São Paulo — InkDesign News —
A adoção da inteligência artificial (IA) em empresas está se intensificando, com o uso de modelos de linguagem de grande porte (LLM) e deep learning, prometendo melhorias significativas em eficiência e redução de custos.
Tecnologia e abordagem
Empresas estão começando a entender a importância de uma infraestrutura robusta para escalar aplicações de IA. O uso de processadores e aceleradores com arquitetura especializada se torna crucial. Segundo John Thompson, autor e especialista em IA, “a vantagem competitiva não vai para quem gasta mais, mas para quem escala de forma mais inteligente” (“the competitive edge doesn’t go to those who spend the most, but to those who scale most intelligently”).
Aplicação e desempenho
É necessário um planejamento cuidadoso para evitar gargalos de desempenho e garantir a integração adequada com sistemas legados. A variabilidade da carga de trabalho de IA exige uma infraestrutura que possa ser otimizada conforme as necessidades — um sistema de AI que atenda 200 usuários pode funcionar com um único servidor, enquanto um sistema para centenas de milhares necessitará de soluções muito mais robustas. “É mais importante ter cobertura global do que uma capacidade massiva em um único local” (“it’s more important to have global coverage than massive capacity in any single location”), afirma Thompson.
Impacto e mercado
A previsão é que investimentos em infraestrutura de computação e armazenamento para IA aumentem 97% até 2025. A Gartner estima que, até 2025, 50% dos recursos de computação em nuvem estarão dedicados a cargas de trabalho de IA. O uso de serviços em nuvem fornece às empresas a flexibilidade necessária sem envolvimento de grandes investimentos iniciais.
Recorrer a provedores de nuvem, como Amazon e Google, pode reduzir a complexidade operacional e permitir que as empresas se concentrem na implementação. Contudo, a escolha do provedor é fundamental, pois pode levar a possíveis problemas de compatibilidade e custos ocultos.
Os próximos passos para as empresas envolvem não apenas a implementação de hardware adequado, mas também um enfoque em estratégias de escopo e distribuição, que garantam a eficiência de custo e a performance ideal.
Fonte: (VentureBeat – AI)
