terça-feira, 2 de dezembro de 2025

Supercomputadores brasileiros

O que é um supercomputador?

Hoje, chamamos de supercomputador um sistema de computação de altíssimo desempenho, projetado para resolver problemas extremamente complexos e intensivos em cálculo, muito além da capacidade de um computador pessoal ou de um servidor comum.

Em termos práticos, os supercomputadores atuais trabalham na escala de petaflops e exaflops, ou seja, conseguem realizar de 10¹⁵ a 10¹⁸ operações de ponto flutuante por segundo. Isso permite simulações climáticas globais, modelagem de reservatórios de petróleo, pesquisas em física de partículas, modelagem de materiais, inteligência artificial em larga escala, entre muitas outras aplicações científicas e industriais.

A lista TOP500

A lista TOP500, publicada duas vezes por ano, classifica os 500 supercomputadores mais poderosos do mundo com base em benchmarks padronizados de desempenho em ponto flutuante (LINPACK).

Essa lista é referência internacional para acompanhar a evolução da computação de alto desempenho (HPC), revelar quais países estão mais avançados em infraestrutura de supercomputação e mostrar quais centros de pesquisa e empresas lideram em capacidade de processamento. 

O Brasil na lista TOP500

Na edição mais recente, o Brasil aparece com 10 supercomputadores em operação listados entre os 500 mais poderosos do mundo, seu melhor desempenho histórico desde a criação do TOP500 em 1993.

Esses sistemas estão distribuídos principalmente em empresas estratégicas (como a Petrobras) e em centros de pesquisa e universidades que atuam com modelagem numérica, exploração de petróleo e gás, previsão de clima, energia, saúde e outras áreas de ciência de dados em grande escala. 

Supercomputadores brasileiros: 

Rank System Cores Rmax (PFlop/s) Rpeak (PFlop/s) Power (kW)
36 Harpia - ThinkSystem SR675 V3, AMD EPYC 9354 32C 3.25GHz, NVIDIA H100 SXM5 80GB, Infiniband NDR, RedHat 8.10, Lenovo
Petróleo Brasileiro S.A
Brazil
284,160 56.60 120.38 1,840
97 Pégaso - Supermicro A+ Server 4124GO-NART+, AMD EPYC 7513 32C 2.6GHz, NVIDIA A100, Infiniband HDR, EVIDEN
Petróleo Brasileiro S.A
Brazil
233,856 19.07 42.00 1,033
122 Santos Dumont - BullSequana XH3000, Grace Hopper Superchip 72C 3GHz, NVIDIA GH200 Superchip, Quad-Rail NVIDIA InfiniBand NDR200, Red Hat Enterprise Linux, EVIDEN
Laboratório Nacional de Computação Científica
Brazil
68,064 14.29 20.26 312
184 Dragão - Supermicro SYS-4029GP-TVRT, Xeon Gold 6230R 26C 2.1GHz, NVIDIA Tesla V100, Infiniband EDR, EVIDEN
Petróleo Brasileiro S.A
Brazil
188,224 8.98 14.01 943
222 Gaia - PowerEdge XE8545, AMD EPYC 74F3 24C 3.2GHz, NVIDIA A100, Infiniband, DELL
Petróleo Brasileiro S.A
Brazil
84,480 6.97 13.73 574
295 Atlas - Bull 4029GP-TVRT, Xeon Gold 6240 18C 2.6GHz, NVIDIA Tesla V100, Infiniband EDR, EVIDEN
Petróleo Brasileiro S.A
Brazil
91,936 4.38 8.85 547
333 Gemini - PowerEdge XE8545, AMD EPYC 74F3 24C 3.2GHz, NVIDIA A100, Infiniband, DELL
Petróleo Brasileiro S.A
Brazil
42,240 3.86 6.86 287
341 IARA - NVIDIA DGX A100, AMD EPYC 7742 64C 2.25GHz, NVIDIA A100 SXM4 40 GB, Infiniband, Nvidia
SiDi
Brazil
24,800 3.66 4.13
354 NOBZ1 - ThinkSystem C2397, Xeon Platinum 8280 28C 2.7GHz, Broadcom, Lenovo
Software Company MBZ
Brazil
80,640 3.55 6.97
382 Fênix - Bull 4029GP-TVRT, Xeon Gold 5122 4C 3.6GHz, NVIDIA Tesla V100, Infiniband EDR, EVIDEN
Petróleo Brasileiro S.A
Brazil
60,480 3.16 5.37 390

