News · OpenAI assina acordo de computação de 38 mil milhões de dólares com a AWS, por sete anos

Jun, 284 min de leitura
Plataforma

OpenAI assina acordo de computação de 38 mil milhões de dólares com a AWS, por sete anos

O acordo coloca as cargas de trabalho principais de treino e inferência da OpenAI nos Amazon EC2 UltraServers, marcando um alargamento significativo da infraestrutura da OpenAI além do seu parceiro de cloud habitual.

O que os 38 mil milhões de dólares realmente compram

O número em destaque é 38 mil milhões de dólares ao longo de sete anos, mas os detalhes importam mais do que o total. A AWS está a fornecer à OpenAI centenas de milhares de GPUs NVIDIA — nomeadamente chips GB200 e GB300 — agrupados através de Amazon EC2 UltraServers, além da capacidade de escalar para dezenas de milhões de CPUs para cargas de trabalho agentivas.

O calendário de implementação é ambicioso. A OpenAI começa a usar a capacidade de computação da AWS de imediato, com toda a capacidade contratada prevista para estar implementada antes do final de 2026, deixando margem para expansão futura em 2027 e além. Trata-se de um prazo de construção comprimido para uma infraestrutura desta magnitude.

A AWS descreve a arquitetura como GPUs agrupadas na mesma rede para permitir desempenho de baixa latência entre sistemas interligados. Os clusters foram concebidos para suportar tanto a inferência do ChatGPT como o treino de modelos de próxima geração — não apenas um ou outro.

A divisão entre GPU e CPU aponta para os agentes

Há um detalhe fácil de passar ao lado: as GPUs tratam da AI (keep the English acronym) generativa, mas o acordo refere especificamente a capacidade de expandir para dezenas de milhões de CPUs para 'escalar rapidamente as cargas de trabalho agentivas'.

Essa distinção reflete a forma como os sistemas de agentes realmente funcionam. A chamada ao modelo depende de GPU, mas a orquestração à sua volta — execução de ferramentas, recuperação de informação, coordenação e os muitos passos que não envolvem inferência que um agente executa — é trabalho de CPU. Provisionar essa margem em separado indica que a OpenAI espera que o tráfego agentivo cresça de uma forma que o planeamento normal de capacidade de GPU não conseguiria captar.

A OpenAI está a distribuir a sua capacidade de computação por vários fornecedores

O enquadramento de Sam Altman é revelador aqui. Ele descreve o acordo como um reforço do 'amplo ecossistema de computação' — uma linguagem que trata a AWS como um fornecedor entre vários, e não como a espinha dorsal exclusiva.

Escalar a AI (keep the English acronym) de ponta exige capacidade de computação massiva e fiável. A nossa parceria com a AWS reforça o amplo ecossistema de computação que vai impulsionar esta próxima era e levar a AI (keep the English acronym) avançada a todos.Montana Labs

A AWS, por seu lado, apoia-se na credibilidade operacional: cita experiência a gerir clusters com mais de 500 000 chips. A ideia subjacente é que, à escala de ponta, a fiabilidade a nível de cluster é o fator diferenciador, não apenas a disponibilidade de chips.

O anúncio também assinala uma relação já existente: os modelos de pesos abertos da OpenAI já estão disponíveis no Amazon Bedrock, utilizados por clientes nomeados como a Peloton, a Thomson Reuters, a Comscore e a Verana Health, para programação, análise científica e fluxos de trabalho agentivos. Ou seja, este acordo de computação assenta num canal de distribuição já existente, e não parte do zero.

O que um calendário de fornecedor único significa para as equipas que constroem sobre a OpenAI

Para quem está a construir produtos sobre as APIs da OpenAI, a implicação concreta é a certeza de capacidade. Um compromisso com chips identificados, um prazo de implementação definido (final de 2026) e infraestrutura de cloud nomeada constitui um sinal mais forte sobre a disponibilidade a curto prazo do que promessas vagas de escalabilidade.

Isto também reforça que a capacidade da OpenAI passa agora por múltiplas clouds. As equipas que assumiam que a OpenAI dependia de uma única cloud devem atualizar esse pressuposto — a computação que serve as suas chamadas de inferência pode cada vez mais correr em hardware da AWS, seja qual for a cloud usada na sua própria stack.

A leitura prática: os laboratórios de ponta competem tanto por contratos de computação garantidos e datados como pela arquitetura dos modelos. Quando a capacidade é a restrição determinante, um acordo de fornecimento de 38 mil milhões de dólares com um calendário de implementação firme é, em si mesmo, uma declaração de roteiro de produto.

Find this story relevant to you?

Contact us to find a unique solution

Contact us

Precisa de um parceiro de engenharia de IA que saiba executar?

Ajudamos equipas em Portugal a integrar IA em produtos, automatizar processos de alto valor e modernizar os sistemas que suportam o negocio.

Get in touch

Leitura relacionada

Mais análises sobre entrega de produto, AI operacional e o trabalho de sistemas que faz com que a implementação funcione na prática.

Jul, 134 min de leitura
Plataforma

A Doppel automatiza a remoção de sites de phishing com um pipeline de cinco fases baseado em GPT-5 e RFT

Jul, 13Leitura de 4 min
Plataforma

A aposta da Deutsche Telekom em transformar as redes de voz na interface de AI

Jul, 134 min de leitura
Plataforma

A expansão de 5GW da Meta na Louisiana é anunciada através de bónus a professores, não de teraflops