Grandes empresas de tecnologia estão, supostamente, a deslocar as suas operações de treino de modelos de IA para além das fronteiras nacionais para garantir o acesso a chips Nvidia de alto desempenho. Este movimento estratégico destaca a crescente concorrência por hardware de ponta na corrida para desenvolver sistemas de IA de próxima geração.

A relocação de cargas de trabalho intensivas em computação reflete quão crítica se tornou a infraestrutura de GPU para o avanço da IA. As empresas estão essencialmente a seguir o hardware—configurando instalações de treino onde quer que consigam obter de forma fiável a potência de processamento necessária para o desenvolvimento de modelos em larga escala.

Esta tendência sublinha uma realidade mais ampla: o acesso a chips especializados como os da série H100 e A100 da Nvidia tornou-se um gargalo na inovação em IA. Para o espaço da blockchain e Web3, isso também é importante—muitos projetos de IA descentralizada e protocolos de aprendizado de máquina em cadeia enfrentam desafios de infraestrutura semelhantes ao escalar as suas necessidades computacionais.