No evento global de tecnologia Computex 2026, realizado em Taipei, Taiwan, o foco das discussões nas indústrias de semicondutores e computação mudou significativamente de "IA na Nuvem" para "IA na Borda". A indústria de hardware está passando por uma reestruturação à medida que o poder computacional de data centers é integrado a dispositivos pessoais colocados diretamente no ambiente de trabalho.
A transição da IA responsiva para agentes autônomos (IA Agente)
Nos estágios iniciais da onda da inteligência artificial, o processo operacional comum envolvia usuários enviando solicitações de dados para servidores em nuvem, como OpenAI, Google ou Microsoft, e recebendo respostas. No entanto, essa arquitetura revelou muitas limitações em relação à latência de transmissão, custos de largura de banda e segurança dos dados de origem.
O Nvidia DGX Spark é uma linha de computadores pessoais projetada especificamente para IA e será distribuída no Vietnã.
Foto: Anh Quân
O desenvolvimento da IA Agética — uma geração de agentes de software autônomos capazes de planejar, raciocinar e interagir diretamente com sistemas de arquivos locais — está impondo novas demandas à infraestrutura de hardware. Em vez de responder passivamente, esses agentes atuam como recursos humanos digitais, processando um fluxo contínuo de informações em tempo real. Para garantir a integridade e a segurança dos dados, a implementação de modelos de IA offline em dispositivos dos usuários tornou-se uma solução técnica essencial.
Um excelente exemplo dessa tendência é o computador pessoal DGX Spark AI, apresentado na Computex 2026. O dispositivo possui um design compacto de desktop, mas oferece o desempenho de um sistema de supercomputação em miniatura graças ao seu único chip Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip.
O funcionamento independente do dispositivo depende de um sistema de memória unificada LPDDR5X de 128 GB com alta largura de banda. Em arquitetura de IA, a capacidade e a velocidade da memória determinam a capacidade de processar grandes modelos de linguagem (LLMs). Isso permite que os engenheiros de dados executem diretamente modelos com até 200 bilhões de parâmetros no próprio dispositivo, em vez de implantá-los em servidores na nuvem.
Em termos de especificações, a GPU com arquitetura Blackwell integra núcleos Tensor de 5ª geração (formato de precisão FP4), fornecendo 1 petaFLOP de poder computacional. A CPU ARM de 20 núcleos é responsável pela coordenação de dados entre o sistema de arquivos local e o modelo de IA.
As estações de trabalho que atendem às necessidades de IA na borda da rede empresarial agora vêm em tamanhos compactos, facilitando sua implantação em diversas escalas.
Foto: Anh Quân
Nos estandes da exposição, as soluções de infraestrutura para essa tendência se diferenciavam claramente por meio de sistemas sincronizados de fabricantes originais e fornecedores especializados em soluções de integração de hardware. Um excelente exemplo é a Leadtek, que apresentou uma gama de estações de trabalho e servidores de seus Sistemas Certificados pela Nvidia. Visando as necessidades operacionais internas de pequenas e médias empresas, a estação de trabalho de IA WinFast WS950 suporta configurações multi-GPU com duas placas gráficas profissionais Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition, fornecendo um total de até 192 GB de memória GDDR7 para GPUs. Em uma escala maior, o sistema de servidor WinFast GS5855T permite a integração de até oito GPUs com arquitetura RTX PRO Blackwell para atender às demandas de tarefas intensivas de inferência e treinamento de IA.
Otimização da segurança e dos custos operacionais.
Operar IA na borda por meio de um sistema de hardware local resolve três desafios principais da infraestrutura tecnológica atual. O primeiro é a segurança de dados. Todas as informações comerciais, o código-fonte interno e os dados pessoais são armazenados e processados em um ambiente isolado da internet, limitando o risco de vazamento de dados para terceiros.
Novas soluções de IA de ponta apresentadas na Computex 2026
Em seguida, temos a questão dos custos fixos de computação. O aluguel de infraestrutura em nuvem, cobrado com base em valores fixos, acarreta custos variáveis significativos à medida que a escala aumenta. Operar em hardware offline transforma esses custos em um investimento em ativos fixos, otimizando as operações a longo prazo. Por fim, há a questão da escalabilidade local: por meio de protocolos de conectividade de alta velocidade, os usuários podem conectar sistemas de computação de borda para compartilhar recursos, escalando as capacidades de processamento de modelagem de borda para tamanhos massivos.
Fonte: https://thanhnien.vn/ai-roi-dam-may-ve-ban-lam-viec-185260605224532968.htm
