As 6 Melhores Alternativas de IA Modular para Diferentes Necessidades em 2025

Há muito burburinho em torno da Modular AI, e faz sentido. Eles estão a enfrentar o enorme desafio de reconstruir toda a stack de software de IA para competir com o ecossistema CUDA da NVIDIA. É um feito de engenharia verdadeiramente impressionante para qualquer pessoa que trabalhe a fundo no desenvolvimento de IA.

Mas sejamos realistas: a "melhor" plataforma de IA é uma espécie de mito. Tudo se resume ao que está realmente a tentar fazer. É um programador de sistemas a tentar construir o próximo modelo fundamental de raiz, ou está a tentar usar a IA para resolver um problema de negócio que está mesmo à sua frente agora?

É exatamente por isso que elaborei esta lista. Vamos analisar as principais alternativas à Modular AI e outras poderosas plataformas de IA disponíveis em 2025. Cada uma foi concebida para uma tarefa diferente, desde a infraestrutura pura que dá aos programadores controlo total, até soluções prontas a usar que podem entregar valor de negócio real em questão de minutos.

O que é a Modular AI?

Antes de passarmos às alternativas, vamos rapidamente alinhar o que é realmente a Modular AI. Em suma, a Modular está a construir uma nova base para o desenvolvimento de IA que não está vinculada a nenhum hardware específico.

Tem algumas partes principais:

• Mojo: Uma nova linguagem de programação que pretende oferecer a sintaxe fácil do Python com o desempenho de algo mais robusto como C++ ou Rust.

• Plataforma MAX: Um motor de IA unificado, concebido para executar modelos treinados (inferência) de forma incrivelmente rápida e eficiente.

• O Objetivo: A grande ambição da Modular é libertar o mundo da IA da dependência do hardware e software de uma única empresa, nomeadamente o CUDA da NVIDIA. A ideia é escrever o código uma vez e executá-lo com o máximo desempenho em qualquer GPU ou chip de IA, seja da NVIDIA, AMD ou de outro fabricante.

É um projeto enorme destinado a investigadores de IA, programadores de sistemas e engenheiros de MLOps, as pessoas que precisam de meter a mão na massa dos sistemas de IA.

Este vídeo oferece uma primeira visão do Mojo, um dos componentes centrais da plataforma da Modular AI e uma alternativa rápida ao Python.

Como escolhi estas alternativas

Comparar outras plataformas com a Modular não é simples, porque ela opera a um nível muito profundo e fundamental da stack de IA. Por isso, em vez de procurar cópias diretas, avaliei as plataformas com base no que elas ajudam a alcançar.

Eis o que considerei para cada uma:

• Caso de Uso Principal: Que problema é que realmente se propõe a resolver? É para treinar modelos, executá-los, gerir todo o processo de machine learning (MLOps) ou automatizar uma função de negócio?

• Público-Alvo: A quem se destina? Investigadores de IA, cientistas de dados, engenheiros de DevOps ou equipas de negócio que não saberiam por onde começar com código?

• Facilidade de Implementação: Quanta dor de cabeça é começar e ver um retorno real do seu tempo?

• Diferenciador Chave: Qual é o seu ingrediente secreto? É o facto de funcionar em qualquer hardware, o seu construtor no-code ou simplesmente a sua ridícula simplicidade de configuração?

Uma comparação rápida das melhores alternativas

Aqui está uma tabela de relance para ver como estas ferramentas se comparam antes de entrarmos nos detalhes.

Funcionalidade	eesel AI	Vertex AI	RunPod	Together AI	OctoAI	NVIDIA Triton
Caso de Uso Principal	Atendimento ao Cliente e Automação de ITSM	MLOps de ponta a ponta	Infraestrutura de Nuvem com GPU	Inferência de Modelos Open-Source	Plataforma de Inferência GenAI	Serviço de Inferência
Público-Alvo	Equipas de Suporte e TI	Cientistas de Dados, MLOps	Programadores, Investigadores	Programadores	Programadores Empresariais	Engenheiros de MLOps
Facilidade de Uso	Radicalmente Self-Service	Requer Especialização	Focado em Programadores	Baseado em API	Requer Especialização	Requer Especialização
Diferenciador Chave	Ativação em minutos, treina com tickets passados	Suite totalmente gerida da Google Cloud	Aluguer de GPU de baixo custo	Modelos open-source otimizados	Adquirida pela NVIDIA	Alto desempenho, multi-framework
Modelo de Preços	Por níveis (não por resolução)	Pague conforme o uso	Aluguer de GPU por hora	Por token	Empresarial	Open Source (Grátis)

As 6 principais alternativas à Modular AI para programadores e empresas

Esta lista abrange um vasto terreno, desde ferramentas que permitem enfrentar desafios de negócio sem escrever uma única linha de código até à infraestrutura pura que dá aos programadores todo o controlo que possam desejar.

