O HXS, uma camada de eficiência computacional da Trust Carbon Infrastructure (operada pela Zenith Flow Innovations LLC), permite que uma NVIDIA H100 atenda quase três vezes o tráfego de IA na mesma velocidade com até cerca de metade da energia — sem alterar as respostas do modelo. Está sendo oferecida a um único parceiro.
Em resumo
- Mesmas respostas. As respostas do modelo não mudaram — resultados idênticos, com zero erros.
- Menos energia. A energia por placa caiu entre 17.2% e 27.4% em cinco modelos abertos, e até 50.5% em uma configuração mais profunda em um deles.
- Mais capacidade. Uma placa passou de 109.8 para 293.7 requisições por segundo com a mesma meta de latência — quase três vezes, até 62% menos servidores para o mesmo tráfego.
- Hardware mais frio. A temperatura de pico caiu até 15 °C, o que reduz o custo de resfriamento e prolonga a vida útil do hardware.
- Um parceiro. O HXS é oferecido a uma única empresa. A tecnologia será apresentada no Vale do Silício na primeira semana de agosto.
Os números vêm do HXS, uma camada de eficiência computacional desenvolvida pela equipe por trás da Trust Carbon Infrastructure. Cada número foi medido em uma NVIDIA H100 80GB executando a pilha de atendimento vLLM 0.26.0, comparando a camada ativada versus desativada sob carga idêntica. A premissa é restrita e prática: fazer os chips que uma empresa já possui realizar mais trabalho com menos energia, sem tocar nas saídas.
Testado em cinco dos maiores laboratórios de IA do mundo
O mesmo resultado se manteve nos principais modelos abertos de cinco dos maiores laboratórios de IA do mundo — Alibaba, Meta, DeepSeek, Google e Microsoft. Energia por placa e temperatura de pico, com a camada ativada versus desativada:
| Laboratório de IA | Modelo testado | Energia / placa | Temp. de pico |
|---|---|---|---|
| Alibaba Qwen2.5-72B-Instruct | grande | −26.9% | 60.9 → 47.5 °C |
| Meta Llama 3.3 70B | grande | −27.4% | 62.4 → 47.4 °C |
| DeepSeek R1-Distill 70B | grande | −24.8% | 61.9 → 49.3 °C |
| Google Gemma 3 27B | médio | −17.2% | 52.6 → 43.1 °C |
| Microsoft Phi-4 (14B) | pequeno | −25.5% | 51.0 → 40.2 °C |
Os modelos são publicados abertamente por seus laboratórios; nada aqui implica endosso, parceria ou financiamento por parte de nenhum deles.
Mesmas respostas. Menos energia. Mais capacidade.
Energia por placa — camada ativada vs desativada
Redução medida por modelo · menor é melhor · até −27.4%
Capacidade, uma placa
Requisições/seg, mesma latência · +167%
Quase três vezes o tráfego, sem nenhum percentil de latência pior — até 62% menos servidores.
Potência da placa (Phi-4, mais profundo)
Watts por placa · −50.5% de energia
Potência da placa aproximadamente pela metade; temp. de pico caiu 48.2 → 39.2 °C.
Temperatura de pico — desativada → ativada
Chips mais frios reduzem o custo de resfriamento e prolongam a vida útil do hardware · até 15 °C
Ao longo de cerca de 19 minutos em um servidor, partindo de um consumo de 482.7 watts, a redução de energia subiu de 38.0% para 50.5% e depois se estabilizou. O valor de energia varia conforme a carga de trabalho, e o valor de 50.5% e o maior ganho de capacidade foram medidos em um modelo, o Phi-4 da Microsoft.
Por que isso importa: um plano de capacidade normalmente compra um chip por unidade de demanda, e um data center paga por cada watt duas vezes — uma para alimentar o chip, outra para resfriá-lo. Aqui, as duas contas caem juntas, e o pedido de chips diminui, sem que uma única resposta mude.
“Um plano de capacidade normalmente compra um chip por unidade de demanda. Aqui o pedido diminui, e a conta de energia com ele — e a hora de maior movimento deixa de ser a mais cara.”
Maior que a IA — e oferecido a uma única empresa
O HXS não se limita ao atendimento de IA. A mesma camada de eficiência se aplica a servidores, dispositivos de borda, smartphones, hardware de IoT e outras cargas de computação de forma mais ampla; o atendimento de IA é simplesmente onde foi medido e assinado primeiro. Esse alcance mais amplo é uma capacidade — apenas os resultados de atendimento de IA aqui são assinados e medidos, e nenhum número está associado a servidores, telefones, IoT ou outros dispositivos. O HXS não requer novo hardware para ser adotado.
Está sendo oferecido a um único parceiro — uma licença exclusiva, possivelmente uma aquisição. A tecnologia será apresentada no Vale do Silício na primeira semana de agosto. Uma eficiência fundamental concedida a dois rivais não ajuda nenhum deles, então apenas uma empresa a obtém.
Como pode ser verificado
As medições de atendimento de IA são assinadas criptograficamente e têm carimbo de data/hora independente; partes qualificadas podem verificar os arquivos completos mediante acordo. Os resultados dependem do tráfego de cada operação; valide em sua própria carga de trabalho.
A assinatura é autoassinada; apenas o carimbo de data/hora é independente (RFC 3161 e OpenTimestamps / Bitcoin). Apenas os resultados de atendimento de IA são assinados e medidos.
Veja a prova completa em hexstellar.com
O HXS é uma tecnologia separada, construída pela equipe por trás da Trust Carbon. O benchmark completo, os arquivos assinados e as solicitações de acesso estão no site da Hexstellar.
Ir para hexstellar.comSobre o HXS. O HXS é uma camada de eficiência computacional desenvolvida pela equipe por trás da Trust Carbon Infrastructure, a plataforma de verificação de carbono nomeada um dos cinco vencedores globais do DPI for People and Planet Innovation Challenge de 2025, entre 540 startups de 73 países. O HXS é uma tecnologia separada, medida no atendimento de IA; não verifica carbono. Os modelos citados são publicados abertamente por seus laboratórios; nenhum endosso ou parceria está implícito.
Mais informações e verificação: hexstellar.com · Plataforma de teste: NVIDIA H100 80GB · vLLM 0.26.0 · Referência de mercado: placas H100 são alugadas por cerca de $1.49–$3.43 por placa por hora · Contato de imprensa: [email protected]
O HXS é desenvolvido pela equipe por trás da Trust Carbon Infrastructure, operada pela Zenith Flow Innovations LLC. O HXS tem patente pendente. Sediada na Califórnia e em Santa Catarina, Brasil.