
Hardware de IA: essencial para que a economia baseada em IA avance no Brasil
Rafael Sampaio*

Na era da Inteligência Artificial, o hardware tem um papel cada vez mais estratégico. Um estudo da Deloitte de novembro de 2024 estima que, até o final de 2025, o mercado de chips para aplicações de IA Generativa deve atingir a marca de 50 bilhões de dólares. Para a Market Research Future, esse segmento conquistará um CAGR (Compound Annual Growth Rate) de 21,92% entre 2025 e 2032. Essas previsões dizem respeito a uma infraestrutura de hardware disruptiva e que demanda um novo mind set da parte das organizações. Assim como a indústria automobilística passa pela evolução de carros baseados em combustíveis fósseis para veículos elétricos, toda a indústria de computação lida com os desafios de projetar, gerir e proteger uma infraestrutura física preparada para a computação de altíssima densidade de dados típica das aplicações de IA.
As maiores empresas do Brasil e do mundo sabem disso, e estão neste exato lidando com os desafios trazidos por essa mudança. Quase metade dos entrevistados para o Relatório do Índice de Maturidade da Empresa Digital da F5 se preocupava, por exemplo, com o custo de construção e operação da infraestrutura voltada a cargas de trabalho de IA. Outra frente de batalha é a necessidade de reduzir o consumo de energia dos data centers voltados para a IA. Um estudo da University of Pennsylvania aponta que o consumo de energia diário das grandes nuvens responsáveis pelas plataformas públicas de IA Generativa equivale ao consumo diário de 180.000 residências nos EUA.
Infraestrutura de IA X Infraestrutura de TI
Os sistemas de TI tradicionais não foram concebidos para lidar com as exigências das cargas de trabalho de IA e ML (Machine Learning, aprendizagem de máquina). A infraestrutura de IA utiliza hardware e plataformas de dados especializados para facilitar a computação acelerada e dar suporte às necessidades computacionais intensivas das cargas de trabalho de IA. Esse modelo é baseado em unidades de processamento gráfico (GPUs) otimizadas para processamento paralelo, em vez das unidades de processamento central (CPUs) tradicionalmente usadas em infraestrutura de TI.
Outro diferencial do hardware de IA é que, desde seu projeto, nasceu programável e profundamente interconectado com software – incluindo recursos de IA para otimizar e acelerar a produtividade de quem gere esse novo tipo de infraestrutura crítica. Para isso, as soluções de infraestrutura de IA incorporam software dedicado, incluindo bibliotecas e estruturas de aprendizado de máquina. São elementos essenciais para o desenvolvimento, treinamento e implementação de modelos de IA.
A pilha de infraestrutura de IA é frequentemente chamada de fábrica de IA. É um modelo que pode ser comparado às fábricas tradicionais, em que uma série de processos repetidos e muitas vezes automatizados produzem um produto. No caso da IA, o produto é a inteligência. Não existe aplicação de IA sem uma infraestrutura de IA operando ou num data center hyperscale (as grandes nuvens) ou on-premises. A IA precisa de fábricas que não são os data centers tradicionais construídos para as cargas de TI. Dentro das novas fábricas de IA, novas gerações de hardware criadas para a IA são críticas para que essa era aconteça plenamente.
Hardware com capacidade de multi-terabytes
No mundo da multinuvem e da computação distribuída, o hardware de IA pode tanto operar dentro da organização como nas grandes nuvens públicas, e ser contratado como infraestrutura física, como software e como serviço. Isso facilita o acesso de empresas de diferentes portes e orçamentos a esse novo hardware.
Em sua gênese, porém, trata-se de uma tecnologia extremamente poderosa entregue em forma de chassi modular ou de blade a ser inserida em chassis já existentes. O mercado já conta com soluções de entrega e proteção de aplicações e APIs com recursos de IA que chegam à marca de 6 Tbps de throughput – é possível suportar 6,4 bilhões de conexões simultâneas e 80 milhões de conexões por segundo. Como os data centers da era da IA são mais densos do que os data centers tradicionais, as novas instalações desse tipo de tecnologia também são mais densas. A meta é maximizar a eficiência por watt, algo crítico para o meio ambiente, mas também para a redução dos custos dessa nova infraestrutura.
Plataforma totalmente programável, esse tipo de arquitetura conta com assistentes de IA que permitem que o gestor do data center carregue todas as regras de negócios, de performance e de segurança que sustentam os processos digitais da organização. Basta escrever a questão em linguagem simples, e a Inteligência Artificial desse novo hardware traduz a query em linguagem de programação.
Economia impulsionada pela IA
O Brasil está no limiar da era da economia impulsionada pela IA. Dados globais estimam o que significa isso: a IA afetará quase 40% dos empregos em todo o mundo, de acordo com o Fundo Monetário Internacional. Aumentará o PIB global em US$ 7 trilhões — ou 7% — ao longo de 10 anos, prevê a Goldman Sachs. Ou crescerá entre US$ 17,1 e US$ 25,6 trilhões anualmente, segundo a McKinsey. Nada disso será real no nosso país sem que, primeiramente, seja equacionada a questão do hardware de IA.
O que o usuário – seja o colaborador interno, seja o cliente – vê não é a infraestrutura de IA. É a qualidade de serviço do App de IA utilizado.
Mas, por trás dessa interface, é essencial contar com uma geração de hardware criada sob medida para suportar a IA. Por muitos anos escutamos que o software devorou o hardware, e todos os olhares se focaram nesta camada. Na era da IA, somente quem adotar em sua nuvem pública ou privada um novo paradigma de hardware contará com o poder necessário para que a IA avance, e mude o mundo.
*Rafael Sampaio é Solutions Engineer da F5 Brasil.