Entenda a infraestrutura de IA

Antes de mais nada, por que é necessária uma infraestrutura de computação diferente para IA? As aplicações de IA diferem fundamentalmente das tradicionais na forma de processar dados e consumir recursos do servidor; os sistemas de TI convencionais não foram projetados para suportar as demandas específicas das cargas de trabalho de IA e ML.

Atender às demandas da IA requer uma infraestrutura especializada adaptada ao ciclo de vida da IA, mas isso não atrasa o crescimento dos investimentos em IA e ML. Segundo o Relatório F5 2025 sobre o Estado da Estratégia de Aplicações, 96% das organizações entrevistadas já implantam modelos de IA. Além disso, 71% dos participantes da pesquisa The State of AI da McKinsey informam que suas organizações usam regularmente IA generativa em funções empresariais.

IA requer enorme poder computacional: As cargas de trabalho de IA consomem e geram grandes volumes de dados, frequentemente em tempo real. Por exemplo, treinar modelos de aprendizado profundo (LLMs) que alimentam aplicações de IA generativa envolve milhões de parâmetros e operações matemáticas complexas. A infraestrutura para IA generativa exige processadores especializados de alto desempenho, armazenamento escalável e de acesso rápido, memória com baixa latência e rede de alta capacidade.

Permitimos que toda a infraestrutura principal de uma aplicação de IA funcione em cada etapa do pipeline de IA, garantindo desempenho, escalabilidade e agilidade em todos os passos do processo. Começamos pela ingestão de dados, que é o processo de coletar dados para alimentar os modelos de IA. Nessa fase, contamos com um gerenciamento de tráfego eficiente e ampla largura de banda para processar fluxos de dados de alto volume com eficácia.

Após a ingestão de dados, o treinamento do modelo é um processo iterativo para criar um novo modelo de IA usando conjuntos de dados de treinamento. A infraestrutura precisa oferecer capacidade computacional robusta para aperfeiçoar os modelos com alta precisão ao executar tarefas específicas. A inferência é a fase de execução na qual as aplicações front-end interagem com os modelos de IA treinados. Uma aplicação envia dados ao modelo, que processa a solicitação e retorna uma resposta.  

Sistemas ágenos levam a IA além do processamento de dados e interações de solicitação/resposta, permitindo que ela aja de forma proativa sem intervenção humana. Para apoiar a IA ágena, contamos com orquestração avançada e tomada de decisões em tempo real.

Muitas applications de IA operam na borda, permitindo análises e automação em dispositivos de IoT, como sensores, câmeras e máquinas industriais. Esses casos de uso em tempo real exigem infraestrutura otimizada para baixa latência e distribuição processamento próximo à fonte de dados.

Quais são as diferenças entre infraestrutura de IA e infraestrutura de TI? A infraestrutura de IA utiliza plataformas de hardware e dados especializadas para facilitar a computação acelerada e dar suporte às necessidades computacionais intensivas das cargas de trabalho de IA. Por exemplo, ele depende de unidades de processamento gráfico (GPUs), que são otimizadas para processamento paralelo, em vez de unidades centrais de processamento (CPUs) tradicionais, normalmente usadas em sistemas de TI padrão para cargas de trabalho de uso geral.

Soluções de infraestrutura de IA também incluem software dedicado, como bibliotecas e frameworks de aprendizado de máquina, essenciais para desenvolver, treinar e implantar modelos de IA. Essas ferramentas não são comuns em pilhas de TI tradicionais, que focam mais em aplicações corporativas e gestão de dados.

A pilha de infraestrutura de IA é frequentemente chamada de fábrica de IA, fazendo um paralelo com fábricas tradicionais, onde uma sequência de processos repetidos e muitas vezes automatizados produz um produto. No caso da fábrica de IA, o produto é inteligência. Como diz Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA, “IA agora é infraestrutura, e essa infraestrutura, assim como a internet, assim como a eletricidade, precisa de fábricas. Essas fábricas são exatamente o que estamos construindo hoje. Elas não são data centers do passado… Você aplica energia nelas e elas produzem algo de valor extraordinário…”

Para apoiar de forma eficaz as cargas de trabalho de IA e ML, as organizações usam uma arquitetura de infraestrutura de fábrica de IA projetada especialmente, que reúne recursos especializados de computação, armazenamento e software.

Esses recursos de computação incluem:

• GPUs. Pilar da infraestrutura de IA, as GPUs habilitam o processamento paralelo e são cruciais para treinar e executar modelos complexos de IA. Com milhares de núcleos, as GPUs executam múltiplas tarefas ao mesmo tempo, acelerando significativamente o desempenho. NVIDIA é um dos fornecedores mais usados de GPUs para infraestrutura de IA.
• TPUs (unidades de processamento tensorial). Criados pelo Google, os TPUs são aceleradores de IA especializados, projetados para otimizar operações de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Eles garantem alta capacidade e baixa latência, ideais para treinamento e inferência em aplicações de IA em grande escala.

