À medida que nos aproximamos do final de 2024 e refletimos sobre os avanços tecnológicos que ele trouxe, o burburinho em torno da inteligência artificial e da computação de alto desempenho continua a ofuscar todos os outros desenvolvimentos da web3. Como tal, este ano viu uma demanda esmagadora dos clientes por produtos de IA e uma pressão ainda maior sobre os data centers para fornecer infraestrutura de IA para aumentar a eficiência.
Com as empresas correndo para adotar essas tecnologias, muitas consideraram investir em recursos de computação como chips de unidade de processamento gráfico, comumente usados para treinar modelos de IA, blockchains, veículos autônomos e outras aplicações emergentes. Mas antes que as organizações abracem totalmente o potencial empolgante desse hardware, precisamos considerar cuidadosamente as complexidades e os desafios que vêm com eles.
É verdade que a promessa da IA é de fato atraente. Basta olhar para as estatísticas do ChatGPT da OpenAI, que reúne mais de 200 milhões de usuários ativos semanais. Da automação de tarefas mundanas à condução de análises sofisticadas, o potencial da IA e de grandes modelos de linguagem é vasto, e essas tecnologias vieram para ficar.
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O crescimento apenas começou
Não é de surpreender que as organizações estejam ansiosas para ganhar uma vantagem competitiva por meio da Inteligência Artificial, levando grandes empresas como Meta e Apple a investir no software que dá suporte a essa tecnologia.
Um relatório recente da Bain & Company, uma empresa de consultoria de gestão, revelou que as cargas de trabalho de IA devem crescer de 25 a 35 por cento ao ano nos próximos anos, elevando o mercado de hardware e software relacionados à IA para entre US$ 780 bilhões e US$ 990 bilhões até 2027.
No entanto, investir em recursos de computação envolve mais do que apenas comprar hardware ou assinar um serviço de nuvem. Se estivermos avaliando algumas das barreiras para investir neste software, um dos maiores obstáculos que os investidores enfrentam é o custo inicial.
Os custos de GPUs avançadas como a A100 ou H100 da NVIDIA podem ultrapassar milhões de dólares, com custos adicionais para servidores, sistemas de resfriamento ou a eletricidade necessária para alimentar os dispositivos. Isso representa um desafio para investidores de varejo que buscam adicionar essa tecnologia aos seus portfólios, muitas vezes limitando oportunidades de investimento para corporações poderosas .
Além do preço alto, o hardware em si não é para os fracos. Ele requer um entendimento profundo de otimização e gerenciamento desses recursos de forma eficaz. Os investidores devem ter conhecimento especializado em hardware e software, tornando a expertise técnica um pré-requisito.
Mesmo que a acessibilidade e os desafios técnicos não fossem barreiras ao investimento, um obstáculo significativo permanece: a oferta ou a falta dela. O relatório da Bain & Company revela que a demanda por componentes de IA pode crescer em 30% ou mais, ultrapassando as capacidades de oferta.
Embora investir em computação possa parecer fora de alcance, há novos modelos que o tornam mais acessível aos investidores comuns, permitindo que eles explorem o potencial da computação avançada, apesar das barreiras existentes.
Tokenização como solução
Por meio da tokenização de recursos de GPU de alta computação, a Exabits oferece aos usuários uma oportunidade de se tornarem stakeholders na economia de computação de IA, permitindo que eles ganhem recompensas e receitas sem precisar gerenciar as complexidades da propriedade de hardware. Com pontos de entrada e sistemas de recompensa acessíveis, a Exabits permite que indivíduos participem da demanda por recursos de GPU, evitando os riscos associados ao investimento direto, tornando o investimento em computação de IA mais acessível.
A Exabits cunhou seu modelo de negócios, “The Four Seasons of GPU”, enfatizando a garantia de qualidade e a consistência em suas ofertas de GPU. Assim como o Four Seasons é mundialmente conhecido por seus altos padrões de serviço, “The Four Seasons of GPU” fornece hardware com garantia de qualidade em que os investidores podem confiar. Os investidores podem contar com a Exabits para assistência personalizada, semelhante ao compromisso do hotel com a satisfação do cliente. Como uma plataforma e um negócio, a Exabits visa fornecer oportunidades iguais para os investidores participarem dessa crescente economia de computação de IA.
À medida que a demanda por computação aumenta, também aumenta o apetite por oportunidades de investimento dentro desse espaço emergente. Com o crescimento contínuo de IA, blockchain e outras tendências tecnológicas, o futuro do desenvolvimento de GPU dependerá da capacidade da indústria de atender a essas demandas e criar oportunidades que continuem a ampliar o acesso a essa tecnologia estimada.
