A RT-One anunciou uma parceria estratégica com a RAVEL para acelerar a implementação de uma plataforma federada de infraestrutura soberana para inteligência artificial (IA), conectando operações nos Estados Unidos, Brasil e outros mercados internacionais. A iniciativa busca oferecer uma infraestrutura distribuída capaz de atender às demandas de empresas, governos e provedores de nuvem, mantendo conformidade regulatória, soberania dos dados, segurança operacional e alta disponibilidade.
Segundo as empresas, a plataforma permitirá que aplicações de IA utilizem recursos computacionais distribuídos entre diferentes localidades, direcionando as cargas de trabalho para os ambientes mais adequados de acordo com critérios como desempenho, latência, sustentabilidade, custo operacional e requisitos regulatórios.
Plataforma integra infraestrutura distribuída para IA
A estratégia da RT-One é integrar recursos computacionais geograficamente distribuídos em uma plataforma unificada. Para isso, a empresa utilizará a tecnologia Orchestrate AI, da RAVEL, responsável por coordenar automaticamente cargas de trabalho entre diferentes regiões, data centers e modelos de implantação, incluindo ambientes dedicados, nuvens privadas, infraestruturas soberanas e arquiteturas híbridas.
A iniciativa também dará suporte à expansão da infraestrutura da RT-One nas Américas, incluindo o campus de inteligência artificial em desenvolvimento em Uberlândia (MG), projetado para abrigar um dos maiores complexos de data centers voltados para IA da América Latina.
De acordo com a empresa, a plataforma foi desenvolvida para atender às necessidades de organizações que exigem controle sobre seus dados, governança regional e conformidade com legislações locais.
“Atender à crescente demanda por inteligência artificial exigirá um ecossistema global de infraestrutura muito mais conectado”, afirma Fernando Palamone, CEO da RT-One. “A próxima geração da infraestrutura para IA precisa ser federada, soberana e sustentável.”
Segundo o executivo, a parceria reforça a estratégia da companhia de desenvolver uma plataforma capaz de expandir cargas de trabalho entre diferentes recursos computacionais, preservando a governança, a soberania dos dados e o controle operacional.
“Ao combinar orquestração inteligente de IA com infraestrutura estrategicamente posicionada, acesso a recursos energéticos abundantes e investimentos de longo prazo nas Américas, estamos criando um modelo mais eficiente, adaptável e sustentável para a implementação de inteligência artificial em larga escala”, acrescenta Palamone.
“Acreditamos que a próxima geração da infraestrutura para IA deve crescer de forma responsável, apoiada por fontes renováveis de energia e práticas sustentáveis de desenvolvimento, garantindo a expansão de longo prazo da inteligência artificial para empresas, governos e provedores de nuvem”, destaca o CEO.
Infraestrutura busca ampliar eficiência e disponibilidade
Segundo as empresas, a plataforma permitirá direcionar dinamicamente as cargas de trabalho para os ambientes mais adequados com base em fatores como soberania digital, disponibilidade energética, intensidade de carbono, desempenho, custo e resiliência.
A RT-One afirma que a arquitetura federada foi desenvolvida para aumentar a utilização dos recursos computacionais existentes, ampliar a resiliência operacional e acelerar a implantação de novos projetos de inteligência artificial, em um cenário de crescimento da demanda global por infraestrutura de IA.
“Os operadores de data centers precisam equilibrar o crescimento da demanda com limitações de energia, operação e regulamentação”, afirma Denise Muyco, CEO da RAVEL. “Nossa relação com a RT-One vai além do fornecimento de software. Atuamos como parceiros estratégicos em inteligência operacional e infraestrutura para IA.”
Segundo Muyco, a combinação entre tecnologia, conhecimento especializado e suporte operacional permitirá acelerar a oferta de novos serviços e otimizar a utilização dos recursos disponíveis.
Por meio da plataforma Orchestrate AI, a RAVEL identifica automaticamente os recursos computacionais mais adequados para cada carga de trabalho, independentemente de estarem em ambientes locais, nuvens públicas, nuvens privadas ou arquiteturas híbridas. De acordo com a empresa, essa abordagem contribui para aumentar a eficiência da infraestrutura, melhorar a disponibilidade dos serviços e otimizar o uso de GPUs de alta performance.
