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Preço de Franklin Resources Inc

Fechada
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R$159,75
-R$2,61(-1,60%)

*Dados atualizados pela última vez: 2026-05-16 21:34 (UTC+8)

Em 2026-05-16 21:34, Franklin Resources Inc (BEN) está cotada a R$159,75, com um valor de mercado total de R$83,00B, índice P/L de 22,67 e rendimento de dividendos de 4,08%. Hoje, o preço das ações variou entre R$158,94 e R$161,85. O preço atual está 0,50% acima da mínima do dia e 1,30% abaixo da máxima do dia, com um volume de negociação de 4,03M. Nas últimas 52 semanas, BEN foi negociada entre R$113,52 e R$162,76, e o preço atual está -1,85% distante da máxima das 52 semanas.

Principais estatísticas de BEN

Fechamento de ontemR$162,35
Valor de mercadoR$83,00B
Volume4,03M
Índice P/L22,67
Rendimento de dividendos (TTM)4,08%
Quantia de dividendosR$1,66
EPS diluído (TTM)1,56
Lucro Líquido (FY)R$2,63B
Receita (FY)R$44,01B
Data de rendimento2026-08-07
Estimativa de EPS0,62
Estimativa de ReceitaR$8,67B
Ações em Circulação511,28M
Beta (1A)1.591
Data ex-dividendo2026-03-31
Data de pagamento de dividendos2026-04-10

Sobre BEN

Franklin Resources, Inc. é uma holding de gestão de ativos de propriedade pública. Através de suas subsidiárias, a empresa oferece seus serviços a indivíduos, instituições, planos de pensão, trusts e parcerias. Lança fundos mútuos de ações, renda fixa, equilibrados e multi-ativos através de suas subsidiárias. A empresa investe nos mercados de ações públicas, renda fixa e alternativos. Franklin Resources, Inc. foi fundada em 1947 e tem sede em San Mateo, Califórnia, com um escritório adicional em Hyderabad, Índia.
SetorServiços Financeiros
IndústriaGestão de Ativos
CEOJennifer Johnson
SedeSan Mateo,CA,US
Funcionários (ano fiscal)9,80K
Receita Média (1A)R$4,49M
Lucro Líquido por FuncionárioR$268,80K

Saiba mais sobre Franklin Resources Inc (BEN)

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Perguntas Frequentes sobre Franklin Resources Inc (BEN)

Qual é o preço das ações de Franklin Resources Inc (BEN) hoje?

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Franklin Resources Inc (BEN) está sendo negociada atualmente a R$159,75, com uma variação de 24h de -1,60%. A faixa de negociação das últimas 52 semanas é de R$113,52 a R$162,76.

Quais são os preços máximo e mínimo em 52 semanas de Franklin Resources Inc (BEN)?

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Qual é o índice preço/lucro (P/L) de Franklin Resources Inc (BEN)? O que esse indicador revela?

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Qual é o valor de mercado da Franklin Resources Inc (BEN)?

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Qual é o lucro por ação (EPS) trimestral mais recente de Franklin Resources Inc (BEN)?

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Você deve comprar ou vender Franklin Resources Inc (BEN) agora?

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Quais fatores podem afetar o preço das ações da Franklin Resources Inc (BEN)?

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Como comprar ações da Franklin Resources Inc (BEN)?

