR5 ECC RDIMM/MRDIMM de até 8800 MT/s, garantindo integridade de dados e largura de banda de memória proporcional à escala de processamento. Esse equilíbrio entre CPU, GPU e memória é essencial para workloads como LLMs, simulações científicas e treinamento de modelos multimodais. Interconexão e expansão em nível de rack Com 10 slots PCIe 5.0 x16 LP e 2 FHHL, o sistema oferece flexibilidade para integrar redes de baixa latência, armazenamento NVMe adicional ou controladoras específicas. O design OCP Inspired garante interoperabilidade com soluções de rack líquido completas, permitindo que a infraestrutura seja entregue como um ecossistema pronto para operação, com cabeamento, bomba e manifold otimizados para fluxo térmico e redundância. Implementação estratégica: densidade, segurança e gerenciamento unificado Um diferencial crucial da Supermicro Gold Series é a integração de ferramentas de gerenciamento unificado — incluindo SuperCloud Composer, Server Manager (SSM) e SuperServer Automation Assistant — que proporcionam controle e automação de toda a infraestrutura, do nível de firmware até a camada de orquestração. Do ponto de vista de segurança, a plataforma é compatível com NIST 800-193, incorporando Silicon Root of Trust, Secure Boot, Firmware Assinado e Recuperação Automática. Em um contexto de IA e HPC, onde a integridade do firmware e da cadeia de suprimentos é crítica, esses recursos reduzem o risco de ataques persistentes e comprometimento de ambiente. A redundância energética também é parte da arquitetura estratégica. O sistema conta com quatro fontes Titanium Level de 6600W (2+2), com eficiência superior a 96%. Isso assegura estabilidade mesmo em operações contínuas de alta carga, mantendo consumo otimizado e confiabilidade em nível de missão crítica. Melhores práticas avançadas para operação líquida em larga escala A adoção de infraestrutura líquida requer uma abordagem metodológica que vai além da substituição de componentes. É essencial planejar o ciclo térmico completo — desde a temperatura de entrada do fluido até a dissipação no rack. A Supermicro, ao integrar o sistema completo, elimina as variáveis de risco mais comuns em implementações customizadas. Entre as práticas recomendadas estão: controle granular de temperatura por sensor, redundância hidráulica, validação de estanqueidade e calibração dinâmica das bombas em função da carga térmica. O sistema também é otimizado para operar entre 10°C e 35°C, assegurando desempenho linear mesmo sob variação de temperatura ambiente. Do ponto de vista de manutenção, o design hot-swap dos 8 drives NVMe U.2 e 2 M.2 frontais simplifica
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
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.
Nvidia Rubin CPX: potência para inferência de IA em contexto massivo A Nvidia anunciou a GPU Rubin CPX, uma inovação projetada para redefinir os limites da inferência de inteligência artificial (IA) em cenários de contexto massivo. Combinando avanços em computação paralela, largura de banda de memória e integração em arquiteturas de data center, a nova geração de GPUs responde a um desafio estratégico: suportar janelas de contexto que deixam para trás os atuais 250.000 tokens e avançam para a escala de milhões. Este artigo analisa em profundidade o anúncio da Nvidia, destacando os problemas estratégicos que levaram à criação do Rubin CPX, as consequências da inação diante da evolução da inferência de IA, os fundamentos técnicos da solução, a implementação em data centers e os impactos estratégicos para empresas que dependem de IA de última geração. Introdução: a mudança de paradigma da IA Nos últimos anos, o debate em torno da inteligência artificial esteve dominado pelo tema do treinamento de modelos cada vez maiores. No entanto, como observou Ian Buck, vice-presidente e gerente geral de hiperescala e HPC da Nvidia, o foco da comunidade está mudando rapidamente para a inferência, ou seja, a execução prática desses modelos em escala empresarial e consumer. Essa mudança redefine não apenas o software, mas também o hardware que sustenta o ecossistema de IA. A inferência apresenta desafios únicos que diferem do treinamento. Enquanto o treinamento busca maximizar throughput em processos intensivos e previsíveis, a inferência exige equilíbrio entre latência, escalabilidade, custo energético e experiência do usuário. Em cargas emergentes como copilotos de programação e geração de vídeo, a pressão recai sobre a capacidade de processar contextos cada vez mais longos sem comprometer a responsividade. Ignorar essa transição representa riscos significativos para data centers e provedores de serviços de IA. Um atraso na adaptação pode significar perda de competitividade, aumento exponencial de custos operacionais e incapacidade de atender a demandas de clientes em mercados que crescem a dois dígitos. O problema estratégico: inferência de IA em escala massiva A complexidade da inferência se manifesta em múltiplos vetores de otimização. Buck destacou que há um constante trade-off entre throughput e experiência do usuário. É possível maximizar a produção de tokens por segundo em um único fluxo, mas isso pode prejudicar a equidade entre múltiplos usuários simultâneos. Além disso, equilibrar eficiência energética