Tecnologia Proprietária
MotorAION: inferência LLM 100% brasileira.
Motor de inferência em Rust com deploy de binário único. Multi-tenant nativo, RAG integrado, sem CUDA, sem Docker, sem Python. Setup em minutos, não em dias.
Motor de inferência em Rust com deploy de binário único. Multi-tenant nativo, RAG integrado, sem CUDA, sem Docker, sem Python. Setup em minutos, não em dias.
Hoje, quando o Brasil precisa de inteligência artificial, o dado viaja milhares de quilômetros até um datacenter estrangeiro — e a inteligência volta como serviço alugado. Há uma alternativa.
Identidade institucional, tecnologia proprietária, estratégia de mercado, propósito e pessoas — articulados em torno de um único objetivo: soberania de inteligência artificial para o Brasil.
Da avaliação técnica do seu datacenter ao desenho da arquitetura, implantação e operação continuada — somos engenheiros que entregam, não vendedores de PowerPoint.
Análise completa da capacidade computacional atual, gaps de infraestrutura, oportunidades de monetização e roadmap de adequação para workloads de AI.
Solicitar avaliação →Projeto técnico completo de inferência local, RAG, data lake e governança — sob medida para a realidade operacional do provedor regional brasileiro.
Conhecer abordagem →Deploy assistido do nosso motor proprietário de inferência: binário único, multi-tenant nativo, RAG integrado. Setup em minutos, transferência de conhecimento incluída.
Ver tecnologia →Modelo de parceria que evolui junto: monitoramento, atualizações de modelos, novas capacidades, suporte técnico em português. Crescemos quando o provedor cresce.
Modelo de parceria →Motor de inferência proprietário escrito 100% em Rust, projetado especificamente para a realidade dos datacenters de provedores regionais brasileiros.
Enquanto soluções tradicionais exigem CUDA, Docker, Python e uma equipe de MLOps, o MotorAION roda como binário único — eliminando toda a camada de complexidade que separa um ISP da operação de AI em produção.
Binário único, sem Docker, sem Python, sem CUDA runtime. Para um ISP que não tem time de ML/DevOps, isso é transformador. Nenhum concorrente open-source entrega esse nível de simplicidade.
Camada de comercialização pronta — isolamento por organização, cotas e billing embutidos. O provedor sai vendendo, não configurando. Esse é o gap de mercado mais claro contra vLLM e llama.cpp.
Inferência + RAG + gestão + interface embarcada — tudo em um deploy. A alternativa é montar llama.cpp + LangChain + FAISS + API gateway + billing separado. O TCO total é incomparável.
De um lado, o valor estratégico para o ISP. No centro, o motor proprietário. Do outro, os diferenciais técnicos que tornam a operação possível em escala nacional.
Garante que dados brasileiros sejam processados em solo brasileiro, eliminando a dependência de nuvens estrangeiras.
Transforma infraestrutura ociosa em novos serviços de AI, com foco em retorno financeiro direto (ROI).
Deploy via binário único, dispensando equipes complexas de DevOps, MLOps ou dependências de Docker/Python.
Consumo de RAM drasticamente reduzido vs. stack tradicional PyTorch, permitindo maior escalabilidade no mesmo hardware.
Inclui isolamento de clientes e sistema de billing integrado, pronto para comercialização imediata pelo provedor.
100% Rust para gerenciamento de memória determinístico e alta velocidade — sem garbage collector, sem pauses imprevisíveis.
Não são slogans. São critérios de decisão técnica e comercial — aplicados em cada projeto, cada arquitetura, cada linha de contrato.
Dado brasileiro processado em solo brasileiro. Não é slogan, é arquitetura. Cada decisão técnica que tomamos reforça a independência do cliente em relação a clouds estrangeiras.
Não entregamos relatórios bonitos. Entregamos receita nova. Se o provedor não consegue medir o retorno em reais ao final do projeto, nós falhamos — e isso entra em contrato.
O modelo que implantamos hoje será obsoleto em meses. Nosso compromisso é com a evolução permanente do parque tecnológico do cliente, não com a entrega pontual de um projeto.
Se algo não é viável para o hardware do provedor, dizemos antes de assinar contrato. Se um modelo open-source resolve melhor que um proprietário, recomendamos o open-source.
Mais de três décadas combinadas em data, AI, telecom e operações de larga escala — em bancos, operadoras e empresas de infraestrutura crítica do Brasil.
Head de Data & Analytics & AI na V.tal por 3+ anos, onde construiu o data lake em GCP processando 30+ sistemas. Programa de AI com 50% de adoção corporativa gerando R$20MM/ano em ganhos de OPEX, com projeção de R$100MM para 2026. Ex-CDO no BTG Pactual (4 anos), Especialista de Risco de Mercado no Itaú Unibanco (7 anos). MBA em AI pela FIAP.
Engenheiro de Telecom Poli/USP com 25+ anos no setor. Expandiu 30.000km de fibra e 500K HPs na America Net Telecom. Gerou R$130MM+ de receita incremental na Embratel-Claro. Desenvolvimento 3GPP na Ericsson Finlândia. Head de Operações na TNS Latam (IaaS Payments). Pós-graduação em Interferometria pelo IAG/USP. Iniciação científica em redes neurais e AI na USP.
Reconhecimentos públicos do mercado de tecnologia brasileiro — IT Forum, Google Cloud, V.tal — em projetos que geraram resultado financeiro mensurável.
IT Forum Telcos
(2 anos consecutivos)
Apresentação técnica
case AI/Data Lake GCP
Data Lake em produção
30+ sistemas integrados
Pesquisa em arquiteturas
semânticas de vanguarda
Análises sobre arquiteturas de AI soberana, casos de uso para ISPs e estado-da-arte em inferência local — direto da prática.
Os 70 mil POPs distribuídos no Brasil formam uma malha de capilaridade inédita no mundo. Mapeamos por que essa infraestrutura é a base natural para a próxima geração de serviços de AI.
Benchmark completo do nosso motor proprietário contra as alternativas open-source dominantes. Foco em métricas que importam para datacenter regional — não para laboratório.
Como construímos o programa de AI que atingiu 50% de adoção corporativa e gerou R$20MM/ano. Os erros que cometemos, as decisões que valeram cada centavo investido.
Diga onde está o seu provedor hoje e onde quer chegar. Respondemos em até 1 dia útil com uma proposta de diagnóstico inicial — gratuita e sem compromisso.
