A infraestrutura de IA refere-se à combinação especializada de sistemas de hardware e software necessários para desenvolver, treinar, implantar e gerenciar cargas de trabalho de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) em escala. Uma infraestrutura de IA robusta permite que os desenvolvedores criem e implantem com eficiência aplicações de IA e ML tão diversas quanto chatbots e assistentes virtuais, veículos autônomos, análise de imagens médicas, agricultura de precisão e detecção de anomalias para prevenir fraudes em transações bancárias.
Leia esta publicação do blog para conhecer exemplos de infraestrutura de IA, entender os componentes da infraestrutura de IA e o que constitui uma carga de trabalho de IA, além de descobrir como a infraestrutura de IA difere da infraestrutura de TI tradicional. Também abordaremos como criar, otimizar e proteger uma infraestrutura de IA.
“As aplicações de IA são fundamentalmente diferentes das aplicações tradicionais na forma como processam dados e consomem recursos computacionais; os sistemas tradicionais de TI não foram projetados para atender às demandas específicas das cargas de trabalho de IA e ML.”
Infraestrutura de IA vs. infraestrutura de TI
Antes de tudo, por que é necessária uma infraestrutura computacional diferente para a IA? As aplicações de IA são fundamentalmente diferentes das aplicações tradicionais na forma como processam dados e consomem recursos computacionais, e os sistemas tradicionais de TI não foram projetados para atender às demandas específicas das cargas de trabalho de IA e ML.
Embora atender aos requisitos da IA exija uma infraestrutura especializada e adaptada ao ciclo de vida da IA, essas demandas não estão desacelerando o crescimento dos investimentos em IA e ML. De acordo com o Relatório sobre o Estado da Estratégia de Aplicações da F5 de 2025, 96% das organizações participantes estão atualmente implantando modelos de IA. Além disso, 71% dos participantes da pesquisa O Estado da IA, da McKinsey afirmam que suas organizações usam regularmente IA generativa em funções de negócios.
A IA exige enorme poder computacional: as cargas de trabalho de IA consomem e geram grandes volumes de dados, muitas vezes em tempo real. Por exemplo, o treinamento de modelos de aprendizado profundo (LLMs) que viabilizam aplicações de IA generativa pode envolver milhões de parâmetros e operações matemáticas complexas. Os requisitos de infraestrutura para IA generativa demandam processadores especializados de alto desempenho, armazenamento escalável e de acesso rápido, acesso à memória com baixa latência e redes de alta largura de banda.
Essa infraestrutura deve viabilizar todos os componentes essenciais de uma aplicação de IA em cada estágio do pipeline de IA, garantindo desempenho, escalabilidade e capacidade de resposta em todas as etapas do processo. Isso começa com a ingestão de dados, o processo de coleta de dados para alimentar os modelos de IA. Essa etapa exige gerenciamento robusto de tráfego e largura de banda para processar com eficiência fluxos de dados de alta vazão.
Após a ingestão de dados, o treinamento de modelos é o processo iterativo de criação de um novo modelo de IA usando conjuntos de dados de treinamento. A infraestrutura deve oferecer recursos computacionais avançados para aprimorar os modelos, garantindo alta precisão na execução de tarefas específicas. A inferência é a fase de execução em que as aplicações de frontend interagem com modelos de IA treinados. Uma aplicação envia dados de entrada ao modelo, que então processa a solicitação e retorna uma resposta.
Os sistemas agênticos levam a IA além do processamento de dados e das interações de solicitação e resposta, permitindo que ela tome medidas proativamente, sem intervenção humana. Para viabilizar a IA agêntica, são necessários recursos avançados de orquestração e tomada de decisões em tempo real.
Muitas aplicações de IA operam na borda, viabilizando análises e automação em dispositivos de IoT, como sensores, câmeras e máquinas industriais. Esses casos de uso em tempo real exigem uma infraestrutura otimizada para processamento distribuído de baixa latência e próximo à fonte de dados.
Quais são as diferenças entre a infraestrutura de IA e a infraestrutura de TI? A infraestrutura de IA utiliza hardware especializado e plataformas de dados para viabilizar a computação acelerada e atender às elevadas demandas computacionais das cargas de trabalho de IA. Por exemplo, ela utiliza unidades de processamento gráfico (GPUs), que são otimizadas para processamento paralelo, em vez das tradicionais unidades centrais de processamento (CPUs), normalmente usadas em sistemas de TI convencionais para cargas de trabalho de uso geral.
