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IBM considera uso de chips de IA internamente projetados para reduzir custos de serviço em nuvem

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A International Business Machines (NYSE:IBM) está avaliando o uso de chips de inteligência artificial que foram desenvolvidos internamente para reduzir os custos operacionais de seu novo serviço de computação em nuvem, chamado “watsonx”.

A International Business Machines também é negociada na B3 através do ticker (BOV:IBMB34).

Mukesh Khare, gerente geral da IBM Semiconductors, revelou em uma entrevista à Reuters durante uma conferência de semicondutores em San Francisco que a empresa está considerando utilizar um chip chamado Unidade de Inteligência Artificial como parte desse serviço.

A IBM tem como objetivo aproveitar o crescimento das tecnologias de IA generativa, que são capazes de gerar textos semelhantes aos escritos por humanos. Após o desempenho abaixo do esperado do Watson, seu sistema de IA anterior, no mercado, a IBM identificou os altos custos como uma das barreiras. A empresa acredita que usar seus próprios chips pode reduzir os custos do serviço de nuvem, pois eles são altamente eficientes em termos de consumo de energia.

Embora a existência do chip tenha sido anunciada pela IBM em outubro, o fabricante e detalhes sobre sua utilização não foram divulgados. Mukesh Khare revelou que o chip é fabricado pela Samsung Electronics, com quem a IBM fez parceria na pesquisa de semicondutores, e que eles estão considerando sua aplicação no watsonx.

A IBM ainda não definiu uma data para quando o chip estará disponível para uso pelos clientes em nuvem, mas Khare mencionou que a empresa já possui vários milhares de protótipos funcionando.

A IBM junta-se a outros grandes nomes da tecnologia, como o Google da Alphabet e a Amazon, ao desenvolver seus próprios chips de IA. No entanto, Khare afirmou que a intenção da IBM não é projetar um substituto direto para os semicondutores da Nvidia, cujos chips lideram o mercado no treinamento de sistemas de IA com grandes conjuntos de dados. O foco do chip da IBM é oferecer uma solução econômica para o processo de inferência, que consiste em utilizar um sistema de IA treinado para tomar decisões no mundo real.

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