A Inteligência Artificial (IA) se tornou uma das áreas de investimento e inovação em tecnologia corporativa de maior e mais rápido crescimento nos últimos anos. Com tantas aplicações práticas, não é surpresa que a IA esteja impulsionando múltiplas indústrias, desde saúde e ciências biológicas e até a fabricação de semicondutores e chips, setor automotivo, serviços financeiros e muito mais.
Embora as ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, tenham dominado as notícias nos últimos meses, a IA já tem muitos anos de história. No entanto, a última onda de ferramentas amplamente acessíveis de IA generativa está gerando mais dados por máquina do que nunca, e isso está impulsionando um aumento sem precedentes de dados não estruturados em todo o mundo. Inclusive, a IDC prevê que, até 2025, a quantidade total de dados digitais criados globalmente aumentará para 175 zettabytes (de aproximadamente 40 zettabytes em 2019). Mas, no cenário atual, essa estimativa pode ser considerada conservadora, graças ao boom de dados gerados por IA.
Em um ciclo um tanto vicioso, o aumento crescente dos dados e a aceleração da IA significam mais oportunidades para as empresas transformarem essas informações em inteligência, para inovar como um meio de vantagem competitiva, aumentar a satisfação do cliente, simplificar as operações e, claro, prosperar. No entanto, assim como refinamos o petróleo em produtos úteis, como combustível e plástico, os dados também precisam ser refinados antes que possam agregar algum valor. É aqui que entra a análise de dados – cada vez mais baseada em IA.
Como as empresas podem ter sucesso com projetos de IA?
Para potencializar a IA e a análise de dados, as empresas precisam de uma infraestrutura de armazenamento de dados flexível, confiável, eficiente e, talvez o mais importante, sustentável. Veja abaixo um pouco sobre cada um desses pontos.
Desempenho é fundamental porque a IA depende do envio de grandes quantidades de dados para GPUs, repetidamente. Quanto mais rápido as empresas fizerem isso, ganharão mais agilidade e melhores resultados. Os recursos de IA (GPUs, cientistas de dados) são caros e de alta demanda, e justamente por isso o acesso não pode ser demorado. Tão importante quanto alimentar as GPUs é acelerar todos os fluxos de trabalho de preparação e curadoria, ajudando a coletar e processar os dados em primeiro lugar.
Flexibilidade se torna uma realidade porque a IA é o espaço em mais rápida evolução em tecnologia – ferramentas, técnicas, conjuntos de dados e casos de uso estão evoluindo todos os dias. Desta forma, é fundamental investir em opções de tecnologia e infraestrutura que permitam que as empresas se adaptem rapidamente às mudanças.
Confiabilidade empresarial e os controles são mais importantes do que nunca com ambientes de IA. Nestes ambientes de missão crítica e qualquer mínimo tempo de inatividade pode gerar custos exorbitantes. Isso significa que disponibilidade e confiabilidade são essenciais. Além disso, os projetos de IA costumam ser grandes e extensos e altamente automatizados. Ter controles sobre cotas, segurança e facilidade de gerenciamento é fundamental.
Por último, mas certamente não menos importante, vem uma das preocupações mais prementes do planeta, sustentabilidade.
Por que é necessário executar a IA de forma sustentável?
As estimativas atuais indicam que os data centers representam entre 1% e 4% de todo o consumo global de energia. De fato, em alguns países, a expansão do data center foi interrompida simplesmente porque não há energia suficiente para alimentá-los. A IA será uma ferramenta extremamente positiva para a humanidade, ajudando a automatizar tarefas repetitivas, tratar doenças com mais eficiência e entender melhor nosso mundo por meio de padrões climáticos. No entanto, do ponto de vista ambiental, apenas aumenta o consumo de energia e as preocupações com a pegada de carbono. Diante desse imenso desafio e oportunidade, construir uma infraestrutura de tecnologia eficiente e sustentável para IA é fundamental para mitigar o aquecimento global e os piores impactos das mudanças climáticas.
Como podemos capitalizar a IA de maneira sustentável?
À medida que os volumes de dados crescem e o alto desempenho se torna um requisito para a IA, as preocupações com a sustentabilidade vêm à tona. Com essas necessidades também aumentam os custos em termos de energia, refrigeração e espaço para alojar os equipamentos. No contexto atual de alta dos preços da energia, não se trata apenas uma questão ambiental, mas também um desafio operacional e financeiro para as empresas.
Felizmente, algumas empresas estão projetando e desenvolvendo produtos e prestando serviços que permitem aos clientes reduzirem drasticamente suas próprias pegadas de carbono. Por exemplo, as soluções de armazenamento totalmente flash são consideravelmente mais eficientes do que as de disco giratório (HDD). Em alguns casos, as soluções totalmente flash podem ajudar as empresas a reduzirem até 80% no uso direto de energia por sistemas de dados.
Além disso, o armazenamento flash é muito mais adequado para executar projetos de IA. Isso ocorre porque a chave para os resultados é conectar aos dados os modelos de IA ou aplicações alimentadas por IA. Para essa iniciativa ser um sucesso, requer muitos dados, e esses dados não podem ser frios – precisam ser facilmente acessíveis, entre silos e aplicações. Isso só é possível com a tecnologia all-flash.
Para reforçar ainda mais a adoção de opções de tecnologia sustentável, considere se sua empresa possui um responsável pela sustentabilidade e envolva essas partes interessadas no início do processo para garantir a sintonia e o sucesso em sua jornada para a IA sustentável.
Um exemplo de sucesso
Muitas empresas já estão aplicando essas práticas recomendadas para embarcar em suas jornadas de IA. A Meta, por exemplo, queria ajudar seus pesquisadores de IA a criar melhores modelos de IA que pudessem aprender com trilhões de exemplos, trabalhar em centenas de idiomas diferentes, analisar textos, imagens e vídeos juntos, desenvolver novas ferramentas de realidade aumentada e muito mais. Para isso, a empresa decidiu criar seu AI Research SuperCluster (RSC), com a intenção de ser o supercomputador de IA mais rápido do mundo.
A Meta utiliza recursos de armazenamento robustos e escalonáveis para potencializar o RSC e analisar rapidamente dados estruturados e não estruturados, sustentados por uma base de desempenho, confiabilidade, flexibilidade e sustentabilidade. O RSC abrirá caminho para a construção de tecnologias para a próxima grande plataforma de computação da Meta, o metaverso, no qual aplicações e produtos orientados por IA terão grande importância para as pessoas no mundo inteiro.
Como dar o primeiro passo?
Para se preparar para um mundo em que quantidades cada vez maiores de dados não estruturados serão objetos fundamentais nas análises baseadas em IA, as empresas precisam de armazenamento em volumes colossais que ofereçam acesso rápido e sejam eficientes em termos de sustentabilidade.
Por isso, é fundamental que os líderes escolham soluções com capacidade de armazenamento em flash de alta densidade que possam lidar tanto com as cargas de trabalho mais ávidas por desempenho até aquelas atualmente categorizadas quanto com as secundárias, que ganharão importância com o aumento do processamento constante de IA. Também é importante avaliar as opções que já incluam atualizações contínuas de capacidade e tecnologia para os próximos anos.
Por fim, os líderes devem procurar provedores de armazenamento totalmente em flash que possam comprovar métricas ESG verificadas por terceiros, para que os projetos de IA possam ser executados sem prejudicar o meio ambiente e os resultados da companhia.
*Por Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage.
