Por que a infraestrutura é essencial na corrida pela IA
O avanço da Inteligência Artificial (IA) é inegável, com empresas de todos os portes buscando formas de inserir algoritmos e modelos de linguagem (LLMs) em seus produtos e processos. Porém, enquanto as capacidades da IA se expandem rapidamente, muitos negócios ainda não estão preparados em termos de infraestrutura para atender às exigências de computação e conectividade que essa tecnologia demanda. A seguir, reunimos os principais pontos levantados por Ivo Ivanov, CEO da DE-CIX, sobre como empresas podem estruturar seu “backbone de IA” de maneira a suportar essa evolução — sem cair em frustrações pelo caminho.
1. O cenário de adoção da IA
- Crescimento vertiginoso: Pesquisas mostram que 95% das organizações já utilizam IA de alguma forma, e mais de metade planeja uma adoção completa em até dois anos.
- Alto potencial, riscos proporcionais: Com o boom de uso, muitas empresas correm o risco de “tentar correr antes de aprender a andar” — isto é, adotar IA avançada sem dispor da infraestrutura adequada para suportá-la.
- Fases de maturidade: Segundo o ciclo de hype do Gartner, a IA passa por momentos de expectativas infladas e pode gerar desilusão para quem não investir na base adequada.
2. Fundamentos da infraestrutura de IA
2.1 Conexão com a nuvem
- Escala e armazenamento: O volume de dados processados cresceu tanto que manter tudo on-premise se torna inviável; as organizações tendem a usar data lakes em nuvem.
- Modelos na nuvem: Para treinar modelos complexos, grandes fornecedores (hiperscalers) oferecem alto poder computacional que raramente se encontra em data centers locais.
- Desafios da Internet pública: Apoiar-se exclusivamente na Internet pode trazer latência variável e gargalos de desempenho, prejudicando qualquer aplicação de IA em tempo real.
- Solução via interconexão: Plataformas de interconexão permitem caminhos diretos e seguros a múltiplas nuvens, com SLAs que garantem confiabilidade. Além disso, diminuem custos ao reduzir taxas de saída (egress fees) e viabilizam múltiplas regiões na nuvem para latência mais baixa.
2.2 Escolha de data centers
- A importância do local: Grandes data centers (hiperscalers) são chave para treinar modelos pesados, mas operações menores de inferência podem rodar em colocation ou até mesmo on-premise.
- Explorar alternativas: Negócios que não encontram espaço em centros tradicionais precisam olhar para mercados secundários, garantindo, via interconexão, performance similar e resiliência.
2.3 O papel dos Internet Exchanges (IXs)
- O que são IXs: Pontos físicos onde redes e operadoras de telecom trocam tráfego diretamente (peering), reduzindo rotas e melhorando a velocidade de conexão.
- Descentralização: Os chamados distributed IXs e modelos neutros (sem vínculo a um único carrier ou data center) facilitam a expansão de infraestrutura para além dos limites geográficos.
- Benefícios na prática: Mais performance, menor latência e redução de custos, com flexibilidade de escolher múltiplas rotas de tráfego. Assim, é possível utilizar data centers em regiões menos saturadas sem prejudicar o desempenho.
3. Como garantir sucesso na adoção de IA
- Desenhar uma estratégia de nuvem coerente: Decidir quais modelos e dados vão ficar em hiperscalers, quais tarefas podem rodar em colocation, e como manter a interoperabilidade entre todos.
- Priorizar conexões privadas e diretas: Adoção de plataformas de interconexão para minimizar latência e riscos de segurança, além de reduzir custos com egress.
- Pensar em longo prazo: Focar em um plano de crescimento faseado, sem tentar abraçar todas as possibilidades de IA antes de ter a fundação de rede e data center necessária.
- Aproveitar mercados secundários: Com a escassez de vagas em data centers de grandes hubs, a busca por regiões alternativas pode garantir capacidade extra e custos potencialmente menores.
Dica final para clientes SpeedCloud
Para nós, da SpeedCloud, o caminho para uma IA bem-sucedida passa por infraestrutura robusta e conectividade eficiente — duas áreas em que trabalhamos para entregar soluções flexíveis e escaláveis. Se você quer garantir que seus projetos de IA alcancem alto desempenho sem gargalos de rede, vale a pena repensar topologias de data center, rotas de interconexão e cloud strategy. Nosso foco é oferecer o suporte certo para que sua empresa aproveite o poder da IA sem comprometer a estabilidade ou o orçamento.
A corrida pela adoção de IA só está começando, e aqueles que se prepararem em infraestrutura terão uma vantagem competitiva clara, capazes de crescer junto com as demandas e inovações tecnológicas — em vez de pararem no meio do caminho por falta de base sólida.
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