As 9 principais empresas e aplicações de infraestrutura de IA
Muitas organizações investem pesadamente em IA, mas a maioria dos projetos não consegue escalar. Apenas 10 a 20% das provas de conceito de IA progridem para a implementação completa. 1
Um dos principais motivos é que os sistemas existentes não estão equipados para suportar as demandas de grandes conjuntos de dados, processamento em tempo real ou modelos complexos de aprendizado de máquina. À medida que a IA se torna mais central para a estratégia de negócios, as limitações de infraestrutura determinam cada vez mais se as iniciativas chegarão à produção.
Explore as 9 principais empresas de infraestrutura de IA, seus componentes essenciais e o que é necessário para suportar cargas de trabalho de IA com eficácia:
Componentes-chave da infraestrutura de IA para empresas
Veja uma explicação de cada camada da infraestrutura de IA e do líder de mercado. Nos casos em que existem dados públicos sobre receitas ou número de funcionários, estes foram utilizados para identificar o líder de mercado:
1. Calcular
A camada de computação suporta as cargas de trabalho altamente paralelas necessárias para o treinamento e a inferência de modelos em larga escala.
- Os fabricantes de chips de IA projetam processadores especializados, feitos sob medida para cargas de trabalho de IA. Esses chips têm como foco maximizar a taxa de transferência e a eficiência energética para tarefas como treinamento e inferência de redes neurais.
- A NVIDIA desenvolve GPUs para computação matricial e vetorial, que são essenciais para o treinamento de modelos de aprendizado profundo e para acelerar cargas de trabalho de IA.
- Os provedores de nuvem oferecem acesso sob demanda a recursos de computação e armazenamento, incluindo hardware especializado para treinamento e inferência de IA. Eles permitem que as empresas dimensionem suas necessidades de computação e implementem modelos de IA em produção sem precisar comprar ou manter hardware local.
- Amazon Web Services : Além de NVIDIA GPUs, a AWS fornece processadores Trainium e Inferentia para treinamento e inferência em sua infraestrutura de nuvem.
- As plataformas de nuvem com GPUs são especializadas no fornecimento de GPUs para cargas de trabalho de IA.
- Coreweave, um serviço líder em nuvem com GPUs, abriu recentemente seu capital na NASDAQ.
2. Dados
A infraestrutura de IA requer fluxos de dados bem gerenciados para fornecer aos modelos entradas limpas e relevantes. A camada de dados suporta a aquisição, transformação, análise e armazenamento para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
- Plataformas de gerenciamento e análise de dados : Os dados corporativos precisam ser organizados, enriquecidos com metadados, governados e analisados. Só então podem se tornar uma fonte valiosa para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
- Snowflake, com sua oferta voltada para empresas, permite que as empresas organizem seus dados e identifiquem fontes de dados para IA.
- Aprendizagem por reforço a partir do feedback humano (RLHF) e outros serviços de anotação de dados : A anotação de dados ajuda os modelos de IA a aprender com conjuntos de dados existentes.
- A Scale AI fornece conjuntos de dados anotados e feedback de avaliação para alinhar modelos com as preferências humanas. Esses dados são essenciais no treinamento de Modelos de Aprendizagem Baseados em Evidências (LLMs).
- Infraestrutura de dados da Web : A Web pública é a maior fonte de dados usada para treinamento e inferência de IA. Muitos modelos generativos de IA são treinados ou ajustados com dados da Web pública ou exigem acesso à Web em tempo real e ininterrupto durante a inferência.
- Bright Data é uma plataforma de infraestrutura de dados web. Ela oferece conjuntos de dados, APIs de web scraping , proxies , navegadores remotos e recursos de automação para que agentes possam pesquisar, rastrear e navegar na web .
3. Modelo
A camada de modelagem inclui arquiteturas, mecanismos de treinamento e processos de implantação para modelos de IA. Ela garante experimentação, otimização e monitoramento em diversas aplicações, como LLMs e sistemas de vídeo com IA.
- Os LLMs (Large Language Models): OpenAI desempenharam um papel importante na aceleração da adoção da IA generativa por meio de grandes modelos de linguagem.
