O que é infraestrutura de IA?

Essa tecnologia faz parte de um stack de IA, que também inclui os frameworks, ferramentas e serviços que dão suporte à construção e execução de soluções em todo o ciclo de vida da IA. A infraestrutura correta permite que os desenvolvedores criem e implementem com eficácia aplicações de IA e aprendizado de máquina (ML), como agentes virtuais, reconhecimento facial e de fala e visão computacional.

A infraestrutura também se tornou crucial para organizações que buscam adotar e dimensionar IA agêntica, IA generativa (IA gen), IA para operações de TI (AIOps) e outros casos de IA de uso em escala. Um estudo da Statista mostra que os gastos globais com infraestrutura de IA devem quase triplicar até 2029. A projeção é de que o mercado cresça de USD 334 bilhões em 2025 para mais de USD 900 bilhões até 2029.¹

A infraestrutura continua evoluindo junto com o ecossistema de IA de ponta a ponta em rápida expansão. Por exemplo, as organizações estão contando com uma abordagem híbrida, combinando a escalabilidade dos serviços de nuvem pública para treinamento com infraestruturas locais para inferência de IA confiável de alto volume.

Em ambientes locais e data centers privados, os aceleradores de IA integrados em mainframes como o IBM Z estão ajudando a acelerar a produtividade dos desenvolvedores e a atingir as metas de modernização. Essa necessidade é especialmente importante para setores como finanças e seguros, em que regulamentações rígidas geralmente determinam onde os dados podem ser armazenados e processados.

Na borda de ambientes de infraestrutura híbrida distribuída, a edge AI permite que modelos de IA sejam executados em dispositivos locais, como câmeras e sensores. Essa abordagem permite que as organizações gerem insights imediatos sem depender da infraestrutura em nuvem para processamento.

A IA agêntica também está transformando o cenário da infraestrutura de IA. Ao contrário das ferramentas tradicionais que respondem a consultas individuais, esses sistemas autônomos de IA podem raciocinar, planejar e agir. Em um ambiente empresarial, a IA agêntica oferece suporte a fluxos de trabalho complexos e com várias etapas, priorizando segurança, conformidade e tomada de decisão em tempo real.

A gestão e a soberania dos dados são as principais preocupações atualmente, à medida que os volumes de dados orientados por IA proliferam a partir de muitas fontes díspares. Como resultado, as organizações estão personalizando sua infraestrutura de IA para atender às metas de soberania da IA, o que lhes permite controlar seus modelos diretamente, garantindo independência, segurança e conformidade organizacional.

Em um estudo do IBM Institute of Business Value (IBV), os entrevistados preveem que o investimento em IA crescerá aproximadamente 150% até 2030. Ao mesmo tempo, 68% dos executivos entrevistados temem que os seus esforços de IA fracassem devido à falta de integração com as atividades de negócios principais.

O mesmo estudo revela que 57% dos líderes empresariais entrevistados acreditam que sua vantagem competitiva virá principalmente da sofisticação dos modelos de IA. Para isso, uma infraestrutura segura e criada para fins específicos tornou-se essencial à medida que o papel da IA nos negócios continua crescendo.

Empresas de todos os portes e em uma ampla gama de setores dependem da infraestrutura de IA para ajudá-las a concretizar seus objetivos com IA. Antes de se aprofundar na infraestrutura de IA e em como ela funciona, vale a pena revisar algumas tecnologias fundamentais: inteligência artificial, aprendizado de máquina (ML) e deep learning.

A IA é uma tecnologia que permite que os computadores simulem a maneira como os humanos pensam e resolvem problemas. Quando combinada com outras tecnologias, como a internet, sensores e robótica, a IA pode realizar tarefas que normalmente requerem intervenção humana. Essas tarefas incluem operar um veículo, responder a perguntas ou fornecer insights a partir de grandes volumes de dados.

Muitas das aplicações mais populares de IA dependem de modelos de aprendizado de máquina, uma área da IA que se concentra especificamente em dados e algoritmos.