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28 minutos atrás
- Anúncio -![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7ac8345ff3-be370f7e51-8b7abd-e5a980) * * * * * * **Eli Ben-Sasson, cofundador da StarkWare e figura-chave por trás do zk-STARKs e do Zcash, afirma que as provas de conhecimento zero estão a tornar-se uma infraestrutura essencial para a privacidade, escalabilidade e confiança na blockchain.** * **Na entrevista, explica por que a tecnologia ZK pode ajudar a proteger o Bitcoin de futuras ameaças quânticas, ao mesmo tempo que torna a conformidade financeira mais privada e eficiente.** * * * **O que o convenceu originalmente de que as provas ZK se tornariam fundamentais para a blockchain?** **Eli Ben-Sasson:** Antes de mais, foi a reação calorosa dos desenvolvedores principais do Bitcoin em 2013, nomeadamente Greg Maxwell e Mike Hearn, que me convenceram de que eles urgentemente precisavam do código que eu estava a construir para privacidade e escalabilidade. Isso convenceu-me mais do que qualquer outra coisa. Estava a dar palestras sobre a minha pesquisa em conferências académicas, e até tentava fundar uma startup em torno disso, mas não houve receção como a que recebi desses desenvolvedores do Bitcoin. Essa reação muito sincera foi o que me convenceu. **Qual é a maior ideia errada sobre ZK que ainda persiste hoje?** **Eli Ben-Sasson:** A maior ideia errada é que ZK é muito difícil de aceder e usar, tanto para desenvolvedores quanto para utilizadores. As pessoas pensam que é realmente, realmente complicado. Essa parte é verdade. Mas também pensam que, por ser complicado, ainda é inacessível para desenvolvedores, utilizadores e empreendedores. Essa é a ideia errada. Hoje, é muito utilizável com linguagens de programação como Cairo e blockchains como Starknet. Basicamente, pode-se criar uma aplicação que o utilize através de código de vibe. **Como é que essas conversas iniciais com Vitalik moldaram a direção da inovação moderna na blockchain?** **Eli Ben-Sasson:** Vitalik é uma das vozes mais importantes na blockchain, talvez até a mais influente. Com certeza foi por vários anos. O fato de ele ter apoiado muito o ZK ajudou imenso. Vou dar alguns exemplos. Ele escreveu algumas das primeiras explicações populares de como funcionam o protocolo STARK e o protocolo FRI, que co-inventei. Ele também foi quem basicamente avaliou a rodada de financiamento inicial da StarkWare. Acredito que foi o seu primeiro investimento, e claro, isso deu muito apoio à StarkWare. Por fim, o primeiro projeto pago em que a StarkWare trabalhou foi uma encomenda da Fundação Ethereum. Tudo isso veio do apoio de Vitalik ao ZK, à StarkWare e aos zk-STARKs. **Mencionou que fundou a sua empresa durante uma caminhada por um mercado de peixe. O que essa história revela sobre quão cedo era a visão para o ZK?** **Eli Ben-Sasson:** Foi certamente muito, muito cedo. Não tenho certeza se o mercado de peixe em si é a parte importante. O mercado de peixe foi uma coincidência. Vitalik e eu estávamos a assistir a uma conferência na China, e por acaso estávamos a caminhar juntos quando encontramos um mercado de peixe, o que acho sempre interessante. Adoro ver pessoas a trabalhar em diferentes lugares, e os mercados são um ótimo lugar para ver as pessoas a trabalhar. Mas devo dizer que investidores e VCs no mundo da blockchain eram muito visionários em relação ao ZK. Tínhamos muito interesse na nossa rodada seed. O Zcash recebeu muito apoio de pessoas como Naval Ravikant e outros. O mundo mais convencional não viu o potencial do ZK, mas a blockchain definitivamente viu. Equipes e inovadores de blockchain perceberam isso. **A sua equipa está agora a abordar ameaças quânticas ao Bitcoin. Quão real é o risco de “colher agora, decifrar depois” na prática?** **Eli Ben-Sasson:** Para as blockchains, é extremamente prevalente. Tudo o que é encriptado com criptografia que pode ser quebrada por um computador quântico será de fato quebrado por um computador quântico. Isso é garantido. E as blockchains mantêm registros públicos de tudo, essencialmente para sempre. Portanto, sim, é definitivamente uma grande ameaça. Mas a ameaça maior é que, uma vez que um computador quântico chegue, as cadeias que não adotarem mudanças e não se protegerem contra a ameaça quântica terão as suas moedas roubadas, e o valor de todo o sistema provavelmente cairá significativamente. Essa é a maior ameaça. **Como seria um Bitcoin resistente a quânticos na prática, e quão longe estamos de chegar lá?