A infraestrutura de AI da AtlasCloud está agora disponível nos data centers da EdgeUno em toda a América Latina. Isso fornece às equipes regionais acesso local a uma plataforma completa de inferência de AI, eliminando a necessidade de enviar dados para o exterior para desenvolver com AI.
A Promessa Não Cumprida da AI na América Latina
A Inteligência Artificial (AI) não é o futuro. É o motor do presente. Todos nós já vimos apresentações de slides cheias de gráficos sobre como a AI irá transformar nossos negócios.
Para muitas empresas na América Latina, a realidade é diferente. A adoção de AI encontra um muro invisível. Esse muro não é a falta de habilidades ou orçamento de software. É a localização do poder computacional.
Por anos, executar trabalhos exigentes de AI significou enviar dados para o exterior. Isso inclui o treinamento de Large Language Models (LLMs), a execução de modelos financeiros e visão computacional. As empresas da região não tinham opções locais.
Isso custa caro às empresas:
Custos Ocultos. A transferência de dados transfronteiriça e o poder computacional offshore aumentam os custos operacionais.
Risco de Dados. Mover dados sensíveis através de fronteiras levanta preocupações de soberania e conformidade.
Este não é apenas um problema técnico. Ele molda decisões de negócios reais, como quais projetos são financiados e quais ficam parados como piloto. As equipes muitas vezes adiam projetos de AI simplesmente porque o poder de computação que precisam está em outro continente.
EdgeUno e AtlasCloud Unem Forças
Na EdgeUno, nossa missão é simples: construir a fundação digital da América Latina. É por isso que formamos uma aliança estratégica com a AtlasCloud, uma plataforma de inferência de AI full-modal. Juntos, derrubamos a barreira entre as empresas latino-americanas e o poder de computação de AI de classe mundial.
Esta parceria combina dois pontos fortes. A EdgeUno traz sua presença de rede de 17 países e mais de 50 data centers",o que coloca a infraestrutura na ponta da rede. A AtlasCloud traz a camada de inferência de AI que transforma essa infraestrutura em uma plataforma que os desenvolvedores podem usar imediatamente.
Nenhum dos componentes funciona bem isoladamente. Infraestrutura sem uma camada de inferência são apenas servidores. Uma plataforma de inferência sem infraestrutura local ainda envia seus dados para fora do país. Juntos, eles conectam usuários, desenvolvedores e computação na mesma região.
O Que a One API da AtlasCloud Oferece a Você
A AtlasCloud é an AI inference platform that connects developers to more than 400 AI models through one unified API. This covers large language models, image generation, video models, and audio, all through one API key.
Instead of managing a separate integration for every AI provider, a team connects once. That one connection reaches the full model catalog, so there is no need to manage separate vendor relationships for each modality.
AtlasCloud’s API is OpenAI-compatible, so teams already using the OpenAI SDK can switch with minimal code changes. Developers can sign up, generate an API key, and make their first request within minutes.
The catalog spans five modalities: text and reasoning, image, video, audio, and 3D. Large language models on the platform include DeepSeek, Qwen, and GLM, called by model ID through the same endpoint used for image and video requests.
This range matters because AI moves fast. New models launch often, and each one has a different strength. Some are built for coding help. Others are built for image, video, or voice generation.
Instead of testing and integrating each new model on its own, a team can access new models through the same API key on day one. That saves engineering time and keeps the whole workflow in one place.
Seedance 2.0 e IA de Mídia em Uma API Unificada
O catálogo AtlasCloud abrange IA de mídia e modelos de linguagem. Isso inclui modelos de vídeo, ferramentas de imagem como Flux e GPT Image, e novos modelos adicionados assim que são lançados.
Um exemplo é a API Seedance 2.0, que suporta entradas quadrimodais de texto, imagem, vídeo e áudio. Ela oferece aos desenvolvedores controle sobre o movimento da câmera e as ações dos personagens em várias cenas, tudo a partir de um único prompt.
O AtlasCloud também suporta conexões nativas MCP, permitindo que equipes conectem a plataforma às suas ferramentas e fluxos de trabalho existentes. Isso significa que uma única configuração cobre todo o fluxo de trabalho, desde uma chamada de API até um ativo finalizado.
A galeria de modelos do AtlasCloud permite que os desenvolvedores naveguem por criações da comunidade para inspiração antes de escreverem seu próprio prompt. Um recurso de explorador de modelos também permite que uma equipe execute um único prompt em vários modelos e compare os resultados lado a lado.
Estes recursos ajudam as equipes a quebrar o hábito de testar modelos um por um em abas separadas. Tudo fica dentro da mesma conta.