ML é uma área da IA que usa dados e algoritmos para imitar a forma como os humanos aprendem, melhorando a precisão de suas respostas ao longo do tempo. O ML depende de alguns processos principais:

• Um processo de decisão para fazer uma previsão ou classificar informações
• Uma função de erro que avalia a precisão do trabalho
• Um processo de otimização de modelo que reduz discrepâncias entre exemplos conhecidos e estimativas do modelo

Um algoritmo de ML repete esse processo de "avaliar e otimizar" até que um limiar de precisão definido para o modelo seja atingido.

Um subconjunto do ML, o deep learning forma a base para grandes modelos de linguagem (LLMs) e outras aplicações de IA generativa.

Ele consiste em redes neurais multicamadas modeladas de acordo com o cérebro humano. Esses algoritmos aprendem refinando continuamente a forma como reconhecem padrões complexos em dados não estruturados (por exemplo, imagens, som, texto). Esse recurso torna o deep learning adequado para o processamento de linguagem natural (PLN), que alimenta chatbots, ferramentas de tradução e análise preditiva de dados para prever as demandas dos clientes.

Para saber mais sobre as diferenças sutis entre essas tecnologias, confira nosso blog, "IA versus aprendizado de máquina versus deep learning versus redes neurais: qual é a diferença?”

Infraestrutura de TI é um termo amplo que se refere aos hardwares, softwares e recursos de rede que as empresas precisam para gerenciar e executar seus ambientes de TI de forma eficaz.

Tanto a infraestrutura de TI quanto a infraestrutura de IA compartilham tecnologias modernas subjacentes, como virtualização, hipervisores, contêineres, Kubernetes de código aberto e microsserviços para implementar e orquestrar cargas de trabalho de IA em escala. Enquanto a infraestrutura de TI consiste em tecnologias que dão suporte a aplicações de negócios gerais, a infraestrutura de IA depende de hardwares e softwares especializados para executar e treinar modelos de IA.

À medida que as empresas descobrem mais maneiras de usar a IA, a criação da infraestrutura necessária para apoiar seu desenvolvimento se tornou fundamental. Seja implementando o ML para estimular a inovação na cadeia de suprimentos ou se preparando para lançar agentes virtuais alimentados por IA generativa, ter a infraestrutura certa é crucial.

A principal razão pela qual os projetos de IA exigem uma infraestrutura personalizada é a grande quantidade de energia necessária para executar cargas de trabalho de IA. Para alcançar esse tipo de poder, a infraestrutura de IA depende da baixa latência dos ambientes de computação em nuvem. Também depende do poder de processamento de unidades de processamento gráfico (GPUs), em vez das unidades de processamento central (CPUs) mais tradicionais, típicas de ambientes de infraestrutura de TI.

Além disso, a infraestrutura de IA concentra-se em hardwares e softwares especialmente projetados para arquiteturas híbridas distribuídas que suportam tarefas de IA e ML.

A infraestrutura de IA depende de uma combinação de hardwares e softwares modernos. Esse stack integrado inclui soluções de computação, rede e armazenamento, além de outros recursos que dão suporte a todo o ciclo de vida da IA, abrangendo treinamento de modelos, implementação e gerenciamento contínuo.

Aqui está uma análise detalhada dos componentes avançados da infraestrutura de IA.

