01
Dados
Contexto, documentos e telemetria permanecem dentro da fronteira definida pela organização.
DGL Tech · Soberania de IA
Sua inteligência.
Sob suas regras.
Construímos a cadeia completa para operar inteligência artificial sem entregar o controle a terceiros: do modelo ao runtime, do hardware à aplicação.
Fronteira de soberania
01 Dados
02 Modelos
03 Runtime
04 Hardware
DGL / CORE NeuroForge
Aplicações soberanas →
Dados, modelos, runtime e hardware dentro do mesmo perímetro.
A tese Soberania não é onde a nuvem está.
Soberania não é onde a nuvem está.
É quem controla a inteligência.
Residência de dados resolve apenas uma parte do problema. Uma organização só é soberana quando pode auditar, executar, mover e evoluir sua IA sem depender da permissão de um provedor.
02
Modelos
Pesos e especialistas são artefatos controlados, versionados e avaliados por quem os utiliza.
03
Runtime
A inferência roda em um binário próprio, sem Python ou APIs externas no caminho de produção.
04
Hardware
A mesma inteligência pode operar em CPU, GPU, edge ou infraestrutura distribuída sob controle local.
A fundação NeuroGrid organiza.
NeuroGrid organiza.
NeuroForge executa.
NeuroGrid
A camada de infraestrutura soberana que conecta modelos, nós de computação, políticas e aplicações.
Entrar na plataforma animada →
NeuroForge
O motor que transforma modelos em artefatos compactos e os executa localmente com um runtime nativo em Go.
Ver arquitetura do NeuroForge → Soberania aplicada A infraestrutura desaparece.
A infraestrutura desaparece.
O produto permanece.
Hopus, Claria e Vorbby mostram a mesma fundação operando em contextos diferentes — conversa, conhecimento e mundo físico.
01
Operações conversacionais
Hopus
Agentes de IA para voz, WhatsApp e webchat, conectados aos fluxos reais da operação.
Em produção
02
Inteligência acadêmica
Claria
Tutoria por voz e texto ancorada no conteúdo institucional, em piloto avançado.
Piloto avançado
03
Tracking e inteligência operacional
Vorbby
Proposta de tracking conectado para integrar dispositivo, rede, trajeto e observabilidade operacional.
Em definição
Evidência antes de promessa Cada afirmação tem contexto.
Cada afirmação tem contexto.
Cada limite fica visível.
Publicamos o que foi medido, em qual hardware e em qual estágio. Pesquisa, laboratório e produção não são a mesma coisa — e o site não fingirá que são.
Examinar as evidências →329 tok/s
Decode ternário em H100
Benchmark de laboratório; não representa uma carga de produção multiusuário.
0
dependências Python no serving
O suporte varia por arquitetura e modalidade.
A próxima infraestrutura
A primeira onda deu acesso à IA.
A próxima decide quem a controla.