O hardware: NVIDIA GB300 NVL72 pela HPE

A Vultr vai implantar o sistema NVIDIA GB300 NVL72, construído pela HPE, como o núcleo de sua infraestrutura de IA de próxima geração. Essa arquitetura em escala de rack combina GPUs NVIDIA Blackwell Ultra com CPUs NVIDIA Grace em um domínio NVLink de 72 GPUs . As especificações são impressionantes:

• Desempenho de IA: até 1.440 PFLOPS de desempenho FP4
• Memória: 279 GB de memória HBM3e por GPU (37 TB no total no rack), com 8 TB/s de largura de banda por GPU
• Arquitetura: otimizada para treinamento de grandes modelos de IA, ajuste fino e inferência em tempo real para modelos com mais de 1 trilhão de parâmetros
• Resfriamento: design totalmente refrigerado a líquido, integrado à arquitetura de fábrica de IA da HPE

O GB300 NVL72 é descrito como o "novo cavalo de batalha para inferência/treinamento", com uma narrativa explícita de custo por token, refletindo a virada do setor para a operacionalização de modelos de IA em escala para aplicações em tempo real . De acordo com a página de produto da NVIDIA, ele oferece 1,5x mais FLOPS Tensor Core FP4 densos e 2x mais desempenho de atenção em comparação com as GPUs NVIDIA Blackwell .

Redes de alta largura de banda: a espinha dorsal da inferência de IA

Redes de alta largura de banda são um pilar fundamental da implantação. Os sistemas NVIDIA GB300 NVL72 são interconectados usando a rede Ethernet NVIDIA Spectrum-X, uma malha Ethernet sem perdas e de alto rendimento, projetada para eliminar gargalos em cargas de trabalho de IA com múltiplos nós .

A implantação conta com interconexões de 400 GbE e 800 GbE, transceptores ópticos, switches Ethernet NVIDIA Spectrum-X e SuperNICs . Sem essa malha, escalar a inferência para a capacidade empresarial criaria latência e gargalos de largura de banda incapacitantes. A Arquitetura de Referência Empresarial da NVIDIA para a Fábrica de IA NVL72 confirma que essa arquitetura de rede de plano duplo foi projetada para alimentar data centers empresariais para treinamento e inferência de IA em escala massiva, permitindo aplicações em tempo real e modelos com trilhões de parâmetros .

Mudança estratégica: do treinamento para a inferência

Embora a infraestrutura suporte tanto treinamento quanto inferência , o anúncio enfatiza um foco empresarial crescente na inferência de IA (implantação em produção) juntamente com o treinamento. Vários sinais apontam para essa mudança:

• O GB300 NVL72 é construído especificamente para "inferência de escala de tempo de teste e tarefas de raciocínio de IA"
• Ele é explicitamente posicionado com uma narrativa de custo por token, medindo o valor na saída da inferência, em vez do rendimento bruto do treinamento
• As mensagens mais amplas da HPE no evento focaram em trazer a IA para a produção com segurança, governança, escala e soberania

A implicação é clara: as empresas superaram a fase de experimentação e agora buscam infraestrutura otimizada para implantar modelos de IA em escala em ambientes de produção.

Outros anúncios no HPE Discover Las Vegas 2026

Além da parceria com a Vultr, a HPE destacou várias iniciativas relacionadas:

• Aposta em IA agentiva: a HPE anunciou uma iniciativa mais ampla para trazer a IA agentiva para a produção com a NVIDIA, enfatizando segurança, governança, escala e soberania
• Implantações de clientes: a S k y Co., Ltd. implantou o HPE Private Cloud AI como parte do portfólio NVIDIA AI Computing by HPE
• Nubax na Argentina: a empresa lançou um modelo de IA como serviço baseado em consumo, entregando 62,5% de melhoria na previsão da cadeia de suprimentos, 35% menos tempo de espera e 40% de economia de custos, alimentado pelo NVIDIA AI Computing by HPE

O que isso significa para a IA empresarial

A escolha da Vultr pela HPE e NVIDIA sinaliza um importante ponto de inflexão. Como o maior hyperscaler privado, a Vultr está apostando que os clientes empresariais precisam de uma infraestrutura que possa lidar tanto com treinamento quanto com inferência em tempo real em escala de nuvem. Ao combinar a computação GPU em escala de rack da NVIDIA com a arquitetura de fábrica, resfriamento líquido e serviços da HPE, a Vultr está se posicionando para atender à próxima onda de cargas de trabalho de IA empresarial — do treinamento de modelos à inferência de produção em modelos com trilhões de parâmetros.

