Há uma certa ironia desenvolvendo-se nesse momento no setor de data centers: à medida que os chips de IA, cada vez mais potentes, se tornam cada vez mais pequenos e densos — a arquitetura Blackwell da Nvidia integra 208 bilhões de transístores em uma única GPU —, os data centers de IA ficam maiores. Muito maiores. No entanto, as GPUs potentes concebidas especificamente para a inferência de IA também abrem caminho para uma possibilidade muito diferente e aparentemente oposta: data centers de alto desempenho, mas de dimensões reduzidas. E em grande número.

São designados por vários termos: micro Edge, nano Edge, neocloud. Mas sua importância crescente para casos de uso em Edge puro e na nuvem híbrida é inegável. Especialmente nesse momento.

Com atrasos históricos no fornecimento de energia e uma crescente resistência da comunidade a criar problemas às instalações de hiperescala planejadas, a promessa de data centers pequenos e distribuídos na Edge está ganhando força. Embora muitos tenham tentado e falhado ao utilizar esse modelo de "camarão gigante" no passado, as implementações na Edge tornaram-se recentemente viáveis à medida que os chips se tornam muito mais potentes e, ainda assim, cada vez menores.

Hoje, é possível fazer o que antes era impensável: instalar 50 GPUs de computação em um único rack, permitindo cargas de trabalho que incluem modelos de visão de grande porte. Além disso, no panorama atual dos data centers de IA em rápido crescimento, os data centers "micro Edge" já processam dados e executam inferências de IA mais perto dos usuários finais, permitindo que agências governamentais, empresas e operadores de data centers prestem um melhor serviço aos usuários futuros, com latência ultrabaixa e segurança de dados aprimorada.

O valor — e a urgência — de uma abordagem de micro-Edge

Cada um destes locais enxutos pode ter seu próprio impacto, mas o verdadeiro potencial surge quando os locais de Edge estão interligados em grande escala. Com duplicação e failover em tempo real, dispomos da tecnologia para garantir que os locais de Edge funcionem em perfeita sintonia, tal como um data center centralizado faria. Para colocar isso em perspectiva: uma única estação típica de Supercharger da Tesla para carregar seu veículo elétrico consome até 250 kW. Agora imagine que esses 250 kW correspondem a um microdata center na Edge. E multiplique isso por 1.000 locais desse tipo em zonas urbanas em todo o país. Trata-se de um data center de hiperescala de 250 MW — mas localizado na Edge.

O que esta visão do futuro do "Edge" possibilita é enorme para o setor em geral, especialmente considerando a rápida implementação. Quando instaladas em locais de telecomunicações e subestações da rede elétrica, as microinstalações "Edge" podem oferecer acesso imediato à energia e à fibra — gerando resultados anos mais cedo do que seria possível com a construção de um data center de hiperescala — com pouco ou nenhum impacto na rede elétrica.

À medida que os dados e a IA avançam rapidamente para o Edge e as arquiteturas de nuvem híbrida e neocloud assumem um papel central, as soluções estratégicas de microdata centers Edge proporcionam proteções e vantagens essenciais. Essas incluem:

• Rapidez de comercialização: os microdata centers distribuídos na "Edge" resolvem os desafios relacionados à rapidez de implementação e à aprovação da comunidade que impedem a construção em grande escala. Quando estrategicamente localizados em instalações de telecomunicações, os locais ligados à rede elétrica podem entrar em funcionamento em questão de semanas ou meses, evitando os atrasos nas filas de interligação à rede, os obstáculos na cadeia de abastecimento e as restrições de energia que a maioria das construções em hiperescala enfrenta.
• Criação de "neoclouds" soberanos: os microdata centers de ponta garantem a residência absoluta dos dados, oferecendo computação de alto desempenho (HPC) e segurança resistente a ataques quânticos na ponta urbana. Ao manter os dados localmente, no local onde são criados e onde as decisões precisam ser tomadas rapidamente, a arquitetura de neocloud fornece a infraestrutura necessária para cidades inteligentes, segurança pública e outros casos de utilização em que a latência de ida e volta e a soberania dos dados são verdadeiramente importantes.
• Possibilitar a inferência de IA na Edge: Tal como sugerem as previsões da McKinsey e de outros líderes do setor, as cargas de trabalho de IA passam do treino para a inferência, prevendo-se que as de inferência dominem as cargas de trabalho de IA até 2030. Enquanto o treino de IA — mais exigente em termos computacionais e menos sensível à latência — ainda ocorre em grande parte em data centers de hiperescala, a carga mais leve da computação de inferência passa da nuvem centralizada para a Edge, tirando partido da latência ultrabaixa que as localizações de hiperescala não conseguem igualar.

Na Available Infrastructure, a experiência e a evolução das redes sem fios nos ensinaram que distribuir a IA pelas torres de celular aproxima a inteligência do usuário, ajudando a reduzir a latência, a diminuir o congestionamento da rede, a melhorar a confiabilidade e a apoiar decisões em tempo real no local em que os dados são gerados, tudo isto ao mesmo tempo em que se promove uma maior sustentabilidade ambiental nas comunidades locais.

Construir o futuro da IA começa na "Edge" segura

Os data centers pequenos e distribuídos podem entrar em funcionamento mais rapidamente, oferecer uma localização de dados inestimável e consolidar a nova era da inferência de IA na Edge. Dessa forma, a estratégia de microEdge apoia diretamente as infraestruturas críticas, os dados sensíveis e os modelos de IA para agências, empresas e instituições.

Mas não basta simplesmente tornar os data centers de IA menores (ou seja, "micro") e transferi-los para a "Edge". Também têm de ser ciberseguros. Os atacantes têm visam cada vez mais a infraestrutura de Edge, agências federais como a CISA nos Estados Unidos exigem proteções reforçadas na Edge e hackers patrocinados por Estados-nação exploram vulnerabilidades nos sistemas de energia, água e outros sistemas críticos.

Abordagens de "permissões mínimas", "confiança zero" e encriptação resistente à computação quântica são agora imprescindíveis. A IBM e outras empresas implementam ativamente soluções. Os microdata centers distribuídos remodelam o panorama dos data centers de IA nos EUA e no exterior. Afinal, o pequeno pode realmente ser poderoso quando planejado e implementado com visão e vigilância.