A inteligência artificial está cada vez mais longe de ser tendência pura para virar estudo de casos práticos de empresas ao redor do mundo. Segundo o Ciclo de Hype do Gartner, atualizado em novembro de 2024, a “GenAI ultrapassou o pico das expectativas infladas e a Composite AI estabelece a base para futuras arquiteturas de IA”.

Atendendo à crescente demanda por uma infraestrutura de IA, a Nutanix entregou ao mercado novos recursos do GPT-In-A-Box 2.0, a solução full-stack desenvolvida para simplificar a adoção de IA corporativa, além de anunciar o Nutanix AI Partner Program, destinado a reunir os principais parceiros de soluções e serviços de IA para apoiar os clientes que procuram executar, gerenciar e proteger aplicativos de IA generativa (GenAI)

“Na Nutanix, estamos visando uma melhoria de 25% na produtividade de nossos desenvolvedores ao empregar IA generativa para tarefas como geração de código para testes unitários e várias outras funções. Então, o uso destas funções vai começar a se tornar real em várias facetas na empresa, à medida que essas novas aplicações de IA forem surgindo”, diz Rajiv Ramaswami, CEO da Nutanix.

Segundo o executivo, as aplicações de IA na empresa vão se tornar populares. A maioria das empresas neste momento está nos estágios iniciais de adoção de IA generativa e estão começando a encontrar bons benefícios comerciais.

Abaixo, confira mais previsões dos líderes da Nutanix para 2025 no campo de IA, nuvem, blockchain e sustentabilidade:

Tobi Knaup, vice-presidente e diretor-geral de Cloud Native na Nutanix

  • Os líderes de TI precisam alocar significativamente mais orçamento para financiar iniciativas de IA para permanecerem competitivos. A IA é cara, o que pressionará o restante da TI a operar com eficiência máxima. A IA também pode ser usada como uma ferramenta para identificar ineficiências e automatizar processos intensivos em mão de obra, liberando orçamento. Os líderes de TI devem adotar uma estratégia de "financiar IA com IA" e fazer planos para aposentar qualquer produto que não use IA.
  • À medida que mais aplicações de missão crítica estão migrando para o Kubernetes, as organizações passarão a gerenciar o Kubernetes centralmente, em vez de permitir que os desenvolvedores gerenciem os seus próprios, para aumentar a segurança e reduzir os custos.

Induprakas Keri, vice-presidente sênior e diretor-geral de multicloud híbrida na Nutanix

  • As primeiras aplicações de software 2.0 surgirão. O desenvolvimento e a engenharia de software já estão sendo democratizados com ferramentas como o Copilot. No entanto, a transformação do software empresarial está apenas começando. Hoje, os fluxos de trabalho de software são os mesmos, sejam executados pela primeira vez ou pela milionésima vez. Novos softwares começarão a surgir em 2025 que aprenderão com o uso e, sem codificação ativa, melhorarão a experiência do usuário e a produtividade, e este será o início de uma era de 20 anos de transformação de software.
  • O blockchain retornará com força total, assim como as criptomoedas. A expectativa de que a nova administração seja amigável às criptomoedas já elevou o preço do Bitcoin acima de US$ 100.000. No entanto, o blockchain retornará, com base em decreto regulatório e na necessidade de fornecer sistemas de registro verificáveis publicamente.
  • O consumo de energia da inferência na borda se tornará um problema. A demanda de energia projetada nos EUA deve dobrar nos próximos 4 anos, para cerca de 880 TW. Isso provavelmente subestima o crescimento se otimizações apropriadas não forem feitas para o uso e consumo de energia. E, ao contrário da percepção popular, a inferência será o verdadeiro gigante do consumo de energia, não apenas o treinamento.

Debo Dutta, vice-presidente de engenharia da Nutanix

  • Chegaremos mais perto da AGI (Inteligência Artificial Geral) em 2025 por meio de modelos de raciocínio como OpenAI o1 e sua concorrência com Meta LLama e Alibaba. Isso dará aos modelos de IA significativamente mais recursos do que hoje.
  • A liderança da GenAI é aberta, pequena e global. Veremos muitos modelos abertos permitidos que podem fazer tão bem, se não melhor, do que modelos fechados. Também veremos modelos de raciocínio aberto. Além disso, os modelos também serão compactados ao aprender com modelos maiores/poderosos.
  • O dimensionamento de inferência ou a computação de dimensionamento durante o tempo de inferência aumentará drasticamente o custo da inferência de IA. As empresas precisarão revisitar seus investimentos em infraestrutura e energia devido a essa nova tendência tecnológica.
  • A IA multiagente ou sistemas de agentes cooperantes ocuparão o centro do palco. Isso envolverá uma coleção de agentes de IA trabalhando cooperativamente e precisará de novas pessoas, processos e tecnologia para permitir isso na empresa. Também antecipo que os agentes negociarão com outros agentes.
  • A inferência de IA se tornará ainda mais importante com o crescimento de modelos de raciocínio e agentes.
  • A robótica em nuvem se tornará uma realidade e entrará na empresa. Isso levará a serviços compartilhados e gastos com infraestrutura de dados, especialmente no setor de manufatura. O mesmo padrão de design também será verdadeiro para o gerenciamento de multiagentes de software na empresa.
  • Novas tecnologias e arquiteturas surgirão para alimentar os modelos de próxima geração e sistemas multiagentes.
    • ARM irá proliferar
    • Para superar a barreira da memória, a computação na memória se tornará popular (semelhante às arquiteturas convergentes do estilo Apple M4 com largura de banda de memória muito alta).
    • NICs inteligentes executarão controladores de armazenamento inteiros