e desempenho se tornou um imperativo em fábricas de IA modernas. Outro desafio central é o delta de desempenho entre as fases de inferência. A fase de pré-preenchimento, onde o modelo processa a entrada do usuário e tokens associados, pode explorar paralelismo massivo nas GPUs. Já a fase de geração, que é autorregressiva, exige execução linear, demandando altíssima largura de banda de memória e interconexões NVLink otimizadas. Esse contraste cria gargalos que comprometem a escalabilidade. A solução atual de muitos data centers, baseada em desagregação via cache KV, permite dividir GPUs entre contexto e geração, mas introduz complexidade de sincronização e limitações à medida que os contextos crescem. Consequências da inação diante da evolução da inferência O crescimento exponencial das janelas de contexto pressiona a infraestrutura existente. Modelos atuais conseguem lidar com cerca de 250.000 tokens, mas aplicações emergentes já projetam a necessidade de ultrapassar a barreira de 1 milhão de tokens. Para copilotos de código, isso significa reter em memória mais de 100.000 linhas, enquanto a geração de vídeo amplia a exigência para múltiplos milhões. A ausência de infraestrutura capaz de lidar com esse salto traz riscos claros: Experiência limitada do usuário: respostas truncadas ou inconsistentes em copilotos e assistentes virtuais. Custos crescentes: uso ineficiente de GPUs ao tentar compensar limitações arquiteturais. Perda de mercado: em setores como entretenimento, cujo valor atual de US$ 4 bilhões pode chegar a US$ 40 bilhões na próxima década. Empresas que não se adaptarem rapidamente correm o risco de ficar para trás em um mercado de alto valor, onde a latência e a precisão determinam não apenas competitividade, mas também confiança do cliente. Fundamentos técnicos da solução Rubin CPX A Nvidia respondeu a esse desafio com a GPU Rubin CPX, baseada na arquitetura Rubin e compatível com CUDA. Diferente das gerações anteriores, ela foi otimizada especificamente para cargas de inferência em contexto massivo, com suporte a milhões de tokens. Capacidade computacional O Rubin CPX entrega 30 petaFLOPs de computação NVFP4, estabelecendo uma base sólida para lidar com inferências massivamente paralelas. Esse poder bruto é fundamental para reduzir a lacuna entre as fases de pré-preenchimento e geração. Memória e largura de banda Equipado com 128 GB de memória GDDR7, o Rubin CPX prioriza largura de banda sobre escalabilidade NVLink em cargas de contexto. Essa escolha arquitetural permite lidar com o peso computacional da fase de pré-processamento de maneira mais eficiente. Aceleradores especializados A Nvidia triplicou os núcleos de aceleração de atenção e dobrou os codificadores/decodificadores de vídeo. Esses aprimoramentos respondem diretamente às necessidades de modelos de atenção longos e geração de vídeo em escala, que são pilares de aplicações emergentes. Implementação estratégica em data centers A GPU Rubin CPX não é um elemento isolado, mas parte de uma estratégia integrada de infraestrutura. A Nvidia anunciou sua incorporação nos sistemas Vera Rubin e DGX, ampliando a capacidade desses ambientes. Vera Rubin NVL144 Esse novo sistema oferecerá 8 exaflops de computação de IA, cerca de 7,5 vezes mais que os atuais GB300 NVL72. Ele combina 100 TB de memória rápida e 1,7 petabytes por segundo de largura de banda de memória em um único rack, estabelecendo um novo patamar de densidade computacional. Rack duplo com Rubin CPX Além disso, a Nvidia disponibilizará uma solução de rack duplo que combina a Vera Rubin NVL144 com um “sidecar” de Rubin CPXs, otimizando a distribuição de cargas entre fases de contexto e geração. Melhores práticas para adoção da Rubin CPX Empresas que avaliam a adoção do Rubin CPX devem considerar alguns pontos estratégicos: Balanceamento de cargas: alinhar GPUs dedicadas ao pré-preenchimento e à geração para minimizar latência. Integração com software: explorar o ecossistema CUDA e frameworks de inferência otimizados. Escalabilidade futura: preparar
IA no varejo: como Supermicro e NVIDIA redefinem eficiência e experiência do cliente No cenário competitivo do varejo moderno, a integração de tecnologias de inteligência artificial deixou de ser uma iniciativa experimental para se tornar um pilar estratégico. A parceria entre Supermicro e NVIDIA, apresentada durante a NRF 2025, ilustra como a infraestrutura de ponta em servidores, armazenamento e computação especializada pode redefinir tanto a operação de loja quanto a jornada do consumidor. Mais do que ferramentas tecnológicas, trata-se de um reposicionamento estrutural da forma como o varejo cria valor, controla custos e constrói resiliência. O problema estratégico do varejo contemporâneo O setor varejista enfrenta um dilema complexo: ao mesmo tempo em que os clientes demandam experiências mais personalizadas, fluidas e digitais, as margens de operação estão cada vez mais pressionadas por custos logísticos, concorrência acirrada e perdas de inventário. Nesse ambiente, decisões baseadas apenas em intuição não sustentam a competitividade. O varejo precisa de tecnologias que combinem inteligência analítica em tempo real com capacidade de escala. A dificuldade histórica está em equilibrar inovação com custo. A personalização