- Modelos Multimodais Grandes ( LMMs ): Os modelos multimodais exigem o processamento de entradas de alta dimensionalidade e consciência temporal. Google A Veo, da DeepMind , lidera o desenvolvimento de modelos de IA para vídeo, voltados para o reconhecimento de ações e tarefas de sumarização de vídeos.
- As plataformas MLOps oferecem suporte ao rastreamento, teste e implantação em produção de modelos. A Hugging Face (HF) oferece ferramentas e repositórios para versionamento, teste e implantação de modelos em diversos ambientes.
A camada de modelagem inclui diversas plataformas, desde linguagens de programação como Python até pacotes como PyTorch e plataformas de ciência de dados como DataRobot. Apresentamos aqui um número selecionado de setores, e não o panorama completo.
Limitações
Esta é a visão da indústria sob a perspectiva de um comprador corporativo. Por trás de cada indústria, existem outras indústrias que a abastecem. Por exemplo, no segmento de computação, a NVIDIA terceiriza a fabricação de chips para a TSMC, que, por sua vez, terceiriza uma parcela significativa de seus equipamentos de fabricação de chips para a ASML.
Aplicações gerais de IA que você pode criar com a infraestrutura de IA adequada.
Uma infraestrutura de IA eficaz determina a rapidez com que as organizações podem experimentar, implementar e dimensionar aplicações de IA . Com a combinação certa de componentes de hardware e software, os cientistas de dados podem dar suporte a cargas de trabalho complexas de IA, garantir a proteção de dados e lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente.
1. Agentes de IA
Os agentes de IA executam tarefas de forma autônoma ou interativa, combinando capacidades de percepção, raciocínio e tomada de decisão.
A criação de agentes de IA exige hardware e software integrados, além do gerenciamento seguro de dados sensíveis.
- Os agentes corporativos gerenciam chamados de suporte interno ou automatizam fluxos de trabalho de documentação.
- Os agentes de desenvolvimento auxiliam na geração e depuração de código usando grandes modelos de linguagem .
- Agentes de IA para vendas podem elaborar abordagens personalizadas com base em dados do cliente.
2. Oleodutos RAG
A Geração Aumentada por Recuperação (RAG, na sigla em inglês) combina a recuperação de informações com IA generativa, melhorando a precisão e a relevância dos resultados do modelo.
Os pipelines RAG exigem acesso rápido aos dados, estruturas de processamento de dados eficientes e soluções de armazenamento escaláveis.
- As ferramentas de busca corporativa utilizam pipelines RAG para recuperar documentos e gerar resumos.
- Os sistemas de suporte ao cliente combinam a recuperação de informações com respostas generativas para fornecer respostas contextualizadas.
- As ferramentas de IA jurídicas recuperam e explicam precedentes ou regulamentos relevantes.
3. Infraestrutura nativa de inferência
Com a rápida expansão das cargas de trabalho de inferência, espera-se que elas representem aproximadamente metade de todas as cargas de trabalho de data centers. 2 Esse crescimento desloca a demanda por infraestrutura de grandes clusters de treinamento centralizados para data centers regionais distribuídos, localizados mais perto dos usuários finais.
Para dar suporte a essa mudança, espera-se que a infraestrutura deixe de priorizar projetos baseados em GPUs e passe a priorizar processos nativos de inferência. 3
A infraestrutura nativa de inferência é comumente usada em:
- Centros de dados regionais que atendem aplicações de IA em tempo real.
- Plataformas empresariais que executam serviços de IA em larga escala de forma economicamente viável.
- Casos de uso sensíveis à latência, como IA conversacional, recomendações e buscas.
Aplicações específicas de domínio
4. Processamento de linguagem natural
Os modelos de PNL executam tarefas como sumarização, classificação e geração de linguagem. Esses modelos são construídos com base em grandes conjuntos de dados e exigem ambientes computacionais escaláveis.
Essas aplicações dependem da ingestão, armazenamento e processamento de dados de alto rendimento de forma eficiente.