 

Brasil: líder em supercomputação na América Latina

Dentro da América Latina, o Brasil é o país com o maior número de supercomputadores na lista TOP500, consolidando-se como líder regional em infraestrutura de computação de alto desempenho.

Relatórios destacam que o Brasil é o único país latino-americano presente entre os 100 primeiros colocados do ranking, com múltiplos sistemas de grande porte voltados a aplicações científicas e industriais avançadas, enquanto outros países da região aparecem com um número bem menor de máquinas listadas. 

Por que isso importa?

Ter vários supercomputadores entre os mais poderosos do mundo significa ter capacidade interna para fazer ciência de fronteira, apoiar setores estratégicos da economia (como energia, agronegócio e clima) e desenvolver tecnologias próprias em vez de depender apenas de infraestrutura externa. 

Em um cenário de transformação digital e de expansão da inteligência artificial, a presença do Brasil na lista TOP500 mostra que o país possui uma base relevante de HPC, fundamental para competir em pesquisa, inovação e desenvolvimento tecnológico em nível global. 

Referências:

  • [1](https://www.bnamericas.com/en/features/spotlight-latin-americas-most-powerful-supercomputers) 
  • [2](https://en.wikipedia.org/wiki/TOP500) 
  • [3](https://top500.org/lists/top500/list/2025/06/) 
  • [4](https://revistapesquisa.fapesp.br/en/brazil-improves-its-supercomputer-infrastructure/) 
  • [5](https://agenciabrasil.ebc.com.br/en/economia/noticia/2019-06/petrobras-runs-biggest-supercomputer-latin-america) 
  • [6](https://par-tec.com/glossary-high-performance-computing/) 
  • [7](https://scalac.redclara.net/en/component/content/article/174-listtop500-jun25?catid=93&Itemid=784) 
  • [8](https://www.tbpetroleum.com.br/noticia/atlas-petrobras-supercomputer-is-on-the-list-of-the-worlds-largests/?page=2) 
  • [9](https://en.wikipedia.org/wiki/Supercomputer) 

*** Postagens semelhantes aqui.

#Supercomputadores #HPC #TOP500 #Ciência #Tecnologia #Inovação #Brasil #PesquisaCientífica

segunda-feira, 1 de dezembro de 2025

Melhores Ferramentas de Automação de Workflows com IA em 2025


Se você precisa criar fluxos complexos que envolvem APIs, bancos de dados, lógica condicional avançada e integração com modelos de IA (LLMs), aqui está uma lista atualizada das melhores ferramentas em 2025 - incluindo o próprio n8n, que continua sendo uma referência no mercado.

