Escalabilidade em Tempo de Inferência: A Nova Fronteira de Treinamento para Raciocínio em IA
12 de dezembro de 2025
Atualização de Dezembro de 2025: A escalabilidade em tempo de inferência emergiu como a fronteira dominante de pesquisa em raciocínio de IA. ThreadWeaver alcança redução de latência de 1,5x mantendo a precisão. P1 se torna o primeiro modelo de código aberto a conquistar ouro em olimpíada de física através de RL e agentes em tempo de teste. DeepSeek-R1 iguala o OpenAI o1 com custo 70% menor. Analistas projetam que a inferência representará 75% do total de computação em IA até 2030.
Resumo
O paradigma de escalabilidade em IA mudou. Em vez de treinar modelos maiores, pesquisadores agora alcançam raciocínio de ponta investindo mais computação em tempo de inferência. A percepção central: permitir que modelos "pensem por mais tempo" através de cadeias de raciocínio estendidas produz capacidades de raciocínio que o treinamento sozinho não consegue alcançar. DeepSeek-R1 provou isso em escala, igualando o o1 ao gerar 10-100x mais tokens por consulta. ThreadWeaver paraleliza esse raciocínio para reduzir a latência. P1 combina treinamento com RL e agentes em tempo de teste para alcançar ouro em olimpíada de física. Para infraestrutura, a demanda por inferência excederá a demanda por treinamento em 118x até 2026, remodelando a aquisição de GPUs em direção a hardware otimizado para inferência.
O Que Aconteceu
Três avanços de pesquisa demonstram a maturação da escalabilidade em tempo de inferência:
DeepSeek-R1 (Janeiro de 2025): A DeepSeek lançou o R1, provando que aprendizado por reforço puro pode produzir capacidades de raciocínio equivalentes ao OpenAI o1. O modelo melhorou a precisão no benchmark AIME de 15,6% para 71% através de raciocínio em cadeia de pensamento estendido, alcançando 86,7% com votação por maioria.1
Modelo de Física P1 (Novembro de 2025): Pesquisadores lançaram o P1, a primeira família de modelos de código aberto a alcançar desempenho de medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Física (IPhO 2025). O P1-235B-A22B obteve 21,2/30 pontos, ficando em terceiro lugar, atrás apenas do Gemini-2.5-Pro e GPT-5.2
ThreadWeaver (2025): ThreadWeaver introduziu raciocínio paralelo, alcançando aceleração média de 1,53x na latência de tokens enquanto mantém a precisão do raciocínio sequencial. A abordagem permite exploração concorrente de caminhos de raciocínio em vez de cadeia de pensamento sequencial.3
Por Que Isso Importa para Infraestrutura
O Modelo Mental: A escalabilidade tradicional investia computação em tempo de treinamento (modelos maiores, mais dados). A escalabilidade em tempo de inferência investe computação em tempo de consulta (cadeias de raciocínio mais longas, múltiplas tentativas, auto-verificação). Um modelo de 7B parâmetros com 100x de computação em inferência pode igualar um modelo de 70B com inferência padrão. As implicações para infraestrutura são profundas: clusters de inferência importam mais que clusters de treinamento.
Inferência Se Torna o Gargalo: Analistas projetam que a inferência excederá a demanda de computação de treinamento em 118x até 2026. Até 2030, a inferência pode representar 75% do total de computação em IA, impulsionando $7 trilhões em investimento em infraestrutura.4
Modelos de Raciocínio Consomem Mais Tokens: DeepSeek-R1, o1 e o3-mini geram "ordens de magnitude mais tokens" que modelos sem raciocínio. O gasto da OpenAI com inferência em 2024 alcançou $2,3 bilhões: 15 vezes o custo de treinamento do GPT-4.5
Demanda por Infraestrutura de GPU Dispara: Jensen Huang afirmou que modelos de raciocínio de próxima geração demandam "até 100 vezes mais recursos computacionais."6 O mercado de inferência de IA cresce de $106B (2025) para $255B (2030) com CAGR de 19,2%.