- Os chatbots e agentes virtuais utilizam modelos de linguagem pré-treinados para responder a perguntas e executar tarefas.
- Os sistemas de tradução automática dependem de capacidades de processamento paralelo para lidar com conteúdo multilíngue.
- Os modelos generativos de IA criam conteúdo novo, frequentemente treinados usando arquiteturas avançadas de aprendizado profundo.
5. Análise preditiva
A análise preditiva analisa tendências de dados e prevê eventos futuros. Esses modelos exigem um gerenciamento de dados robusto e fluxos de trabalho de IA estruturados.
A infraestrutura de IA deve suportar o treinamento de modelos em larga escala e integrar-se de forma segura aos sistemas existentes.
- Na área da logística , os modelos preveem os tempos de entrega e otimizam as rotas.
- Na área financeira , os modelos de aprendizado de máquina identificam padrões de fraude e avaliam riscos.
- Na área da saúde , os modelos preditivos estimam os resultados dos pacientes usando dados históricos.
6. Sistemas de recomendação
Os sistemas de recomendação utilizam dados do usuário para gerar conteúdo personalizado ou sugestões de produtos. Eles exigem treinamento contínuo para se adaptarem a novos comportamentos.
Esses sistemas exigem hardware especializado e infraestrutura em nuvem para lidar com inferência em tempo real em grande escala.
- As plataformas de streaming classificam os vídeos com base no histórico de visualização.
- Os mecanismos de comércio eletrônico sugerem produtos com base em dados de compra.
- As plataformas de publicidade otimizam a entrega de conteúdo para conversão.
7. IA para cibersegurança
Utilizando reconhecimento de padrões e detecção de anomalias, a IA ajuda a detectar e responder a ameaças de segurança cibernética .
Esses casos de uso dependem de medidas de segurança avançadas, ingestão de dados em alta velocidade e infraestrutura de treinamento de modelos.
- Sistemas de detecção de intrusão monitoram a atividade da rede usando algoritmos de IA.
- A proteção de endpoints utiliza modelos de aprendizado de máquina para identificar malware.
- Os sistemas de identidade avaliam o risco com base no comportamento do usuário e nos padrões de acesso.
8. Pesquisa científica e simulação
As aplicações científicas de IA dão suporte à simulação, ao teste de hipóteses e à descoberta acelerada. Esses projetos geralmente exigem vastos recursos computacionais.
- Plataformas de descoberta de fármacos simulam interações moleculares usando aprendizado profundo.
- Os modelos climáticos analisam grandes volumes de dados ambientais para previsões de longo prazo.
- A ciência dos materiais utiliza IA para identificar compostos potenciais com base em dados de simulação.
Aplicações no mundo físico
9. Visão computacional
Os modelosde visão computacional processam imagens e vídeos para detectar, segmentar ou classificar dados visuais. São utilizados em setores que exigem análise visual em tempo real. Essas aplicações se beneficiam de unidades de processamento de tensores e sistemas de arquivos distribuídos para gerenciar dados de forma eficiente.
- Aplicações de imagem médica utilizam modelos de IA para detectar padrões em exames.
- Os sistemas de vigilância realizam rastreamento de objetos e detecção de anomalias.
- As ferramentas de controle de qualidade na manufatura identificam defeitos usando tarefas de aprendizado de máquina.
10. Sistemas autônomos
Sistemas autônomos utilizam IA para operar de forma independente e responder a ambientes em constante mudança. Eles exigem processamento de baixa latência e processamento de dados em larga escala.
Esses sistemas de IA dependem de altas demandas computacionais, que normalmente não são suportadas pelas unidades centrais de processamento tradicionais.
- Os veículos autônomos utilizam modelos de IA para interpretar os dados dos sensores e tomar decisões.
- Os drones utilizam cargas de trabalho de aprendizado de máquina para navegação e reconhecimento de alvos.
- A robótica em armazéns opera com base na detecção e localização de objetos em tempo real.
Perguntas frequentes
A infraestrutura de IA refere-se aos sistemas e tecnologias essenciais que permitem o desenvolvimento e a implementação de soluções de IA.
