Beyond Cloud.
A capacidade de computação que o mundo precisa já existe. Está parada, em cima de mesas, esperando alguém usar.
Pitch de 2 minutos. Depois, entre no produto.
IA precisa de poder de computação.
O acesso é caro e concentrado.
GARGALO
GPU na nuvem pesa no caixa
Empresas que rodam IA alugam GPU de poucos provedores grandes, ou compram hardware que envelhece rápido.
DESPERDÍCIO
Máquinas potentes dormem
PCs gamer e notebooks de alta performance passam a maior parte do tempo ociosos, sem render nada ao dono.
CONFIANÇA
Dado sensível não vai a qualquer lugar
Redes abertas baratearam GPU, mas empresas precisam controlar onde cada carga roda.
Um mercado grande, com estimativas que divergem.
INFERÊNCIA DE IAUS$ 113,5 bi → 421,8 bi
De 2025 a 2033, crescimento de 18% ao ano (2026 a 2033). Estimativa de 2026: US$ 132,7 bi.
Grand View ResearchGPU COMO SERVIÇOUS$ 4,4 bi → 14,5 bi
De 2025 a 2033, 16% ao ano, segundo a Grand View Research.
Grand View ResearchGPU COMO SERVIÇO · OUTRA FONTEUS$ 7,4 bi → 26,4 bi
De 2026 a 2031, 29% ao ano, segundo a Research and Markets.
Research and MarketsRelatórios de consultorias divergem em definição e metodologia, por isso mostramos duas fontes para GPU como serviço. Não é a nossa receita potencial: o mercado endereçável do Ambimesh (SAM) ainda será calculado a partir do piloto.
O gargalo está nas manchetes.
13 OUT · PREÇO
Aluguel de H100 subiu 60% em um ano
Contrato de um ano, segundo a SemiAnalysis citada pelo WSJ. Provedores exigem contratos de vários anos e adiantamento de até 30%, o que exclui players menores.
investingLive21 OUT · ENERGIA
Limite de energia trava GPUs nos EUA
Operadores pedem 20% a 30% à vista e contratos mínimos de 3 anos. Empresas espalham cargas por 20 a 30 provedores especializados.
Wisevoter / TokenPost24 OUT · OCIOSIDADE
79% das empresas deixam GPU parada metade do tempo
Pesquisa VB Pulse do 3º tri de 2026: 172 de 218 empresas com dados. Amostra voluntária de organizações com 100+ funcionários, não representa todas.
BigGo FinanceREDES DESCENTRALIZADAS
Render relata falta de oferta de GPU
Em relatório de terceiros, a rede teria ficado sem oferta no 2º tri de 2026 pela primeira vez desde 2018. Dado não verificado de forma independente.
DePIN DispatchLeitura para o Ambimesh: escassez e contratos longos abrem espaço para capacidade sob demanda, e a ociosidade dentro das empresas é a tese do pool Privado.
Uma malha de computação compartilhada.
Quem tem máquina ociosa empresta nos horários que escolher e recebe. Quem precisa de capacidade contrata sob demanda, sem comprar hardware.
Sem instalar nada. Sem contrato longo.
Dono da máquinaAbre uma páginaO navegador usa a placa de vídeo via WebGPU. Nada para instalar.
Dono da máquinaEscolhe horários e limitesDefine quando e quanto da placa pode ser usada. Pausa quando quiser.
Dono da máquinaRecebe por PixCada tarefa processada gera saldo na carteira.
EmpresaEscolhe o pool e roda a cargaDefine nível de confiança, modelo e modo (lote ou interativo), e paga por uso.
Confiança por segmentação.
O grid é dividido em pools. Cada carga só roda onde o cliente autoriza. Dado sensível nunca entra no pool aberto.
PRIVADOMáquinas da própria empresaPara dados confidenciais. O grid vira uma nuvem interna.Nível de confiança: máximo
VERIFICADOParceiros com atestaçãoOperadores identificados e máquinas validadas.Nível de confiança: alto
ABERTOQualquer máquina, qualquer pessoaSomente cargas sem dado sensível. Menor custo.Nível de confiança: básico
Onde ganhamos e onde não.
FORTE
Lote, paralelismo, privacidade
A vazão cresce com o número de nós: mais máquinas, mais requisições em paralelo. O pool privado reaproveita hardware que a empresa já tem.
LIMITE
Latência de uma única requisição
Não vamos ser mais rápidos que um datacenter numa chamada isolada. A promessa é custo e escala, não milissegundos.
CONCORRENTES
O espaço existe: Vast.ai, Akash, io.net, Salad
Hipótese a validar: o que falta é entrada sem atrito (navegador), confiança por pool e pagamento local integrado.
Cada tarefa processada gera receita.
Créditos pré-pagos e faturamento para empresas. A camada de cobrança, split e repasse roda sobre o gateway de pagamentos que já operamos no ecossistema Aura.
Provar antes de escalar.
FASE 1
Prova de conceito
Grid com máquinas reais: notebook, PC gamer com GPU de 16 GB e celulares. Benchmark de custo por 1M de tokens, vazão e disponibilidade.
FASE 2
Piloto fechado
Pool privado com uma empresa. Painel de gestão, cobrança e repasse funcionando de ponta a ponta.
FASE 3
Marketplace
Pools verificado e aberto, atestação de máquinas e abertura para donos de máquina em escala.
Entre no grid.
Navegue pelas jornadas do dono da máquina, da gestão e do cliente, com um guia explicando cada passo.
O protótipo usa dados de exemplo.