Recursos de armazenamento e processamento de dados incluem:

• Soluções de armazenamento escaláveis. Como os modelos de IA exigem grandes volumes de dados para treinamento, o armazenamento é fundamental para viabilizar a infraestrutura de IA. Bancos de dados na nuvem ou no local, data lakes e sistemas distribuídos de arquivos precisam ser altamente escaláveis para acompanhar o volume, a variedade e a rapidez dos dados usados nos fluxos de trabalho de IA.
• Estruturas para processamento de dados. Preparar dados para IA exige filtrar e limpar conjuntos de dados de forma automatizada. Ferramentas como Pandas, NumPy e SciPy agilizam esse trabalho ao automatizar tarefas comuns de preparação de dados.

Os recursos do software de aprendizado de máquina incluem:

• Bibliotecas e frameworks de aprendizado de máquina. Essas ferramentas pré-construídas facilitam o design, o treinamento e a implantação de modelos de IA. Frameworks como TensorFlow e PyTorch oferecem componentes reutilizáveis e algoritmos otimizados, acelerando o desenvolvimento e simplificando processos.
• Plataformas de operações de machine learning (MLOps). As ferramentas de MLOps automatizam tarefas de machine learning e suportam o ciclo completo do modelo, da coleta de dados ao treinamento, validação, implantação, resolução de problemas e monitoramento.

As soluções de infraestrutura para fábrica de IA mencionadas são sistemas e ferramentas integrados que apoiam o desenvolvimento, a implantação e o gerenciamento de aplicações de IA, permitindo que sua organização crie e mantenha modelos de IA de maneira mais eficiente, segura e escalável.

Muitas organizações enfrentam desafios importantes, como questões de custo e complexidade, ao montar a infraestrutura para suportar cargas de trabalho de IA. Quase metade dos participantes do Relatório do Índice de Maturidade Empresarial Digital F5 demonstrou preocupação com o custo de criar e operar cargas de trabalho de IA, enquanto 39% afirmaram que suas organizações ainda não implementaram uma prática escalável de dados para IA.

Para lidar com questões de custo, comece com objetivos claros e um orçamento específico. Defina os desafios específicos que você deseja resolver com IA para que você possa manter o foco em gastar seu orçamento estrategicamente e garantir que os investimentos gerem valor mensurável e causem o maior impacto. Os objetivos geralmente podem orientar as estruturas utilizadas. As estruturas usadas podem determinar o tipo de computação utilizada. Os casos de uso também podem conduzir a arquitetura de rede localmente dentro de uma fábrica de IA, bem como a conectividade e o processamento de ponta. Considere também aproveitar soluções de armazenamento baseadas em nuvem. Provedores de nuvem como AWS, Oracle, IBM e Microsoft Azure oferecem infraestrutura de IA baseada em nuvem, incluindo modelos de dados mais acessíveis do tipo pagamento conforme o uso para permitir escalabilidade de armazenamento sem um investimento massivo em infraestrutura local.

Soluções de rede são essenciais para construir IA escalável. Redes com alta largura de banda e baixa latência possibilitam a movimentação rápida de grandes volumes de dados entre sistemas de armazenamento e recursos de computação. Além disso, unidades de processamento de dados (DPUs) foram desenvolvidas para gerenciar grandes volumes de dados e suportar multi-inquilinos. Elas promovem a escalabilidade no processamento de dados ao permitir múltiplas cargas de trabalho de IA em uma única infraestrutura.

Outros pontos a considerar na infraestrutura de IA incluem sua integração com sistemas já existentes. Planeje detalhadamente o fluxo de dados entre os ambientes tradicionais de TI e a nova infraestrutura de IA para garantir compatibilidade, evitar interrupções e assegurar a integridade dos dados que alimentam a fábrica de IA. À medida que a infraestrutura de IA avança, também surgem riscos de segurança, como exposição de dados confidenciais, roubo de modelos e vulnerabilidades em APIs. Adote controles rigorosos de acesso, criptografia e monitoramento e certifique-se de que seu ambiente de IA atenda às normas de privacidade, como o GDPR da União Europeia e o HIPAA.

Sem uma estratégia clara e planejamento cuidadoso, cargas de trabalho e aplicações de IA podem trazer desafios significativos, como congestionamento de rede, aumento da latência, gargalos de desempenho e riscos elevados de segurança.

Para otimizar sua infraestrutura de IA em desempenho, melhore o gerenciamento de tráfego para suportar pipelines de dados de alta vazão e baixa latência, garantindo a entrega fluida dos dados de treinamento e inferência. Use técnicas de geração aumentada por recuperação (RAG) para permitir que modelos de IA acessem e consultem dinamicamente conjuntos de dados proprietários, elevando a qualidade das respostas e a relevância do contexto. Implemente segmentação orquestrada de rede consciente de clusters de IA para agendar dinamicamente GPUs e recursos de computação, reduzindo o congestionamento da rede e aprimorando a eficiência geral do sistema através da automação da infraestrutura de IA.

Para proteger a infraestrutura de IA, priorize a segurança da API. Como as aplicações de IA dependem fortemente de APIs, estabeleça políticas rigorosas de autenticação, limitação de taxa e controle de acesso para evitar ataques e abusos. Inspecione o tráfego em tempo real nos modelos de IA para se proteger contra ameaças no nível do prompt, como injeções, vazamento de dados e comportamentos maliciosos de entrada/saída. Monitore constantemente os riscos emergentes com um scanner de aplicações web para identificar e neutralizar novas ameaças, ferramentas de IA não autorizadas e IA paralela atuando em seu ambiente.