Ferramenta Licença / Modelo Capacidades para Tarefas Complexas Vantagens Desvantagens
n8n Fair-code (self-hosted gratuito + Cloud pago) Workflows visuais avançados, 300+ integrações nativas, suporte a LLMs (OpenAI, Anthropic, Ollama, Groq), loops, error handling, branching, code nodes (JS/Python), agentes de IA Muito maduro, comunidade gigante, excelente para AI agents, self-hosted sem limites de execução Licença fair-code restringe uso comercial em grande escala sem plano Enterprise
Node-RED Open-source (Apache 2.0) Fluxos baseados em nodes, ideal para IoT, MQTT, hardware, lógica complexa com Function nodes Totalmente gratuito, leve, roda em Raspberry Pi, extensível com qualquer pacote npm Interface mais “técnica”, menos conectores SaaS prontos
ActivePieces Open-source (MIT) Drag-and-drop estilo Zapier, fluxos paralelos, AI pieces em evolução, self-hosted Licença MIT (uso comercial livre), UI moderna, comunidade crescente Recursos de IA ainda atrás do n8n
Flowise Open-source (Apache 2.0) Especializado em LLM chains, RAG, agentes de IA, LangChain visual Melhor ferramenta visual para prototipar agentes de IA rapidamente Poucos conectores gerais (foco quase exclusivo em IA)
Windmill Open-source (AGPL) Scripts em Python/TS/Go, paralelismo, dependências, AI agents, escalabilidade horizontal Ideal para equipes de devs, performance excelente Menos “no-code” que n8n
Make (ex-Integromat) Freemium (proprietário) Routers, iterators, agregadores, data stores, 1.500+ apps, lógica visual muito poderosa O mais avançado em manipulação de dados entre as ferramentas no-code Não é self-hosted, plano gratuito limitado
Pipedream Freemium (proprietário) Workflows serverless com código custom (Node.js, Python), alta performance Excelente para desenvolvedores, execução rápida e barata Requer conhecimento de programação para fluxos complexos
Huginn Open-source (MIT) Agentes autônomos, monitoramento, web scraping, eventos reativos Muito poderoso para automações “inteligentes” e assíncronas Interface menos amigável, exige conhecimento Ruby para customização pesada
Prefect Open-source (Apache 2.0) Orquestração de pipelines de dados, scheduling, observabilidade Robusto para data engineering em escala Foco maior em dados do que em integrações SaaS gerais
Kestra Open-source (Apache 2.0) Orquestração YAML-first, milhões de execuções, plugins extensos Escalabilidade enterprise open-source Curva de aprendizado mais alta

Como escolher a ferramenta certa em 2025?

  • Quer o melhor equilíbrio entre no-code + IA + self-hosted?n8n continua sendo a escolha #1 da maioria.
  • Precisa de liberdade comercial total (MIT/Apache)? → ActivePieces, Node-RED ou Flowise.
  • Foco exclusivo em agentes de IA e LangChain? → Flowise.
  • Equipe de desenvolvedores e alta performance? → Windmill ou Pipedream.
  • Lógica visual extremamente complexa sem código? → Make (Integromat).

Todas as ferramentas listadas têm versões gratuitas ou open-source que você pode testar hoje mesmo. Em 2025, a diferença entre elas está cada vez mais nos detalhes: licença, suporte a LLMs locais, escalabilidade e facilidade de manutenção.

Uso massivo da IA e o a questão do emprego: o que podemos esperar?

 

Tentar prever o futuro é quase sempre uma tarefa ingrata: é muito mais fácil errar do que acertar. De todo modo, é mais ou menos isso que faremos nesta postagem: tentar prever o que irá acontecer com os empregos devido o uso massivo de  Inteligência Artificial (IA). A pergunta básica é: A IA pode gerar uma onda de desemprego em escala global? 

A Inteligência Artificial (IA) pode, sim, gerar desemprego em larga escala em alguns países e setores, especialmente se for adotada muito rápido e sem políticas de transição adequadas. No entanto, o efeito global tende a ser desigual e mais complexo do que a ideia simplista de “todo mundo perder o emprego ao mesmo tempo”. [web:213][web:231][web:235]

A IA pode gerar desemprego rápido?

Relatórios da OCDE estimam que cerca de 27% dos empregos, em média, estão em “alto risco” com a IA, ou seja, uma parcela grande das tarefas realizadas nesses postos pode ser automatizada. [web:213][web:234]

Isso não significa que todos esses empregos desaparecerão de imediato, mas indica um forte potencial de substituição em pouco tempo se empresas acelerarem a automação sem requalificar trabalhadores. [web:213][web:231] Já a OIT enfatiza que, na maior parte dos casos, a IA tende a automatizar tarefas dentro de um cargo, e não eliminar o cargo inteiro, o que leva mais a uma reconfiguração do trabalho do que a uma extinção instantânea de vagas. [web:235]