** **Eli Ben-Sasson:** A boa notícia é que um Bitcoin resistente a quânticos pareceria, para os utilizadores finais e para o mundo, muito com o que o Bitcoin é hoje. Já utilizamos hardware e software bastante sofisticados para gerar assinaturas e rastrear as nossas moedas. Portanto, nesses dispositivos de hardware e software, estaríamos a substituir algum software. É um pouco como o problema do Y2K. Ninguém, além das pessoas que trabalhavam para proteger o mundo do problema do Y2K, realmente notou nada. Sou velho o suficiente para me lembrar disso. Com o Bitcoin, provavelmente seria pedido que pressionasse um botão, ou realizasse uma operação, para tornar o seu Bitcoin seguro. Mas seria muito fácil de usar. Do ponto de vista mais técnico, os tipos de transações vão mudar. É difícil imaginar como isso acontece sem permitir transações um pouco mais complicadas, porque assinaturas quânticas seguras são apenas um pouco mais longas e um pouco mais exigentes em termos computacionais. Dito isto, nada disso é demasiado difícil para qualquer computador. O seu smartphone pode facilmente gerar e processar essas assinaturas ou transações. É realmente só uma questão de mudar um pouco o Bitcoin. O maior problema é a governança e o apoio da comunidade. O trabalho tecnológico é relativamente simples. O maior obstáculo é se há apoio suficiente da comunidade do Bitcoin para trabalhar nessas coisas, quanto mais para as implementar e lançar. Essa é a maior questão. Tecnicamente, seria muito simples. **Foi uma figura-chave por trás do Zcash. Por que acredita que a privacidade não é opcional, mas essencial para a sobrevivência a longo prazo do Bitcoin?** **Eli Ben-Sasson:** Sim, fui de fato co-inventor da própria tecnologia, para uso do ZK, e do documento que basicamente desenhou o protocolo do Zcash. Também fui cofundador do projeto, e tenho apoiado publicamente ao longo dos anos. A privacidade é essencial. Se o Bitcoin for para ser a infraestrutura da economia global, então a privacidade não pode ser opcional, assim como não é opcional na economia global atual. Não permitimos que todos vejam quanto dinheiro temos, os salários que pagamos ou recebemos, ou os nossos investimentos. Isso não é opcional. É o mesmo aqui. Hoje, o Bitcoin ainda não é a infraestrutura para toda a economia global, mas acredito que pode vir a ser, ou que as criptomoedas em geral podem vir a ser. E quando chegar esse momento, a privacidade não pode ser opcional. Fale com qualquer CFO de qualquer empresa e pergunte se se sentiriam confortáveis se todos os seus pagamentos a fornecedores e funcionários fossem tornados públicos. Logo perceberá por que a privacidade não é opcional. **Reguladores estão cada vez mais céticos em relação à privacidade. Como consegue conciliar sistemas de conhecimento zero com requisitos de conformidade?** **Eli Ben-Sasson:** A coisa incrível do conhecimento zero é que pode permitir fazer ainda melhor em questões como a Lei de Sigilo Bancário, sanções e outros quadros regulatórios, porque pode colocar o poder nas mãos dos indivíduos e responsabilizá-los. Deixe-me explicar. Hoje, pedimos às instituições financeiras que façam vigilância em nome do Estado e provem que os fundos não foram enviados ou recebidos por entidades sancionadas. Mas as instituições financeiras não querem realmente fazer isso. Não é o seu negócio principal, não estão a fazer um bom trabalho nisso, e os clientes sofrem por causa disso. Seria muito melhor passar para um sistema que é um pouco como a forma como os EUA tratam a tributação. Os indivíduos são obrigados a submeter as suas declarações de impostos todos os anos. São confiados com esses formulários, mas, claro, podem ser auditados de vez em quando. O ZK pode permitir que os indivíduos apresentem provas de conhecimento zero mostrando que não transacionaram com qualquer endereço ou entidade numa lista de sanções. Se não puderem fazer isso, podem precisar de revelar um pouco de informação para explicar porquê. Talvez tenha sido um erro. Talvez as contas tenham sido hackeadas. Assim, pode-se ter melhor privacidade e maior empoderamento dos indivíduos, com uma conformidade realmente melhor. É isso que o ZK permite fazer. **Olhando para o futuro, acha que o conhecimento zero se tornará mais importante para escalabilidade, privacidade ou para casos de uso totalmente novos que ainda não estamos a imaginar?** **Eli Ben-Sasson:** A resposta é sim a todos os três. Já vemos o ZK a ajudar na escalabilidade em coisas como o Starknet. A privacidade já existe no Zcash, e agora também no Starknet, e vemos muitos casos de uso para isso. Mas a coisa mais impressionante que se pode obter é o que gosto de chamar de fios ZK, que consistem em capacitar indivíduos a gerir blockchains completos por si próprios, a partir de suas casas, e provar que agiram com integridade. Portanto, há uma classe ainda maior de casos de uso que em breve veremos. **Se tivesse que explicar a importância do conhecimento zero a um executivo de finanças tradicional numa frase, o que diria?** **Eli Ben-Sasson:** Diria isto: ZK é uma nova forma de transmitir confiança. Hoje, enormes esforços humanos são dedicados a verificar registros, reconciliar contas e confirmar que negócios e transações foram feitos com integridade. Contabilistas, executivos, auditores, equipas de conformidade — todos fazem parte de um sistema desenhado para responder a uma questão básica: podemos confiar que isto foi feito corretamente? O ZK não elimina a necessidade de julgamento, responsabilidade ou boa governação. Mas pode transferir grande parte dessa carga de confiança da verificação manual para a matemática. Permite que uma parte prove a outra que algo foi feito corretamente, sem expor toda a informação subjacente. Para um executivo financeiro, esse é o ponto-chave. O ZK não é apenas sobre eficiência. É sobre tornar a confiança mais barata, mais rápida, mais privada e mais fiável. **Obrigado por ter dedicado tempo a responder às nossas perguntas! Pode encontrar mais informações sobre o mais recente livro de Ben-Sasson aqui (clique!).**
