Lenovo revela em Zhangjiakou uma fábrica híbrida de tokens

A Lenovo quer produzir tokens como uma fábrica produz eletricidade ou aço. A 10 de novembro de 2026, o grupo chinês apresentou em Zhangjiakou, na província de Hebei, a marca «Lenovo Wanquan», uma «fábrica híbrida de tokens», e assinou um acordo com o governo municipal para construir a primeira, designada por «fábrica-mãe». Um token («cíyuán» em chinês) é a unidade de texto que um modelo de IA processa e a que serve para medir e cobrar o uso. Segundo o QbitAI e o jornal Keji Ribao, o projeto visa 2 mil biliões de tokens por ano, mas todos os números continuam, por ora, sendo metas anunciadas pela Lenovo.

O que a Lenovo planeja exatamente em Zhangjiakou?

Segundo o Keji Ribao (11 de novembro de 2026), a Lenovo e a cidade de Zhangjiakou assinaram o acordo em 10 de novembro, o que define o local da primeira fábrica-mãe. A primeira fase prevê um cluster de computação heterogénea de 15 000 P e um centro de computação de cerca de 100 MW («P» é a unidade de poder de computação usada pela Lenovo, que nenhum dos dois veículos detalha). Segundo o QbitAI (14 de novembro de 2026), que cita o vice-presidente sénior da Lenovo Dai Wei, o cronograma dessa fase é 2027, com a escala multiplicada por dez ou mais até 2030.

• Produção anual: mais de 2 mil biliões de tokens, cerca de 5,5 biliões por dia pela conversão do QbitAI.
• Débito de pico: 200 milhões de tokens por segundo; o Keji Ribao fala em capacidade para 100 000 utilizadores simultâneos por dia.
• Meta de custo: redução de 70% no custo total do milhão de tokens.
• Metas de débito e qualidade: produção por segundo multiplicada por 5 e taxa de «bons tokens» acima de 99,9%.
• Meta energética: PUE abaixo de 1,1 no centro de computação associado.

O PUE (Power Usage Effectiveness) é a razão entre a energia total consumida por um centro de dados e a que realmente chega aos servidores; quanto mais perto de 1, menos eletricidade se perde em refrigeração e outros usos. A «taxa de bons tokens» é um indicador da Lenovo que o Keji Ribao apresenta como forma de filtrar tokens de baixa qualidade; o QbitAI acrescenta que a Lenovo destaca o «token efetivo»: o que importa não é o volume produzido, mas se a tarefa é concluída corretamente à primeira.

Por que falar em produção «híbrida»?

O pano de fundo é uma demanda que dispara enquanto os orçamentos se preocupam. Segundo a Administração Nacional de Dados da China, citada pelo QbitAI, as chamadas diárias de tokens passaram de 100 mil milhões no início de 2024 para 100 biliões no fim de 2025 e superaram 140 biliões em março de 2026; a Academia Chinesa de Tecnologias da Informação e Comunicação (CAICT) indica mais de 500 biliões em junho de 2026. Mas as empresas travam: segundo o jornal Economic Observer, retomado pelo QbitAI, um banco de médio porte gastou quase 9 milhões de yuans em tokens no primeiro semestre, 8% do orçamento de TI do ano anterior, e, em inquérito da McKinsey, cerca de um em cada cinco inquiridos disse ter limitado o uso de IA por causa do custo.

A Lenovo responde com um fornecimento misto em três eixos, explica o QbitAI. Fontes: tokens privados produzidos internamente, complementados por serviços públicos autorizados, com predominância privada. Arquitetura: tarefas leves no dispositivo, tarefas sensíveis à latência na borda e demanda elástica na nuvem. Modelos: de pesos abertos ou proprietários fechados, conforme a qualidade e o custo desejados. O grupo quer entregar tokens como se entrega eletricidade: a empresa liga-se sem se preocupar com as máquinas nem com o escalonamento por trás.

