Requisitos mínimos de infraestrutura para suportar modelos avançados de IA Nos dias 01 e 02 de outubro de 2025 aconteceu o Seminário sobre Pilha de IA Nacional. Trago aqui algumas reflexões. O desenvolvimento e a operação de modelos avançados de inteligência artificial — especialmente os de larga escala — exigem muito mais do que apenas “um computador potente”.Por trás de cada modelo capaz de compreender linguagem, gerar imagens ou raciocinar de forma autônoma, existe uma infraestrutura robusta, pensada para equilibrar desempenho, sustentabilidade e governança. A seguir, apresento um panorama dos requisitos mínimos para que o Brasil desenvolva e mantenha modelos de IA de forma soberana e eficiente, alinhado às melhores práticas internacionais. 1. Cálculo e memória: o coração da IA Modelos de IA modernos dependem de aceleradores de alto desempenho, como GPUs e TPUs, equipados com pelo menos 80 GB de memória e suporte a formatos como FP16, BF16 e quantizações em FP8 e INT8. Esses números representam o piso técnico para pesquisas sérias e desenvolvimento competitivo em IA generativa. 2. Interconexão: a velocidade é tudo Treinar um modelo distribuído exige que as máquinas conversem entre si com latência mínima e largura de banda massiva.Redes de 200 a 400 Gb/s por nó, com tecnologias como InfiniBand ou Ethernet RDMA, são essenciais. Dentro de cada nó, conexões NVLink ou NVSwitch garantem que os dados fluam de forma eficiente entre GPUs, sem gargalos. 3. Armazenamento e dados: o combustível da IA Treinar modelos grandes é como alimentar um foguete com dados.É preciso garantir alto throughput (≥100 GB/s por job), utilizando sistemas de arquivos paralelos e cache NVMe. Além disso: 4. Software e orquestração: da pesquisa à produção A base de software deve ser padronizada, modular e otimizada: Essa camada é o elo entre o hardware e o conhecimento científico. 5. Segurança e conformidade: IA com responsabilidade Infraestrutura de IA também é infraestrutura crítica.É indispensável garantir: Mais do que cumprir a lei, trata-se de assegurar confiança e transparência em todo o ciclo de vida do dado. 6. Energia e sustentabilidade: inteligência verde Clusters de IA consomem muita energia — 20 a 60 kW por rack, chegando a 100 kW em configurações densas.Por isso, resfriamento líquido ou por imersão é essencial. A meta deve ser um PUE ≤ 1,3, idealmente 1,2, com uso predominante de energia renovável.Sustentabilidade não é luxo — é requisito para viabilidade de longo prazo. 7. Operação e equipes: o fator humano Infraestrutura de ponta exige pessoas qualificadas.Equipes dedicadas de HPC, DevOps e SRE precisam operar em regime contínuo, garantindo estabilidade e eficiência.Além disso, é fundamental investir em capacitação permanente e em práticas de profiling e otimização. A governança ideal é tripartite — unindo governo, academia e indústria — para alinhar prioridades e uso ético dos recursos. Comparação internacional e visão para o Brasil Centros líderes como os dos EUA, Europa e China operam com dezenas de milhares de GPUs, interconexões de 400 a 800 Gb/s e PUE em torno de 1,2. O modelo proposto para o Brasil — clusters modulares de 32 a 128 GPUs — representa um piso internacional de P&D avançada, suficiente para: Conclusão: soberania digital é inteligência nacional O Brasil não precisa competir em escala com os gigantes globais.Mas pode — e deve — construir uma infraestrutura modular, sustentável e federada, capaz de atender às demandas nacionais e formar competências em IA de forma soberana. Porque autonomia tecnológica também é uma forma de soberania.E no futuro da inteligência artificial, quem domina o conhecimento… domina o próprio destino.