Uma colaboração entre a HIVE Digital Technologies e a Universidade Columbia produziu algo que o mundo da computação em IA raramente vê em um mercado emergente: prova concreta. Pesquisadores do Departamento de Engenharia Industrial e Pesquisa Operacional de Columbia executaram cargas de trabalho iterativas de treinamento de IA no cluster de GPUs da HIVE em Assunção, Paraguai — a mais de 8.000 quilômetros de distância de seu laboratório na cidade de Nova York — e os resultados foram bons o suficiente para serem submetidos à NeurIPS, uma das conferências de pesquisa em IA mais competitivas do planeta.
Summary
Principais destaques
- As GPUs A40 da HIVE no Paraguai igualaram o desempenho das GPUs de geração mais recente H100 após otimizações de código feitas pelos pesquisadores de Columbia.
- A pesquisa foi submetida à NeurIPS, uma importante conferência anual de aprendizado de máquina realizada todo mês de dezembro, que, junto com a ICLR e a ICML, é um dos três locais de pesquisa em IA de maior impacto globalmente.
- Pesquisadores de Columbia executaram com sucesso treinamentos de IA intercontinentais remotamente por mais de 8.000 quilômetros, da cidade de Nova York até Assunção.
- A subestação de 100 MW da HIVE em Yguazú, Paraguai, deve ser energizada até setembro de 2026, com um novo data center Tier-III iniciando construção no outono de 2026 e pronto para operação no segundo semestre de 2027.
- A pesquisa concentrou-se no otimizador Muon e em técnicas avançadas de pré-treinamento de redes neurais relevantes para o desenvolvimento futuro de grandes modelos de linguagem.
HIVE e Universidade Columbia validam infraestrutura de GPU para IA no Paraguai
A constatação central é simples, mas significativa: a geografia não precisa mais limitar onde a pesquisa séria em IA é realizada. Ao longo de um período de dois meses, pesquisadores de Columbia otimizaram seu código de treinamento especificamente para os nós de GPU A40 da HIVE em Assunção. Quando mediram throughput, latência e desempenho em tokens por segundo em comparação com benchmarks de H100 — a GPU de referência padrão da indústria atualmente — os resultados se alinharam após a normalização para as características de desempenho bruto de cada plataforma de hardware.
Isso não é uma nota de rodapé menor. As GPUs H100 representam o principal silício de data center da Nvidia, e fechar essa diferença de desempenho usando hardware A40 mais antigo por meio de otimização em nível de software fala diretamente ao argumento da HIVE de que engenharia inteligente pode extrair valor significativo de sua infraestrutura existente.
Treinamento de IA intercontinental de Nova York a Assunção
O que torna essa colaboração tecnicamente interessante é a dimensão intercontinental. Executar trabalhos de treinamento de IA remotamente não é incomum dentro de um único data center ou rede de campus. Fazer isso de forma confiável ao longo de mais de 8.000 quilômetros, com execuções de treinamento iterativas que dependem de ciclos de feedback de baixa latência, é um desafio completamente diferente. A equipe de Columbia conseguiu, estabelecendo uma linha de base de desempenho concreta para o cluster de GPUs da HIVE em Assunção, que a empresa agora pode usar como ponto de referência para futuras cargas de trabalho comerciais de IA.
Paridade de desempenho entre as A40 da HIVE e as GPUs H100 mais recentes
O resultado de paridade de desempenho tem peso além deste único estudo. Ele sugere que clientes que avaliam a infraestrutura da HIVE no Paraguai para cargas de trabalho de IA — particularmente aqueles que fazem pré-treinamento de grandes modelos de linguagem em escalas de até 1,4 bilhão de parâmetros, como testado nesta pesquisa — não devem presumir automaticamente que uma diferença de geração de hardware significa uma diferença de capacidade. A equipe de Columbia também executou testes de throughput de serving e latência em um modelo de 1,4B de parâmetros e conduziu benchmarks padrão usando modelos LLaMA, construindo um quadro de desempenho mais amplo do cluster.
