São Paulo — InkDesign News — O desenvolvimento de plataformas de IA tem se tornado uma tarefa complexa, exigindo foco em machine learning e deep learning. A transição de plataformas de dados para modelos de IA levanta desafios significativos para empresas de pequeno e médio porte.
Arquitetura de modelo
As empresas enfrentam a realidade de que construir uma infraestrutura robusta para IA é um jogo arriscado. Modelos como LLM (Large Language Models) requerem um investimento maciço em infraestrutura, com um cenário competitivo dominado por grandesprovedores. Como afirmado, “A ‘Nova Eletricidade’ (IA Inferência) é mais eficiente quando gerada centralmente”, destacando o aparato necessário para treinar e servir esses modelos.
“A ‘Nova Eletricidade’ (IA Inferência) é mais eficiente quando gerada centralmente.”
(“The ‘New Electricity’ (AI Inference) is more efficient when centrally generated.”)— Autor Desconhecido
Treinamento e otimização
A diferença entre plataformas de treinamento varia consideravelmente. No treinamento de um modelo LLM, por exemplo, fatores como a escolha de hardware, incluindo GPUs e TPUs, têm um impacto direto nos resultados. A eficiência das operações também é influenciada por configurações de rede e soluções de armazenamento de alto desempenho, que são frequentemente menos acessíveis para empresas menores. “Investir em infraestrutura para IA é um jogo ousado”, ressalta a necessidade de uma abordagem estratégica.
“Investir em infraestrutura para IA é um jogo ousado.”
(“Investing in AI infrastructure is a bold game.”)— Autor Desconhecido
Resultados e métricas
As evidências de eficiência em inferência apontam para uma competição acirrada. Por exemplo, a empresa DeepSeek demonstrou uma eficiência notável em comparação com implementações na nuvem, alcançando valores até 60 vezes superiores no custo por token. Isso sugere que a centralização pode resultar em economias substanciais, “Para gerar 1 milhão de tokens de saída, custaria $64, enquanto a DeepSeek vende o mesmo por apenas $2”.
“Para gerar 1 milhão de tokens de saída, custaria $64, enquanto a DeepSeek vende o mesmo por apenas $2.”
(“To generate 1 million output tokens, it will cost you $64, while DeepSeek sells its token at $2.”)— Autor Desconhecido
Na prática, as aplicações de modelos de IA são promissoras, com potencial considerável para transformação organizacional. A integração de produtos de dados de alta qualidade e a necessidade crescente de DevOps voltado para IA são apenas algumas das áreas que merecem atenção. De fato, a evolução contínua desses modelos pode levar a novas descobertas e inovações em pesquisa de IA e deep learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
