Panorama: Com nome de titã grego, supercomputador da Meta quer fazer 1 milhão de chips funcionarem como um só

Com nome de titã grego, supercomputador da Meta quer fazer 1 milhão de chips funcionarem como um só Primeira fase do complexo em Ohio já treinou o Muse Wonder; expansão exige conectar prédios e ampliar a infraestrutura elétrica Meta: primeira fase do Prometheus já foi usada no treinamento de modelos da família Muse (Meta/Divulgação)

André Lopes Editor de Inteligência Artificial e Tecnologia

Publicado em 20 de outubro de 2026 às 09h32 .

Última atualização em 20 de outubro de 2026 às 09h33 .

Priorizar nos meus resultados Google RESUMO ＋ A Meta detalhou o Prometheus, conjunto de computadores de IA em Ohio cuja primeira fase já foi concluída. A expansão prevê cerca de 1 milhão de GPUs. O projeto foi anunciado na escala de 1 gigawatt de capacidade elétrica. Para conectar máquinas distribuídas por vários prédios, a empresa depende de redes de alta velocidade e sistemas de refrigeração. A infraestrutura já foi usada no treinamento do Muse Wonder.

A Meta detalhou nesta segunda-feira, 19, o Prometheus , seu conjunto de computadores para treinar inteligência artificial em New Albany, no estado americano de Ohio. A primeira fase está concluída e já foi usada para desenvolver modelos da família Muse , segundo a companhia.

Hoje, a estrutura reúne centenas de milhares de GPUs, chips especializados em executar muitos cálculos ao mesmo tempo. A meta é chegar a aproximadamente 1 milhão , distribuídas por vários prédios e trabalhando de forma coordenada.

O resultado já apareceu fora dos galpões: os modelos Muse Wonder e Wonder Full, apresentados na semana passada, foram treinados ali. Eles são a aposta da empresa em tarefas que exigem várias etapas, como construir aplicativos e analisar documentos.

Como vários prédios viram um computador A dificuldade começa na comunicação. No treinamento de uma IA, os chips precisam trocar resultados continuamente; uma máquina que demora a responder pode segurar o trabalho das demais.

Para ligar esse conjunto, a Meta usa uma camada de rede chamada Backend Aggregation , ou BAG. Ela conecta redes de diferentes prédios e regiões, permitindo que compartilhem recursos de computação. O desenho inclui caminhos alternativos para os dados, para reduzir o impacto de falhas.

A mudança de escala vem de antes. No fim de 2023, a companhia montou dois conjuntos com cerca de 24 mil GPUs cada. Depois, esvaziou cinco centros de dados em operação para reunir 129 mil chips H100 em um único sistema.

O projeto foi anunciado com 1 gigawatt de capacidade elétrica . A expansão também exige resolver um problema menos visível que a compra de chips: retirar o calor de máquinas cada vez mais concentradas no mesmo espaço.

No Prometheus, a refrigeração líquida atende tanto instalações adaptadas quanto prédios projetados para IA. O princípio é simples: um fluido circula pelos equipamentos, absorve calor e passa por trocadores que o resfriam antes de devolvê-lo ao circuito.

Nos edifícios que não nasceram com essa infraestrutura, a Meta usa módulos com bombas e trocadores de calor junto aos armários de servidores. É uma maneira de adaptar a instalação sem depender apenas de soprar mais ar sobre os chips.

O objetivo é sustentar modelos capazes de trabalhar por mais tempo e manter o contexto de uma tarefa. Wonder chegou a ferramentas para desenvolvedores; sua integração ao agente pessoal Muse foi anunciada para depois, começando pelos assinantes.

Naquele momento, o Prometheus já estava parcialmente operacional, mas o desempenho dos modelos ainda era o ponto fraco da estratégia. Agora, a primeira fase concluída e o lançamento do Wonder dão um resultado concreto à aposta. O próximo desafio é transformar essa estrutura em agentes que consigam concluir trabalhos cada vez mais longos, não apenas responder perguntas.

É um conjunto de computadores dedicado ao treinamento de inteligência artificial. Fica em New Albany, Ohio, nos Estados Unidos.

Sim. A primeira fase foi concluída e serviu para treinar modelos da família Muse, segundo a Meta.

Não. A Meta informa centenas de milhares de GPUs atualmente e prevê chegar a cerca de 1 milhão com a expansão.

O treinamento exige troca constante de resultados entre máquinas. A rede conecta os prédios e oferece caminhos alternativos para reduzir o impacto de falhas.

Prometheus é a infraestrutura de computação. Muse Wonder e Wonder Full são modelos de IA treinados nesse conjunto.

Um fluido absorve calor dos equipamentos e passa por trocadores que o resfriam. Depois, retorna ao circuito para ser usado novamente.

Antes de desenvolver um produto com inteligência artificial, vale investigar se o problema existe, quem sofre com ele e se alguém estaria disposto a pagar por uma solução

Pedidos vagos, contexto desnecessário e respostas sem revisão podem tornar o uso da inteligência artificial mais demorado e aumentar o consumo de recursos

Colaboração aproxima os processadores chineses dos modelos de IA e busca reduzir a dependência da tecnologia americana

Chris Williams recomenda usar inteligência artificial para revisar argumentos, resumir informações extensas e organizar arquivos, mas alerta para os riscos de automatizar tarefas sem supervisão