Polibeli da Indonésia e AWS dos EUA avançam na construção de centro de computação de IA no Sudeste Asiático
De acordo com pt.wedoany.com-Em 12 de julho, a Polibeli Group Ltd. (Polibeli) da Indonésia e a Amazon Web Services (AWS) dos EUA estão em discussões aprofundadas sobre a infraestrutura de computação de inteligência artificial no Sudeste Asiático, planejando construir um centro de computação de IA voltado para serviços de inferência de modelos de grande escala. O projeto pretende aproveitar os sistemas existentes de computação em nuvem e IA da AWS para fornecer capacidade de inferência a desenvolvedores de modelos de grande escala dentro e fora da região, com potenciais clientes incluindo empresas de IA como a Anthropic. Atualmente, as informações públicas ainda não divulgam a localização específica do centro de computação, o número de servidores, a configuração de chips ou a data oficial de construção.
O foco principal deste projeto não é o treinamento de modelos de grande escala, mas sim a inferência contínua após a implantação dos modelos.
Quando os usuários chamam um modelo de grande escala por meio de um aplicativo, os dados precisam ser processados em clusters de servidores para gerar resultados e retorná-los ao terminal. Com a expansão da base de usuários, o centro de inferência precisa lidar simultaneamente com um grande número de solicitações concorrentes, gerando demandas contínuas por servidores GPU, capacidade de memória, armazenamento de alta velocidade, redes de cluster e sistemas de agendamento de tarefas. Diferente do treinamento em larga escala, que é realizado de uma só vez, os serviços de inferência geralmente precisam operar 24 horas por dia, alocando dinamicamente recursos computacionais com base nas variações de acesso. Portanto, a taxa de utilização dos equipamentos, a latência de resposta e o consumo computacional por tarefa impactarão diretamente a capacidade operacional do centro de computação.
De acordo com a direção atualmente divulgada, a Polibeli da Indonésia participará da organização dos recursos computacionais regionais e do avanço do projeto, enquanto a AWS dos EUA deverá fornecer a plataforma em nuvem, os sistemas de serviços de IA e o ambiente técnico correspondente. As partes planejam alocar recursos computacionais em torno do cenário de inferência de modelos de grande escala, permitindo que o centro de computação atenda a tarefas de inferência com diferentes modelos, diferentes escalas de usuários e diferentes requisitos de velocidade de resposta. Se o projeto avançar para a fase de implementação, o escopo da construção poderá incluir a implantação de clusters de servidores, armazenamento de dados, conexões de rede de alta velocidade, fornecimento e distribuição de energia do data center, sistemas de refrigeração e plataformas de gerenciamento de computação, mas o plano específico de equipamentos ainda aguarda divulgação pelas partes.
Outra linha de construção já divulgada está localizada na Tailândia.
Em 2 de julho, a Polibeli da Indonésia e a AUTHAIKAM COMPANY LIMITED da Tailândia assinaram um memorando não vinculativo para iniciar a avaliação preliminar de um grande centro de computação de IA. O projeto planeja uma capacidade elétrica de até aproximadamente 100 megawatts, e o trabalho atual inclui troca de informações do projeto, visitas ao local, análise das condições do terreno, avaliação do fornecimento de energia e estudos de viabilidade técnica. O projeto ainda está em fase inicial de avaliação, e a decisão de avançar para o desenvolvimento formal dependerá dos resultados subsequentes, como localização, energia, condições técnicas e aprovações regulatórias.
Um centro de computação de 100 megawatts impõe exigências significativamente maiores ao sistema elétrico em comparação com data centers corporativos comuns. Durante a operação contínua dos servidores de IA, não apenas os próprios equipamentos de computação consomem muita energia, mas também os sistemas de refrigeração, conversão de energia, fontes de alimentação de reserva e instalações de rede geram uma carga de longo prazo. Portanto, a seleção do local precisa considerar simultaneamente a capacidade de acesso à rede elétrica, a estabilidade do fornecimento de energia, as condições do terreno, a rede de comunicação e o ambiente de refrigeração. O fato de a Polibeli da Indonésia e o parceiro tailandês terem iniciado a avaliação do terreno e da energia na fase preliminar indica que a capacidade de atender à operação de grandes clusters de servidores será um fator crucial para determinar se o projeto possui condições viáveis de construção.