de compras, a automação de estoques e a detecção de fraudes exigem grande volume de dados processados com latência mínima. Soluções em nuvem, embora poderosas, muitas vezes não oferecem a velocidade necessária quando a decisão precisa ser tomada no caixa ou no chão de loja. Surge então a necessidade de infraestrutura de edge computing, onde o processamento ocorre próximo da origem dos dados. É nesse ponto que entram as soluções da Supermicro em colaboração com a NVIDIA, trazendo servidores otimizados para cargas de IA, capazes de rodar modelos generativos, analíticos e de inferência em tempo real no ambiente físico da loja. Consequências da inação Ignorar a integração de IA no varejo não representa apenas perder eficiência, mas arriscar a própria sustentabilidade do negócio. Segundo estimativas, apenas a perda de produtos — situações em que mercadorias saem da loja sem pagamento — já causa um prejuízo superior a US$ 100 bilhões anuais nos EUA. Sem tecnologias que apoiem a prevenção, a margem de lucro continua sendo corroída. Além disso, o cliente moderno está acostumado com níveis cada vez mais elevados de personalização em plataformas digitais. Um varejista que não replica essa experiência no ambiente físico passa a ser percebido como defasado, reduzindo fidelização e comprometendo receita recorrente. A consequência prática é a criação de um hiato competitivo: redes que implementam IA conseguem operar com maior eficiência de estoque, menor perda e experiência superior, enquanto as que resistem acumulam custos e sofrem erosão de participação de mercado. Fundamentos da solução Supermicro + NVIDIA A base técnica da proposta está na combinação de hardware especializado da Supermicro com a plataforma de software NVIDIA AI Enterprise, incluindo os microsserviços NVIDIA NIM. Essa arquitetura permite aos varejistas adotar desde aplicações simples de recomendação até soluções avançadas de análise de vídeo e humanos digitais. Os servidores apresentados pela Supermicro cobrem diferentes necessidades de profundidade, escalabilidade e densidade de GPU. Desde modelos compactos para lojas com restrição de espaço até plataformas 3U capazes de suportar até 8 GPUs de largura dupla, como a NVIDIA H100, conectadas via NVLink. Essa flexibilidade é essencial para que o varejo adapte a infraestrutura de acordo com o porte da operação e o perfil de uso. O diferencial estratégico é a execução de modelos diretamente na borda da rede. Isso significa que decisões críticas — como validar um pagamento suspeito ou detectar um erro no caixa — não dependem da latência de ida e volta até a nuvem. O resultado é mais precisão, menor tempo de resposta e experiência fluida para o cliente. Principais sistemas de hardware apresentados A Supermicro apresentou na NRF uma linha robusta de servidores adaptados a diferentes cenários de uso: SYS-112B-FWT: 1U de curta profundidade com processadores Intel Xeon, suporta GPU NVIDIA L40S. AS-1115S-FWTRT: baseado em AMD EPYC, permite flexibilidade na contagem de núcleos e até 1 GPU NVIDIA L40S. SYS-E403-14B: servidor compacto para locais remotos, suporta até 2 GPUs de largura simples ou 1 dupla. SYS-212B-FN2T: 2U de curta profundidade, otimizado para inferência na borda, suporta até 2 GPUs L4. SYS-222HE-TN: 2U com duplo processador Intel Xeon, até 3 GPUs L40S. AS-2115HE-FTNR: 2U AMD EPYC com densidade máxima de até 4 GPUs L40S. SYS-322GA-NR: 3U de alta capacidade, suporta até 8 GPUs H100 ou 19 GPUs de largura única, ideal para salas de controle e grandes operações. Esses modelos não são apenas variações de especificação: cada um atende a um cenário crítico do varejo, seja uma pequena loja de conveniência que precisa de processamento local de vídeo, seja uma rede de hipermercados que exige análise massiva de inventário em tempo real. Implementação estratégica no varejo A introdução de IA não pode ser tratada como simples instalação de servidores. Requer uma estratégia clara que considere desde a seleção dos casos de uso prioritários até a integração com sistemas de gestão existentes. Na NRF, três blueprints de referência da NVIDIA foram demonstrados: 1. Humanos digitais para atendimento A interface “James” exemplifica como avatares virtuais podem atuar como assistentes de compra e atendimento ao cliente. Essa solução combina processamento de linguagem natural com animação realista, oferecendo uma experiência próxima à de interagir com um humano real. A aplicação prática vai além do encantamento: reduz custos com pessoal em funções repetitivas e garante atendimento 24/7 em canais digitais e físicos. 2. Assistentes de compras baseados em IA generativa Com suporte a pesquisa contextual, comparação simultânea de itens e visualização realista de produtos em ambientes do cliente, esse fluxo de trabalho redefine a personalização. Imagine um cliente consultando um sofá e visualizando em tempo real como ele ficaria em sua sala, com renderização física precisa. A fidelização e a taxa de conversão crescem de forma significativa. 3. Busca e sumarização de vídeos para prevenção de perdas A perda de produtos é um dos maiores vilões do varejo. A capacidade de interpretar vídeos em tempo real e identificar erros de registro no caixa traz um impacto imediato no resultado. Mais do que reduzir perdas,