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11 Horas atrás
Autor: Ben Thompson O poder de cálculo faz a IA aprender a pensar, a memória faz o Agente aprender a trabalhar. Nesta semana de IPO da Cerebras, o último artigo de Ben Thompson explica tudo: a IA evoluiu de "conversar" para "executar tarefas autônomas", e o gargalo de toda arquitetura de chips mudou. Você espera na conversa com o豆包 pela velocidade; quando Kimi Claw executa uma tarefa por 5 horas para você, não se importa se é 3 segundos mais rápido ou 30 segundos mais lento — importa se consegue lembrar do contexto, se consegue trabalhar continuamente. A cada passo, a memória de trabalho (KV Cache) se expande uma camada. GPU foi projetada para "esperar na tela": durante o prefill, a memória de vídeo fica ociosa, na decodificação, o poder de processamento também — metade do tempo esperando. O verdadeiro gargalo não é a velocidade de cálculo, mas quanto consegue armazenar e quão rápido consegue ler. Mas, mais fundamentalmente, agentes de longa duração transformam a KV Cache de uma cache temporária em uma memória de trabalho persistente. Quem conseguir manter essa memória por mais tempo, reutilizá-la mais eficientemente e a um custo menor, terá a chave da economia de Agentes. Isso é muito mais importante do que benchmarks de velocidade. Quanto ao momento de IPO, fazer uma empresa de chips em maio de 2026 seria quase ideal. A Reuters no fim de semana reportou: > Duas fontes familiarizadas disseram à Reuters neste domingo que, impulsionada pela demanda contínua do mercado por ações desta empresa de chips de IA, a Cerebras Systems deve aumentar o tamanho e o preço de sua oferta pública inicial (IPO) na segunda-feira. As fontes afirmaram que a empresa está considerando elevar o intervalo de preço de US$ 115–125 por ação para US$ 150–160, e o número de ações de 28 milhões para 30 milhões; como as informações ainda não foram divulgadas, ambas as fontes pediram anonimato. A alta contínua das ações de semicondutores é, fundamentalmente, impulsionada pela IA — especialmente pelo fato de o mercado estar percebendo que: **Agentes inteligentes (Agents) vão consumir uma quantidade massiva de poder de cálculo (Compute).** Mas a proposição apontada pela Cerebras é mais ampla: até agora, a narrativa de poder de cálculo da IA quase só girou em torno de GPUs, da Nvidia; no futuro, o cenário será cada vez mais **heterogêneo (Heterogeneous)**. Era GPU ----- A história de como as GPUs se tornaram o centro da IA já é antiga, resumidamente: * Assim como a renderização de pixels na tela é um processo paralelo — quanto mais unidades de processamento, mais rápido a renderização — o cálculo de IA funciona do mesmo modo: o número de unidades de processamento determina a velocidade de cálculo. * A Nvidia aproveitou essa "dupla utilidade": tornou os processadores gráficos programáveis (Programmable) e, com o ecossistema completo de software CUDA, levou essa capacidade de programação a todos os desenvolvedores. * A diferença fundamental entre gráficos e IA está na escala do problema — modelos são muito maiores do que texturas de jogos. Isso gerou duas evoluções em cadeia: a expansão da capacidade de memória de alta largura de banda (HBM, High-bandwidth memory) em cada GPU; e avanços na interconexão entre chips (Chip-to-chip networking), permitindo que múltiplas GPUs trabalhem como um sistema endereçável (Addressable system). Em ambas, a Nvidia lidera. * O uso principal da GPU sempre foi o treinamento, e esse uso é especialmente exigente na terceira evolução. Cada passo de treinamento é altamente paralelo, mas entre passos é sequencial: antes de passar para o próximo, cada GPU precisa sincronizar seus resultados com as demais. É por isso que um modelo de trilhões de parâmetros precisa caber na memória total de dezenas de milhares de GPUs — e essas GPUs precisam se comunicar como uma única máquina. A Nvidia domina esses dois desafios: primeiro, garantindo o fornecimento de HBM antes de qualquer outro; segundo, investindo pesado em tecnologia de rede por anos. Claro, o treinamento não é a única carga de trabalho de IA, há também a **inferência (Inference)**. A inferência tem três partes principais: **1. Pré-preenchimento (Prefill):** codificar tudo que o grande modelo de linguagem (LLM) precisa entender em um estado compreensível; altamente paralelo, depende de poder de cálculo. **2. Decodificação da primeira parte (Decode Part 1):** leitura do **KV cache (KV Cache)** — que armazena o contexto, incluindo a saída da fase de pré-preenchimento — para cálculo de atenção. É uma etapa serial de largura de banda crítica, com requisitos de memória variáveis e em crescimento. **3. Decodificação da segunda parte (Decode Part 2):** cálculo de feed-forward na rede de pesos do modelo; também uma etapa serial de largura de banda crítica, cuja memória necessária depende do tamanho do modelo. Essas duas etapas de decodificação alternam-se em cada camada do modelo (não são sequenciais, mas intercaladas), ou seja, **a decodificação é serial e limitada pela largura de banda de memória (Memory-bandwidth bound).