AMD e TCS reforçam aliança com hardware de nova geração para fazer face a IA soberana

As empresas tecnológicas reforçam a sua aliança para desenvolver, através do HyperVault, centros de dados de alta capacidade com hardware de nova geração, orientados para cobrir a procura de projetos nacionais de computação massiva.
18 de Fevereiro, 2026

A evolução do mercado tecnológico para a adoção generalizada da inteligência artificial levou a Tata Consultancy Services (TCS) e a AMD a ampliar a sua colaboração histórica. O núcleo deste novo acordo centra-se no desenvolvimento conjunto de um projeto de infraestrutura de IA em escala de rack, que será consolidado na plataforma conhecida como «Helios». Esta iniciativa tem como principal objetivo apoiar as iniciativas nacionais de inteligência artificial da Índia através da criação de plataformas de IA soberanas.

Para contextualizar este movimento, é relevante referir que a TCS constituiu a sua filial HyperVault AI Data Center Limited (HyperVault) no ano de 2025. A missão fundamental desta divisão é fornecer infraestruturas seguras e fiáveis preparadas para a inteligência artificial, atingindo uma escala de gigawatts para satisfazer as necessidades dos grandes fornecedores de nuvem (hyperscalers) e corporações globais. Este anúncio complementa a recente colaboração entre ambas as empresas destinadas a modernizar ambientes híbridos e escalar a adoção corporativa da IA.

De uma perspetiva técnica, a plataforma «Helios» foi concebida especificamente para oferecer uma solução em escala de rack que maximize a eficiência operacional. O hardware que impulsiona esta arquitetura integra componentes de última geração do fabricante norte-americano. O sistema é sustentado pela potência das GPUs AMD Instinct MI455X e dos processadores EPYC da série «Venice», complementados pelas placas de rede Pensando Vulcano. Todo o conjunto opera sob o ecossistema de software aberto ROCm, o que garante a flexibilidade necessária para este tipo de implementações críticas.

Infraestrutura para a era da IA massiva

A aplicação prática deste desenvolvimento conjunto traduz-se numa oferta concreta para o mercado. Como parte do acordo, ambas as empresas disponibilizarão aos clientes um plano de centro de dados preparado para inteligência artificial com uma capacidade energética de até 200 MW. A TCS e a AMD trabalharão em coordenação com empresas de inteligência artificial para acelerar a construção física desses centros de dados em território indiano. A combinação da experiência operacional da consultora com a tecnologia de processamento visa acelerar os tempos de implantação em um setor onde a velocidade de implementação é crítica.

A direção executiva de ambas as empresas concordou na análise da situação atual do mercado. Lisa Su, presidente e CEO da AMD, comentou: “A adoção da inteligência artificial está a passar de projetos piloto para implementações em grande escala, e essa mudança exige um novo modelo para a infraestrutura de computação. Com o “Helios”, oferecemos uma plataforma de IA em escala de rack, aberta e projetada para maximizar o desempenho, a eficiência e a flexibilidade a longo prazo. Juntamente com a TCS, estamos a permitir que empresas em toda a Índia implementem IA em grande escala hoje, enquanto constroem a base computacional do futuro.”

K. Krithivasan, MD e CEO da TCS, disse por sua vez: “Esta colaboração estabelece as bases para a primeira infraestrutura de IA na Índia otimizada com o “Helios” da AMD. Ao combinar as nossas capacidades em inteligência artificial, conectividade, energia sustentável e design avançado de centros de dados, estamos em posição de oferecer soluções de infraestrutura de ponta para empresas de IA e grandes empresas globais. Estamos entusiasmados em aprofundar nossa longa parceria com a AMD enquanto ampliamos nossa participação no ecossistema de inteligência artificial: da infraestrutura à inteligência”.

Este passo aprofunda a parceria entre as duas organizações, ampliando a sua participação no ecossistema tecnológico, desde a infraestrutura física até a inteligência aplicada.

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