O cenário da computação de inteligência artificial (IA) está evoluindo rapidamente, de acordo com insights compartilhados por um especialista da Nebius, uma provedora líder de infraestrutura de computação, durante uma conversa com a AlphaSense.À medida que as capacidades de computação de IA se expandem, a NVIDIA continua a dominar o setor com suas avançadas unidades de processamento gráfico (GPUs).No entanto, alternativas estão surgindo, principalmente devido à mudança na abordagem do mercado em relação aos modelos de precificação.
Crescem as alternativas aos chips da NVIDIA em meio à mudança das métricas de custo.
A dinâmica de preços no setor de infraestrutura de IA é influenciada pelo tipo de GPU utilizada e se a capacidade é reservada com antecedência ou solicitada sob demanda. Por exemplo, as GPUs H100 da NVIDIA têm um custo de US$ 2, 95 por hora para capacidade sob demanda, enquanto a variante mais recente, H200, custa US$ 3, 50 por hora. As mais recentes Blackwell B200 têm preços entre US$ 4, 90 e US$ 6, 50 por hora.
Por outro lado, quando as organizações optam por capacidade reservada por um período contratual de um a dois anos — com um compromisso de pelo menos 10.000 GPUs — os custos diminuem significativamente. Nesse modelo, os preços se estabilizam em US$ 1, 50 por hora para H100, US$ 2, 20 para H200 e um mínimo de US$ 3, 50 para B200. Essa drástica redução de custos enfatiza os benefícios estratégicos dos contratos de longo prazo na gestão das despesas operacionais.
A mudança empresarial: inferência e a ascensão da precificação baseada em tokens
Em um desenvolvimento significativo, a NVIDIA firmou um acordo de licenciamento crucial com a Groq no final de 2025, marcando seu maior acordo até o momento e reforçando seu foco em tecnologia de inferência de IA. De acordo com insights do especialista da Nebius, a inferência agora representa impressionantes 90% a 95% de todas as demandas de cargas de trabalho corporativas. Essa mudança reflete a crescente tendência das organizações de aproveitar modelos pré-treinados e APIs em vez de desenvolver software proprietário.
Além disso, essa transição do treinamento para a inferência exige uma reavaliação abrangente das estruturas de custos na infraestrutura de IA. O especialista destacou que esse cenário em evolução não é apenas uma tendência, mas representa uma mudança fundamental na forma como as empresas avaliam e implantam seus recursos computacionais.
Custo por Milhão de Tokens: Análise Comparativa da NVIDIA e da Groq
À medida que as empresas se adaptam a essa nova estrutura de custos, a precificação por token — especificamente por milhão de tokens — tornou-se cada vez mais comum. Notavelmente, os chips da Groq apresentam uma opção mais econômica, com preços entre cinco e dez centavos de dólar por milhão de tokens. Em contraste, as ofertas da NVIDIA, como o B100, B200 ou B300, têm preços substancialmente mais altos, a 25 centavos de dólar por milhão de tokens.
Além da relação custo-benefício, os chips da Groq superam as alternativas da NVIDIA em velocidade, com uma capacidade de processamento de até 800 tokens por segundo — quase o dobro dos 450 tokens por segundo oferecidos pelas GPUs da NVIDIA. Essa combinação de preço acessível e desempenho posiciona a Groq de forma competitiva no mercado.
| Métrica | NVIDIA (Blackwell B200) | Groq LPU |
| Custo (por 1 milhão de tokens) | $ 0, 25 | US$ 0, 10 (60% mais barato) |
| Taxa de transferência (tokens/seg) | 450 | 800 (77% mais rápido) |
| Carga de trabalho principal | Treinamento pesado / Empresarial | Inferência de Alta Velocidade |
Entrevista com um funcionário da $NBIS sobre por que chips de inferência alternativos estão começando a desafiar o domínio da $NVDA ( $CRWV, $GOOGL ):- O especialista observa que a inferência agora representa cerca de 90-95% das cargas de trabalho corporativas, visto que a maioria das empresas depende de APIs ou modelos pré-treinados… pic.twitter.com/qINeuptisu
— AlphaSense (@AlphaSenseInc) 23 de abril de 2026
Para obter mais detalhes, consulte a fonte original.
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