** Cada token gerado exige leitura completa de dois pools de memória: o KV cache, que cresce com cada token, e os pesos do modelo. Ambos precisam ser acessados integralmente para produzir um único token de saída. As GPUs atendem bem a essas três necessidades: fornecem alta capacidade de cálculo para pré-preenchimento, memória HBM suficiente para KV cache e pesos, e, quando a memória de uma GPU não basta, a interconexão entre chips permite pooling de memória. Em outras palavras, a arquitetura que funciona para treinamento também funciona para inferência — como mostra a parceria entre SpaceX e a Anthropic. No blog oficial da Anthropic, eles dizem: > “Assinamos um acordo para usar toda a capacidade de computação do data center Colossus 1 da SpaceX. Isso nos dá mais de 300 MW de capacidade adicional (mais de 220 mil GPUs Nvidia). Isso aumentará diretamente a capacidade de serviço do Claude Pro e Claude Max.” A SpaceX mantém o Colossus 2 — provavelmente para treinar modelos futuros e fazer inferência com modelos atuais. A razão de poder fazer ambas as tarefas no mesmo data center é que os modelos de xAI atualmente não usam muita capacidade; mas o mais importante é que treinamento e inferência podem ser feitos na GPU. De fato, as GPUs contratadas pela Anthropic originalmente eram do Colossus 1, usadas inicialmente para treinamento; a flexibilidade das GPUs é uma vantagem enorme. Decodificando a Cerebras ---------- O que a Cerebras faz é completamente diferente. Apesar do diâmetro do wafer de silício ser 300mm, o limite de retícula (Reticle limit) — a área máxima que a ferramenta de litografia consegue expor na fabricação — é cerca de 26mm x 33mm. Essa é a dimensão máxima de um chip; ultrapassá-la requer conectar dois chips independentes por uma camada intermediária, como a Nvidia fez com o **B200**. A Cerebras inventou uma técnica de roteamento que atravessa as linhas de corte (Scribe lines, ou seja, as fronteiras entre exposições de máscara), **transformando toda a lâmina de silício em um único chip**, sem precisar de interconexões entre chips, que são relativamente lentas. O resultado é um chip com uma capacidade de cálculo assustadora, com uma enorme quantidade de SRAM e velocidades de acesso incrivelmente altas. Em comparação: o **WSE-3** da Cerebras tem 44GB de SRAM no chip, com largura de banda de **21 PB/s**; enquanto o **H100** da Nvidia tem 80GB de HBM, com largura de banda de **3,35 TB/s**. Ou seja, o WSE-3, apesar de ter metade da memória do H100, tem **6000 vezes mais largura de banda**. A comparação entre WSE-3 e H100 é porque o H100 é o chip mais usado na inferência atualmente, e a Cerebras é especialista nisso. Você pode treinar com Cerebras, mas sua história de interconexão entre chips não é atraente, o que significa que grande parte do poder de cálculo e memória no chip fica ociosa; o que realmente importa é que ela gera tokens muito mais rápido do que GPUs. Por outro lado, a limitação do treinamento também existe na inferência: enquanto todos os dados couberem na memória do chip, a velocidade da Cerebras é máxima; **quando a memória necessária ultrapassa o limite** (seja por modelos maiores ou caches de KV mais longos), **a Cerebras deixa de fazer sentido**, especialmente pelo custo. Essa tecnologia de "um wafer inteiro como chip" implica alta taxa de rendimento (yield), o que aumenta bastante o custo. Ainda assim, acredito que chips no estilo Cerebras terão mercado: a empresa enfatiza atualmente a velocidade como vantagem prática — inferência exige gerar muitos tokens, e aumentar a taxa de tokens por segundo equivale a pensar mais rápido. Mas vejo isso como uma aplicação temporária, por motivos que explicarei a seguir. O que realmente importa é quanto tempo o humano precisa esperar por uma resposta; com dispositivos vestíveis de IA cada vez mais comuns, a velocidade de interação (especialmente por voz, que depende da geração de tokens) terá impacto direto na experiência do usuário. Agentes de inferência (Agentic Inference) ---------------------- Já propus antes que, na era dos LLMs, passamos por três pontos de inflexão: **1. ChatGPT** provou a utilidade da previsão de tokens. **2. o1** introduziu o conceito de inferência, ou seja, mais tokens significam respostas melhores. **3. Opus 4.5 e Claude Code** trouxeram os primeiros **Agentes**, capazes de usar modelos de inferência e um framework com ferramentas, verificação de tarefas, etc., para realizar tarefas de fato. Embora tudo isso seja "inferência", acredito que a distinção entre fornecer respostas — que chamo de **"inferência de resposta" (Answer inference)** — e executar tarefas — que chamo de **"inferência de agente" (Agentic inference)** — está se tornando clara. O mercado da Cerebras é para "inferência de resposta"; a longo prazo, acho que a arquitetura de "inferência de agente" será completamente diferente, até mesmo de GPUs. Já mencionei que inferência rápida para programação é uma aplicação temporária. Hoje, usar LLMs para programar ainda requer intervenção humana: definir tarefas, revisar código, fazer pull requests (PRs); mas não é difícil imaginar que, no futuro, tudo isso será feito por máquinas. Isso se aplicará amplamente ao trabalho de agentes: a verdadeira força de um agente não está em ajudar humanos, mas em trabalhar de forma autônoma, sem intervenção. Assim, a melhor abordagem para resolver a inferência de agentes será bem diferente da de respostas. A inferência de resposta valoriza a velocidade de tokens; a **inferência de agente valoriza a memória (Memory).