8 de jan. de 2025 · Resumo de IA (24h): AWS aposta em “duas trilhas” (P6E + Trainium3), Alibaba mira a base do hardware multimodal, e Arm chega a um ponto de inflexão no data center
As três notícias de hoje têm um fio comum: controle de plataforma. A AWS quer capturar os workloads mais pesados agora com o melhor da NVIDIA, mas também quer dominar a curva de custo e oferta no médio/longo prazo com silício próprio. A Alibaba Cloud, por sua vez, tenta transformar multimodalidade em “peças padrão” para óculos de IA e dispositivos educacionais. E o avanço do Arm — ainda que o “50%” seja debatível — está mudando a narrativa de CPU em nuvens hyperscale.
1. A AWS lança instâncias EC2 P6E baseadas em sistemas GB NVL72 e apresenta o Trainium3 UltraServer
Comentário:
A AWS está montando um ciclo completo: chip → servidor → cluster → plataforma → aplicações de agentes. A lógica é dupla: usar rack-scale da NVIDIA para engolir o “trabalho mais difícil” de treino/inferência de ponta e, ao mesmo tempo, usar o Trainium para controlar custo e oferta de computação no horizonte mais longo.
A pergunta sobre silício próprio não é “quantos TFLOPs”, e sim: o stack de software está maduro? o custo de migração é tolerável? a capacidade de cluster end-to-end é comparável? e o price/performance é verificável no workload do cliente?
É uma estratégia de dois motores: pico agora, controle depois. O mercado vai aderir a esse caminho?
2. A Alibaba Cloud lança um kit multimodal para óculos de IA, learning devices e outros hardwares
Comentário:
O kit combina modelos base (incluindo Qwen e stacks multimodais relacionados) e já traz agentes e ferramentas (MCP) pré-configurados para cenários de vida diária e produtividade. A aposta é clara: transformar “ouvir, ver, pensar e interagir com o mundo físico” em blocos reutilizáveis, encurtando o ciclo de produto dos fabricantes.
O diferencial aqui é a fusão real entre voz, texto, imagem e vídeo, sustentada por arquitetura device-cloud. As metas de latência são agressivas: interação de voz end-to-end abaixo de 1s, vídeo em ~1,5s, e até ~1,3s com 98% de acurácia em cenários customizados.
Isso é um “pré-investimento” na tese de que hardware multimodal vai escalar. Se a Alibaba conseguir productizar roteamento, orquestração device-cloud, custo e compliance, pode virar a base padrão; caso contrário, corre o risco de ficar no nível de demo.
3. O “Arm 50%” no data center é discutível, mas a mudança estrutural é real
Comentário:
Se a participação já chegou a 50% depende do critério, mas o ritmo de crescimento do Arm e o avanço dentro das hyperscalers são inegáveis. Amazon/Microsoft usam Arm em chips próprios por TCO, eficiência energética, customização e autonomia de supply chain — e o modelo de licenciamento do Arm encaixa bem nisso. A entrada de players como a NVIDIA também empurra o Arm de “otimização interna de nuvem” para uma narrativa de plataforma mais geral no data center.
Ainda assim, no data center enterprise tradicional, o ecossistema x86 segue sendo uma barreira forte.
E tudo volta ao denominador: unidades? núcleos? participação em instâncias na nuvem? ou mix de novas compras? Pequenas diferenças mudam completamente a manchete.
Encerramento:
P6E + Trainium3, toolkit multimodal, e Arm crescendo no data center: o jogo parece ser sobre virar o padrão. Em 2025, você acha que o diferencial decisivo vem do chip, da plataforma, ou do próximo “ponto de entrada” em hardware?
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