As soluções de infraestrutura de IA também incorporam softwares dedicados, incluindo bibliotecas e frameworks de aprendizado de máquina, que são essenciais para desenvolver, treinar e implantar modelos de IA. Essas ferramentas não são comumente encontradas em stacks tradicionais de TI, que são mais voltadas para aplicações empresariais e gerenciamento de dados.
A pilha de infraestrutura de IA é frequentemente chamada de fábrica de IA, em uma analogia com as fábricas tradicionais, nas quais uma série de processos repetitivos e muitas vezes automatizados resulta em um produto. No entanto, no caso de uma fábrica de IA, o produto é a inteligência. Nas palavras de Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA: “A IA agora é infraestrutura e, assim como a internet e a eletricidade, essa infraestrutura precisa de fábricas. Essas fábricas são, essencialmente, o que construímos hoje. Elas não são os data centers do passado… Você aplica energia a elas, e elas produzem algo incrivelmente valioso…”
Componentes da infraestrutura de IA
Para oferecer suporte eficaz às cargas de trabalho de IA e ML, as organizações utilizam uma arquitetura de infraestrutura de fábrica de IA desenvolvida especificamente para essa finalidade, que inclui recursos especializados de computação, armazenamento e software.
Esses recursos computacionais incluem:
- GPUs. Como base da infraestrutura de IA, as GPUs viabilizam o processamento paralelo e são essenciais para treinar e executar modelos complexos de IA. Com milhares de núcleos, elas podem realizar várias tarefas simultaneamente, acelerando drasticamente o desempenho. A NVIDIA é uma das fornecedoras de GPUs mais utilizadas em infraestruturas de IA.
- TPUs (unidades de processamento tensorial). Desenvolvidas pelo Google, as TPUs são aceleradores de IA especializados e otimizados para operações de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Elas oferecem alta capacidade de processamento e baixa latência, o que as torna ideais tanto para treinamento quanto para inferência em aplicações de IA de grande escala.
Os recursos de armazenamento e processamento de dados incluem:
- Soluções de armazenamento escaláveis. Como os modelos de IA exigem grandes volumes de dados de treinamento, o armazenamento de dados é essencial para viabilizar a infraestrutura de IA. Bancos de dados na nuvem ou locais, data lakes e sistemas de arquivos distribuídos devem ser altamente escaláveis para comportar o volume, a variedade e a velocidade dos dados usados nos fluxos de trabalho de IA.
- Frameworks de processamento de dados. A preparação de dados para IA exige a filtragem e a limpeza automatizadas dos conjuntos de dados. Ferramentas como Pandas, NumPy e SciPy agilizam esse processo ao automatizar tarefas comuns de preparação de dados.
Os recursos de software para aprendizado de máquina incluem:
- Bibliotecas e frameworks de aprendizado de máquina. Esses conjuntos de ferramentas pré-configurados simplificam o projeto, o treinamento e a implantação de modelos de IA. Frameworks como TensorFlow e PyTorch oferecem componentes reutilizáveis e algoritmos otimizados, acelerando o desenvolvimento e reduzindo a complexidade.
- Plataformas de operações de machine learning (MLOps). As ferramentas de MLOps ajudam a automatizar tarefas de machine learning e dão suporte a todo o ciclo de vida do modelo, desde a coleta de dados até o treinamento, a validação, a implantação, a solução de problemas e o monitoramento do modelo.
As soluções de infraestrutura de fábrica de IA mencionadas acima são sistemas e ferramentas integrados que dão suporte ao desenvolvimento, à implantação e ao gerenciamento de aplicações de IA, permitindo que as organizações criem e mantenham modelos de IA com mais eficiência, segurança e escalabilidade.
Como construir sua infraestrutura de IA
Muitas organizações enfrentam obstáculos significativos, incluindo questões de custo e complexidade, ao criar a infraestrutura necessária para dar suporte a cargas de trabalho de IA. Quase metade dos participantes do Relatório do Índice de Maturidade Digital das Empresas da F5 demonstrou preocupação com o custo de criar e operar cargas de trabalho de IA, enquanto 39% afirmaram que suas organizações ainda não estabeleceram uma prática escalável de dados para IA.
Para lidar com as preocupações relacionadas aos custos, comece definindo objetivos claros e um orçamento específico. Determine os desafios específicos que você deseja resolver com a IA para manter o foco no uso estratégico do orçamento, garantindo que os investimentos gerem valor mensurável e proporcionem o maior impacto possível. Em geral, os objetivos podem orientar a escolha das estruturas utilizadas. Essas estruturas, por sua vez, podem determinar o tipo de recurso computacional empregado. Os casos de uso também podem orientar a arquitetura de rede local em uma fábrica de IA, bem como a conectividade e o processamento na borda. 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 de pagamento conforme o uso mais acessíveis, que permitem ampliar a capacidade de armazenamento sem exigir um investimento elevado em infraestrutura local.