** Agentes precisam de contexto, estado e histórico. Parte disso está na KV cache ativa, parte na memória principal ou SSD, e mais ainda em bancos de dados, logs, embeddings e armazenamento de objetos. O ponto-chave é: a inferência de agentes não será mais uma GPU respondendo a uma questão, mas um sistema complexo de camadas de memória construído ao redor do modelo. Um aspecto crucial é que essa hierarquia de memória dedicada ao agente implica uma troca inevitável: **velocidade por capacidade.** E, se o sistema não precisar de intervenção humana em tempo real, a velocidade deixa de ser prioridade. Se um agente estiver rodando tarefas durante a noite, não se importa com latência na experiência do usuário; só se importa se consegue completar a tarefa. Se uma nova abordagem de memória tornar tarefas complexas possíveis, uma certa latência será aceitável. Ao mesmo tempo, se a latência deixar de ser prioridade, a busca por máxima capacidade de cálculo e memória de alta largura de banda (HBM) perde sentido: se a latência não for uma restrição rígida, memórias mais lentas e baratas (como a DRAM tradicional) tornam-se mais atraentes. Se o sistema estiver basicamente esperando por respostas de memória, o chip não precisa mais do processo mais avançado de fabricação. Isso provocará uma mudança profunda na arquitetura, mas não significa que a arquitetura atual desapareça: * Treinamento (Training): continuará importante, com a arquitetura atual da Nvidia — alta capacidade, alta largura de banda, rede rápida — dominando. * **Inferência de resposta (Answer inference):** será um mercado importante, mas relativamente menor, onde chips como Cerebras ou Groq serão muito úteis. * **Inferência de agente (Agentic inference):** se desvinculará gradualmente das GPUs. As limitações de GPU na pré-preenchimento (desperdício de memória) e na decodificação (desperdício de poder de processamento) ficarão evidentes. Substituir-se-á por sistemas com alta capacidade de memória, baixo custo, com "poder de cálculo suficiente". Na verdade, a velocidade de processamento de ferramentas por CPU pode ser mais importante do que GPU. Além disso, esses mercados não terão o mesmo tamanho ou importância. Especificamente, **a inferência de agentes será o maior mercado do futuro**, pois não será limitada pelo número de humanos ou pelo tempo. Os atuais agentes são apenas respostas sofisticadas; os verdadeiros agentes do futuro serão sistemas que executam tarefas sob comando de outros sistemas, cujo mercado não crescerá com a população, mas com a expansão do poder de cálculo. O que a inferência de agentes nos ensina sobre poder de cálculo ------------ Até agora, falar em "expandir com o aumento do poder de cálculo" geralmente implica uma visão favorável à Nvidia. Mas a vantagem relativa da Nvidia até aqui se baseou muito na latência: seus chips são extremamente rápidos, mas para manter o cálculo ativo, é preciso investir pesado na expansão de HBM e rede. Se a latência deixar de ser uma restrição, a proposta da Nvidia pode não valer mais o preço premium. A Nvidia também percebe essa mudança: lançou o **Dynamo**, uma estrutura de inferência que ajuda a dividir as diferentes partes do raciocínio, além de produtos de memória independente e racks de CPU, para ampliar o cache KV e acelerar chamadas de ferramentas, mantendo as GPUs ocupadas. Mas, no final, grandes provedores de nuvem podem preferir alternativas mais baratas e simples para tarefas de inferência de agentes, que não dependam de GPUs. Por outro lado, a China, embora não tenha o mesmo nível de poder de cálculo de ponta, possui tudo que é necessário para inferência de agentes: GPUs rápidas, CPUs rápidas, DRAM, discos rígidos. O desafio está no poder de cálculo para treinamento; além disso, a inferência de resposta pode ser mais importante em aplicações de segurança nacional (especialmente militares). Outro ponto interessante é o **espaço (Space)**: chips mais lentos tornam os "data centers espaciais" mais viáveis. Primeiro, se a memória puder ser externa, os chips podem ser mais simples e mais frios. Segundo, processos mais antigos, com dimensões físicas maiores, resistem melhor à radiação espacial. Terceiro, processos mais antigos consomem menos energia, gerando menos calor. Quarto, processos mais antigos são mais confiáveis, o que é crucial em satélites que não podem ser consertados. O CEO da Nvidia, Jensen Huang, costuma dizer que "a Lei de Moore morreu"; sua ideia é que o avanço futuro virá de inovações em sistemas. Mas, quando agentes podem agir de forma autônoma, a maior lição talvez seja: **a Lei de Moore deixou de importar.** Aumentar o poder de cálculo que temos hoje é perceber que ele já é "suficientemente bom".
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05-15 20:18