Latência Importa Novamente: O raciocínio paralelo do ThreadWeaver aborda uma restrição crítica. A latência de raciocínio sequencial cresce proporcionalmente ao comprimento da cadeia. Para aplicações em tempo real, a velocidade de inferência se torna vantagem competitiva.
Detalhes Técnicos
Abordagem do DeepSeek-R1
O DeepSeek-R1-Zero treinou raciocínio através de RL puro usando Group Relative Policy Optimization (GRPO):7
| Componente | Detalhe |
|---|---|
| Método de Treinamento | RL puro, sem fine-tuning supervisionado |
| Algoritmo | GRPO (adaptação do PPO sem função de valor) |
| Insight Chave | CoT estendido em inferência produz raciocínio |
| Desempenho AIME | 15,6% → 71% (86,7% com votação por maioria) |
| Vantagem de Custo | Custo de inferência 70% menor que modelos comparáveis |
Notavelmente, a DeepSeek categorizou explicitamente métodos como Process Reward Models e Monte Carlo Tree Search como "tentativas malsucedidas." A descoberta sugere que RL puro com respostas mais longas serve como escalabilidade implícita em tempo de inferência.8
Raciocínio Paralelo do ThreadWeaver
ThreadWeaver permite caminhos de raciocínio concorrentes em vez de cadeia de pensamento sequencial:9
| Inovação | Descrição |
|---|---|
| Gerador de Trajetória Paralela | Produz dados de CoT com anotações paralelas |
| Co-Design Baseado em Trie | Permite raciocínio paralelo sem modificar embeddings de posição |
| Algoritmo P-GRPO | Otimiza conjuntamente precisão e redução de latência |
Desempenho no Qwen3-8B base:
| Benchmark | ThreadWeaver | Sequencial | Aceleração |
|---|---|---|---|
| AIME24 | 79,9% | 78,3% | 1,14x |
| AMC23 | — | — | 1,16x |
| MATH500 | — | — | 1,23x |
| OlympiadBench | — | — | 1,21x |
| Minerva Math | — | — | 1,53x |
Modelo de Física P1
P1 combina escalabilidade em tempo de treinamento e tempo de teste:10
Tempo de Treinamento (Pós-Treinamento com RL): - Framework de RL multi-estágio em modelos de linguagem base - Aprimoramento progressivo de raciocínio - Aborda escassez de recompensa e colapso de entropia
Tempo de Teste (Agente PhysicsMinions): - Visual Studio: Análise visual - Logic Studio: Raciocínio lógico - Review Studio: Verificação de solução - Reflexão multi-turno e auto-correção
Resultados na IPhO 2025:
| Modelo | Pontuação | Ranking |
|---|---|---|
| Gemini-2.5-Pro | 37,7 | — |
| GPT-5 | 37,4 | — |
| P1-235B + PhysicsMinions | 38,4 | 1º |
| P1-235B-A22B (standalone) | 21,2/30 | Ouro |
Projeções de Computação em Inferência
| Métrica | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Mercado de Inferência 2025 | $106B | MarketsandMarkets |
| Mercado de Inferência 2030 | $255B | MarketsandMarkets |
| Mercado de Chips de Inferência 2027 | $102B | Reuters |
| Participação da Inferência na Computação IA (2030) | 75% | Análise da indústria |
| Demanda Treinamento vs Inferência (2026) | 1:118 | Estimativas de analistas |
| Crescimento Global de Computação IA (2025-2027) | 10x | Previsão AI 2027 |
Implicações Políticas e Regulatórias
Regulamentações existentes usam limites de computação de treinamento (ex.: 10^25 FLOPs do EU AI Act). No entanto, a escalabilidade em tempo de inferência muda o cálculo:11
- Modelos podem alcançar altas capacidades através de computação em inferência, não apenas treinamento
- Um modelo menor treinado com raciocínio extensivo em tempo de teste pode exceder as capacidades de modelos que atingem o limite
- Formuladores de políticas correm o risco de "subestimar o impacto real de um modelo" ao focar apenas em computação de treinamento
O Que Vem a Seguir
2026: Demanda por inferência projetada para exceder treinamento em 118x. Planejamento de data centers muda para arquitetura otimizada para inferência.
