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Em 2026, muitas organizações contam com aceleradores de IA de última geração, mas enfrentam custos elevados, baixa utilização do hardware e dificuldades para escalar a inferência em produção. O problema já não está na computação, mas na velocidade com que os dados se movem da memória e do armazenamento para os chips, não na rede.

Este episódio analisa por que a lacuna entre a largura de banda da memória e a capacidade se tornou o principal gargalo da IA moderna e como essa limitação afeta diretamente os custos, a eficiência energética e as decisões de infraestrutura. Por meio de exemplos práticos, discutiremos quais erros evitar e quais princípios de design são fundamentais para alcançar uma IA viável e escalável em 2026.