Nesta quarta-feira (3), a Nvidia informou que seu mais recente servidor de inteligência artificial eleva a velocidade de execução de alguns dos modelos de IA mais avançados — incluindo os da Moonshoot AI e DeepSeek — em até dez vezes.
Foco nos modelos “mixture-of-experts”
O destaque vai para modelos baseados na técnica conhecida como mixture-of-experts ou “mistura de especialistas” — um formato em que tarefas específicas são distribuídas a “sub-redes especialistas” dentro do modelo, otimizando eficiência e desempenho.
Esse tipo de arquitetura ganhou força em 2025, especialmente após o sucesso de DeepSeek, cujos modelos de código aberto chamaram atenção mundial por requerer menos tempo de treinamento em chips Nvidia.
Posteriormente, outras empresas passaram a adotar a técnica, como OpenAI, a francesa Mistral — e a própria Moonshoot AI, que em julho lançou seu modelo de código aberto.
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O que há de novo nos servidores da Nvidia
A base da melhora está na configuração técnica: o novo servidor da Nvidia integra 72 chips de alto desempenho em apenas um computador com conexões internas ultrarrápidas.
Essa combinação de elevada densidade de processamento com comunicação de alta velocidade teria viabilizado o ganho de até 10 vezes no desempenho do modelo Kimi K2 Thinking da Moonshot se comparado a geração anterior de servidores da empresa.
Além disso, conforme afirmação da empresa, os ganhos resultam da imensa quantidade de chips que são instalados nos servidores e também das conexões rápidas entre eles, um setor no qual a Nvidia tem vantagem em relação aos seus concorrentes.
(Imagem: Mamun_Sheikh/Shutterstock)
A disputa no mercado de hardware para IA
Apesar da vantagem da Nvidia, a concorrência vem buscando reação. A Advanced Micro Devices (AMD), por exemplo, já trabalha no desenvolvimento de um servidor multichip com especificações competitivas, cujo lançamento está previsto para o próximo ano.
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