1. eesel AI

Enquanto a Modular se foca em construir o motor de IA, a eesel AI entrega-lhe um produto final pronto para resolver um problema muito específico e de alto valor: automatizar o atendimento ao cliente e o suporte interno. Em vez de lhe pedir para escrever código de baixo nível, a eesel AI liga-se diretamente aos seus help desks existentes (como Zendesk ou Freshdesk) e bases de conhecimento (como Confluence, Google Docs, e até mesmo os seus tickets passados) para começar a automatizar o suporte imediatamente.

Uma visão do painel da eesel AI, mostrando como se integra com vários help desks e bases de conhecimento para automatizar o suporte. Entre as alternativas à Modular AI, esta plataforma foca-se na aplicação imediata.::

• Prós:

  • Ativação em minutos, não em meses: É genuinamente self-service. Pode ligar o seu help desk, treinar a IA e implementar um agente sem precisar de falar com um vendedor.

  • Integra-se perfeitamente: Integra-se com as ferramentas que já utiliza, para que não tenha de reformular os seus fluxos de trabalho atuais.

  • Treina com os seus dados reais: Aprende com milhares dos seus chats e tickets de suporte passados para corresponder automaticamente à voz da sua marca e resolver problemas com precisão desde o primeiro dia.

  • Você está no controlo: O editor de prompts e as ações personalizadas permitem-lhe definir regras claras sobre o que a IA deve e não deve fazer, garantindo que se mantém fiel à marca e sabe quando passar um problema complicado para um humano.

• Contras:

  • Não é uma ferramenta para construir os seus próprios modelos de IA de raiz.

  • Está hiper-focada em casos de uso de atendimento ao cliente, ITSM e help desk interno.

• Preços: A eesel AI tem planos por níveis transparentes que não cobram por ticket resolvido, para que a sua fatura não dispare subitamente durante um mês movimentado.

  • Plano Team: $239/mês (faturado anualmente) para até 1.000 interações de IA.

  • Plano Business: $639/mês (faturado anualmente) para até 3.000 interações de IA, mais funcionalidades avançadas como treino com tickets passados e ações de IA.

  • Plano Personalizado: Para interações ilimitadas e outras necessidades empresariais.

• Porque está na lista: Isto é para equipas que querem os benefícios da IA generativa sem a enorme dor de cabeça de engenharia. Se o seu objetivo é reduzir o volume de tickets ou ajudar os seus agentes de suporte a trabalhar de forma mais eficiente, a eesel AI é uma forma muito mais rápida e direta de o conseguir do que construir uma solução personalizada numa plataforma de baixo nível.

Este fluxo de trabalho ilustra o processo de implementação simples e self-service da eesel AI, uma característica chave para empresas que procuram alternativas à Modular AI para uma implementação rápida.::

2. Google Vertex AI

A Vertex AI é a plataforma massiva e unificada da Google para todo o ciclo de vida do machine learning. Fornece ferramentas para tudo, desde a preparação de dados e construção de modelos até ao treino, implementação e monitorização. De certa forma, compete com a visão da Modular de uma stack completa, mas mantém-no firmemente dentro do mundo da Google Cloud.

• Prós:

  • Um conjunto massivo de ferramentas que cobrem todas as fases do fluxo de trabalho de ML.

  • Funciona bem com outros serviços da Google Cloud como o BigQuery e o Cloud Storage.

  • Oferece uma infraestrutura escalável para treinar e servir modelos realmente grandes.

• Contras:

  • Praticamente prende-o ao ecossistema da Google Cloud.

  • O enorme número de funcionalidades pode ser avassalador, especialmente para equipas mais pequenas.

