[ByteDance intensifica a aquisição de chips nacionais, enquanto gigantes da internet correm para erguer fossos de poder computacional]

A indonésia EMAS reportou sua primeira receita, de US$ 2,6 milhões, no primeiro trimestre de 2026, oriunda das vendas iniciais de ouro em março, após o início da produção comercial na Mina de Ouro Pani, em Gorontalo. Ao mesmo tempo, registrou um EBITDA negativo de US$ 1 milhão e um prejuízo líquido de US$ 10,9 milhões, o que classificou como razoável, dado o estágio inicial de ramp-up da mina e os custos financeiros relacionados a empréstimos.

A SMM soube que um centro de computação inteligente de uma operadora no leste da China está oferecendo recursos de computação Huawei Ascend 910-B2 para locação, com aluguel mensal de aproximadamente 15.000 yuan, valor bastante competitivo no atual mercado doméstico de locação de capacidade computacional. Os recursos são da especificação Ascend 910-B2 (64 GB de memória de vídeo/máquina completa), adequados para cargas de trabalho convencionais de treinamento e inferência de modelos grandes. No entanto, a SMM entende que a concretização desses recursos enfrenta certos obstáculos: o potencial locatário possui equipamentos computacionais já implantados em seu próprio data center, e precisa integrar os novos recursos alugados aos equipamentos existentes em um cluster de computação unificado para obter agendamento coordenado. Contudo, os recursos da operadora estão localizados em um centro de computação inteligente remoto e, devido a restrições como latência de rede, largura de banda de interconexão entre salas e consistência operacional, a solução de "device travel" (ou seja, gerenciamento remoto entre salas dos recursos de computação para incorporá-los ao cluster do cliente) é difícil de implementar, fazendo a transação emperrar.

SMM soube que uma empresa de operação de capacidade computacional em Guizhou atualmente não possui recursos de computação ociosos disponíveis em sua plataforma para agendamento, com seus servidores GPU e placas aceleradoras de IA de produção nacional operando todos em carga máxima. Recentemente, à medida que vários modelos setoriais de grande porte entraram intensivamente nas fases de ajuste fino e implantação de inferência, a demanda por capacidade computacional aumentou no curto prazo, fazendo com que os recursos de computação da plataforma ficassem totalmente sobrecarregados. Sabe-se que a empresa está buscando ativamente recursos de computação de produção nacional como complemento. Como um núcleo central do projeto “East Data West Computing”, Guizhou, de acordo com a publicação da Administração de Desenvolvimento de Big Data da Província de Guizhou *Compute to Guizhou | Digital Intelligence Empowers the Building of a Computing Power Hub*, teve sua escala total de capacidade computacional ultrapassando 160 EFLOPS em 2025, com a participação da computação inteligente de produção nacional excedendo 98%. No entanto, ainda existe um descompasso estrutural de curto prazo entre oferta e demanda, e o fenômeno de “uma placa difícil de encontrar” durante os picos de demanda ocorre ocasionalmente em algumas plataformas de computação de pequeno e médio porte.