A velocidade com que o hardware, o software e a rede estão mudando está fazendo com que os modelos de inteligência artificial (IA) evoluam rapidamente. Veremos o ritmo de inovação que aconteceu em todo o ano de 2024 agora ocorrendo em cada trimestre de 2025.

Essa mudança está acelerando – a IA está evoluindo de modelos monolíticos para multimodelos, redefinindo a estratégia de IA corporativa.

O que isso significa?

Onde sistemas únicos de IA em grande escala foram treinados para lidar com uma ampla gama de tarefas – agora as arquiteturas modulares e multimodelo estão dividindo as tarefas em componentes especializados de IA. A IA está se tornando específica para tarefas, dinâmica e otimizada. Isso resulta em resultados mais eficientes e reduz custos.

Para entender o impacto da inovação e evolução da IA e como um ecossistema de IA em primeiro lugar capacita os pioneiros, este blog destacará:

• Acompanhando a evolução da IA
• Como a IA está impactando a infraestrutura metropolitana
• Como a IA multimodelo está impulsionando a velocidade de lançamento no mercado
• Como a Digital Realty impulsiona a próxima fase da IA

Acompanhando a evolução da IA: durabilidade, interrupção e implementação

À medida que a adoção da IA cresce, é fundamental garantir a durabilidade, a eficiência e a escalabilidade da carga de trabalho. A mudança de modelos monolíticos de IA para arquiteturas multimodelo está causando interrupções, mas é importante entender a história da evolução da IA para entender por que ela está ocorrendo.

Cinco anos atrás, a infraestrutura de IA se concentrava principalmente no treinamento baseado em nuvem, com as empresas contando com nuvens públicas e hiperescalas para treinamento. A inferência de IA no Edge foi mínima devido a restrições de latência e largura de banda, e os gargalos de rede limitaram a escalabilidade da IA. A maior parte do tráfego teve que ser roteada por data centers centralizados em nuvem.

Hoje, a IA está mudando para a inferência distribuída, exigindo data centers metropolitanos para a tomada de decisões em tempo real.

O impacto da IA na infraestrutura metropolitana e por que a proximidade é mais importante do que nunca

As cargas de trabalho de IA exigem cada vez mais inferência de baixa latência (≤50 ms). Isso ocorre porque a inferência de IA – o processo de execução de modelos de IA treinados em dados do mundo real – requer baixa latência para aplicativos que exigem tomada de decisão em tempo real. Isso torna crítica a infraestrutura estratégica de computação metropolitana.

O tráfego de IA não é simplesmente roteado para o ponto de presença mais próximo – ele deve considerar:

• Recursos de inferência de recursos de computação disponíveis
• Utilização de GPU e disponibilidade de hardware
• Eficiência da rede e desempenho da carga de trabalho

À medida que a IA se torna responsiva instantaneamente, ela oferece suporte às metas corporativas para a experiência do usuário final. Poderes de inferência de baixa latência:

• Capacidade de resposta semelhante à humana em interações com clientes com inteligência artificial (pense em chatbots e assistentes de voz)
• A automação orientada por IA alimenta carros autônomos, automação industrial e sistemas robóticos que precisam ser processados em tempo real para funcionar com segurança
• Recomendações personalizadas por meio de serviços de streaming, plataformas de comércio eletrônico e tecnologia de anúncios
• IA na negociação financeira, onde algoritmos de alta frequência devem processar e agir com base nos dados de mercado em milissegundos para capitalizar os movimentos de preços

Portanto, para alcançar uma latência de inferência inferior a 50 ms, as cargas de trabalho de IA devem ser implementadas mais próximas dos usuários finais. Isso impulsiona a demanda por infraestrutura de IA metropolitana que minimiza a distância física entre os recursos de computação e as fontes de dados.

Como a IA multimodelo está impulsionando a velocidade de lançamento no mercado

Os modelos tradicionais de IA tiveram problemas com altos custos de computação, baixa eficiência e problemas de expansão. Hoje, as empresas estão adotando arquiteturas de IA multimodelo que roteiam tarefas para componentes especializados de IA com base em seus pontos fortes.

As principais inovações que impulsionam essa mudança incluem:

• Mistura de especialistas (MoE): uma estrutura de IA que seleciona dinamicamente modelos especializados (ou "especialistas") para processar diferentes partes de uma tarefa, melhorando a eficiência e a precisão
• Previsão de vários tokens: uma técnica em que os modelos de IA preveem vários trabalhos ou elementos ao mesmo tempo, tornando as respostas mais rápidas e coerentes
• Modelos de raciocínio como orquestradores: modelos de IA projetados para analisar e dividir consultas complexas e, em seguida, encaminhar tarefas para os modelos mais adequados
• Interconexão de IA: a capacidade de conectar perfeitamente cargas de trabalho de IA em diferentes ambientes (nuvem, Edge e infraestrutura privada) para desempenho e eficiência ideais

Ter uma base sólida de infraestrutura é fundamental para atender às necessidades contínuas de inovação em IA. A Digital Realty começou a avaliar o impacto futuro da IA nos data centers há mais de sete anos. Vimos repetidamente com nossos clientes que a chave para o sucesso é planejar com o fim em mente o máximo possível. Ter os parceiros certos ao longo do caminho é fundamental para o sucesso.

Como a Digital Realty impulsiona a próxima fase da IA

À medida que as inovações em software, hardware e redes ocorrem, a Digital Realty dá as boas-vindas à transformação por meio de três produtos e soluções principais prontos para atender à demanda de IA:

1. O ServiceFabric facilita a conexão da inferência de IA em ambientes metropolitanos. Ele tem baixa latência, alta largura de banda e roteia dinamicamente as cargas de trabalho de IA para locais de computação ideais.
2. O Private AI Exchange (AIPx) é uma interconexão de IA de nível empresarial. Ele orquestra com segurança cargas de trabalho de IA em ambientes privados e multinuvem e oferece suporte a implantações de IA orientadas por conformidade sem comprometer o desempenho.
3. A PlatformDIGITAL, nossa plataforma global de data center, fornece data centers prontos para IA metropolitanos posicionados para:

1 – Proximidade com os principais hubs de IA para inferência de latência ultrabaixa

2 – Utilização otimizada da GPU para cargas de trabalho de IA escaláveis

3 – Integração perfeita com rede nativa de IA

A próxima onda de inovação em IA requer mais do que apenas modelos poderosos. Ele precisa de um sistema bem projetado e conectado para tomar decisões de IA em tempo real.

Para as empresas, a tônica deve ser colocada nos seguintes aspectos:

• Arquitetura de IA multimodelo para eficiência e precisão
• Infraestrutura nativa de IA para oferecer suporte à inferência de IA em tempo real em escala metropolitana
• Interconexão perfeita para maximizar o impacto nos negócios da IA

Na Digital Realty, não estamos apenas apoiando a adoção da IA, estamos moldando o futuro dos negócios baseados em IA.

Capacite sua estratégia de TI com infraestrutura preparada para o futuro e pronta para IA. Entre em contato conosco hoje para começar.

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