  • O preço é notoriamente complexo e pode ser incrivelmente difícil de prever.

• Preços: A Vertex AI utiliza um modelo pague-conforme-o-uso onde é faturado pelo uso de dezenas de serviços diferentes. Por exemplo, gerar texto com um modelo custa uma fração de cêntimo por 1.000 caracteres, enquanto treinar um modelo personalizado numa máquina específica custa cerca de $0.22 por hora, mais cobranças extras por quaisquer GPUs que utilize. Este nível de detalhe torna muito difícil prever os seus custos.

• Porque está na lista: Para equipas já profundamente integradas na Google Cloud, é uma das alternativas mais maduras e completas à Modular AI se precisar de uma plataforma de MLOps totalmente gerida.

3. RunPod

O RunPod é uma plataforma na nuvem que lhe dá acesso a instâncias de GPU sob demanda sem o choque de preços dos principais fornecedores de nuvem. É para programadores que precisam de implementar e escalar cargas de trabalho de IA com um orçamento limitado. Pode pensar nele como uma alternativa à camada de infraestrutura pura sobre a qual uma plataforma como a Modular se assentaria.

• Prós:

  • Muito mais barato em poder de GPU do que AWS, GCP ou Azure.

  • Uma seleção massiva de GPUs NVIDIA, desde placas de consumo como a RTX 4090 até bestas de data center como a H100.

  • Tem uma opção Serverless para inferência, o que simplifica a implementação para cargas de trabalho que vêm em picos.

• Contras:

  • É mais um fornecedor de infraestrutura do que uma plataforma tudo-em-um.

  • Precisará de competências sólidas em DevOps e MLOps para gerir tudo sozinho.

• Preços: Os preços do RunPod são faturados à hora com base na GPU que escolher, e as taxas são ótimas. Por exemplo, pode alugar uma NVIDIA RTX A6000 por apenas $0.79/hora. A sua opção Serverless cobra ao segundo, com taxas como $0.00076/segundo para uma GPU A100.

• Porque está na lista: É uma ótima escolha para programadores e startups que precisam de poder de GPU puro e acessível para treinar ou executar modelos e não se importam de gerir a stack de software sozinhos.

4. Together AI

A Together AI oferece uma plataforma na nuvem super-rápida, feita especificamente para executar, afinar (fine-tuning) e treinar modelos de IA generativa open-source. Fornece uma API simples para inferência que é frequentemente mais rápida e barata do que tentar hospedar os modelos por conta própria.

• Prós:

  • Altamente otimizada para os principais modelos open-source como Llama 3.1 e Mixtral.

  • Uma API simples e amigável para programadores, compatível com os padrões da OpenAI.

  • Frequentemente oferece melhor desempenho e custos de inferência mais baixos em comparação com outros fornecedores.

• Contras:

  • Focada principalmente em servir modelos existentes, não em construir novas arquiteturas de modelos de raiz.

  • Tem menos controlo direto sobre o hardware em comparação com uma plataforma como o RunPod.

• Preços: A Together AI utiliza um modelo de pagamento por token. Por exemplo, executar o Llama 3.1 70B Instruct Turbo custa $0.88 por milhão de tokens. O fine-tuning também tem preço por token, o que mantém as coisas previsíveis.

• Porque está na lista: É uma excelente opção para programadores que querem aceder aos melhores modelos open-source através de uma API simples e de alto desempenho e evitar as dores de cabeça com infraestrutura.

5. OctoAI

A OctoAI, que foi recentemente adquirida pela NVIDIA, oferecia um serviço de alto desempenho para executar, afinar e escalar modelos de IA generativa. Foi construída pelos criadores originais do Apache TVM, um popular compilador de machine learning open-source, pelo que a engenharia por trás dela era de primeira linha.

• Prós:

  • Projetada para inferência rápida e de alto volume em escala.

  • Tinha um forte foco em desempenho e fiabilidade de nível empresarial.

  • Suportava uma vasta gama de modelos populares de IA generativa.

• Contras:

  • A aquisição pela NVIDIA coloca em questão o seu futuro como plataforma multi-fornecedor. A sua tecnologia está agora a ser incorporada no software da própria NVIDIA.

  • Sempre esteve menos focada no lado do desenvolvimento e treino de modelos.

