Cisco e Nvidia criam óptica para data centers em que centenas de milhares de GPUs funcionam como uma só

Cisco e Nvidia preparam uma nova geração de tecnologias de rede óptica para data centers em que o gargalo da carga de IA deixa de ser o chip e passa a ser o canal que liga um chip ao outro. Jeetu Patel, presidente e diretor de produtos da Cisco, explicou no Bloomberg Tech (apresentação de Ed Ludlow) que o objetivo do projeto é fazer centenas de milhares de GPUs funcionarem como um sistema único, reduzindo ao mesmo tempo o consumo de energia da rede e o custo da IA.

Por enquanto, há poucos detalhes técnicos divulgados publicamente: a reportagem não traz prazos, preços nem velocidades de porta. Mas a lógica por trás do projeto está bem definida, e ela é reveladora.

O gargalo migrou para a rede

Quando um cluster cresce para dezenas ou centenas de milhares de aceleradores, a eficiência depende da rapidez com que as GPUs trocam gradientes, pesos e resultados intermediários. Se a rede não acompanha, os aceleradores caros ficam parados esperando dados. O dinheiro vai embora em tempo ocioso.

Daí o interesse pela óptica. Em altas velocidades, as linhas de cobre funcionam em distâncias cada vez menores, e os módulos ópticos tradicionais consomem muita energia. Na escala de um cluster com centenas de milhares de GPUs, dezenas de watts por porta se somam em megawatts. Para operadores que já disputam potência elétrica disponível, isso é uma restrição direta.

Agentes como um novo tipo de tráfego

Uma tese à parte de Patel diz respeito às próprias cargas de trabalho. Segundo ele, agentes de IA cada vez mais poderosos podem consumir muito mais largura de banda do que pessoas ao executar as mesmas tarefas.

A lógica é simples. Uma pessoa faz uma pergunta e lê a resposta. Nesse intervalo, o agente faz uma série de chamadas a modelos, busca dados, aciona ferramentas, verifica os próprios passos e, com frequência, abre ramificações paralelas de raciocínio. Uma única solicitação do usuário vira uma avalanche de tráfego interno entre serviços, armazenamentos e clusters de inferência. Quanto mais autônomo o agente, mais forte o efeito.

Se o raciocínio estiver correto, as redes terão de ser planejadas não pelo número de usuários, mas pelo número de agentes e pelo quanto eles "falam".

Por que Cisco e Nvidia

A Nvidia controla boa parte da pilha de clusters de IA, dos aceleradores às soluções próprias de rede. Em 2025, a empresa apresentou switches com fotônica, nos quais os componentes ópticos ficam ao lado do chip de comutação, e não em módulos removíveis. Isso encurta o caminho do sinal elétrico e reduz as perdas de energia. A Cisco leva para a aliança sua experiência em redes, equipamentos para operadoras e redes corporativas e uma plataforma própria de silício. Para a Nvidia, é mais um canal de entrada em data centers corporativos e de nuvem; para a Cisco, uma chance de continuar no centro da infraestrutura de IA.

A nova geração de que fala Patel dá continuidade a essa linha. O que exatamente vai entrar no produto só ficará claro em anúncios futuros.

O que se sabe até agora

• Parceiros: Cisco e Nvidia, em desenvolvimento conjunto de tecnologias de rede óptica de nova geração.
• Escala: clusters com centenas de milhares de GPUs.
• Objetivos: conexões mais rápidas, menos energia na transmissão de dados e redução do custo da IA.
• O que puxa a demanda: cargas agênticas, que geram bem mais tráfego do que uma pessoa.
• Não divulgado: prazos de lançamento, preços, largura de banda das portas e compatibilidade com equipamentos existentes.

O que as equipes que montam infraestrutura de IA devem levar em conta

Primeiro: trate a rede como parte do custo total de propriedade do cluster, e não como um complemento da compra de GPUs. Aceleradores parados por causa de uma rede fraca custam mais do que a própria rede.

Segundo: inclua o tráfego de agentes nos modelos de carga. O perfil "pergunta e resposta" já não vale para serviços com agentes autônomos, e as chamadas internas podem superar várias vezes as externas.

Terceiro: vale medir separadamente a energia gasta na transmissão de dados. Se o limite do seu data center são os megawatts, uma óptica de menor consumo pode liberar potência para aceleradores adicionais.

E quarto: não se apresse em fechar contratos enquanto não houver números. Até que Cisco e Nvidia informem prazos e especificações, o razoável é acompanhar os anúncios e compará-los com as soluções já disponíveis. Para desenvolvedores e empresas que compram IA como serviço, o efeito será indireto: se as redes realmente ficarem mais baratas e econômicas, isso pode se refletir no preço do token, mas não de imediato.