O que faz a diferença quando se trata de custo de GPU
Uma análise bem conduzida de compute spend não é sobre cortar tudo — é sobre entender o que faz sentido manter e o que pode ser ajustado com segurança.
Voltar ao inícioResumo de diferenciais
Seis razões que pesam na escolha
Especialização que vem da prática
Os consultores da Aríon têm histórico de trabalho direto com plataformas de ML — não apenas com cloud em geral. Isso faz diferença na qualidade da análise: entendemos o que é um job de treinamento mal dimensionado, o impacto de spot interruptions no custo efetivo e como workloads de inferência têm perfis de custo bem diferentes dos de treinamento.
- Histórico em projetos de ML platform em empresas brasileiras
- Conhecimento de modelos de precificação spot, reserved e on-demand
- Análise diferenciada por tipo de carga: treinamento vs inferência vs fine-tuning
Na prática
"Uma empresa que gasta R$ 40k/mês em GPU costuma ter entre 20% e 35% desse valor em utilização que poderia ser ajustada sem impacto nos resultados de treinamento — mas isso só aparece quando você olha o custo por job, não só o total da fatura."
— Metodologia Aríon, 2024
Como funciona
- 1Alinhamento de escopo e coleta dos dados de uso disponíveis
- 2Mapeamento de custo por categoria de workload
- 3Identificação de padrões de subutilização e superprovisionamento
- 4Produção do relatório ou plano com estimativas de impacto
- 5Sessão de apresentação e alinhamento com o time cliente
Metodologia estruturada, entrega previsível
Cada engajamento tem um processo claro do início ao fim. O cliente sabe o que será entregue antes de assinar, e o cronograma é acordado — não estimado. Isso elimina surpresas de escopo e garante que o time interno possa se planejar em torno da entrega.
Relatórios que funcionam como um ledger
Inspirados em relatórios financeiros bem estruturados, nossos entregáveis apresentam custos de forma desagregada — por projeto, por tipo de workload, por período — com subtotais e categorias claras. Um gestor financeiro consegue ler e questionar os dados sem precisar de intermediação técnica.
- Formato consistente entre engajamentos — facilita comparação ao longo do tempo
- Valores em R$ e métricas de utilização lado a lado
- Estimativas de impacto de cada ajuste recomendado
Exemplo de estrutura de relatório
O que incluímos em todo engajamento
- Call de alinhamento de escopo antes do início
- NDA de confidencialidade padrão
- Revisão par interna do entregável
- Sessão de apresentação e Q&A com o time
- Documento final em formato editável
Atendimento direto, sem camadas
O consultor que conduz a análise é o mesmo que apresenta os resultados. Não há repasse de cliente para outra equipe no meio do processo. Isso mantém a qualidade do trabalho e evita perda de contexto nas transições.
Precificação por entregável, não por hora
Nossos preços são fixos por modalidade. Você sabe o custo total antes de começar e não há surpresas por horas extras ou escopo expandido. Para organizações que precisam de planejamento orçamentário, isso faz diferença.
R$ 700
Revisão de Gastos
R$ 2.900
Plano de Otimização
R$ 5.300
Trimestral
Como comparar o custo
Para equipes que gastam entre R$ 15k e R$ 80k/mês em GPU, uma análise bem conduzida frequentemente aponta ajustes equivalentes a múltiplos do custo do engajamento — especialmente em ambientes de desenvolvimento e staging. Não fazemos projeções de economia, mas documentamos as opções de ajuste com estimativas para o time avaliar.
* Resultados variam conforme utilização atual e disposição da equipe em aplicar mudanças operacionais.
Comparativo
Aríon vs outras abordagens
Sem citar fornecedores específicos, é útil comparar como diferentes abordagens lidam com os mesmos problemas.
| Critério | Aríon | Consultoria genérica de cloud | Ferramenta de monitoramento SaaS |
|---|---|---|---|
| Foco em GPU/AI | |||
| Independência de provedor | |||
| Entregável documentado sem assinatura contínua | |||
| Preço fixo por escopo | |||
| Análise desagregada por workload | |||
| Legível para gestores financeiros |
Propostas de valor únicas
O que não encontra em outro lugar
Metodologia de custo por carga documentada
Desenvolvemos e mantemos internamente uma metodologia de categorização de workloads de ML para fins de análise de custo. Não é uma ferramenta — é um processo de análise que aplicamos de forma consistente e documentamos para o cliente.
Contexto do mercado brasileiro de GPU
Trabalhamos especificamente com empresas no Brasil, o que significa que entendemos os provedores disponíveis na região, as opções de preço em R$, a latência de datacenters locais e as restrições de compliance que afetam onde os dados podem trafegar.
Ponto de contato único durante o engajamento
O mesmo consultor que conduz a análise é quem assina o relatório e apresenta os resultados. Sem transferência de conta, sem junior escrevendo o que senior vai apresentar. O cliente tem continuidade real durante todo o engajamento.
Revisão trimestral de metodologia
O mercado de GPU em nuvem muda com frequência — novos modelos de instância, precificação spot atualizada, novas regiões de disponibilidade. Revisamos nossa metodologia a cada trimestre para incorporar essas mudanças e garantir que as análises reflitam o estado atual do mercado.
Marcos
Números que contextualizam o trabalho
4+
anos de foco em GPU compute no Brasil
38
engajamentos concluídos desde 2021
R$ 4M+
em gastos de compute analisados no total
100%
dos relatórios entregues no prazo acordado
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Os diferenciais ficam claros quando você vê o relatório
Entre em contato e discutimos o que faz mais sentido para o estágio atual do seu uso de GPU.
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