- Finn Puklowski, cofundador da Fluency Academy, deixou GPUs e aposta em uma infraestrutura de IA no Paraguai com a General Compute.
- A empresa recebeu R$ 75 milhões em investimento, liderado pela fuse.vc, com participação da Village Global.
- A aposta é por inferência com ASICs, em parceria com SambaNova, com desempenho de 500 a 1.900 tokens por segundo, bem acima das GPUs tradicionais.
- A nuvem da General Compute diz entregar entre cinco e sete vezes mais velocidade que concorrentes, com memória integrada ao chip e consumo de energia menor por rack (até dez vezes menos que a Nvidia).
- O Paraguai foi escolhido pela energia hidrelétrica barata (cerca de 3,3 centavos de dólar por kWh) e refrigeração a ar, prometendo reduzir o uso de água. Estão previstas mais de 1 bilhão de agentes ativos até 2029.
A General Compute, criada em 2026 por Finn Puklowski, quer mudar a infraestrutura de IA ao abandonar GPUs e apostar em chips ASIC para a inferência. A empresa afirma que planeja montar a nuvem de inferência mais rápida do mundo, com foco em acelerar respostas de IA e reduzir consumo de água e energia.
O projeto envolve investidores, incluindo a fuse.vc e a Village Global, com aporte de 75 milhões de reais. Finn Puklowski atua como chair e Jason Goodison como cofundador e CTO. O objetivo é competir não pela melhor IA, mas pela entrega de IA em tempo real.
O que acontece envolve uma mudança de hardware, deslocando-se do ecossistema Nvidia a uma arquitetura baseada em ASICs, com parceria estratégica com SambaNova e colaboração com infraestrutura da AMD. A promessa é superar a velocidade de 500 a 1.900 tokens por segundo, frente a cerca de 120 tokens por segundo em GPUs de alto desempenho.
Plano da General Compute
A aposta central não é no treinamento, mas na inferência. A empresa sustenta que GPUs não são ideais para entrega de IA em tempo real, comparando o uso de GPUs para inferência a internet discada para acesso à web. Com a nova arquitetura, a empresa afirma oferecer maior velocidade e menor latência para aplicações de IA.
Segundo Finn, o foco está em agentes autônomos, capazes de executar tarefas e interagir com humanos. A General Compute projeta mais de 1 bilhão de agentes ativos até 2029, com a ideia de que equipes de agentes trabalharão para usuários individualizados.
A estratégia também envolve reduzir gargalos de memória e processamento, com chips que integram memória ao próprio chip. A empresa destaca que a infraestrutura baseada em ASICs pode funcionar com maiores taxas de token por segundo do que estruturas convencionais.
Chips alternativos e infraestrutura
A solução envolve deslocar a lógica de inferência para ASICs dedicados, buscando desempenho significativamente superior ao das plataformas baseadas em GPUs. Parcerias com SambaNova e integração com AMD compõem a base tecnológica da proposta, segundo os relatos da empresa.
A nuvem da General Compute é descrita como entre cinco e sete vezes mais rápida que a concorrência, com ganhos de eficiência energética associados. A memória integrada ao chip é apresentada como fator-chave para reduzir o tempo de transferência de dados dentro dos sistemas.
Abordagem ambiental e geográfica
A empresa enfatiza que os chips usados não requerem resfriamento com água, diferentemente de muitos data centers tradicionais. A estratégia ambiental envolve reduzir o consumo de água e energia na operação de IA, com consumo energético apontado como menor em comparação a soluções baseadas em GPUs.
Parcerias no Paraguai compõem parte da estratégia geográfica. A General Compute pretende utilizar energia hidrelétrica local de baixo custo, estimando custo de cerca de 3,3 centavos de dólar por kWh. A empresa também pretende converter estruturas de mineração de criptomoedas em data centers de IA, com ganhos previstos de eficiência energética.
A proposta é que, com arrefecimento por ar e infraestrutura convertida, o custo por rack seja reduzido, contribuindo para menor impacto ambiental e maior viabilidade econômica frente a centros de dados na América do Norte.
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