Cloudflare $NET acredita que a demanda de CPU pode aumentar 20x com agentes de IA

$AMD $INTC $ARM
A empresa argumenta que agentes de IA poderiam criar um problema massivo de infraestrutura de CPU/servidores se cada trabalhador executar múltiplos agentes usando o modelo de nuvem atual
A matemática:
EUA:
⏩ 100 milhões de trabalhadores do conhecimento × 1 agente cada ÷ ~10 agentes por CPU = 10 milhões de CPUs
Global:
⏩ 1 bilhão de trabalhadores do conhecimento × 10 agentes cada ÷ ~10 agentes por CPU = 1 bilhão de CPUs
A Cloudflare compara isso à produção atual global de CPUs de servidores, que é de apenas ~35 milhões a 45 milhões por ano, implicando que a abordagem atual poderia exigir cerca de 20x a produção anual de CPUs atual
$NET está apresentando o Agent Cloud como uma solução
Assim seria o funcionamento:
1. Trabalhadores Dinâmicos em vez de containers completos
Agentes podem ser iniciados sob demanda e colocados de volta em armazenamento frio quando ociosos, evitando um container pesado sempre ligado por agente
2. Objetos Duráveis para estado
Agentes precisam de memória/estado para tarefas, arquivos, sessões, progresso e saídas de ferramentas. Objetos Duráveis fornecem a cada agente/aplicativo um objeto com estado e armazenamento local baseado em SQLite
3. Fluxos de trabalho para agentes de longa duração
Agentes podem rodar por minutos, horas ou dias enquanto aguardam aprovações, retries, eventos externos ou etapas agendadas. Fluxos de Trabalho Dinâmicos permitem que esses processos hibernem entre etapas, ao invés de consumirem constantemente recursos de computação
4. Projeto Think / SDK de Agentes
O Projeto Think adiciona primitivas específicas para agentes, como execução durável, recuperação de falhas, checkpoints, sub-agentes, sessões persistentes e execução de código isolado
5. Sandboxes apenas quando computadores completos são necessários
Para agentes de codificação ou tarefas que requerem bash, git, sistemas de arquivos, navegadores ou binários arbitrários, a Cloudflare ainda oferece containers Sandbox. Mas a ideia é usá-los somente quando necessário, não como o runtime padrão para todos os agentes