• Servidores especializados: a infraestrutura de IA usa servidores especializados e clusters de servidores que suportam movimentação de dados em alta velocidade e recursos de armazenamento de alto desempenho. Esse hardware varia desde servidores com chips de IA locais (por exemplo, IBM Z com processador Telum) até servidores de edge AI eficientes em termos de energia, além de servidores de alta densidade baseados na nuvem.
• Recursos computacionais: as tarefas de ML e IA exigem grande poder computacional. Uma infraestrutura de IA bem projetada geralmente inclui hardware especializado, como uma unidade de processamento gráfico (GPU) e uma unidade de processamento tensor (TPU) para fornecer recursos de processamento paralelo e acelerar as tarefas de ML.
• Unidades de processamento gráfico (GPUs): GPUs, fabricadas pela NVIDIA ou Intel, são circuitos eletrônicos usados para treinar e executar modelos de IA devido à sua capacidade única de executar muitas operações ao mesmo tempo. Normalmente, a infraestrutura de IA inclui servidores de GPU para acelerar os cálculos de matriz e vetor que são comuns nas tarefas de IA.
• Unidades de processamento de tensor (TPUs): TPUs são aceleradores personalizados que aceleraram os cálculos de tensor em cargas de trabalho de IA. Seu alto rendimento e baixa latência os tornam ideais para muitas aplicações de IA e deep learning.
• Armazenamento de dados: as aplicações de IA precisam treinar em grandes conjuntos de dados para serem eficazes. As empresas que pretendem implementar produtos e serviços de IA precisam investir em soluções escaláveis de armazenamento e gerenciamento de dados, como bancos de dados locais ou baseados na nuvem, data warehouses, sistemas de arquivos distribuídos e data lakes.
• Redes: a infraestrutura de IA incorpora sistemas de rede de IA que utilizam IA e ML para suportar cargas de trabalho em escala e melhorar a inteligência, o desempenho e a segurança da rede. Os principais componentes incluem switches e roteadores de alto desempenho, interconexões e aceleradores de computação para baixa latência e alta largura de banda.
• Data centers de IA: um data center de IA é uma instalação que abriga a infraestrutura de TI específica necessária para treinar, implementar e entregar aplicações e serviços de IA. Esses data centers são equipados para fornecer poder computacional avançado, sistemas de rede e armazenamento, juntamente com a capacidade de energia e resfriamento necessárias para lidar com cargas de trabalho de IA.

• Pré-processamento e filtragem de dados: a ingestão de dados de várias fontes ocorre primeiro no treinamento do modelo. A partir daí, frameworks e bibliotecas de processamento de dados como Pandas, SciPy e NumPy podem processar e limpar dados em grande escala.
• Frameworks e bibliotecas de aprendizado de máquina: os frameworks de aprendizado de máquina fornecem recursos específicos que a IA precisa para projetar, treinar e implementar modelos de ML. Frameworks de ML como TensorFlow e PyTorch suportam vários recursos exigidos por aplicações de IA. Essas funções incluem a aceleração das tarefas da GPU e funcionalidades críticas para os três tipos de treinamento de ML: supervisionado, não supervisionado e aprendizado por reforço. Esses frameworks aceleram o processo de aprendizado de máquina e oferecem aos desenvolvedores as ferramentas necessárias para desenvolver e implementar aplicações de IA.
• Plataformas MLOps e AIOps: o MLOps (operações de aprendizado de máquina) é um processo que envolve um conjunto de práticas específicas para ajudar a automatizar e acelerar o aprendizado de máquina. As plataformas MLOps auxiliam desenvolvedores e engenheiros na coleta de dados e treinamento de modelos, por meio de validação, resolução de problemas e monitoramento de uma aplicação após seu lançamento. Essas plataformas sustentam a funcionalidade da infraestrutura de IA, ajudando cientistas de dados, engenheiros e outros profissionais a lançar com sucesso novas ferramentas, produtos e serviços de IA. O AIOps amplia ainda mais o processo de MLOps, aplicando IA e ML para automatizar de forma inteligente a implementação de recursos, o escalonamento, o monitoramento contínuo e a observabilidade, além de pipelines de CI/CD projetados para fluxos de trabalho de IA.
• Ferramentas de segurança: a infraestrutura de IA integra ferramentas de segurança de IA com a infraestrutura de cibersegurança existente, como feeds de inteligência de ameaças e sistemas de gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM). A criptografia e os controles de acesso ajudam as organizações a proteger seus sistemas de IA e dados confidenciais em toda a superfície de ataque.

A inteligência artificial como serviço (AIaaS) refere-se a uma plataforma de serviço que oferece ferramentas e recursos de IA com preços sob demanda. Esse software baseado na nuvem oferece aos usuários acesso a esses recursos sem exigir que eles criem seus próprios modelos de IA.

As equipes de desenvolvimento, outras equipes e outros usuários podem acessar essas ferramentas por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs) ou kits de desenvolvimento de software (SDKs), que integram funções de IA em suas aplicações e serviços. Por exemplo, a AIaaS pode fornecer ferramentas de processamento de linguagem natural que analisam o sentimento do cliente, ajudando as empresas a melhorar a experiência do cliente sem criar modelos.

