torygreen

Algo mudou discretamente na computação de IA este ano, e isso altera o propósito real da construção da infraestrutura.
Em 2023, 2/3 da computação de IA foi para o treino, o trabalho efetivo de construir um modelo. A fatia mais pequena foi para a inferência, o trabalho de o executar depois de construído. Mas essa proporção começou discretamente a inverter-se.
A inferência representa agora 2/3 e continua a subir, segundo a Deloitte, e os chips construídos para a executar ultrapassaram $50B este ano.
A principal razão pela qual esta inversão é importante (e não apenas em termos percentuais): o t

Eis a divisão do poder computacional de IA que poucos estão a interpretar corretamente.
O treino de fronteira está a concentrar-se mais a cada trimestre, milhares de GPUs que têm de estar num único local interligados. Mas o treino representa apenas 30% da procura em 2026. Os outros 70% são inferência, e executá-la num hyperscaler significa pagar por infraestrutura construída para a tarefa mais difícil para fazer a mais fácil.
Em redes distribuídas, essa mesma inferência pode ser 45-75% mais barata e, para quem dimensiona um orçamento de infraestrutura de IA, essa diferença é toda a história.
O

95% da capacidade de GPU empresarial está atualmente ociosa.
Esse número vem da Cast AI, que mediu 23.000 clusters de produção reais, não uma pesquisa genérica.
A utilização média era de 5% e isso está acontecendo no exato momento em que a Nvidia aumentou os preços do H200 em 15%, o primeiro aumento em 20 anos. O hardware que todos dizem ser escasso está na maior parte sem fazer nada.
Se você está tentando entender por que o cálculo parece impossível de obter, é por isso. Ninguém devolve uma alocação pela qual esperaram meses. Então a frota fica a 5%, cobrada por hora, e a escassez se al

Algumas grandes movimentações na política de IA da UE estão supostamente chegando, mas aqui está a realidade da infraestrutura com a qual eles estão trabalhando.
> Investimento em infraestrutura de IA soberana da UE em 2026: 12,6 bilhões de dólares.
> Capex de hyperscalers nos EUA no mesmo ano: 725 bilhões de dólares.
A Europa gastou seis anos construindo 19 Fábricas de IA e 14 supercomputadores e só a Amazon gastará mais que todo esse esforço em duas semanas este ano.
A maioria das equipes de IA europeias não usam infraestrutura europeia. Elas alugam de Virgínia e Iowa e pagam um prêmio de co

Não esperava que este número surgisse este ano.
O GitHub está a caminho de atingir 14 mil milhões de commits em 2026 até agora.
Isso é um aumento de 1 mil milhão em 2025.
Um aumento de 14 vezes num único ano e a maior parte dele não é escrita por humanos.
A carga tornou-se tão severa que a Microsoft, que possui e gere a segunda maior nuvem do mundo, teve que encaminhar o tráfego através da AWS para manter a plataforma online.
Nove incidentes de serviço só em maio.
A disponibilidade caiu para 88,4%.
Para todas as equipas de engenharia, fornecedores de infraestrutura e provedores d

A receita da Nvidia é a prova de que a “computação agentic” não é uma teoria. Já está na demonstração de resultados.
$26B há quatro anos. 215,9 mil milhões de dólares no ano passado. Esse aumento de 8x aconteceu enquanto a maior parte da IA ainda estava sentada numa caixa de chat à espera de você fazer uma pergunta.
A parte importante não é apenas o crescimento. É que a Nvidia transformou a sua arquitetura na entrada não negociável para o roteiro de quase todos os outros. Laboratórios, nuvens, empresas. Logos diferentes na API, o mesmo silício por baixo. Quase cada dólar gasto em infraestr

Todos previram que a IA assumiria primeiro o trabalho administrativo repetitivo. Os dados dizem algo diferente.
A tomada de decisão agora representa 28% da atividade de IA no local de trabalho.
O caso de uso número um não é automação. É julgamento.
As pessoas estão usando IA para analisar opções, pesar compensações e apoiar conclusões pelas quais são responsáveis, e essa mudança importa além da questão do mercado de trabalho.
Cargas de trabalho baseadas em julgamento funcionam continuamente, exigem mais contexto por sessão e não agrupam de forma eficiente.
Os requisitos de infraestru

Infraestrutura global de nuvem no primeiro trimestre de 2026. 129 bilhões de dólares em um único trimestre. Crescendo 35% ao ano.
O mercado está se expandindo rapidamente, mas a concentração não está mudando. AWS, Azure e Google Cloud mantiveram aproximadamente a mesma participação há dois anos que possuem hoje, mas a diferença absoluta entre eles e todos os outros é maior em termos de dólares do que nunca foi.
Essa é a parte que o gráfico de porcentagem não mostra. A fatia dos Outros não está crescendo para se tornar uma alternativa real. Ela permanece proporcionalmente igual enquanto os três

A PJM gere a rede elétrica em 13 estados dos EUA e 65 milhões de pessoas. É o maior mercado de eletricidade por atacado competitivo do mundo.
O preço de liquidação do mercado de capacidade, a taxa que indica se o fornecimento futuro de energia pode atender à demanda, passou de $28,92 por MW em 2024 para $329,17 em 2026. Dois ciclos de leilão.
A demanda dos centros de dados foi identificada como o principal impulsionador. O leilão de 2027/2028 acabou sendo liquidado a $333,44, com a PJM atribuindo diretamente 5.100 MW do aumento de carga aos centros de dados.
Isso não é um choque de ofert

Dois números deste gráfico.
Preço da API de IA: caiu 96% desde 2022.
Capex de hyperscaler: aumentou 12 vezes no mesmo período.
A maioria das pessoas vê o primeiro número e chama-lhe democratização, mas ninguém está a construir uma estratégia em torno do segundo.
Não é uma coincidência. É uma jogada de captura estrutural.
Cada startup de IA que celebra modelos baratos está a correr em computação que não possui, numa infraestrutura que não consegue replicar, controlada por três empresas.
IA soberana começa com infraestrutura soberana. Todo o resto é apenas uma dependência com preço m

A coisa que a sexta-feira revelou não é que os governos podem desligar modelos de IA.
É que toda a base de utilizadores global dos modelos mais capazes do mundo está por trás de uma única decisão operacional de uma única empresa respondendo a uma única diretiva. Sem redundância ou aviso.
Três das maiores empresas de IA controlam atualmente 88% do acesso à IA de fronteira e uma superfície de conformidade para tudo isso.
O que a sexta-feira tornou visível é que, quando o acesso ao cálculo e ao modelo está dentro de um punhado de empresas, toda a pilha herda o seu único ponto de falha. Isso

Em 2024, o mapa de computação de IA tinha duas superpotências. EUA com 53,7 GW, China com 31,9 GW.
Em 2026, a China está com 2,5 GW.
Isso é uma demolição controlada da capacidade de infraestrutura de IA de uma nação através de política de exportação. Sem bombas, sem sanções, apenas regras de chips.
O que isso prova é que a computação agora é uma arma geopolítica. Qualquer país que não possui sua infraestrutura não quer descobrir como é estar na linha de recebedor dessa arma.
A questão não é se a computação descentralizada vence. É se ela chega antes da próxima decisão de política reest