O poder de processamento é como a fonte de energia da IA; sem ele, até os modelos mais avançados não conseguem fazer a diferença. Nos últimos anos, com o crescimento exponencial do tamanho dos parâmetros de IA, a arquitetura tradicional de poder de processamento centralizado tem se tornado cada vez mais difícil — custos assustadoramente altos, dificuldades de expansão e o desperdício de máquinas ociosas.

Uma abordagem que merece atenção é: juntar GPUs ociosas de todo o mundo em uma rede, usando algoritmos para distribuir tarefas automaticamente. Essa pool de poder de processamento distribuída tem vantagens claras em relação ao esquema centralizado antigo — os custos de treinamento e inferência podem ser reduzidos significativamente, e a oferta de poder de processamento se torna mais flexível, capaz de responder rapidamente a picos de demanda. Renderização de vídeos, modelagem 3D, ou tarefas de treinamento e inferência em IA de alta frequência podem ser apoiadas de forma robusta por essa rede.

Um caso prático bastante relevante é a parceria entre a Ruiyun e a Huawei Cloud na solução de aceleração de renderização de IA, que combina poder de processamento distribuído com otimizações de IA, elevando a eficiência de renderização em mais de 40%. Essa abordagem está sendo cada vez mais aplicada no ecossistema de poder de processamento descentralizado.

No futuro, a escala da indústria de IA deve atingir US$ 860 bilhões, e a lacuna na demanda por poder de processamento só tende a crescer. O modelo distribuído, por meio da descentralização e integração, resolve um problema persistente de descompasso entre oferta e demanda de poder de processamento, além de transformar esse recurso em um fator de produção verdadeiramente negociável e configurável. Assim, tanto grandes empresas quanto pequenos times de desenvolvedores terão a oportunidade de obter os recursos computacionais necessários a custos menores.