As soluções de rede desempenham um papel importante na criação de uma infraestrutura de IA escalável. Redes de alta largura de banda e baixa latência permitem a rápida movimentação de grandes volumes de dados entre sistemas de armazenamento e recursos computacionais. Além disso, as unidades de processamento de dados (DPUs) são especialmente projetadas para lidar com a movimentação de grandes volumes de dados e oferecer suporte à multilocação. Elas proporcionam escalabilidade no processamento de dados ao permitir a execução de várias cargas de trabalho de IA em uma única infraestrutura.
Outras considerações sobre a infraestrutura de IA incluem a integração com os sistemas existentes. Planeje cuidadosamente como os dados fluirão entre os ambientes tradicionais de TI e a nova infraestrutura de IA para garantir a compatibilidade, minimizar interrupções e validar a integridade dos dados à medida que são enviados para a fábrica de IA. Além disso, conforme a infraestrutura de IA evolui, também evoluem os riscos de segurança, como a exposição de dados confidenciais, o roubo de modelos ou as vulnerabilidades de APIs. Implemente controles de acesso robustos, criptografia e monitoramento, e garanta que seu ambiente de IA esteja em conformidade com regulamentações de privacidade de dados, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia e a HIPAA.
Como otimizar e proteger a infraestrutura de IA
Sem uma estratégia bem definida e um planejamento cuidadoso, as cargas de trabalho e as aplicações de IA podem gerar desafios significativos, incluindo congestionamento da rede, aumento da latência, gargalos de desempenho e maiores riscos de segurança.
Para otimizar o desempenho da sua infraestrutura de IA, aprimore o gerenciamento de tráfego para oferecer suporte a pipelines de dados de alta taxa de transferência e baixa latência, garantindo a entrega contínua de dados de treinamento e inferência. Utilize técnicas de geração aumentada por recuperação (RAG) para permitir que os modelos de IA acessem e consultem dinamicamente conjuntos de dados proprietários, melhorando a qualidade das respostas e a relevância contextual. Implemente a segmentação de rede orquestrada e ciente de clusters de IA para alocar dinamicamente GPUs e recursos computacionais, reduzindo o congestionamento da rede e melhorando a eficiência geral do sistema por meio da automação da infraestrutura de IA.
Para proteger a infraestrutura de IA, priorize a segurança de APIs. Como as aplicações de IA dependem fortemente de APIs, estabeleça políticas robustas de autenticação, limitação de taxa e controle de acesso para se defender contra ataques e abusos. Inspecione o tráfego em tempo real direcionado aos modelos de IA para se proteger contra ameaças no nível dos prompts, como injeções de prompts, vazamento de dados e comportamentos maliciosos de entrada/saída. Monitore continuamente os riscos emergentes usando um scanner de aplicações web para detectar e se defender contra novas ameaças, ferramentas de IA não autorizadas e IA paralela em operação no seu ambiente.
Como a F5 pode ajudar
A F5 aprimora o desempenho, a confiabilidade, a escalabilidade e a segurança da infraestrutura e das cargas de trabalho de IA em todo o pipeline de IA. As soluções da F5 para entrega de aplicações e dados de IA oferecem redes de IA e gerenciamento de tráfego de alto desempenho, com conectividade segura e acelerada, para manter as aplicações baseadas em IA rápidas, disponíveis e sob controle. As soluções da F5 otimizam as redes de IA para manter os dados trafegando à velocidade máxima da rede e dimensionar o tráfego de forma integrada, garantindo desempenho consistente, econômico e de ponta a ponta.
A F5 também oferece segurança para aplicações e cargas de trabalho de IA para proteger aplicações, modelos e dados de IA com visibilidade completa, segurança robusta e escalabilidade contínua, tudo isso viabilizado por uma única plataforma: a F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP). Com defesas adaptativas e em camadas, a F5 ADSP oferece segurança consistente e abrangente, alta disponibilidade e conectividade de baixa latência para as cargas de trabalho mais intensivas, permitindo que as organizações protejam seus investimentos em IA com uma segurança unificada e poderosa, fornecida por uma líder confiável do setor.
Explore a Arquitetura de Referência de IA da F5 para conhecer as práticas recomendadas para viabilizar uma infraestrutura de IA segura, confiável e de alto desempenho em seus ambientes híbridos e multicloud.
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