Pesquisa de ponta em pré-treinamento e otimização de redes neurais
A substância acadêmica deste projeto vai além da validação de infraestrutura. A pesquisa da equipe de Columbia situa-se na interseção entre teoria da otimização e treinamento prático de IA em larga escala, um campo que tem atraído atenção séria à medida que os custos de pré-treinamento de LLMs continuam a disparar.
Foco no otimizador Muon e em técnicas avançadas de pré-treinamento
O estudo analisou o otimizador Muon e suas variantes, examinando o pré-treinamento de redes neurais sob condições de geometria geral e grande ruído. Em termos práticos, Muon é um otimizador ciente de matrizes — o que significa que ele leva em conta a estrutura das matrizes de pesos durante as atualizações de gradiente, em vez de tratar todos os parâmetros de forma uniforme, como fazem otimizadores mais simples. Os pesquisadores de Columbia projetaram e analisaram um algoritmo acelerado que igualou o desempenho do Muon em cenários tanto teóricos quanto práticos, o que é uma contribuição significativa para entender como métodos de pré-treinamento de próxima geração se comportam em escala.
Percepções dos pesquisadores da Universidade Columbia
Um professor assistente do departamento de IEOR de Columbia descreveu o significado mais amplo: o trabalho avança a compreensão de otimizadores cientes de matrizes, como o Muon e métodos relacionados invariantes à escala, esclarecendo seus fundamentos teóricos e avaliando-os em ambientes reais de treinamento de redes neurais. A pesquisa destaca sua potencial relevância para o futuro pré-treinamento de LLMs — precisamente as cargas de trabalho que definirão a demanda por infraestrutura de IA nos próximos anos.
Submeter este trabalho à NeurIPS — que, juntamente com a ICLR e a ICML, é considerada um dos três principais locais de alto impacto em aprendizado de máquina globalmente — sinaliza que a qualidade da pesquisa está sendo colocada a um teste sério de revisão por pares, e não apenas circulada como uma prova de conceito de marketing.
Desenvolvimento estratégico de infraestrutura de IA no Paraguai
A colaboração com Columbia é cronometrada de forma deliberada. A HIVE está no meio de uma expansão substancial de infraestrutura no Paraguai que transforma esse marco de pesquisa em uma base comercial, em vez de um exercício acadêmico isolado.
Construção de subestação de 100 MW e data center Tier-III
Em Yguazú, Paraguai, a HIVE tem uma subestação de 100 megawatts em construção, com as obras civis já concluídas. A empresa planeja a entrada em operação neste verão, com a subestação devendo ser energizada até setembro de 2026. A construção de um novo data center Tier-III no mesmo local está programada para começar no outono de 2026.
Cronogramas projetados de comissionamento e operação
O data center Tier-III tem uma data de pronto para serviço no segundo semestre de 2027, dando à HIVE uma pista clara para converter os benchmarks de desempenho estabelecidos nesta pesquisa em uma instalação totalmente operacional de HPC e computação em IA. Os dados de tokens por segundo, latência e largura de banda coletados durante o estudo de Columbia agora servem como base técnica para o projeto e o posicionamento comercial dessa instalação.
A lógica estratégica merece ser examinada de perto. O Paraguai se apoia em um excedente de energia baseado em geração hidrelétrica — limpa, consistente e relativamente barata. A HIVE, fundada em 2017 como uma das primeiras empresas de capital aberto a minerar ativos digitais usando energia verde, vem operando data centers no Canadá, Suécia e Paraguai com foco explícito em sustentabilidade ambiental. Trazer cargas de trabalho de IA para essa mesma base de infraestrutura é uma extensão natural do modelo de negócios, e a pesquisa de Columbia agora fornece o tipo de validação de desempenho por terceiros que clientes corporativos normalmente exigem antes de comprometer orçamentos de computação.
