Business Case: IA com Custo Computacional Marginal
Prova de conceito que demonstra performance industrial em hardware de 10 anos, sustentando 18.213 req/s com IA real — atingindo 77% do recorde mundial obtido com texto estático através de engenharia de alta densidade.
77,6% do recorde mundial (Citrine) operando em hardware 14x menor. Processamento de ML determinístico com latência p50 de 5ms.
Densidade extrema: 229MB de pico sob saturação total. Zero objetos na Old Gen e eliminação de pausas "Stop-the-World".
Viabiliza 50+ instâncias por nó vs 12 do padrão de mercado. Redução direta de 90% em custos de nuvem e licenciamento.
Contraste de Eficiência: Native IA vs. Recorde Mundial
Rede 40Gbps | R$ 100.000+
iGPU onboard | R$ 2.000
Conclusão: Entrega de 77,6% da performance global processando IA real, com um custo de infraestrutura 50x menor e zero dependência de GPUs dedicadas.
Validação em Cenário de Guerra: Estresse em Hardware Legado
- Contenção de Host: Servidor e carga (2.000 threads) disputando o mesmo silício.
- Hardware de Escritório: Intel i7-7700 (2017) com RAM DDR4 2133 MT/s lenta.
- Soberania de Processamento: Execução 100% em CPU/iGPU — Gráficos onboard (Intel HD 630) sem dependência de hardware NVIDIA/AMD.
- Resiliência Auditada: 1.156.655 predições consecutivas com 0,0% de erro técnico.
Veredito: A arquitetura prova que é possível democratizar a IA de alta performance sem o CAPEX proibitivo de GPUs dedicadas, utilizando apenas os recursos nativos e onboard já existentes na infraestrutura legada.
Matriz de Eficiência e Vetores de ROI em Infraestrutura
Visão estruturada da economia gerada por cada técnica de engenharia de alta precisão. Os resultados apresentados são derivados de benchmarks rigorosos comparados ao Java 22 no mesmo hardware, transformando performance técnica em redução direta, auditável e previsível de OPEX Cloud através de métricas 100% reproduzíveis.
Fio Condutor: O Mechanical Sympathy harmoniza o software ao design físico do silício. Observa-se máxima eficiência do hardware quando há eliminação de desperdício de ciclos de CPU, operação Off-Heap e otimização de rede.
| Pilar de Eficiência | Foco de Custo | Resultado Projetado para a Empresa (ROI) |
|---|---|---|
| 1. Engenharia de Densidade | CPU / Hardware | Aumento de até 77% na vazão utilizando a infraestrutura atual (Redução de OPEX entre 40% a 70%). |
| 2. Eficiência de Capital de Memória | RAM / Cloud | Economia de até 72,5% em RAM: Processamento de 3x mais dados no mesmo hardware. |
| 3. Eficiência de Banda e Tráfego | Rede / Egress | Economia de até 59% em tráfego: Suporta 2.5x mais transações sem upgrade de link. |
| 4. IA Nativa: Decisões Preditivas | IA / Hardware | Economia de até 92% em tempo de CPU: 1 milhão de decisões em 8ms sem GPUs dedicadas. |
| 5. Compressão Estatística (SVD) | Storage / Cloud | Economia de até 90% em Storage: Consolidação de bilhões de registros em 10% do espaço original. |
| 6. Concorrência Lock-Free | Escalabilidade | Aumento de vazão de até 8.7x: Redução superior a 80% na latência de resposta. |
| 7. Infraestrutura Zero-Waste | HPC / FinOps | Ganho de até 416x no processamento: Cálculos de risco massivos com uso mínimo da instância de nuvem. |
| 8. Detecção Autônoma de Anomalias | IA / Segurança | Economia de até 80% em banda de memória: Resposta de IA em tempo real com compactação (PCA). |
| 9. Orquestração de Runtime | Startup / Escala | Economia de até 80% em RAM: Startup em milissegundos e Right-sizing imediato da infraestrutura. |
| 10. Micro-otimização (DOD) | Hardware / Eficiência | Ganho de até 4.6x na velocidade: Processamento de faturas 5x mais denso no hardware atual. |
| 11. Arquitetura de Rede (Netty) | Resiliência / I/O | Aumento de até 10x na vazão: Redução drástica do custo por transação e do TCO anual. |
| 12. Escalabilidade Massiva (Loom) | I/O / Densidade | Redução de TCO em até 10x: Mitigação de custos de escala horizontal (Clusters robustos). |
| 13. Tuning de Kernel e Infra Lean | Cloud / Sistemas | Economia de até 60% na fatura Cloud: Downsizing inteligente e maximização do silício. |
| 14. Inteligência de Protocolo (ETags) | Banda / CPU | Economia de até 90% em tráfego (Egress): Redução de custo operacional e carga de I/O. |
| 15. IA Privada e Soberania | Segurança / IP | Redução de custo de até 3x: Supercomputação local comparada a servidores enterprise tradicionais. |
IA Soberana: Performance com Custo Fixo
Substituímos a bilhetagem variável por tokens e APIs externas por uma infraestrutura de custo fixo. Esta transição extingue quotas de consumo e transforma IA em um ativo tecnológico (CAPEX) sob total controle da companhia.
▸ Motores Nativos de Alta Densidade
Substituição de APIs genéricas por algoritmos especializados locais para tarefas de alta frequência (OCR, Fraude, Classificação e Triagem).
▸ Open Weights LLMs
Implementação de modelos como Llama 3.3, DeepSeek-V3 e Phi-4 em infraestrutura própria para automação de times Scrum e análise de dados.
Nota de Quantização
A arquitetura suporta o uso de modelos quantizados conforme o contexto operacional, equilibrando qualidade de resposta, coerência e eficiência computacional.
- INT8 / Q8 — fidelidade praticamente idêntica ao modelo original, com menor latência e uso de memória.
- INT4 / Q4 — alta eficiência com trade-off controlado de qualidade.
- INT2 / Q2 — máxima compactação, priorizando desempenho e footprint mínimo.
A seleção do nível de quantização é orientada por métricas empíricas e previsibilidade do sistema.
Estabelecer Diálogo Técnico
Este projeto explora o limite da performance e a soberania em modelos de inteligência executados nativamente em ecossistemas Java.
Para discussão metodológica (métricas, limites, replicabilidade e trade-offs), fica aberto o intercâmbio técnico por e-mail.
Intercâmbio técnico