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A final do sétimo Concurso Nacional de Sistemas Computacionais para Estudantes, no qual ocorreu a trilha de projeto inovador de computação inteligente chamada XianDao Cup, foi concluída. O concurso reuniu equipes de 160 universidades, abrangendo mais de 500 equipes e mais de 1900 estudantes, gerando um grande impacto no campo da inteligência artificial.

Esta nova geração de estudantes utiliza ativamente os avançados recursos computacionais nacionais para resolver problemas atuais do setor real da economia. O XianDao Cup é o único concurso nacional na área de sistemas computacionais focado em computação inteligente e possui uma história de cerca de duas décadas.

De acordo com Gao Xiaopeng, diretor do comitê organizador, o concurso foi iniciado em um período em que foi proposta a transformação do ensino da transmissão de conhecimento para o desenvolvimento de competências. Seu objetivo é formar e identificar reservas de talentos para programas nacionais chave de software e hardware, criando um reservatório de pessoal com habilidades práticas em computação inteligente nacional.

Os organizadores incluem a Associação Nacional de Educação em Ciência da Computação Superior, um grupo de especialistas em capacitação de sistemas e as universidades iniciadoras. O concurso oferece treinamento computacional e técnico gratuito usando um sistema de avaliação padronizado tipo 'caixa preta'. A Sugon, como organizadora conjunta, forneceu acesso ao primeiro supercluster de IA totalmente nacional na China, com capacidade de 100.000 placas, através da plataforma da Internet Nacional de Supercomputação, apresentando pela primeira vez recursos computacionais avançados aos estudantes universitários.

As tarefas do concurso estão diretamente orientadas para cenários industriais, e não para projetos demonstrativos. Elas incluem tarefas sobre implementação de modelagem em larga escala, aplicação de IA na ciência, teste de otimização de sistemas, implementação de engenharia e prática inovadora.

Duas tarefas ocuparam um lugar central. A primeira consistiu na otimização do serviço de inferência para grandes modelos Qwen em placas aceleradoras nacionais, com foco na redução da latência ao lidar com textos longos, gerenciamento de memória GPU e aumento da taxa de transferência, o que exigiu otimização profunda dentro dos limites definidos do modelo e do framework. Tais estudantes são muito valorizados por muitos gigantes nacionais no campo de IA.

A segunda tarefa tratou da otimização do deploy de um grande modelo meteorológico no ecossistema de computação científica do país, incluindo restrições relacionadas a satélites de baixa órbita. Usando o ecossistema de computação inteligente OneScience com modelos meteorológicos para implantação leve, a principal vantagem é acelerar as previsões em mais de 1000 vezes, permitindo obter dados meteorológicos detalhados. As áreas de aplicação incluem alerta de desastres naturais extremos, despacho de energia hídrica, eólica e solar, suporte à agricultura, operação de navios portuários e gestão atmosférica; os modelos otimizados estão disponíveis via API e para implantação privada.

Durante o evento, que durou mais de três meses, a Sugon forneceu suporte completo à computação nacional durante todo o ciclo de vida, utilizando um mecanismo de definição conjunta de tarefas 1+1+1: cada tarefa era desenvolvida por um especialista, um professor universitário e uma equipe técnica. Os sistemas que os estudantes utilizam durante o concurso são idênticos aos utilizados pelas empresas nos processos de produção, o que contribui para o acúmulo de dados e otimização de modelos para computação nacional, criando um efeito de bola de neve no ecossistema. Embora os hábitos dos desenvolvedores mais experientes relacionados ao CUDA sejam difíceis de mudar, pois as cadeias de ferramentas nacionais diferem significativamente, esta nova geração começa sua jornada do zero, evitando o fardo histórico. Gao Xiaopeng observou que o valor do concurso também reside na participação de empresas nacionais líderes que desenvolvem talentos através da competição e os atraem para suas empresas.

O Brasil demonstra um alto nível de adoção corporativa de inteligência artificial, estando entre os mercados com maior uso de IA. De acordo com uma pesquisa global da Sinch realizada com 2527 executivos, 76% das empresas brasileiras mantêm agentes de IA em funcionamento. Este índice supera a média mundial de 62% e também o nível dos Estados Unidos da América, que é de 67%.

No entanto, a expansão nesta área vem acompanhada de vários problemas de governança, fazendo com que algumas empresas sejam forçadas a suspender ou cancelar projetos de IA. No Brasil, 80% das organizações já interromperam ou alteraram alguma implementação de IA, sendo que em 39% desses casos houve vazamento de dados ou informações pessoais.

Apesar dessas dificuldades, as intenções das empresas de aumentar os gastos permanecem altas. A pesquisa mostra que 66% das empresas brasileiras planejam aumentar seus investimentos em IA em mais de 25%. Somente a Índia demonstra um ritmo maior, atingindo 71%.

A infraestrutura também se tornou um ponto de atenção. Atualmente, 48% das empresas brasileiras estão considerando novos fornecedores para apoiar projetos de IA, ficando atrás apenas da Índia, que atinge 50%.

Comparação de regiões e problemas de proteção de dados

As diferenças nos ritmos de implementação tornam-se ainda mais evidentes ao comparar regiões. Na América Latina, 21% das empresas planejam aumentar os investimentos em IA em mais de 50%, enquanto na América do Norte esse percentual é de 12%. No entanto, a região latino-americana também registra mais problemas relacionados à proteção de dados. Segundo a pesquisa, 41% das organizações foram forçadas a desativar agentes de IA após vazamentos, em comparação com 26% na América do Norte.

Em toda a América, 87,2% das empresas consideram a infraestrutura de comunicação vital para seus projetos de IA. Esse mesmo percentual de empresas declarou ter avaliado ou negociado com novos fornecedores nos últimos 12 meses.

Mario Marchetti, CEO da Sinch na América Latina, observou que o momento atual exige uma mudança de foco. Ele afirmou: «O desafio agora não é adotar a IA, mas garantir que ela seja segura, gerenciável e capaz de fornecer uma experiência consistente ao cliente».

O estudo intitulado The AI Production Paradox entrevistou altos executivos em dez países e seis setores econômicos. Os resultados mostram que o lançamento de agentes de IA já é uma realidade para muitas empresas brasileiras. O próximo passo será manter esses sistemas funcionando sem comprometer a segurança e a governança.