Nvidia lança modelo de receita compartilhada para aceleradores de IA; parceiros planejam implantar 170 mil GPUs na Indonésia
2026-07-07 11:28
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De acordo com pt.wedoany.com-A Nvidia lançou um novo modelo de negócios para seus aceleradores de IA. Operadores de data centers em nuvem de pequeno porte (conhecidos como "Neoclouds") podem adquirir hardware da Nvidia e alugá-lo para startups e outros usuários finais. O núcleo desse modelo é um "esquema de suporte de crédito": a Nvidia se compromete a realugar a capacidade computacional não utilizada caso os operadores não encontrem clientes suficientes. Em contrapartida, os operadores devem compartilhar a receita com a Nvidia. Ainda não está claro se esse modelo inclui descontos no preço de compra do hardware.

Com esse modelo, as Neoclouds podem obter hardware de última geração com risco financeiro reduzido. De acordo com o anúncio, os dois primeiros fornecedores australianos participantes são a Sharon AI e a Firmus Technologies. A Sharon afirma estar construindo um data center com capacidade de até 72 megawatts, equipado com até 40.000 placas-mãe GB300 (Grace Blackwell). A Firmus planeja abrir um parque na Indonésia com capacidade escalável para 360 megawatts e 170.000 GPUs da Nvidia.

Particularmente vantajoso para a Nvidia: os data centers de IA dentro deste programa são construídos de acordo com as especificações da Nvidia. Assim, além dos aceleradores de IA, a Nvidia também vende processadores, switches e outros componentes.

A diretora financeira Colette Kress considera que isso pode gerar "fluxos de receita recorrentes baseados no uso". Ao mesmo tempo, o programa é outra forma de a Nvidia preencher sua carteira de pedidos. Anteriormente, a Nvidia já havia investido bilhões de dólares em empresas de IA, que por sua vez compravam ou alugavam hardware da Nvidia. No entanto, esse modelo cíclico se aplica apenas a grandes clientes como a OpenAI.

O novo modelo de suporte de crédito não exige investimentos tão grandes, sendo mais flexível. Os usuários finais não precisam se preocupar com a construção de data centers e ainda assim obtêm a capacidade computacional necessária.

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