Nossa Empresa
Referência Clara em Hardware de IA
A Próxima Edge nasceu da percepção de que profissionais técnicos precisavam de um lugar neutro para consultar e comparar especificações de aceleradores — sem a pressão de canais de venda.
Voltar ao InícioQuem Somos
Uma Ferramenta Construída por Engenheiros, para Engenheiros
A Próxima Edge surgiu em Brasília em 2022 a partir de uma frustração real: equipes de TI e engenharia passavam horas tentando comparar fichas técnicas de aceleradores Nvidia espalhadas por white papers, documentações de fabricante e fóruns técnicos — sem nenhum lugar centralizado e neutro para fazer essa análise.
Montamos uma plataforma que organiza esses atributos em tabelas comparáveis — memória, largura de banda, fator de forma, consumo, suporte a interconexão — com a clareza visual de um catálogo de referência. Nada de opinião, nada de ranking arbitrário.
Nosso foco são empresas e times brasileiros que trabalham com avaliação, aquisição ou especificação de hardware para cargas de trabalho de inteligência artificial. Oferecemos o contexto técnico, você toma a decisão.
Nossa Missão
"Tornar a informação técnica sobre hardware de IA acessível, organizada e comparável — para que engenheiros e equipes de compras possam trabalhar com dados em vez de ruído."
3+
anos de operação
150+
organizações atendidas
40+
atributos mapeados
12
atualizações por ano
Nossa Equipe
As Pessoas por Trás da Plataforma
Rafael Fontes
Co-fundador & Produto
Engenheiro de sistemas com passagem por compras corporativas de infraestrutura. Liderou a concepção da estrutura de atributos da plataforma.
Camila Andrade
Co-fundadora & Dados
Especialista em curadoria de dados técnicos, com experiência em documentação de hardware em centros de pesquisa. Responsável pela integridade das informações.
Thiago Menezes
Engenharia de Plataforma
Desenvolvedor sênior focado em interfaces de consulta de dados densos. Arquitetou o sistema de comparação lado a lado e os recursos de exportação.
Nossos Padrões
Como Trabalhamos com os Dados
Fontes Documentadas
Cada atributo na plataforma está vinculado à sua fonte primária — ficha técnica do fabricante, white paper ou publicação técnica verificável. Sem especulação.
Revisão Mensal
A base de dados passa por revisão programada a cada ciclo mensal, além de atualizações pontuais quando há publicação de novo hardware ou revisão de especificações.
Privacidade dos Usuários
Dados pessoais e conjuntos de comparação dos usuários são armazenados de forma segura, com acesso restrito e política clara de retenção conforme a LGPD.
Neutralidade Editorial
A plataforma não tem vínculo comercial com fabricantes de hardware. A apresentação dos dados segue critérios técnicos, sem patrocínio que afete a ordem ou destaque de itens.
Conformidade LGPD
Seguimos a Lei Geral de Proteção de Dados brasileira no tratamento de informações de usuários — com base legal clara, política de privacidade acessível e canal de contato para direitos de titulares.
Suporte Técnico Dedicado
Planos de equipe e corporativo contam com canal de suporte técnico com resposta em até 1 dia útil e sessões de orientação agendáveis para uso da plataforma.
Nossa Perspectiva
Expertise em Comparação de Hardware de IA
A avaliação de aceleradores de IA envolve múltiplas variáveis que raramente aparecem juntas em um único documento. Arquitetura de memória HBM, largura de banda de memória, suporte a NVLink, fator de forma SXM versus PCIe, consumo de energia e capacidades de inferência em precisão mista — cada um desses atributos importa de maneira diferente dependendo da carga de trabalho que se pretende executar.
O mercado brasileiro de infraestrutura de IA cresceu significativamente nos últimos anos, com centros de dados, empresas de pesquisa e times de engenharia buscando referências para decisões de aquisição e especificação de servidores. A Próxima Edge foi desenhada especificamente para esse contexto — com preços em reais, suporte em português e um entendimento dos processos de compra corporativa no Brasil.
Nosso trabalho não é recomendar qual chip comprar. É organizar as informações disponíveis de forma que a comparação seja possível sem que o engenheiro ou analista precise gastar horas reunindo dados de fontes dispersas. Com tabelas claras, glossário integrado e exportação de dados, a plataforma serve como ponto de partida sólido para qualquer processo formal de avaliação de hardware.
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