2027: Computação global relevante para IA projetada para alcançar 100M equivalentes-H100 (crescimento de 10x desde março de 2025).12
Em Andamento: Pesquisa continua em raciocínio paralelo (ThreadWeaver), sistemas multi-agentes (PhysicsMinions) e raciocínio baseado em RL (DeepSeek, P1).
Mudança de Infraestrutura: Infraestrutura de inferência dedicada (NVIDIA Blackwell, TPU v5e, Groq LPUs) se torna a categoria dominante de computação.
Principais Conclusões
Para planejadores de infraestrutura: - Inferência projetada para representar 75% da computação IA até 2030 - Modelos de raciocínio consomem 10-100x mais tokens que modelos padrão - Otimização de latência (paralelismo estilo ThreadWeaver) cria requisitos de hardware - Planeje para cargas de trabalho intensivas em inferência no modelamento de capacidade
Para equipes de operações: - NVIDIA Blackwell otimizado para inferência em escala (1,4 exaFLOPS por rack) - Monitore custos de inferência, que podem exceder custos de treinamento em 15x (conforme OpenAI 2024) - Ajuste de computação em tempo de teste afeta trade-offs de latência e custo - Frameworks de agentes (PhysicsMinions) adicionam overhead de inferência multi-turno
Para planejamento estratégico: - Proporção de computação treinamento vs. inferência mudando drasticamente - Modelos menores + inferência intensiva podem igualar modelos maiores treinados - DeepSeek-R1 demonstra vantagem de custo de 70% através de eficiência - Frameworks de políticas podem se expandir além de limites de computação de treinamento
Referências
Para infraestrutura de GPU que suporta cargas de trabalho de IA intensivas em inferência, entre em contato com a Introl.
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HuggingFace Blog. "What is test-time compute and how to scale it?" 2025. ↩
-
arXiv. "P1: Mastering Physics Olympiads with Reinforcement Learning." Novembro 2025. ↩
-
ThreadWeaver. "Adaptive Threading for Efficient Parallel Reasoning." 2025. ↩
-
WhiteFiber. "How Inference Will Reshape AI Infrastructure and Compute Demand." 2025. ↩
-
Sebastian Raschka. "Inference-Time Compute Scaling Methods to Improve Reasoning Models." 2025. ↩
-
NVIDIA. "AI Inference Solutions." 2025. ↩
-
Medium. "Understanding Reasoning Models & Test-Time Compute: Insights from DeepSeek-R1." 2025. ↩
-
DeepSeek. "DeepSeek-R1 Technical Report." Janeiro 2025. ↩
-
ThreadWeaver Paper. "ThreadWeaver: Adaptive Threading for Efficient Parallel Reasoning." 2025. ↩
-
GitHub. "PRIME-RL/P1: Mastering Physics Olympiads with Reinforcement Learning." 2025. ↩
-
Austin Ellis-Mohr. "Inference-Time Compute Scaling Policy Considerations." 2025. ↩
-
AI 2027. "Compute Forecast." 2025. ↩
-
MarketsandMarkets. "AI Inference Market Size, Share & Growth, 2025 To 2030." 2025. ↩
-
NVIDIA Developer Blog. "Automating GPU Kernel Generation with DeepSeek-R1 and Inference Time Scaling." 2025. ↩
-
arXiv. "Evaluating Test-Time Scaling LLMs for Legal Reasoning." 2025. ↩
-
Neurohive. "P1: First Open-Source Model to Win Gold at the International Physics Olympiad." 2025. ↩