Além de apoiar o desenvolvimento de aplicações de ponta para os clientes, as empresas que investem em infraestrutura de IA normalmente observam melhorias significativas em seus processos e fluxo de trabalho.

Aqui estão seis dos benefícios mais comuns que as empresas que desenvolvem uma infraestrutura de IA sólida podem esperar:

• Maior escalabilidade e flexibilidade
• Maior desempenho e velocidade 
• Mais colaboração
• Conformidade aprimorada
• Custos reduzidos
• Recursos aprimorados de IA generativa e IA agêntica

Como a infraestrutura de IA normalmente é baseada na nuvem ou implementada na edge, ela é escalável e flexível. À medida que os conjuntos de dados necessários para alimentar as aplicações de IA se tornam maiores e mais complexos, a infraestrutura de IA é projetada para acompanhar esse crescimento, possibilitando que as organizações aumentem os recursos conforme a necessidade.

A infraestrutura flexível de nuvem e edge é altamente adaptável e pode ser ampliada ou reduzida com mais facilidade do que a infraestrutura de TI tradicional à medida que as necessidades de uma empresa mudam.

A infraestrutura de IA utiliza as tecnologias mais recentes de computação de alto desempenho (HPC) disponíveis, como GPUs, TPUs e sistemas de supercomputação, para alimentar os algoritmos de ML que sustentam os recursos de IA. Os ecossistemas de IA têm recursos de processamento paralelo, o que reduz significativamente o tempo necessário para treinar modelos de ML.

Como a velocidade é crucial em muitas aplicações de IA, como aplicativos de negociação de alta frequência e carros autônomos, as melhorias em velocidade e desempenho são um componente crítico da infraestrutura de IA.

Uma sólida infraestrutura de IA não se refere apenas a hardware e software, mas também fornece aos desenvolvedores e engenheiros os sistemas e processos necessários para trabalhar juntos de forma mais eficaz ao criar aplicativos de IA.

Contando com o MLOps, um ciclo de vida para desenvolvimento de IA criado para simplificar e automatizar a criação de modelos de ML, os sistemas de IA permitem que os engenheiros criem, compartilhem e gerenciem seus projetos com mais eficiência.

Com o aumento das preocupações em torno da privacidade de dados e da IA, o ambiente regulatório tornou-se mais complexo, abrangendo questões de residência de dados e soberania de IA. Como resultado, uma infraestrutura robusta de IA deve garantir que as leis de privacidade sejam observadas estritamente durante o gerenciamento e processamento de dados no desenvolvimento de novas aplicações de IA.

As soluções de infraestrutura de IA garantem que as empresas sigam rigorosamente todas as leis e normas aplicáveis e assegurem a conformidade com a IA. Eles também protegem os dados do usuário, além de proteger contra danos legais e de reputação.

Embora o investimento em infraestrutura de IA possa ser caro, os custos associados à tentativa de desenvolver aplicações e recursos de IA na infraestrutura de TI tradicional podem ser ainda maiores. Muitas vezes, essa abordagem é menos econômica do que investir em uma infraestrutura de IA criada para um propósito específico.

A infraestrutura de IA otimiza os recursos e aplica a melhor tecnologia disponível para desenvolver e implementar projetos de IA. Também proporciona um melhor retorno sobre o investimento (ROI) em iniciativas de IA do que tentar realizá-las em uma infraestrutura de TI desatualizada e ineficiente.

A IA generativa pode criar seu próprio conteúdo (incluindo texto, imagens, vídeo e código de computador) a partir de prompts simples do usuário. Esse recurso pode aumentar a produtividade tanto para empresas quanto para indivíduos, como demonstrado por programas como ChatGPT e Claude IA, e em casos de uso que vão desde o suporte ao cliente até a análise de investimentos. A IA agêntica vai além, possibilitando que os sistemas de IA atuem de forma autônoma no planejamento e na execução de tarefas em várias etapas.

Uma infraestrutura de IA com um framework sólido em torno da IA generativa e da IA agêntica pode ajudar as empresas a desenvolver esses recursos de forma segura e responsável.

Aqui estão seis etapas que empresas de todos os tamanhos e setores podem seguir para construir a infraestrutura de IA empresarial de que precisam.