A IA é uma ferramenta poderosa para transformar processos organizacionais em todas as áreas; recursos humanos, jurídico, supply chain, P&D, marketing, entre outros. Uma pesquisa da IDC mostra que mais de um terço dos líderes de tecnologia acredita que a GenIA já está alterando seus negócios, e 88% esperam que este modelo tenha pelo menos um impacto moderado em seus negócios até o final de 2025. O estudo também destaca que os CIOs desempenharão um papel estratégico no desenvolvimento de roteiros abrangentes, estruturas de governança e modelos econômicos de IA que alinhem os investimentos em TI com os objetivos de negócios. A meta é impulsionar o crescimento responsável.
Quando começar o caminho para a IA?
Não basta adotar a IA por tendência, as indústrias devem identificar onde a IA pode gerar impacto mensurável dentro do negócio. É preciso se perguntar: Podemos otimizar nossas rotas logísticas? Melhorar a cibersegurança? Aumentar a eficiência comercial?
Para alcançar uma adoção bem-sucedida da IA no Brasil, é importante que a infraestrutura crítica da organização esteja preparada, para que as implementações de IA não desacelerem nem saturem as cargas de trabalho.
Quanto à implementação, as empresas podem optar por modelos como:
Modernização (Retrofit): Modernizar data centers legados com plataformas aceleradas por GPU e aplicações otimizadas para IA, além de aproveitar infraestrutura digital crítica avançada e escalável em energia e refrigeração para aplicações mistas.
Nova construção (New Build): Começar com designs criados especificamente para as intensas demandas de energia e refrigeração da IA. Isso permite maior eficiência, suporta cargas de trabalho de alta densidade e prepara a infraestrutura para o futuro. Opções de energia alternativas como células de combustível e baterias de nova geração podem melhorar a resiliência e otimizar as emissões de carbono, enquanto o resfriamento líquido pode fornecer uma remoção de calor eficiente para essas aplicações densas.
Independentemente da abordagem escolhida – modernização ou nova construção – a chave é alinhar a infraestrutura com as demandas de desempenho da IA através de soluções escaláveis e flexíveis. O design intencional e a modernização permitem que os sistemas suportem computação acelerada em larga escala, evitando gargalos e minimizando investimentos desperdiçados.
Impacto da alta densidade na infraestrutura crítica
As demandas de processamento da GenAI dependem de GPUs e CPUs de alto desempenho, o que está aumentando a densidade dos ambientes de computação e exercendo nova pressão sobre a infraestrutura digital crítica que suporta essas cargas intensas.
No videopodcast What is next?, o gerente regional de vendas da NVIDIA LATAM, Guilherme Fuhrken, explica que, embora as plataformas aceleradas por GPU reduzam a quantidade de servidores físicos necessários para uma tarefa, as cargas de trabalho de IA ainda consomem significativamente mais poder computacional do que as aplicações tradicionais. Como resultado, os data centers devem se adaptar para suportar densidades de energia muito mais altas. Os sistemas baseados em GPU oferecem várias vantagens: redução de custos operacionais, diminuição do uso de espaço, aceleração da implantação e melhoria da eficiência energética.
De acordo com a carga de trabalho, a transição de sistemas baseados apenas em CPU para sistemas acelerados por GPU pode economizar mais de 40 terawatts-hora de energia por ano. Isso é equivalente ao consumo elétrico de quase 5 milhões de residências nos EUA.
Essa eficiencia, no entanto, também apresenta desafios: as operações de IA exigem muito mais poder computacional do que as cargas anteriores, levando a densidade energética a novos extremos. As projeções da indústria mostram densidades que alcançarão 1 MW até o final da década. Manter o ritmo dessa mudança requer importantes melhorias na entrega de energia, sistemas de refrigeração e design de instalações. As soluções de energia e refrigeração de alta densidade já estão projetadas especificamente para suportar a próxima geração de GPUs, permitindo que as cargas de trabalho intensivas em computação de IA sejam executadas de forma segura, com máximo desempenho e alta disponibilidade.
Colaboração para responder à IA
Com este novo cenário que a IA apresenta, onde já se observam data centers com 100.000 GPUs, é necessário fornecer sistemas de fornecimento de energia confiáveis e de alta densidade, assim como uma dissipação de calor eficiente para suportar a próxima geração de computação. Isso requer colaboração entre fabricantes de chips, designers de infraestrutura, empresas de serviços públicos e operadores de data centers. O objetivo de todos é criar um ecossistema capaz de integrar infraestrutura crítica e TI.
Reconhecendo os benefícios de somar forças para antecipar novos modelos, alianças colaboram com a superação dos desafios que a computação acelerada apresenta. Trata-se de integrar soluções de energia e refrigeração com as plataformas modernas da NVIDIA para ajudar os clientes a satisfazer as necessidades de aplicações intensivas em computação e apoiar o desenvolvimento e implementação de infraestrutura de IA em todo o mundo.
Devemos lembrar que, embora os data centers tradicionais não tenham sido projetados para cargas de mais de 100 kW por rack, isso não significa que devam ficar obsoletos.
Com estratégias de atualização focadas na infraestrutura energética, podem se adaptar para suportar implementações de alta densidade e cargas mistas, incluindo as requeridas pela IA avançada e outras aplicações intensivas em computação. Há varios caminhos à frente em direção à IA. Nessa jornada, é crítico contar com parceiros que têm em seu DNA a altíssima criticidade do data center, e estão prontos para ajudar as empresas a construir o futuro, hoje.
*Alex Sasaki é Vice-Presidente da Vertiv na América Latina.