Empregos e áreas mais afetados

Estudos sobre IA generativa e automação indicam maior exposição em atividades intensivas em informação, linguagem e rotinas digitais. [web:231][web:232][web:233][web:236]

  • Atendimento e serviços ao cliente: telemarketing, suporte por chat ou e-mail, centrais telefônicas, vendas de serviços, emissão de passagens, agentes de viagem. [web:233][web:236]
  • Trabalho de escritório e funções administrativas: operadores de dados, auxiliares administrativos, funções repetitivas de backoffice e processamento de formulários. [web:213][web:231]
  • Profissões de linguagem e conteúdo: tradutores, revisores, redatores, jornalistas, parte da produção de marketing e publicidade. [web:233][web:236]
  • Setor financeiro e jurídico (tarefas de rotina): análise de documentos, triagem de contratos, processamento padronizado de operações e atividades de compliance básico. [web:231][web:232][web:234]
  • Áreas técnicas orientadas a código e dados: parte do trabalho de programadores, analistas de dados e alguns tipos de cientistas de dados, principalmente em tarefas muito padronizáveis. [web:233][web:236]

Em geral, são mais vulneráveis os empregos que combinam muito trabalho digital, forte repetição de padrões e baixa exigência de presença física, empatia profunda ou julgamento contextual complexo. [web:213][web:231][web:232]

Quais países seriam impactados primeiro?

Países da OCDE e grandes economias avançadas (como EUA, Europa Ocidental, Japão, Coreia do Sul, Canadá, Austrália) estão na “linha de frente” dos impactos da IA sobre o mercado de trabalho. Eles concentram uma alta proporção de empregos em serviços e conhecimento, infraestrutura digital desenvolvida e empresas com grande capacidade de investimento em IA. [web:213][web:228][web:231]

Regiões com forte setor de serviços avançados (finanças, tecnologia, mídia, serviços empresariais) tendem a sentir o impacto mais cedo e com mais intensidade. [web:231][web:234] Já países em desenvolvimento, com alto peso de trabalho informal, agricultura e serviços presenciais, podem sentir efeitos mais lentos, mas com riscos importantes em segmentos urbanos formais, como call centers, bancos e varejo on-line. [web:214][web:217][web:230]

Todos os países serão afetados da mesma forma?

Não. A distribuição do impacto da IA sobre o emprego é claramente desigual. [web:213][web:228][web:231]

  • Mais expostos: países ricos, muito digitalizados e com grande proporção de empregos de escritório e de conhecimento, onde a automação de tarefas cognitivas é mais fácil e lucrativa. [web:213][web:228][web:231]
  • Menos expostos no curto prazo: países em que grande parte da força de trabalho atua em atividades presenciais, informais ou de baixa digitalização. Nesses contextos, o risco maior é aumentar ainda mais a desigualdade interna, beneficiando uma minoria altamente qualificada e pressionando a maioria. [web:214][web:217][web:230]

Dentro de cada país, grupos mais vulneráveis incluem trabalhadores com baixa qualificação formal, mulheres em determinadas ocupações administrativas, jovens em empregos de entrada e algumas profissões altamente especializadas em linguagem. [web:230]

Os governos estão cientes desse problema?

Sim. Relatórios recentes da OCDE e de outros organismos multilaterais discutem explicitamente a necessidade de políticas para lidar com os efeitos da IA sobre o trabalho. Entre as medidas sugeridas estão programas de requalificação e formação continuada, fortalecimento da proteção social nas transições de emprego e regulação do uso de IA no ambiente de trabalho. [web:213][web:217][web:228][web:231]

A OIT (Organização Internacional do Trabalho) também publica estudos específicos chamando atenção para a governança da IA no mercado de trabalho e defendendo que a tecnologia seja usada para complementar, e não destruir, empregos de forma descontrolada. [web:214][web:235]

Blocos como União Europeia e países como os Estados Unidos já discutem, em legislações de IA e estratégias industriais, formas de mitigar riscos de desemprego, aumento da desigualdade e concentração de poder econômico em poucas grandes empresas de tecnologia. [web:217][web:228][web:231]

Conclusão: risco real, impacto desigual

Em síntese, a IA pode, sim, provocar ondas localizadas de desemprego rápido em determinadas ocupações e em países mais digitalizados. No entanto, o impacto tende a ser muito desigual entre países e grupos sociais, e os governos já estão, em maior ou menor grau, cientes do problema. 