• Preços: Antes da aquisição, a OctoAI tinha um modelo de preços por token ou por segundo. Agora, a sua tecnologia e preços serão provavelmente integrados nos pacotes empresariais mais amplos da NVIDIA, que não são listados publicamente.

• Porque está na lista: Representa uma abordagem bem-sucedida para resolver o quebra-cabeças da inferência de IA, tornando-a um concorrente conceptual relevante para o motor MAX da Modular, mesmo que já não seja uma empresa independente.

6. NVIDIA Triton Inference Server

O NVIDIA Triton é um servidor de inferência open-source que permite às equipas implementar modelos de IA treinados de praticamente qualquer framework (TensorFlow, PyTorch, TensorRT, etc.) em qualquer configuração baseada em GPU ou CPU.

• Prós:

  • É completamente open-source e de uso gratuito.

  • Suporta a execução de múltiplos modelos ao mesmo tempo, o que ajuda a tirar o máximo proveito do seu hardware.

  • Incrivelmente flexível e funciona com quase todos os principais frameworks de ML.

• Contras:

  • Requer uma boa dose de habilidade técnica para configurar, instalar e gerir corretamente.

  • Embora possa ser executado em CPUs, não é surpresa que seja fortemente otimizado para o hardware da NVIDIA.

• Preços: O software em si é gratuito. Mas se quiser suporte de nível empresarial, segurança e ferramentas de gestão, precisará da suite de software paga NVIDIA AI Enterprise, e para isso, terá de falar com a equipa de vendas deles.

• Porque está na lista: Para equipas que querem controlo total e estão confortáveis a gerir a sua própria infraestrutura, o Triton é uma alternativa poderosa e direta à parte de serviço da stack da Modular.

Como escolher a plataforma de IA certa

Sente-se um pouco perdido com todas as opções? É perfeitamente normal. Aqui está uma forma mais simples de analisar a questão.

• Comece com o seu objetivo final. O que está realmente a tentar alcançar? Se está a fazer I&D aprofundado em novas arquiteturas de IA, então uma plataforma como a Modular ou a infraestrutura pura do RunPod é a sua melhor aposta. Mas se está a tentar resolver um problema de negócio hoje, uma solução como a eesel AI entrega valor quase imediatamente. Ela esconde toda a complexidade subjacente para que se possa focar nos resultados, como reduzir o volume de tickets.

• Analise as competências da sua equipa. Tem uma equipa de engenheiros de MLOps que vivem e respiram gestão de infraestrutura? Se não, uma plataforma totalmente gerida como a Vertex AI ou uma ferramenta focada em aplicação como a eesel AI irá poupar-lhe um mundo de problemas.

• Pense na dependência de fornecedores (vendor lock-in). Toda a razão de ser da Modular é libertar-se da dependência de fornecedores. Se isso é importante para si, tenha cuidado com ecossistemas de um único fornecedor. Por outro lado, se já está totalmente comprometido com um provedor de nuvem, a solução nativa deles pode ser o caminho mais fácil.

• Não subestime a experiência do utilizador. Para qualquer ferramenta de IA que a sua equipa tenha de usar, o processo de configuração importa. E muito. Plataformas como a eesel AI são construídas para serem radicalmente self-service. Isso significa que pode inscrever-se, ligar as suas ferramentas e vê-la a funcionar sem ter de passar por uma chamada de vendas ou uma demonstração obrigatória, o que pode ser um grande entrave com outras plataformas de IA empresariais.

De construir o motor a conduzir o carro

O mundo da IA é enorme, e "alternativas à Modular AI" pode significar coisas muito diferentes para pessoas diferentes. A plataforma certa para si resume-se a onde na stack de IA quer passar o seu tempo.

A Modular é para as mentes brilhantes que constroem o "motor" da IA, um trabalho poderoso mas incrivelmente difícil. Plataformas como a Vertex AI dão-lhe uma garagem cheia de ferramentas de MLOps, enquanto fornecedores de infraestrutura como o RunPod apenas lhe vendem a potência bruta.

Mas para a maioria das empresas, o objetivo não é construir um motor; é ir do ponto A ao ponto B. É aí que uma solução como a eesel AI se encaixa. Ela oferece o caminho mais rápido e direto para obter resultados reais, como resoluções de tickets automatizadas e clientes mais felizes.

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