O gigante da tecnologia Microsoft acaba de divulgar números impressionantes sobre o desempenho de inferência de IA. O seu mais recente benchmark atingiu 1,1 milhão de tokens por segundo a funcionar num único rack Nvidia GB300 NLV72—superando o recorde anterior que eles próprios estabeleceram com 865.000 tokens/s na configuração GB200.

Este tipo de avanço na taxa de processamento é mais importante do que os números sugerem. Estamos a falar da infraestrutura fundamental que alimenta tudo, desde modelos de linguagem até potenciais aplicações de IA descentralizadas. Inferência mais rápida significa menor latência, melhor escalabilidade e, em última análise, custos de computação mais baixos—fatores que impactam diretamente a forma como a IA é integrada em sistemas do mundo real.

A arquitetura GB300 representa claramente um avanço significativo na capacidade de processamento bruto. Para quem acompanha a interseção entre IA e sistemas distribuídos, esses ganhos de desempenho indicam para onde se dirige a camada de computação. E, num espaço onde milissegundos e o custo por token realmente importam, melhorias de eficiência nesta escala não são apenas impressionantes—são fundamentais.