- Anúncio -![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-ccc1a067fd-71930aacff-8b7abd-e5a980) * * * * * * **Eli Ben-Sasson, cofundador da StarkWare e figura-chave por trás do zk-STARKs e do Zcash, afirma que as provas de conhecimento zero estão a tornar-se uma infraestrutura essencial para a privacidade, escalabilidade e confiança na blockchain.** * **Na entrevista, explica por que a tecnologia ZK pode ajudar a proteger o Bitcoin de futuras ameaças quânticas, ao mesmo tempo que torna a conformidade financeira mais privada e eficiente.** * * * **O que o convenceu originalmente de que as provas ZK se tornariam fundamentais para a blockchain?** **Eli Ben-Sasson:** Antes de mais, foi a reação calorosa dos desenvolvedores principais do Bitcoin em 2013, nomeadamente Greg Maxwell e Mike Hearn, que me convenceram de que eles urgentemente precisavam do código que eu estava a construir para privacidade e escalabilidade. Isso convenceu-me mais do que qualquer outra coisa. Estava a dar palestras sobre a minha pesquisa em conferências académicas, e até tentava fundar uma startup em torno disso, mas não houve receção como a que recebi desses desenvolvedores do Bitcoin. Essa reação muito sincera foi o que me convenceu. **Qual é a maior ideia errada sobre ZK que ainda persiste hoje?** **Eli Ben-Sasson:** A maior ideia errada é que ZK é muito difícil de aceder e usar, tanto para desenvolvedores quanto para utilizadores. As pessoas pensam que é realmente, realmente complicado. Essa parte é verdade. Mas também pensam que, por ser complicado, ainda é inacessível para desenvolvedores, utilizadores e empreendedores. Essa é a ideia errada. Hoje, é muito utilizável com linguagens de programação como Cairo e blockchains como Starknet. Basicamente, pode-se criar uma aplicação que o utilize através de código-vibe. **Como é que essas conversas iniciais com Vitalik moldaram a direção da inovação moderna na blockchain?** **Eli Ben-Sasson:** Vitalik é uma das vozes mais importantes na blockchain, talvez até a mais influente. Com certeza foi por vários anos. O fato de ele ter apoiado fortemente o ZK ajudou imenso. Vou dar alguns exemplos. Ele escreveu algumas das primeiras explicações populares de como funcionam o protocolo STARK e o protocolo FRI, que co-inventei. Ele também foi quem basicamente avaliou a rodada de financiamento inicial da StarkWare. Acredito que foi o seu primeiro investimento, e claro, isso deu muito apoio à StarkWare. Por fim, o primeiro projeto pago em que a StarkWare trabalhou foi uma encomenda da Fundação Ethereum. Tudo isso veio do apoio de Vitalik ao ZK, à StarkWare e aos zk-STARKs. **Mencionou que fundou a sua empresa durante uma caminhada por um mercado de peixe. O que essa história revela sobre quão cedo era a visão para o ZK?** **Eli Ben-Sasson:** Foi certamente muito, muito cedo. Não tenho certeza se o mercado de peixe em si é a parte importante. O mercado de peixe foi uma coincidência. Vitalik e eu estávamos a assistir a uma conferência em algum lugar na China, e por acaso estávamos a caminhar juntos quando encontramos um mercado de peixe, o que acho sempre interessante. Adoro ver pessoas a trabalhar em diferentes lugares, e os mercados são um ótimo lugar para ver as pessoas a trabalhar. Mas devo dizer que investidores e VCs no mundo da blockchain eram muito visionários em relação ao ZK. Tínhamos muito interesse na nossa rodada inicial. O Zcash recebeu bastante apoio de pessoas como Naval Ravikant e outros. O mundo mais convencional não viu o potencial do ZK, mas a blockchain definitivamente viu. Equipes e inovadores de blockchain perceberam isso. **A sua equipa está agora a abordar ameaças quânticas ao Bitcoin. Quão real é o risco de “colher agora, decifrar depois” na prática?** **Eli Ben-Sasson:** Para as blockchains, é extremamente prevalente. Tudo o que é encriptado com criptografia que pode ser quebrada por um computador quântico será de fato quebrado por um computador quântico. Isso é garantido. E as blockchains mantêm registros públicos de tudo, essencialmente para a eternidade. Portanto, sim, é definitivamente uma grande ameaça. Mas a ameaça maior é que, uma vez que um computador quântico chegue, as cadeias que não adotarem mudanças e não se protegerem contra a ameaça quântica terão as suas moedas roubadas, e o valor de todo o sistema provavelmente cairá significativamente. Essa é a maior ameaça. **Como é que uma Bitcoin resistente a quânticos realmente pareceria, e quão longe estamos de chegar lá?** **Eli Ben-Sasson:** A boa notícia é que uma Bitcoin resistente a quânticos pareceria, para os utilizadores finais e para o mundo inteiro, muito como a Bitcoin de hoje. Já utilizamos hardware e software bastante sofisticados para gerar assinaturas e rastrear as nossas moedas. Portanto, nesses dispositivos de hardware e software, estaríamos a substituir algum software. É um pouco como o problema do Y2K. Ninguém, além das pessoas que trabalhavam para proteger o mundo do problema Y2K, realmente notou nada. Sou velho o suficiente para me lembrar disso. Com o Bitcoin, provavelmente seria pedido que pressionasse um botão, ou realizasse uma operação, para tornar o seu Bitcoin seguro. Mas seria muito fácil de usar. Na vertente mais técnica, os tipos de transações vão mudar. É difícil imaginar como isso acontece sem permitir transações um pouco mais complicadas, porque assinaturas quânticas seguras são apenas um pouco mais longas e um pouco mais exigentes em termos computacionais. Dito isto, nada disso é demasiado difícil para qualquer computador. O seu smartphone pode facilmente gerar e processar essas assinaturas ou transações. É realmente só uma questão de mudar um pouco o Bitcoin. O maior problema é a governança e o apoio da comunidade. O trabalho tecnológico é relativamente simples. O maior obstáculo é se há apoio suficiente da comunidade do Bitcoin para trabalhar nessas coisas, quanto mais para as implementar e lançar. Esse é o maior problema. Tecnicamente, seria muito simples. **Foi uma figura-chave por trás do Zcash. Por que acredita que a privacidade não é opcional, mas essencial para a sobrevivência a longo prazo do Bitcoin?