Perspectivas de liderança sobre inovação e estratégia global de IA
Presidente Executivo Frank Holmes sobre infraestrutura de IA distribuída
O Presidente Executivo Frank Holmes enquadrou o resultado em termos do que ele refuta: “Isso mostra que a computação de alto desempenho não precisa ser limitada pela geografia.” Holmes apontou para a combinação do Paraguai de capacidade de energia, localização estratégica e agora um ponto de prova verificado como a base para a visão da empresa de conectar o país diretamente à economia global de IA. “A HIVE tem orgulho de ajudar a trazer esse futuro para o online”, acrescentou.
CEO Aydin Kilic sobre validação da pesquisa e visão futura
O Presidente e CEO Aydin Kilic concentrou-se no que o resultado de paridade A40-para-H100 significa para a tese de investimento mais ampla da HIVE: “Grande engenharia pode desbloquear valor significativo.” Kilic observou que o histórico da empresa em inovação de hardware — incluindo a construção do BuzzMiner em colaboração com a Intel Corporation e o fato de ter se tornado um dos maiores participantes de resposta à demanda da Suécia, ajudando a equilibrar a rede elétrica nacional — reflete um padrão consistente de extrair eficiência operacional por meio de engenhosidade técnica, em vez de simplesmente implantar o hardware mais novo disponível.
Esse enquadramento é importante tanto para investidores quanto para potenciais clientes de nuvem. Se a HIVE puder fechar lacunas de desempenho por meio de otimização de código, em vez de despesas de capital na geração mais recente de GPUs, a economia unitária de sua infraestrutura no Paraguai se torna consideravelmente mais atraente — particularmente à medida que a demanda por computação de IA de baixo custo continua a superar a oferta global de capacidade premium de H100.
Perguntas frequentes
Qual foi a principal conquista da colaboração de pesquisa da HIVE com a Universidade Columbia?
A colaboração demonstrou treinamento de IA intercontinental, com pesquisadores de Columbia na cidade de Nova York executando com sucesso cargas de trabalho de IA no cluster de GPUs da HIVE em Assunção, Paraguai, a mais de 8.000 quilômetros de distância. A principal descoberta técnica foi que as GPUs A40 da HIVE igualaram o desempenho das GPUs H100 mais recentes após otimizações de código desenvolvidas pela equipe de Columbia.
Onde e quando o novo data center de IA e a subestação da HIVE no Paraguai entrarão em operação?
A subestação de 100 MW em Yguazú, Paraguai, deve ser comissionada no verão de 2026 e energizada até setembro de 2026. A construção de um novo data center Tier-III no mesmo local está programada para começar no outono de 2026, com data de pronto para serviço na segunda metade de 2027.
Que pesquisa avançada em IA foi conduzida usando a infraestrutura da HIVE?
Pesquisadores do Departamento de Engenharia Industrial e Pesquisa Operacional da Universidade Columbia estudaram o pré-treinamento de redes neurais usando teoria da otimização sob condições de geometria geral e grande ruído. O trabalho concentrou-se no otimizador Muon e em métodos relacionados cientes de matrizes, avaliando algoritmos de pré-treinamento para grandes modelos de linguagem de até 1,4 bilhão de parâmetros nos nós de GPU A40 da HIVE em Assunção.
Como a HIVE vê o papel do Paraguai no cenário global de infraestrutura de IA?
A liderança da HIVE vê o Paraguai como um hub estrategicamente posicionado para computação global de IA, citando sua capacidade de energia hidrelétrica, localização geográfica e agora uma linha de base de desempenho verificada como principais vantagens. O objetivo da empresa é que o Paraguai participe diretamente da economia global de IA por meio de infraestrutura de HPC distribuída e energeticamente eficiente.
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Artigo produzido com a assistência de inteligência artificial e revisado pela equipe editorial.
