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A Prime Intellect arrecada US$ 130M em uma rodada de financiamento Série A #PrimeIntellect garante US$ 130M em uma rodada de financiamento Série A liderada pela Radical Ventures, com participação da NVIDIA Ventures, Intel Capital e Dell Technologies Capital. A rodada eleva o total de recursos captados pela Prime Intellect para US$ 150,5M. A Prime Intellect é uma plataforma de infraestrutura descentralizada #AI construindo uma pilha de superinteligência aberta com ferramentas para #AIagent desenvolvimento, computação, aprendizado por reforço e implantação. 👉 x.com/PrimeIntellect/status/2074899489190785419
A Prime Intellect arrecada US$ 130M em uma rodada de financiamento Série A

#PrimeIntellect garante US$ 130M em uma rodada de financiamento Série A liderada pela Radical Ventures, com participação da NVIDIA Ventures, Intel Capital e Dell Technologies Capital. A rodada eleva o total de recursos captados pela Prime Intellect para US$ 150,5M.

A Prime Intellect é uma plataforma de infraestrutura descentralizada #AI construindo uma pilha de superinteligência aberta com ferramentas para #AIagent desenvolvimento, computação, aprendizado por reforço e implantação.

👉 x.com/PrimeIntellect/status/2074899489190785419
NVDAonAlpha
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Quando a Nvidia e a Intel Capital apostam ao mesmo tempo em um projeto de “treinamento de IA descentralizado”, vale a pena parar e olhar duas vezes. A Prime Intellect acabou de concluir uma rodada A de US$ 13 milhões, e entre os investidores aparecem a NVIDIA e a Intel Capital — dois gigantes que, em termos de voz e poder de computação, não faltam a ninguém. Ainda assim, eles escolheram apostar em uma equipe que quer distribuir o poder de treinamento. O que ela faz é bem direto: conectar o treinamento distribuído entre clusters, para que pesquisadores, provedores de capacidade computacional e financiadores possam colaborar no treinamento de modelos open source de ponta, além de compartilharem a propriedade e os ganhos de todo o modelo. Em outras palavras, não se trata mais de grandes empresas monopolizarem modelos fechados e proprietários; é fazer com que quem disponibiliza GPUs, quem escreve o código e quem investe na ideia compartilhem a posse de uma IA aberta. O que eu mais me importo é a motivação dos gigantes. Ao apostar no treinamento descentralizado, a NVIDIA — em certa medida — está endossando o caminho de “transformar a capacidade computacional em uma rede”. No futuro, GPUs ociosas espalhadas pelo mundo podem realmente ser organizadas para executar tarefas de treinamento com centenas de bilhões de parâmetros. A narrativa na área da DeAI, de “emitir moedas para pegar carona em conceitos” a “colocar o processo de treinamento em funcionamento”, está silenciosamente mudando de marcha. #DeAI #去中心化AI #PrimeIntellect
Quando a Nvidia e a Intel Capital apostam ao mesmo tempo em um projeto de “treinamento de IA descentralizado”, vale a pena parar e olhar duas vezes.

A Prime Intellect acabou de concluir uma rodada A de US$ 13 milhões, e entre os investidores aparecem a NVIDIA e a Intel Capital — dois gigantes que, em termos de voz e poder de computação, não faltam a ninguém. Ainda assim, eles escolheram apostar em uma equipe que quer distribuir o poder de treinamento.

O que ela faz é bem direto: conectar o treinamento distribuído entre clusters, para que pesquisadores, provedores de capacidade computacional e financiadores possam colaborar no treinamento de modelos open source de ponta, além de compartilharem a propriedade e os ganhos de todo o modelo. Em outras palavras, não se trata mais de grandes empresas monopolizarem modelos fechados e proprietários; é fazer com que quem disponibiliza GPUs, quem escreve o código e quem investe na ideia compartilhem a posse de uma IA aberta.

O que eu mais me importo é a motivação dos gigantes. Ao apostar no treinamento descentralizado, a NVIDIA — em certa medida — está endossando o caminho de “transformar a capacidade computacional em uma rede”. No futuro, GPUs ociosas espalhadas pelo mundo podem realmente ser organizadas para executar tarefas de treinamento com centenas de bilhões de parâmetros.

A narrativa na área da DeAI, de “emitir moedas para pegar carona em conceitos” a “colocar o processo de treinamento em funcionamento”, está silenciosamente mudando de marcha.

#DeAI #去中心化AI #PrimeIntellect
Prime Intellect aposta em IA descentralizada nesta rota pesada: desmontar poder de computação, capital e código em nós globais para executar em conjunto, para que os grandes modelos deixem de ser exclusividade de alguns gigantes. Na Rodada A, 13 milhões de dólares — o elenco de investidores diz muito por si só: a NVIDIA e a Intel Capital entram ao mesmo tempo; os dois pesos-pesados do setor de chips fazem uma aposta conjunta em uma equipe de treinamento descentralizado, e isso, por si só, já é uma postura. O ponto de interesse é o seguinte: se o treinamento distribuído entre diferentes clusters realmente conseguir funcionar com modelos abertos, e os participantes puderem compartilhar propriedade e ganhos de acordo com as contribuições, então a lógica de distribuição do valor da IA precisará ser reescrita. Hoje, a maior dificuldade ainda está nos custos de comunicação e nos mecanismos de incentivo — e se a equipe consegue sustentar a pressão em nível de rede principal na camada de engenharia é o divisor de águas que determina se isso é apenas narrativa ou realmente infraestrutura. A trilha de IA descentralizada vale ser acompanhada continuamente. #DeAI #去中心化算力 #PrimeIntellect
Prime Intellect aposta em IA descentralizada nesta rota pesada: desmontar poder de computação, capital e código em nós globais para executar em conjunto, para que os grandes modelos deixem de ser exclusividade de alguns gigantes.

Na Rodada A, 13 milhões de dólares — o elenco de investidores diz muito por si só: a NVIDIA e a Intel Capital entram ao mesmo tempo; os dois pesos-pesados do setor de chips fazem uma aposta conjunta em uma equipe de treinamento descentralizado, e isso, por si só, já é uma postura.

O ponto de interesse é o seguinte: se o treinamento distribuído entre diferentes clusters realmente conseguir funcionar com modelos abertos, e os participantes puderem compartilhar propriedade e ganhos de acordo com as contribuições, então a lógica de distribuição do valor da IA precisará ser reescrita. Hoje, a maior dificuldade ainda está nos custos de comunicação e nos mecanismos de incentivo — e se a equipe consegue sustentar a pressão em nível de rede principal na camada de engenharia é o divisor de águas que determina se isso é apenas narrativa ou realmente infraestrutura.

A trilha de IA descentralizada vale ser acompanhada continuamente.

#DeAI #去中心化算力 #PrimeIntellect
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