** **Eli Ben-Sasson:** Sim, fui de fato co-inventor da própria tecnologia, para uso do ZK, e do documento que basicamente desenhou o protocolo do Zcash. Também fui cofundador do projeto, e tenho apoiado publicamente ao longo dos anos. A privacidade é essencial. Se o Bitcoin for para ser a infraestrutura da economia global, então a privacidade não pode ser opcional, assim como não é opcional na economia global atual. Não permitimos que todos vejam quanto dinheiro temos, os salários que pagamos ou recebemos, ou os nossos investimentos. Isso não é opcional. É o mesmo aqui. Hoje, o Bitcoin ainda não é a infraestrutura para toda a economia global, mas acredito que pode vir a ser, ou que as criptomoedas em geral podem vir a ser. E quando chegar esse momento, a privacidade não pode ser opcional. Fale com qualquer CFO de qualquer empresa e pergunte se se sentiriam confortáveis se todos os seus pagamentos a fornecedores e funcionários fossem tornados públicos. Logo perceberá por que a privacidade não é opcional. **Os reguladores estão cada vez mais céticos em relação à privacidade. Como consegue conciliar sistemas de conhecimento zero com os requisitos de conformidade?** **Eli Ben-Sasson:** A coisa incrível do conhecimento zero é que pode permitir que você faça ainda melhor em coisas como a Lei de Sigilo Bancário, sanções e outros quadros regulatórios, porque pode colocar as pessoas no centro do poder e responsabilizá-las. Deixe-me explicar. Hoje, pedimos às instituições financeiras que façam vigilância em nome do Estado e provem que os fundos não foram enviados a ou de entidades sancionadas. Mas as instituições financeiras não querem realmente fazer isso. Não é o seu negócio principal, não estão a fazer um bom trabalho nisso, e os clientes sofrem por causa disso. Seria muito melhor passar para um sistema que é um pouco como a forma como os EUA tratam a tributação. Os indivíduos são obrigados a submeter as suas declarações de impostos todos os anos. São confiados com esses formulários fiscais, mas, claro, podem ser auditados de vez em quando. O ZK pode permitir que os indivíduos apresentem provas de conhecimento zero mostrando que não transacionaram com qualquer endereço ou entidade numa lista de sanções. Se não puderem fazer isso, podem precisar de revelar um pouco de informação para explicar porquê. Talvez tenha sido um erro. Talvez as suas contas tenham sido hackeadas. Assim, pode-se ter melhor privacidade e maior empoderamento dos indivíduos, com uma conformidade realmente melhor. É isso que o ZK permite fazer. **Olhando para o futuro, acha que o conhecimento zero se tornará mais importante para escalabilidade, privacidade ou para casos de uso totalmente novos que ainda não estamos a imaginar?** **Eli Ben-Sasson:** A resposta é sim a todos os três. Já vemos o ZK a ajudar na escalabilidade em coisas como o Starknet. A privacidade já existe no Zcash, e agora também no Starknet, e vemos muitos casos de uso para isso. Mas a coisa mais impressionante que se pode obter é o que gosto de chamar de fios ZK, que consistem em capacitar indivíduos a gerir blockchains completos por si próprios, a partir de suas casas, e provar que agiram com integridade. Portanto, há uma classe ainda maior de casos de uso que em breve veremos. **Se tivesse que explicar a importância do conhecimento zero a um executivo de finanças tradicional numa frase, o que diria?** **Eli Ben-Sasson:** Diria isto: ZK é uma nova forma de transmitir confiança. Hoje, enormes esforços humanos são dedicados a verificar registros, reconciliar contas e confirmar que negócios e transações foram feitos com integridade. Contabilistas, executivos, auditores, equipas de conformidade — todos fazem parte de um sistema desenhado para responder a uma questão básica: podemos confiar que isto foi feito corretamente? O ZK não elimina a necessidade de julgamento, responsabilidade ou boa governação. Mas pode transferir grande parte dessa carga de confiança da verificação manual para a matemática. Permite que uma parte prove a outra que algo foi feito corretamente, sem expor toda a informação subjacente. Para um executivo financeiro, esse é o ponto-chave. O ZK não é apenas sobre eficiência. Trata-se de tornar a confiança mais barata, rápida, privada e fiável. **Obrigado por dedicar tempo a responder às nossas perguntas! Pode encontrar mais informações sobre o mais recente livro de Ben-Sasson aqui (clique!).**
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