O rápido aumento das cargas de trabalho de inteligência artificial reformulou a indústria de data centers, colocando as empresas no centro das atenções e empurrando o investimento do setor cada vez mais perto da marca de um trilhão de dólares (5,8 trilhões de reais).

Para a Nvidia, a designer da principal arquitetura de GPU que tornou tudo isso possível, a ascensão foi ainda mais meteórica. Antes preocupada principalmente com a produção de chips de jogos, a empresa foi refeita como a empresa mais valiosa da história da humanidade, tudo graças a um boom de data centers.

Para os gigantes das telecomunicações – a maioria dos quais está acostumada a pensar em décadas e investir lentamente em infraestrutura de longo retorno entre incursões caras e equivocadas em empreendimentos de mídia – tudo isso se moveu a uma velocidade e escala a que não estão acostumados.

Ronnie Vashista, da Nvidia, um executivo de fala tranquila de uma empresa liderada por grandes oradores, está lá para ajudá-los a encontrar seu lugar neste mundo de IA, pregando o evangelho da GPU.

"Minha responsabilidade na Nvidia é toda a área de telecomunicações", disse Vashista à DCD em uma entrevista de 2024. "É uma responsabilidade bastante ampla - varia de empresas de telecomunicações que estão usando ou procurando usar IA e plataformas e computação acelerada para coisas como atendimento ao cliente, experiência do cliente, uso interno de grandes modelos de linguagem para melhorias de produtividade, como a maneira como você roteia técnicos e caminhões, e depois se estende até a virtualização da rede RAN".

As empresas de telecomunicações também estão começando a procurar implementar "fábricas de IA em todo o mundo", diz ele, usando a nomenclatura da Nvidia para data centers de IA. "Nem todas as empresas de telecomunicações têm experiência com data centers, como os implantam e como os constroem, então criamos a arquitetura de referência".

Os gigantes ocidentais das telecomunicações têm uma história longa, mas conturbada, com data centers. Depois de sobreviver ao inverno das telecomunicações do boom pós-Dotcom e se endividar por várias desventuras, a maioria vendeu seus ativos de data center apenas alguns anos antes da Covid-19 e da IA aumentarem drasticamente o valor das instalações.

Os experimentos para transformar escritórios centrais em data centers Edge falharam em atender ao hype, e as telecomunicações foram forçadas a sentar e assistir os hiperescaladores se tornarem os novos barões da infraestrutura da era moderna.

"Eles queimaram os dedos e sentiram que esse não era um modelo de negócios para eles", admite Vashista. "Mas as coisas mudaram - você está treinando modelos básicos, está implantando GPUs para inferência ou implementação desses modelos. E assim a tarefa é um pouco diferente do que teria sido no passado".

Em outras partes do mundo, particularmente para as empresas de telecomunicações asiáticas, a experiência não foi tão traumática. "Existem outras empresas de telecomunicações em todo o mundo que simplesmente não passaram por essa experiência", diz Vashista. "Eles veem essa rápida demanda por IA e dizem 'precisamos estar lá'".

A SoftBank, a empresa de telecomunicações japonesa que financia a Stargate, está implantando clusters de IA em sua terra natal. A Reliance Industries da Índia, um conglomerado que faz de tudo, desde telecomunicações a petroquímicas, prometeu construir o "maior data center do mundo" em Gujarat, repleto de GPUs Nvidia Blackwell.

No início do ano, a SK Telecom da Coreia do Sul começou a oferecer GPU-as-a-Service (GPUaaS) com chips Nvidia, em parceria com a neocloud americana Lambda - ela própria um investimento da Nvidia.

Fora do Ocidente, onde os modelos de IA que abrangem inglês, francês e espanhol são abundantes, também há uma oportunidade para as operadoras de telecomunicações investirem mais no desenvolvimento das próprias IAs.

"Algumas empresas de telecomunicações querem treinar no idioma local e nos dialetos locais", diz Vashista. "Eu estava conversando com uma empresa de telecomunicações ontem, que atende a uma população indígena muito grande, e eles querem manter essa língua viva".

Em 2023, a Jio Platforms da Reliance Industries fez parceria com a Nvidia para desenvolver um grande modelo de linguagem para os vários idiomas falados no país. Não está claro o quão ambicioso o Reliance planeja ser, mas tem amplo escopo - enquanto a constituição indiana reconhece 22 idiomas oficiais, o Censo de 2001 registrou 122 idiomas principais e 1599 outros idiomas.