Atualmente, não é possível confirmar se o projeto de 100 megawatts na Tailândia é o mesmo centro de computação da parceria com a AWS. No entanto, ambos os acordos giram em torno da infraestrutura de computação de IA no Sudeste Asiático: um já está em fase de avaliação do local e das condições de energia, enquanto o outro foca nos serviços de inferência de modelos de grande escala e no sistema técnico da AWS. As duas linhas do projeto indicam que a Polibeli da Indonésia está tentando estender sua experiência acumulada na cadeia de suprimentos digitais para a organização de recursos de servidores, construção de centros de computação e serviços de computação de IA. O progresso subsequente do projeto exigirá atenção a marcos práticos, como a definição do local, a conexão à rede elétrica, a aquisição de servidores, o design do data center e a entrada em operação da primeira capacidade computacional.
A AWS dos EUA já estabeleceu uma rede de infraestrutura em nuvem que cobre vários mercados no Sudeste Asiático. A região de Singapura da AWS foi lançada em 2010, a região da Indonésia entrou em operação em 2021, a região da Malásia foi lançada em 2024 e a região da Tailândia entrou em operação em 2025. Os nós regionais existentes podem fornecer serviços de computação, armazenamento, banco de dados e IA para empresas locais, além de fornecer a base para que o novo centro de computação de inferência se conecte ao sistema de serviços da AWS.
As aplicações de IA no Sudeste Asiático estão passando de experimentos com modelos para a implantação em sistemas de negócios, aumentando a demanda por capacidade de inferência. Após implementar chatbots de atendimento ao cliente, geração de conteúdo, busca inteligente, análise de dados e agentes de IA, as empresas precisam chamar os modelos continuamente, e não apenas usar capacidade computacional concentrada na fase de treinamento. O foco da construção de centros de computação também está mudando de simplesmente aumentar o número de GPUs para a operação coordenada de servidores, armazenamento, rede e agendamento de software. Como melhorar a capacidade de processamento concorrente, controlar a latência de resposta e manter a estabilidade do cluster se tornarão os principais desafios técnicos a serem resolvidos quando o projeto passar do planejamento para a operação real.
Atualmente, as aplicações de IA da AWS dos EUA em empresas e setor público no Sudeste Asiático já abrangem áreas como serviços financeiros, imobiliário, processamento de imagens e sistemas governamentais. O aumento no número de aplicações de IA na região impulsionará ainda mais a demanda local por recursos de inferência. Se o centro de computação atualmente promovido pela Polibeli da Indonésia e pela AWS dos EUA for concluído, poderá adicionar uma camada de capacidade computacional local entre a infraestrutura regional da AWS e as aplicações de IA, fornecendo nós de computação mais próximos dos usuários finais para chamadas de modelos de grande escala.
O projeto ainda está principalmente na fase de discussão de cooperação e preparação preliminar, sem divulgação da escala de construção, fornecedores de equipamentos, unidade de design do data center, data de início ou a primeira capacidade computacional a entrar em operação. Se o projeto se concretizará dependerá principalmente da sincronização da localização, acesso à energia, configuração de servidores, plano técnico e demanda dos clientes.
Produtos Relacionados

Cabo Óptico GYTA do tipo Não Auto-Suportado para Aéreo e Dutos
TONGDING INTERCONNECTION INFORMATION CO., LTD.
Reflectômetro Óptico no Domínio do Tempo (OTDR) 6422
Ceyear Technologies Co., Ltd.



Solução de Prevenção contra Vazamento de Dados para Escritórios
Sangfor Technologies Inc.

QPS- 20A Comutador Rápido de Fonte de Alimentação Redundante
CHN ENERGY ZHISHEN CONTROL TECHNOLOGY CO., LTD.

Sistema de monitorização e posicionamento de falhas de isolamento
Shanghai Complee Instrument Co., Ltd.

Terminal satelital portátil de placa Terminal portátil manual com abertura de 0,35 metros
China Starwin Science & Technology co., Ltd.