O grande desafio não é apenas a tecnologia em si, mas a velocidade da transição e a qualidade das políticas públicas de educação, requalificação e proteção social que serão implementadas nos próximos anos.

Referências utilizadas sobre IA e mercado de trabalho

Principais fontes mencionadas na resposta anterior, formatadas de acordo com as normas da ABNT (adaptadas para ambiente web):

ORGANISATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT (OECD). OECD: 27% of jobs at high risk from AI. Paris, 24 nov. 2025. Disponível em: <https://www.cesi.org/posts/oecd-27-of-jobs-at-high-risk-from-ai>. Acesso em: 1 dez. 2025. [web:213]

ORGANISATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT (OECD). Future of work. Paris, 2019. Disponível em: <https://www.oecd.org/en/topics/future-of-work.html>. Acesso em: 1 dez. 2025. [web:228]

ORGANISATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT (OECD). Who will be the workers most affected by AI?. Paris, 30 out. 2024. Disponível em: <https://www.oecd.org/en/publications/who-will-be-the-workers-most-affected-by-ai_14dc6f89-en.html>. Acesso em: 1 dez. 2025. [web:230]

ORGANISATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT (OECD). Artificial intelligence and the labour market. In: OECD Employment Outlook 2023. Paris, 10 jul. 2023. Disponível em: <https://www.oecd.org/en/publications/oecd-employment-outlook-2023_08785bba-en/>. Acesso em: 1 dez. 2025. [web:217]

INTERNATIONAL LABOUR ORGANISATION (ILO). ILO study finds AI to complement, rather than replace jobs. Genebra, 22 ago. 2023. Disponível em: <https://www.wam.ae/en/article/hszrhqu0-ilo-study-finds-complement-rather-than-replace>. Acesso em: 1 dez. 2025. [web:235]

MICROSOFT RESEARCH; FORTUNE. Microsoft researchers have revealed the 40 jobs most and least likely to be impacted by generative AI. 30 jul. 2025. Disponível em: <https://fortune.com/2025/07/31/microsoft-research-generative-ai-occupational-impact-jobs-most-and-least-likely-to-impact>. Acesso em: 1 dez. 2025. [web:233]

NASK et al. Jobs Exposure to Generative AI: Ongoing Study by NASK-PIB. 2024. Disponível em: <https://www.acigjournal.com/pdf-201152-124473?filename=Jobs+Exposure+to.pdf>. Acesso em: 1 dez. 2025. [web:232]

VISUAL CAPITALIST. Ranked: The Top 40 Jobs at Risk From AI. 2023. Disponível em: <https://www.visualcapitalist.com/top-40-jobs-at-risk-from-ai/>. Acesso em: 1 dez. 2025. [web:236]

WAM. Highly skilled occupations such as medicine, law and finance may be at risk of AI automation. Euronews Next, 12 jul. 2023. Disponível em: <https://www.euronews.com/next/2023/07/13/highly-skilled-occupations-such-as-medicine-law-and-finance-may-be-at-risk-of-ai-automa>. Acesso em: 1 dez. 2025. [web:234]

BUSINESS & HUMAN RIGHTS RESOURCE CENTRE. OECD warns that AI puts high-skilled jobs at risks. 10 jul. 2023. Disponível em: <https://www.business-humanrights.org/en/latest-news/oecd-warns-that-ai-puts-high-skilled-jobs-at-risks/>. Acesso em: 1 dez. 2025. [web:231] 

Extra: dica de vídeo aqui. Veja também essa publicação aqui. 

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Publicação feita com o auxílio do Perplexity.AI. 

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