A próxima parte que a pequena equipe de Vashista espera interromper é a rede de acesso por rádio (RAN), a parte de uma rede de telecomunicações que conecta dispositivos móveis à rede principal usando sinais de rádio, uma combinação de hardware, como estações base e software.

"A abordagem que estamos adotando que é única é que queremos que seja completamente definido por software, sem hardware personalizado, sem placas PCIe personalizadas", diz Vashista.

De 2005 a 2018, Vashista foi o CEO da eASIC que, entre outras coisas, desenvolveu hardware RAN personalizado. Agora, ele argumenta, a maior parte do software pode ser executada em GPUs.

"Podemos aproveitar a onda da plataforma de hardware da Nvidia e podemos aproveitar a onda de implantações de infraestrutura", argumenta.

"Quando uma companhia e empresa de telecomunicações decide implementar uma infraestrutura de IA, podemos dizer: 'RAN é uma sobreposição de software, nada diferente, basta orquestrá-la da mesma forma que com qualquer outra carga de trabalho - você pode executar a RAN durante o dia, quando todos estão usando seus telefones; à noite, você começa a executar o treinamento de IA e está gerando receita com isso".

Quanto ao local em que as estações base e antenas devem ser colocadas, a Nvidia acha que tem uma solução para isso. Com base em seu esforço mais amplo de metaverso industrial Omniverse, o Aerial Omniverse Digital Twin da empresa espera permitir que as empresas de telecomunicações repliquem os ambientes de implementação.

É uma plataforma de gêmeo digital que reconhece a radiofrequência (RF)", diz ele. "Você pode colocar antenas no gêmeo digital e colocar centenas de usuários móveis se movendo pela cena".

A alegação é que o modelo é fisicamente preciso, permitindo simular as ondas eletromagnéticas no ambiente com "edifícios de vidro ou concreto, ou você pode ter folhagem ou diferentes tipos de clima, e você pode ver os efeitos disso na propagação de RF".

Vashista acrescenta: "Não apenas as antenas simuladas estão distribuindo os sinais de RF, mas agora você também está coletando dados com estações base definidas por software. Então você pode dizer, mais potência de saída. Ou você pode ajustar o feixe de uma maneira diferente”.

"Você pode otimizá-lo. Talvez 1.000 usuários saiam de cena de repente no centro de Nova York. O que aconteceria? Talvez eu tenha um monte de drones voando por aí. Quero ter certeza de que esses drones estejam sempre conectados enquanto passam pelos subúrbios de Nova York ou Tóquio".

O gêmeo digital pode ser de pequena escala, diz ele, com base em dados LiDAR ou outras fontes, ou pode abranger cidades inteiras.

O esforço ainda está nos estágios iniciais e faz parte do Programa de Desenvolvedores 6G da Nvidia. "Eu sei, parece muito distante", diz Vashista, percebendo o ceticismo do DCD. "Na verdade, algumas empresas de telecomunicações não gostam de falar sobre 6G, elas ainda estão tentando monetizar o 5G".

Mas, diz ele, "adotamos uma abordagem de que, se você vai implementar em 2030, precisa começar a pesquisar agora. Algumas das ferramentas do esforço de pesquisa 6G ainda poderão ser usadas para 5G e 5G Advanced, observa ele - reiterando que o uso geral de GPUs significa que elas podem fazer a transição entre gerações”.

"As operadoras não precisam investir em equipamentos específicos para 6G para permitir que executem o 6G e atendam ao 6G no lado da computação, o que significa que esse grande ciclo de investimento pode ser direcionado mais para as plataformas de computação, que são mais genéricas e também podem gerar receita", diz ele.

Convencer todas as empresas de telecomunicações que lutaram para se adaptar a dar esse salto ainda é uma batalha difícil, no entanto. Mas Vashista, agora em seu quarto ano na Nvidia, acredita que o ímpeto está do seu lado.

"Na Nvidia, gostamos de dizer que nos movemos na velocidade da luz. Talvez as empresas de telecomunicações historicamente tenham se movido na velocidade do som. Mas o que estamos começando a ver é que eles estão realmente se inclinando para o uso de IA generativa, porque ela oferece a eles uma variação do modelo de negócios que eles não tinham antes".