BrainOutput
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PlataformaTecnologia

Um servidor de IA privado, dimensionado para o seu trabalho — ou uma cloud privada

A BrainOutput funciona onde a sua política de confidencialidade determina: numa máquina debaixo da sua secretária, num sistema na sua sala de servidores ou em GPUs dedicadas numa cloud privada. Fornecemos e aprovisionamos o hardware, instalamos a plataforma e os modelos adequados e continuamos responsáveis por toda a pilha.

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Três classes de máquinas

Dimensionamos a máquina para os modelos de que precisa e para o número de pessoas que os utilizam. As especificações abaixo são os números dos próprios fabricantes, verificados em 03/10/2026; os preços são referências de mercado de terceiros datadas, não orçamentos.

NVIDIA DGX Spark — unidade de secretária

Um servidor de IA privado que cabe numa secretária: o ponto de entrada para uma equipa que quer o seu trabalho sensível respondido em casa.

  • 128 GB de memória unificada coerente LPDDR5x (uma variante de 64 GB, apenas para OEM, está anunciada como disponível em breve)
  • Até 1 PFLOP de capacidade de cálculo FP4 (GB10 Grace Blackwell)
  • Vendida através da Amazon, Micro Center, PNY e parceiros OEM (Dell, HP, Lenovo, ASUS…)

Referência de mercado: a partir de cerca de 6950 US$ para o modelo de 128 GB (ServeTheHome, 03/10/2026).

Estação de trabalho RTX — classe RTX PRO 6000 Blackwell ou RTX 5090

Uma GPU de estação de trabalho para um modelo privado mais pesado, ou vários mais leves ao serviço de toda uma equipa.

  • RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition: 96 GB GDDR7 ECC, largura de banda de memória de 1792 GB/s, 4000 AI TOPS (FP4, sparse), 600 W
  • GeForce RTX 5090: 32 GB GDDR7, barramento de 512 bits, 3352 AI TOPS

NVIDIA DGX Station — sistema de grande dimensão

Os maiores sistemas de classe secretária que aprovisionamos: espaço para os maiores modelos open-weight e muitos utilizadores em simultâneo.

  • 748 GB de memória coerente: 252 GB HBM3e a 7,1 TB/s + 496 GB LPDDR5X (GB300 Grace Blackwell Ultra)
  • Até 20 PFLOPS de capacidade de cálculo FP4
  • Encomendada através de parceiros OEM (ASUS, Dell, Exxact, Gigabyte, HP, MSI, Supermicro); prazos de entrega de 2 a 16 semanas

Referência de mercado: a partir de cerca de 100 000 US$ / 90 000 € sem IVA (revendedor pi3g, outubro de 2026).

Prefere não comprar a máquina? Inferência em cloud privada

A mesma plataforma funciona em GPUs dedicadas alugadas numa cloud privada: nenhum hardware a comprar, nenhuma capacidade partilhada com as cargas de trabalho de outros clientes. Marketplaces como o NVIDIA DGX Cloud Lepton agregam hoje capacidade de GPU de mais de 20 clouds parceiras (CoreWeave, Lambda, Nebius…) através de uma única interface (NVIDIA, consultado em 03/10/2026).

A política de encaminhamento é idêntica nos dois casos: o que é sensível fica numa infraestrutura que controla — a sua máquina ou a sua cloud privada — e nada sai desse perímetro, salvo se a sua política o permitir.

O que entregamos com a máquina

Aprovisionada, não enviada numa caixa

Instalamos a plataforma BrainOutput, os modelos dimensionados para o hardware e a política de encaminhamento que acordarmos consigo — recebe uma IA privada operacional, não uma palete de peças.

Dimensionada durante o diagnóstico

O diagnóstico de IA diz-lhe que classe de máquina — ou que capacidade de cloud privada — as suas cargas de trabalho realmente exigem, antes de se comprometer com o que quer que seja.

Operada consigo

Continuamos contactáveis após a entrega: atualizações de modelos, novas máquinas e a transferência de cargas de trabalho entre o seu hardware e uma cloud privada são operações normais, não novos projetos.

Não publicamos preços próprios: cada configuração é orçamentada por projeto. As referências de mercado acima são números de terceiros datados, apresentados para que possa orçamentar com honestidade.

Perguntas frequentes

A BrainOutput pode funcionar inteiramente no nosso próprio hardware?

Sim. É a configuração predefinida: a plataforma, os modelos e os seus dados ficam todos nas suas máquinas. Um modelo na cloud só é usado para trabalho não sensível, e apenas quando a sua política o permite explicitamente.

Quanto custa um servidor de IA privado?

Como referência de mercado datada: uma unidade de secretária de classe DGX Spark com 128 GB de memória unificada vende-se a partir de cerca de 6950 US$ (ServeTheHome, 03/10/2026); uma DGX Station com 748 GB de memória coerente está listada a partir de cerca de 100 000 US$ / 90 000 € sem IVA (pi3g, outubro de 2026). Não publicamos preços próprios — hardware, aprovisionamento e suporte são orçamentados por projeto.

Que modelo cabe em que máquina?

Depende da dimensão do modelo e de quantas pessoas o utilizam em simultâneo — é exatamente isso que o diagnóstico de IA mede face às suas cargas de trabalho. Nunca publicamos uma afirmação modelo-máquina que não tenhamos executado nós próprios.

On-premise ou cloud privada — como escolher?

On-premise quando a residência dos dados ou a política o exigem, ou quando a utilização é suficientemente estável para justificar ter a capacidade. Cloud privada quando quer GPUs dedicadas sem comprar hardware, ou para absorver um pico. A plataforma trata ambos da mesma forma, e pode combiná-los.

Revendem hardware NVIDIA?

Fornecemos e aprovisionamos máquinas através dos canais de venda e OEM dos fabricantes, e somos o seu contacto único para toda a pilha — hardware, plataforma, modelos e suporte. A garantia e os prazos de entrega são os do fabricante ou do OEM; os prazos de entrega da DGX Station são atualmente de 2 a 16 semanas (consultado em 03/10/2026).

Veja-a a funcionar antes de dimensionar o que quer que seja

Agende uma demonstração e mostramos-lhe a plataforma a funcionar nas nossas próprias máquinas. Ou comece com um diagnóstico de IA: avaliamos os seus processos e dizemos-lhe de que hardware — se algum — a sua IA precisa realmente.

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Fontes

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