O hardware: NVIDIA GB300 NVL72 pela HPE

A Vultr vai implantar o sistema NVIDIA GB300 NVL72, construído pela HPE, como o núcleo de sua infraestrutura de IA de próxima geração. Essa arquitetura em escala de rack combina GPUs NVIDIA Blackwell Ultra com CPUs NVIDIA Grace em um domínio NVLink de 72 GPUs . As especificações são impressionantes:

• Desempenho de IA: até 1.440 PFLOPS de desempenho FP4
• Memória: 279 GB de memória HBM3e por GPU (37 TB no total no rack), com 8 TB/s de largura de banda por GPU
• Arquitetura: otimizada para treinamento de grandes modelos de IA, ajuste fino e inferência em tempo real para modelos com mais de 1 trilhão de parâmetros
• Resfriamento: design totalmente refrigerado a líquido, integrado à arquitetura de fábrica de IA da HPE

O GB300 NVL72 é descrito como o "novo cavalo de batalha para inferência/treinamento", com uma narrativa explícita de custo por token, refletindo a virada do setor para a operacionalização de modelos de IA em escala para aplicações em tempo real . De acordo com a página de produto da NVIDIA, ele oferece 1,5x mais FLOPS Tensor Core FP4 densos e 2x mais desempenho de atenção em comparação com as GPUs NVIDIA Blackwell .

Redes de alta largura de banda: a espinha dorsal da inferência de IA

Redes de alta largura de banda são um pilar fundamental da implantação. Os sistemas NVIDIA GB300 NVL72 são interconectados usando a rede Ethernet NVIDIA Spectrum-X, uma malha Ethernet sem perdas e de alto rendimento, projetada para eliminar gargalos em cargas de trabalho de IA com múltiplos nós .

A implantação conta com interconexões de 400 GbE e 800 GbE, transceptores ópticos, switches Ethernet NVIDIA Spectrum-X e SuperNICs . Sem essa malha, escalar a inferência para a capacidade empresarial criaria latência e gargalos de largura de banda incapacitantes. A Arquitetura de Referência Empresarial da NVIDIA para a Fábrica de IA NVL72 confirma que essa arquitetura de rede de plano duplo foi projetada para alimentar data centers empresariais para treinamento e inferência de IA em escala massiva, permitindo aplicações em tempo real e modelos com trilhões de parâmetros .

Mudança estratégica: do treinamento para a inferência

Embora a infraestrutura suporte tanto treinamento quanto inferência , o anúncio enfatiza um foco empresarial crescente na inferência de IA (implantação em produção) juntamente com o treinamento. Vários sinais apontam para essa mudança:

• O GB300 NVL72 é construído especificamente para "inferência de escala de tempo de teste e tarefas de raciocínio de IA"
• Ele é explicitamente posicionado com uma narrativa de custo por token, medindo o valor na saída da inferência, em vez do rendimento bruto do treinamento
• As mensagens mais amplas da HPE no evento focaram em trazer a IA para a produção com segurança, governança, escala e soberania

A implicação é clara: as empresas superaram a fase de experimentação e agora buscam infraestrutura otimizada para implantar modelos de IA em escala em ambientes de produção.

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Além da parceria com a Vultr, a HPE destacou várias iniciativas relacionadas:

• Aposta em IA agentiva: a HPE anunciou uma iniciativa mais ampla para trazer a IA agentiva para a produção com a NVIDIA, enfatizando segurança, governança, escala e soberania
• Implantações de clientes: a S k y Co., Ltd. implantou o HPE Private Cloud AI como parte do portfólio NVIDIA AI Computing by HPE
• Nubax na Argentina: a empresa lançou um modelo de IA como serviço baseado em consumo, entregando 62,5% de melhoria na previsão da cadeia de suprimentos, 35% menos tempo de espera e 40% de economia de custos, alimentado pelo NVIDIA AI Computing by HPE

O que isso significa para a IA empresarial

A escolha da Vultr pela HPE e NVIDIA sinaliza um importante ponto de inflexão. Como o maior hyperscaler privado, a Vultr está apostando que os clientes empresariais precisam de uma infraestrutura que possa lidar tanto com treinamento quanto com inferência em tempo real em escala de nuvem. Ao combinar a computação GPU em escala de rack da NVIDIA com a arquitetura de fábrica, resfriamento líquido e serviços da HPE, a Vultr está se posicionando para atender à próxima onda de cargas de trabalho de IA empresarial — do treinamento de modelos à inferência de produção em modelos com trilhões de parâmetros.