Um espaço pensado para quem quer entender hardware de IA de verdade
A Ônix Vale nasceu para estruturar o conhecimento sobre aceleradores de IA de forma acessível e prática para profissionais brasileiros.
Voltar ao InícioDe onde viemos e para onde vamos
A Ônix Vale foi fundada em Blumenau, Santa Catarina, por um grupo de profissionais que trabalhava com infraestrutura de computação de alto desempenho. Com o tempo, ficou claro que o mercado brasileiro carecia de um lugar organizado para estudar o ecossistema de chips de IA — não apenas tutoriais dispersos, mas trilhas com contexto, profundidade e atualização contínua.
Escolhemos o nome Ônix Vale como referência a algo ao mesmo tempo sólido e refinado — a mesma qualidade que buscamos no material que produzimos. O conceito de pavilhão do conhecimento guia a arquitetura do hub: zonas claras, sinalização eficiente e alcoves de leitura para aprofundamento.
Hoje atendemos tanto profissionais que aprendem no próprio ritmo quanto equipes técnicas que precisam de um ponto de partida comum para trabalhar com hardware de aceleração de IA.
Assinantes ativos
Planos de acesso
Recursos na biblioteca
Anos no mercado
Missão e valores
Clareza
Organizar e apresentar informação técnica de forma que faça sentido para quem estuda, sem simplificar demais nem complicar sem necessidade.
Atualização contínua
O ecossistema de IA muda rápido. Assumimos o compromisso de revisar e ampliar o material à medida que novas arquiteturas e ferramentas chegam ao mercado.
Respeito ao tempo
Cada assinante tem um ritmo. Nosso hub foi desenhado para que você possa progredir nos momentos em que tiver disponibilidade, sem pressão ou prazo artificial.
Nossa equipe
Marcelo Figueiredo
Fundador & Curador de Conteúdo
Trabalhou por mais de uma década com infraestrutura de HPC antes de fundar a Ônix Vale. Responsável pela estrutura das trilhas de aprendizado.
Andréia Scholl
Mentora Técnica
Especialista em arquiteturas Nvidia com passagem por centros de pesquisa. Conduz as sessões em grupo do plano orientado.
Rafael Luz
Responsável por Equipes
Coordena os pacotes corporativos, cuida do onboarding de equipes e do acompanhamento de progresso para líderes técnicos.
Como mantemos a qualidade
Revisão editorial periódica
Todo material passa por revisão técnica antes de ser publicado. Artigos desatualizados são marcados e revisados em até 30 dias.
Proteção de dados
Dados dos assinantes são armazenados com criptografia e não são compartilhados com terceiros para fins publicitários. Alinhados com a LGPD.
Mentores com experiência de campo
Nenhum mentor do hub ensina apenas a partir de livros. Todos têm experiência prática com infraestrutura de computação de alto desempenho.
Trilhas validadas
A sequência de cada trilha foi testada com assinantes reais. O fluxo é ajustado com base em feedback e pontos de dificuldade identificados.
Suporte acessível
Assinantes podem enviar dúvidas por e-mail. O plano orientado e o pacote de equipes incluem canais de resposta mais ágeis.
Foco no Brasil
Todo o conteúdo é em português, com exemplos e contextos relevantes para o mercado brasileiro de tecnologia e pesquisa.
Conhecimento técnico em aceleradores de IA para o Brasil
O ecossistema de hardware de inteligência artificial cresceu de forma acelerada nos últimos anos. GPUs e aceleradores dedicados — como os das famílias H100, A100 e outros da Nvidia — deixaram de ser território apenas de centros de pesquisa e passaram a fazer parte do planejamento de infraestrutura de empresas em diversas áreas. Engenheiros, arquitetos de sistemas e líderes técnicos no Brasil lidam cada vez mais com decisões que envolvem esse hardware, mas o material de estudo disponível em português ainda é escasso.
A Ônix Vale existe para preencher esse espaço. Não oferecemos cursos no sentido tradicional, mas um pavilhão de conhecimento — um ambiente organizado onde profissionais encontram trilhas de aprendizado com sequência lógica, uma biblioteca de referências agrupada por tema e, para quem quer mais apoio, sessões com mentores que conhecem o assunto na prática.
Trabalhamos com uma abordagem editorial cuidadosa: cada recurso é avaliado antes de entrar na biblioteca, as trilhas são revistas periodicamente e o material é atualizado quando o ecossistema muda. O objetivo não é volume, mas clareza e relevância para quem está aprendendo ou aprofundando conhecimentos em hardware de IA no contexto brasileiro.
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