A Microsoft
estaria cogitando investir cerca de US$ 100 bilhões para criar supercomputador apelidado de Stargate para acelerar próximos modelos da OpenAI
. A aprovação do projeto depende diretamente do lançamento do GPT-5
, e estima-se que o servidor terá uma área de centenas de quilômetros quadrados e consumo aproximado de 5 gigawatts
.

Caso seja, de fato, construído, o Stargate
financiado pela Microsoft
deve ser entregue até 2028 e será crucial para o avanço das pesquisas da OpenAI.

Recentemente a empresa vem apresentando dificuldades em avançar novos projetos, alegando que a maior barreira é a limitação dos atuais supercomputadores disponíveis no mercado
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Viabilizando próxima geração da IA

Um novo paradigma estabelecido pela Inteligência Artificial é que conforme as pesquisas na área avançam, os resultados dessa pesquisa catalisam os próximos avanços
. Por mais que isso pareça vantajoso, na prática, esse ritmo acelerado também faz com que os limites dos hardwares sejam atingidos mais rapidamente.

Sendo assim, criar um supercomputador que custa 100 vezes o valor de alguns dos servidores para IA mais avançados da atualidade passa a soar bem menos absurdo. Por outro lado, um projeto desse porte é dependente de assegurar o volume necessário de GPUs capazes de alimentar toda essa infraestrutura.

Recentemente a NVIDIA lançou seus novos aceleradores Blackwell B200
com aceleração de inferência e treinamento na escala dos trilhões de parâmetros. Para fins de comparação, as novas GPUs entregam 30x mais desempenho que as H100 que equipam praticamente todos os servidores da OpenAI.

Além disso, a NVIDIA também lançou a nova versão dos interconectores NVlink com 1,8 TB/s de largura de banda bidirecional, capaz de interligar clusters de até 576 GPUs. Até o momento não existe confirmação de que a Microsoft irá utilizar as novas placas NVIDIA para construir o Stargate.

No entanto, se a intenção é garantir que a OpenAI tenha poder de fogo suficiente para evoluir a IA em um ritmo menos truncado pelas limitações do hardware
, essa parece ser a solução melhor dimensionada para a tarefa.

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