Como provedores de serviços podem aproveitar o crescimento da IA na borda

A nuvem gera custos elevados de backhaul e não suporta aplicações de IA críticas em tempo real. Aplicações de IA como carros autônomos e vigilância por vídeo dependem de dados quase instantâneos para funcionar com eficácia. Também preocupamos com a exposição de dados proprietários na nuvem. Vazamento de informações pessoais ou propriedade intelectual confidencial é inaceitável—precisamos garantir segurança máxima ao criar uma arquitetura de IA de borda.

As redes dos provedores de serviço são o primeiro ponto de conexão para dispositivos com IA. Isso coloca os provedores em posição estratégica para serem o principal ponto de uso dos recursos de IA na borda — desde que forneçam a infraestrutura para apoiar os clientes. Os provedores que oferecerem um serviço de aplicação (AS) baseado em tecnologias de IA na borda conseguirão monetizar a entrega de serviços essenciais para clientes com dispositivos controlados por IA.  

Os investimentos em Edge AI estão crescendo rapidamente, com o gasto anual em Edge AI de rede previsto para ultrapassar US$ 4 bilhões até 2030. Para oferecer suporte eficaz às aplicações de IA dos seus clientes e gerar uma receita saudável relacionada à IA over-the-top, provedores de serviços precisam começar a investir nas suas infraestruturas de Edge AI agora. 

Os provedores de serviços estão prontos para gerar mais de US$ 2,5 bilhões por ano em receita com aplicações de IA. As arquiteturas atuais de IA não utilizam a infraestrutura de Edge AI, mas as empresas estão dispostas — e muitas vezes obrigadas — a usar soluções de Edge AI para otimizar suas aplicações de IA. Os provedores de serviços precisarão desenvolver e oferecer infraestrutura de Edge AI aos clientes para entregar as capacidades de Edge AI que as empresas demandam. Isso resultará em aumentos significativos na utilização dos recursos de Edge AI.

A IA na borda está transformando o setor de transportes. A assistência ao motorista de veículos conectados é um dos casos mais impactantes para cargas de trabalho de IA na borda – baixa latência e inferência local são essenciais para que a aplicação de IA previna acidentes e otimize os padrões de direção. Espera-se que o setor de transportes represente mais de 60% da receita da rede de borda durante o período previsto.

Cidades inteligentes usam monitoramento de tráfego em tempo real, vigilância por vídeo e gerenciamento de recursos para otimizar a infraestrutura e a segurança. Até 2030, 54% das cargas de trabalho de IA das cidades inteligentes funcionarão na borda da rede, migrando do processamento no dispositivo e local. A latência reduzida e as informações locais facilitarão operar com mais eficiência e segurança.