A Vantagem Atlas Cloud
Across every industry, from a fintech team in São Paulo to a media studio in New York, the same problem shows up. Tech teams end up managing too many vendors just to cover text, image, and video generation.
Atlas Cloud replaces that patchwork with one account. That saves your developers’ skills for building product, not for wiring together yet another API.
Enterprise Grade Security You Can Trust
AI infrastructure only helps a business if it passes a security review. AtlasCloud is SOC 2 certified and HIPAA compliant, with data encrypted at rest and in transit. HIPAA compliance and SOC 2 certification together give the enterprise grade security that matters for any company that handles customer records or financial data.
AtlasCloud backs its platform with a 99.9%+ uptime commitment. For companies with stricter data needs, private deployment options keep sensitive workloads on dedicated servers instead of shared ones.
Running this compute inside EdgeUno’s regional data centers means Latin American companies get this security close to home, and save money they would otherwise spend on offshore transfer fees. Sensitive data no longer needs to leave the country.
Want help scoping a secure AI deployment? Contact EdgeUno’s specialists para revisar suas necessidades de residência e conformidade de dados.
Por que o Compute Local e a Edge são importantes para a IA
A infraestrutura Edge posiciona servidores próximos aos usuários e dados. Para a IA, isso reduz a distância que os dados precisam percorrer antes que um modelo possa processá-los.
Distâncias menores significam menor latência nas requisições. Isso é crucial para usos em tempo real, como chatbot, ferramenta de voz ou recurso de geração de vídeo ao vivo.
Plataformas de cloud de IA construídas com nós locais também melhoram a disponibilidade. Se um site tiver problemas, as requisições podem ser roteadas para outro local próximo em vez de falhar ou cruzar um oceano. Isso também suporta recuperação de desastres, já que as cargas de trabalho não estão vinculadas a uma única instalação.
A infraestrutura local também auxilia equipes distribuídas. Desenvolvedores em diferentes cidades podem se conectar à mesma plataforma regional, em vez de rotear cada requisição por um data center em outro continente.
O Impacto nos Negócios: Da Tecnologia ao Lucro
Esta aliança não é apenas uma atualização tecnológica. Ela muda o que a IA custa ao seu negócio e o que ela pode gerar de retorno.
| Antes da Aliança | Com EdgeUno e Atlas Cloud (Local) |
|---|
| Alto custo ao usar compute fora da região | Menores custos operacionais e menos taxas de transferência de dados |
| Risco legal ao mover dados através de fronteiras | Dados permanecem locais, simplificando a conformidade |
| Adoção lenta devido à complexidade da configuração offshore | Acesso rápido a clusters GPU, sem longas esperas |
| IA tratada como projeto piloto ou centro de custo | IA tratada como fonte de receita |
A AtlasCloud utiliza um modelo de precificação pay-as-you-go,sem mínimos mensais ou taxas por assento. Os usuários pagam apenas pelo que geram, com as tarifas listadas na página de precificação da plataforma.
Com compute poderoso próximo, as empresas reduzem o tempo e o custo necessários para treinar modelos de machine learning. Isso encurta o caminho da ideia ao retorno sobre o investimento.
Os recursos GPU deste setup podem escalar para cima ou para baixo com base na demanda. Este modelo elástico permite que uma equipe tenha acesso instantâneo a mais compute durante um lançamento, sem pagar por servidores ociosos o resto do ano.
Acesso mais rápido ao compute também acelera a chegada de novos recursos de IA aos usuários. Uma equipe não precisa mais esperar por ciclos de provisionamento offshore para testar e implantar um novo aplicativo.
Gostaria de modelar o que isso pode economizar para sua equipe? Converse com um especialista EdgeUno Sobre uma comparação de custos para suas cargas de trabalho de IA atuais.
Nós Já Estamos Construindo o Futuro
Este não é um plano de longo prazo. É um lançamento já em andamento. Os primeiros clusters de GPU de alta densidade estão ativos em hubs regionais chave:
- São Paulo, Brazil
- Bogotá, Colômbia
- Santiago, Chile
- Buenos Aires, Argentina
- Mexico City, Mexico
Ao posicionar o compute de IA na edge, perto de onde os dados são gerados e os usuários se conectam, EdgeUno e AtlasCloud tornam a IA uma ferramenta prática. Isso se aplica a serviços financeiros, jogos e saúde.
Financial services Equipes podem rodar verificações de fraude e modelos de risco em infraestrutura local, mantendo os dados dos clientes no país. Estúdios de jogos e mídia podem gerar ativos de arte, vídeo e voz para jogadores sem rotear cada solicitação para fora do país. Prestadores de serviços de saúde podem usar infraestrutura compatível com HIPAA para construir ferramentas que manipulam dados de pacientes de forma responsável.
