Durante o HUAWEI CONNECT 2026, a Huawei apresentou sua visão para desenvolver uma infraestrutura capaz de acompanhar a rápida expansão dos modelos de inteligência artificial e das cargas de trabalho de inferência e treinamento. Durante uma palestra principal proferida por David Wang, vice-presidente do conselho de administração e presidente rotativo da empresa, a Huawei destacou o fortalecimento das capacidades de computação e conectividade como base para ampliar as aplicações de inteligência artificial.
A visão da empresa baseia-se nas tecnologias SuperPoD e SuperCluster, que têm como objetivo conectar grandes quantidades de nós de computação em um ambiente unificado de alta velocidade. A Huawei afirma que essa abordagem permite lidar com cargas de trabalho em larga escala com maior eficiência, oferecendo opções de computação nas instalações dos clientes e por meio da nuvem.
Por que aumenta a necessidade de uma infraestrutura especializada?
A Huawei relaciona sua orientação ao crescimento do tamanho dos modelos e das capacidades dos agentes de inteligência artificial. Segundo os números apresentados pela empresa, os parâmetros dos grandes modelos aproximam-se de 10 trilhões, com a expectativa de ultrapassarem 100 trilhões até 2030. O tamanho dos modelos de smartphones também aumentou de 3 bilhões de parâmetros em 2024 para 30 bilhões atualmente, com a aproximação de modelos que incluem 100 bilhões de parâmetros.
No nível da inferência, o volume diário na China chegou a cerca de 500 trilhões de tokens, e a Huawei espera que alcance o nível de quatrilhão até 2030. Esse aumento exerce maior pressão sobre o desempenho e a confiabilidade dos sistemas, especialmente em ambientes que reúnem dezenas de milhares de unidades de processamento neural.
Resultados da simulação e seu significado prático
A Huawei explicou que as operações de comunicação entre os componentes da infraestrutura tradicional podem consumir mais de 40% do tempo total de treinamento dos modelos, limitando a eficiência do aproveitamento das capacidades de computação. Em uma simulação realizada pelo Markov Lab, laboratório da empresa, um conjunto com 100 mil unidades NPU, construído com SuperPoDs contendo 4 mil unidades NPU cada um, alcançou um aumento de até 2,75 vezes na eficiência de utilização das capacidades de computação em comparação com um conjunto semelhante baseado em servidores que continham 8 unidades NPU cada um.
Esse resultado explica a importância de reduzir o tempo de comunicação entre as unidades durante o treinamento de modelos em larga escala, mas continua sendo um resultado de simulação, e não uma medição independente publicada de um ambiente operacional real. Portanto, o material, por si só, não esclarece os detalhes das cargas de trabalho, do software ou das condições de teste que produziram a diferença anunciada.
Expansão do Atlas e suporte ao ecossistema
A Huawei afirmou que já implantou mais de 1.000 dispositivos Atlas 900 A3 SuperPoD, enquanto o Atlas 950 SuperPoD apresenta ampla expansão comercial. A empresa também mencionou seu apoio ao treinamento de modelos fundamentais em seus sistemas, além da execução de uma ampla variedade de modelos e aplicações em ecossistemas de computação aberta.
A estratégia da empresa inclui capacidades de computação limitadas, médias e massivas, com a ampliação do uso da inteligência artificial em dispositivos e veículos, paralelamente ao desenvolvimento de redes de comunicação de próxima geração. Isso indica que a Huawei não apresenta o SuperPoD apenas como um produto independente, mas como parte de uma visão mais ampla que conecta processamento, redes, nuvem e dispositivos.