Alibaba planeja ampliar sua capacidade global de data centers para mais de 20 gigawatts até 2032.
Projeto da Meta no Canadá tem custo bilionário e capacidade de 1 gigawatt.
Alibaba também desenvolve chip próprio para ampliar o processamento de inteligência artificial.
Foto: Unsplash
Quanto custa construir um data center de I.A. Veja projetos de Alibaba e Meta
A expansão da inteligência artificial aumentou a necessidade de grandes data centers para armazenar dados. Empresas de tecnologia passaram a anunciar projetos bilionários para ampliar essa capacidade e acompanhar o avanço dos modelos de I.A.
A Alibaba está entre as companhias que ampliam esse tipo de infraestrutura. A empresa planeja aumentar sua capacidade global de data centers, enquanto a Meta já apresentou um projeto de grande porte no Canadá.
Além do Alibaba, a Meta anunciou em julho um data center em Alberta, no Canadá, com capacidade de 1 gigawatt. O projeto tem custo estimado em US$ 9 bilhões, cerca de R$ 45,9 bilhões, e deve levar até três anos para ficar pronto.
O valor reflete o tamanho dos investimentos necessários para ampliar a infraestrutura voltada à inteligência artificial. Além dos próprios data centers, as empresas também precisam aumentar a capacidade de processamento.
Alibaba aposta na capacidade
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A Alibaba anunciou um plano para levar sua capacidade global de data centers para mais de 20 gigawatts até 2032. A estratégia acompanha o crescimento da demanda por computação ligada à inteligência artificial.
Além do avanço em novas plataformas, os data centers também estão entre as principais prioridades das gigantes de tecnologia. Junto a isso, as companhias investem milhões em armazenamento.
O desenvolvimento do V900 faz parte de uma estratégia que combina chips próprios, computação em nuvem e modelos de inteligência artificial. De acordo com a empresa, o chip atende negócios dos setores automotivo, financeiro, energético e industrial.
Com o avanço dos chips e a expansão dos data centers, Alibaba e outras gigantes de tecnologia buscam aumentar a capacidade computacional necessária para a próxima etapa do mercado de inteligência artificial.
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