A IA é uma corrida armamentista e os EUA querem US$ 9 bilhões em superchips da Nvidia

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Principais vantagens do ZDNET

• Os chips GB10 da Nvidia alimentam os modelos de IA atuais.
• Os EUA querem US$ 9 bilhões para superchips de IA.
• O Congresso ainda precisa aprovar o financiamento.

A mudança repentina – mesmo para os padrões tecnológicos – para a inteligência artificial não apenas deixou as empresas lutando para se atualizar; até mesmo as agências de espionagem dos EUA estão lutando para acompanhar.

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Portanto, o governo mostrou ao polegar uma Demanda secreta de US$ 9 bilhões por superchips o que permitirá que a CIA e a NSA acompanhem o que os grandes jogadores de IA gostam Antrópico e OpenAI faz

Então, o que são esses superchips?

A mais recente série de modelos de IA requer enormes quantidades de poder de computação para funcionar – sem mencionar as enormes fontes de alimentação e resfriamento especializado que fazem parte dos data centers mais avançados de hoje – e o silício para fornecer isso é o superchip Grace Blackwell da Nvidia, em homenagem ao matemático americano. David Blackwell e um cientista da computação americano e pioneiro naval Grace Hopper.

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Esses superchips, chamados GB10está equipado com uma CPU Arm de 20 núcleos fabricada pela MediaTek, codinome Grace, com uma GPU Nvidia baseada na arquitetura Blackwell. Pegue esse chip e adicione 128 GB de LPDDR5x – é a demanda por memória AI que aumentou os preços de RAM e coisas como placas Raspberry Pi – e 4 TB de armazenamento na forma de um SSD NVMe M.2, e você tem um chip que oferece 1 petaflop de desempenho FP4 AI com apenas 140 watts de consumo de energia. É apenas um chip.

Isso não é muito quando você considera que a maioria dos PCs para jogos modernos pode consumir até 1.000 watts de potência.

Este único chip é capaz de ajustar modelos de IA com 70 bilhões de parâmetros. Somente em termos de armazenamento, tal modelo requer cerca de 140 GB de espaço.

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Mas o consumo real de energia vem do aumento do seu volume. O GB300 NVL72 contém 72 GPUs e 36 CPUs em uma única unidade com refrigeração líquida. Agora dimensione isso para as proporções do data center e você poderá começar a entender por que a demanda de energia está disparando.

Um rack pode custar entre US$ 1,8 milhão e US$ 4 milhões. E um data center pode ter até 100 mil racks.

Mas se você deseja executar grandes modelos de IA como Claude da Anthropic, GPT 5.5 da OpenAI ou V4 ​​da DeepSeek, é disso que você precisa.

Por que o governo precisa de tanto poder?

A IA é vista tanto como uma ferramenta de próxima geração como como uma ameaça à segurança nacional, evoluindo mais uma vez mais rapidamente do que os governos conseguem legislar ou implementar salvaguardas. apenas mais um dia ordem executiva planejada teria delineado um processo no qual as empresas de IA selecionariam “voluntariamente” seus modelos para testes governamentais por até 90 dias antes de abrirem o capital, o que foi descartado após pressão dos líderes da indústria.

Este despacho deixa claro que o governo não quer apenas usar IA, mas também testar os modelos utilizados pelo público.

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Isso exigiria muita potência de hardware.

Há também um fator que contribui para a falta de investimento em hardware de computação nos últimos anos. Combine isso com a atual falta de chips e outros hardwares de IA, e tudo isso significa gastar bilhões apenas para permanecer no jogo.

Os US$ 9 bilhões, que ainda precisam ser aprovados pelo Congresso, permitiriam ao governo comprar a infraestrutura e o hardware necessários para permanecer relevante no jogo da IA.

Mas comprar chips e expandir centros de dados leva tempo, por isso, por enquanto, cerca de 800 milhões de dólares do orçamento da defesa foram desviados para mais capacidade de computação em nuvem. Os serviços de inteligência também continuam a usar um modelo avançado de IA desenvolvido pela Anthropic chamado Mitosapesar da empresa ser rotulada como uma ameaça à cadeia de suprimentos.

US$ 9 bilhões são apenas a ponta do iceberg

E esses US$ 9 bilhões, embora pareçam muito, na verdade não contam no grande esquema da IA. Amazon Web Services é investindo US$ 50 bilhões para melhorar os serviços governamentais em nuvemuma plataforma amplamente utilizada por agências de inteligência.

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E o sucessor de silício de Grace Blackwell está em construção – Vera Rubina uma plataforma com o nome de um astrônomo americano. Esses chips combinam uma nova CPU personalizada baseada em Arm, Vera, e uma GPU de alto desempenho chamada Rubin, e são projetados para oferecer até 10 vezes mais desempenho por watt em comparação com Grace Blackwell e aproveitar as vantagens dos recursos de alto desempenho. Memória HBM4.

A IA é agora uma corrida armamentista moderna, e os governos que quiserem acompanhá-la terão de investir muito dinheiro.