De um escritório em Nevada, nos Estados Unidos, a Positron quer romper com o domínio quase absoluto da Nvidia no mercado de inteligência artificial.

Criada em 2023, a startup desenvolveu um equipamento voltado exclusivamente para tarefas de inferência — ou seja, o momento em que modelos de IA já treinados são colocados em uso, como ocorre ao gerar textos ou códigos. Segundo a empresa, o equipamento consome menos energia e entrega mais desempenho por watt do que os processadores da Nvidia.

Conheça o Atlas

O produto se chama Atlas e traz oito chips projetados pela própria Positron. O foco está em tarefas que exigem muita memória, como geração de texto, código e interação com usuários em tempo real. A ideia não é concorrer diretamente com a Nvidia nos modelos de treinamento, mas ocupar o uso cotidiano da IA.

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De acordo com Mitesh Agrawal, CEO da empresa, a chave está na eficiência. Testes publicados no site da Positron mostram que o Atlas entrega até 4,5 vezes mais desempenho por watt do que o sistema mais recente da Nvidia, o H200.

O momento da aposta não é por acaso

O avanço da IA está provocando um salto na demanda energética dos centros de dados. O treinamento do modelo Llama 4, por exemplo, usou mais de 100 mil processadores da Nvidia e consumiu energia equivalente ao uso anual de 500 casas nos Estados Unidos.

A previsão é que esse consumo global, hoje em torno de 55 gigawatts, chegue a 84 gigawatts em dois anos, segundo o Goldman Sachs.

É justamente nesse ponto que a Positron quer atuar: entregar desempenho com menor custo de energia. E, ao fazer isso, criar novas opções de hardware em um mercado onde mais de 90% das aplicações de IA rodam com tecnologia da Nvidia.

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O desafio não é pequeno

Além da Nvidia, a startup enfrenta concorrência de empresas como a Groq, que também aposta em chips dedicados à inferência. Mas a Positron já conseguiu levantar mais de 50 milhões de dólares em investimentos e iniciou testes com empresas como a Cloudflare, que está integrando o Atlas em seus centros de dados.

Especialistas apontam que a entrada de novos players pode ajudar a quebrar a dependência do ecossistema da Nvidia, mas isso exige uma mudança de cultura.

Mesmo assim, a demanda por soluções mais eficientes pode abrir portas. Segundo Agrawal, tornar a inferência três vezes mais eficiente não reduz o uso da IA — apenas a torna mais acessível.

Esse movimento exige um novo perfil de profissional.

Especialistas afirmam que agora não basta apenas saber programar ou treinar modelos. Será cada vez mais necessário entender como esses modelos operam na prática, como são implantados em escala e como equilibrar desempenho, custo e consumo energético.

Essa nova fronteira da IA cria oportunidades para engenheiros, analistas de dados, profissionais de infraestrutura e gestores que saibam alinhar tecnologia e estratégia.

A ascensão de empresas como a Positron mostra que dominar inteligência artificial não é mais uma habilidade técnica restrita. É uma vantagem competitiva real.

Em um mercado com escassez de mão de obra qualificada e demanda crescente por eficiência, IA é a maior oportunidade profissional da década — e quem entender suas diferentes camadas, do algoritmo ao hardware, estará à frente.

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