Dois blocos de software orquestram essa mistura, segundo o QbitAI. O «Token Engine» combina implementação dinâmica de modelos e computação nas mesmas máquinas, conjuntos de recursos por tarefa e encaminhamento inteligente de modelos. O «Token Hub», integrado à nuvem xCloud da Lenovo, escolhe para cada pedido um modelo e uma capacidade adequados à qualidade exigida, aos limites de dados, à latência e ao custo. Em segurança, a Lenovo anuncia uma lista branca de modelos testados, uma função «Token Trust» que intercepta informações sensíveis em trânsito e o processamento em ambientes de execução confiáveis (TEE), nos quais a plataforma não consegue ler o conteúdo.

Como a Lenovo pretende reduzir os custos?

O Keji Ribao e o QbitAI descrevem uma otimização em três níveis. Primeiro nível, o hardware: a solução de computação heterogénea «Wentian», baseada em supernós e na otimização das comunicações do cluster, traria mais de 30% de eficiência de computação segundo a Lenovo. Segundo nível, o custo ao longo de todo o ciclo de vida do centro de computação: pré-fabricação modular, refrigeração líquida integral e controle em corrente contínua da energia verde, com uma linha de reciclagem de equipamentos prevista em Zhangjiakou. Terceiro nível, o uso: o encaminhamento evita empregar um modelo caro numa tarefa simples.

Segundo o QbitAI, Yao Zhenyu, vice-presidente da Lenovo, afirma que as práticas internas de IA do grupo já alcançaram cerca de 70% de otimização do custo total. Esses números vêm da Lenovo: na nossa leitura, nem o QbitAI nem o Keji Ribao mencionam verificação independente, e nenhum informa o valor do investimento.

Por que Zhangjiakou?

A cidade, a pouco mais de 100 km de Pequim, reúne energia e capacidade de computação. O QbitAI informa que sua potência renovável instalada superava 45 milhões de kW no fim de 2025, perto de 90% da capacidade elétrica local, e que há mais de 50 centros de dados e mais de 1,07 milhões de racks padrão em operação. Ela é um nó do hub Pequim-Tianjin-Hebei do programa nacional «Dados do Leste, computação do Oeste». O clima frio, tarifas de eletricidade descritas como vantajosas e a baixa latência até Pequim reduzem os custos operacionais. O QbitAI cita ainda o plano quinquenal 2026-2030, que pede combinar energia verde e computação e reduzir o custo de computação para as pequenas e médias empresas.

A Lenovo apresenta três casos, todos oriundos de projetos ou números anunciados pela própria empresa. Em Changsha, a Hunan Broadcasting prevê com a Lenovo uma fábrica de tokens dedicada a séries curtas geradas por IA, com metas de reduzir o custo de produção em 50%, encurtar o ciclo em 60%, superar 1200 horas de conteúdo finalizado por mês e reunir mais de 10 000 criadores. O projeto escolar de Shanghai Jiansheng abrange mais de 600 escolas de ensino básico e secundário, com carga que oscila entre aulas, provas e férias e com dados de menores a proteger. Por fim, o centro de computação Suihong Huachuang, em Qingyang (Gansu), primeiro caso de operação citado, pouparia cerca de 30% em custo, com mais de 2 milhões de chamadas e 2 mil milhões de tokens por dia num único modelo.

O que muda para uma empresa?

O projeto lembra, antes de tudo, que o custo dos tokens vira uma alavanca de gestão própria: medir o custo por tarefa concluída e não por token consumido, encaminhar tarefas simples para modelos pequenos e reservar os grandes para os casos que os justifiquem. Isso vale sobretudo para os agentes de IA nas empresas que encadeiam horas de raciocínio. Mostra também que fornecedores chineses de infraestrutura tentam vender um serviço de tokens completo em vez de servidores; o efeito sobre os preços de computação fora da China ainda precisa ser verificado.

Uma última cautela: a primeira fase só é esperada em 2027, os desempenhos anunciados são metas e não medições, e os casos de Changsha, Xangai e Qingyang não são, segundo as fontes lidas, clientes anunciados da fábrica de Zhangjiakou. Serão necessários resultados operacionais publicados para julgar se o «token de boa qualidade» prometido cumpre os números.