Sua cidade está na lista? Entre em contato com EdgeUno para confirmar acesso e prazos de configuração para o seu mercado.
Suporte Especializado para Lançamento da Sua Plataforma de Inferência de IA
Infraestrutura local por si só não garante resultados. Nossos engenheiros de IA especialistas oferecem suporte prático a cada implantação, desde a primeira chamada de API até o uso em produção em larga escala.
O Atlas Cloud possui otimizações exclusivas na plataforma, ajustando a utilização de GPU para que as requisições rodem eficientemente em escala. A equipe da EdgeUno conecta essa plataforma aos seus sistemas existentes e apoia seus desenvolvedores durante a configuração.
Este suporte vai além da primeira chamada de API. À medida que seu uso cresce, os engenheiros da EdgeUno ajudam a gerenciar custos, planejar capacidade e manter sua integração funcionando com o lançamento de novos modelos.
Para empresas que estão abandonando servidores manuais ou um conjunto de contas de fornecedores, esta configuração especializada elimina as incertezas. Sua equipe terá um único ponto de contato, em vez de vários tickets de suporte em diferentes plataformas.
A escolha entre poder de IA e baixo custo acabou. Infraestrutura local de classe mundial permite que empresas e governos latino-americanos capturem o valor real da IA, sem enviar dados ou dinheiro para o exterior.
Pronto para colocar sua estratégia de IA em ação? Contate a equipe EdgeUno para explorar como a infraestrutura pronta para IA do AtlasCloud pode apoiar seu negócio na América Latina.
Como começar na Plataforma de Inferência de IA do AtlasCloud
Conectar-se exige alguns passos simples. A equipe da EdgeUno pode guiar seus desenvolvedores em cada um deles.
- Cadastre-se em uma conta e gere sua chave API no console.
- Escolha seu primeiro modelo, seja um modelo de linguagem, uma ferramenta de imagem ou a API Seedance 2.0 para vídeo.
- Envie sua primeira requisição usando a API unificada, sem configuração separada por modelo.
- Escalone conforme a necessidade, usando a mesma chave em todo o seu fluxo de trabalho.
Este processo geralmente leva minutos, não semanas. Sua equipe mantém seu código existente, pois a API segue o formato compatível com OpenAI.
AtlasCloud descreve sua abordagem como uma plataforma de inferência de IA full-modal, construída para eliminar o trabalho extra de gerenciar provedores separados. EdgeUno adiciona a infraestrutura regional que mantém essa plataforma próxima aos seus usuários e seus dados.
Se sua equipe tiver dúvidas antes de se cadastrar, os especialistas da EdgeUno podem guiá-lo pelo processo de configuração. Isso inclui revisar sua stack atual e mapear quais modelos se encaixam no seu caso de uso.
Perguntas Frequentes sobre a Infraestrutura de IA AtlasCloud
Apresentamos um resumo simples sobre o que muda para a sua equipe.
Quantos modelos posso acessar com uma chave API AtlasCloud?
A AtlasCloud oferece acesso a mais de 400 modelos de IA para desenvolvedores por meio de uma conta e de uma chave API. Isso abrange geração de texto, imagem, vídeo, áudio e 3D.
A AtlasCloud é segura o suficiente para indústrias regulamentadas?
Sim. A AtlasCloud possui certificações SOC 2 e HIPAA, com dados criptografados em repouso e em trânsito. Também está disponível implantação privada para equipes com necessidades de compliance mais rigorosas.
Com que rapidez um desenvolvedor pode integrar a AtlasCloud?
A configuração leva minutos, não semanas. Um desenvolvedor pode se cadastrar, gerar uma chave API e fazer sua primeira chamada API no mesmo dia, sem lista de espera.
O AtlasCloud cobra taxas mensais?
Não. O AtlasCloud opera com um modelo pay-as-you-go, sem mínimos mensais ou taxas por assento. As equipes pagam apenas pelo que geram.
Onde posso usar a infraestrutura AtlasCloud da EdgeUno na América Latina?
Atualmente, a EdgeUno opera o compute AtlasCloud em São Paulo, Bogotá, Santiago, Buenos Aires e Cidade do México, com mais hubs regionais planejados.
O AtlasCloud consegue lidar com geração de imagem, vídeo e voz simultaneamente?
Sim. Os recursos de IA de mídia da plataforma cobrem geração de imagem, modelos de vídeo e geração de áudio ou voz, todos acessíveis pela mesma API e conta.
Você precisa de integrações separadas para cada provedor de IA?
Não. A API unificada do AtlasCloud substitui a necessidade de integrações separadas de fornecedores, permitindo que seus desenvolvedores gerenciem uma única conexão em vez de muitas.