Consiste em três componentes principais: computação, que fornece o poder de processamento (por exemplo, GPUs, TPUs) necessário para treinar e executar modelos de IA; dados, que incluem as ferramentas e os fluxos de trabalho para coletar, armazenar e preparar os grandes volumes de dados dos quais os sistemas de IA dependem; e o modelo, que se refere aos algoritmos e estruturas de IA usados para aprender com os dados e fazer previsões.
Esses elementos formam a base para construir, dimensionar e gerenciar aplicações de IA de forma eficaz.
Um fluxo de trabalho completo de IA inclui mais do que infraestrutura. Aqui estão os principais passos que dão suporte à infraestrutura de IA:
1. Ingestão de dados
A coleta de dados de alta qualidade é o primeiro passo no aprendizado de máquina. A infraestrutura deve suportar a ingestão contínua e em alta velocidade de dados.
Os dados podem provir de registros internos, sensores ou fontes públicas.
A limpeza e a transformação são necessárias antes do treinamento do modelo.
2. Treinamento do modelo
O treinamento requer acesso a hardware especializado e grandes conjuntos de dados. O tempo de treinamento afeta diretamente a velocidade de desenvolvimento da IA.
GPUs e TPUs permitem um treinamento mais rápido de modelos de aprendizado de máquina.
O treinamento distribuído permite que o processamento seja dividido entre várias máquinas.
3. Validação e testes
Os modelos são testados em conjuntos de dados separados para verificar a precisão. Os testes ajudam a reduzir o risco de erros em produção.
As métricas são usadas para avaliar o desempenho do modelo.
Resultados insatisfatórios podem indicar problemas com os dados ou sobreajuste do modelo.
4. Implantação
A implantação leva o modelo para um ambiente do mundo real. Uma implantação confiável é necessária para aplicar modelos de IA a tarefas comerciais reais.
Ferramentas de contêineres e softwares de orquestração auxiliam no empacotamento e na distribuição.
As ferramentas de monitoramento acompanham o desempenho do modelo e detectam desvios.
Escalabilidade e flexibilidade: as cargas de trabalho de IA geram volumes crescentes de dados e exigem capacidade computacional cada vez maior. A infraestrutura precisa ser escalável para acomodar conjuntos de dados maiores e modelos mais complexos. Os ambientes de nuvem permitem a alocação dinâmica de recursos e oferecem suporte a uma variedade de frameworks de aprendizado de máquina e modelos de implantação.
Segurança e conformidade: As considerações de segurança devem começar na fase de projeto. Os controles essenciais incluem criptografia, restrições de acesso e registros de auditoria automatizados. A conformidade com regulamentações como GDPR e HIPAA exige infraestrutura para suportar residência de dados, gerenciamento de permissões e rastreamento de atividades.
Integração com sistemas existentes: as plataformas de IA devem operar em conjunto com os sistemas de TI existentes. Sem uma integração cuidadosa, as organizações correm o risco de criar silos de dados e ineficiências nos processos. APIs, conectores de dados e middleware ajudam a garantir uma troca de dados fluida e a compatibilidade entre diferentes ambientes.
Preparação para o futuro e eficiência: a infraestrutura de IA deve ser adaptável às rápidas mudanças em ferramentas e modelos. A arquitetura modular suporta atualizações incrementais. O uso eficiente de recursos, incluindo hardware de baixo consumo e refrigeração otimizada, ajuda a reduzir custos e prolongar a vida útil do sistema.
Implementar uma infraestrutura de IA robusta envolve desafios tanto técnicos quanto de planejamento.
A disponibilidade de GPUs, TPUs e redes de alta velocidade na nuvem é baixa.
A integração com sistemas legados pode exigir desenvolvimento personalizado.
A governança de dados é complexa quando se trabalha com grandes volumes de dados sensíveis.
O cumprimento das normas legais exige atualizações e auditorias constantes.
Infraestrutura em nuvem:
1. Fornece acesso a vastos recursos computacionais sob demanda.
2. Reduz os custos iniciais em comparação com a compra de hardware físico.
3. Suporta escalonamento rápido para cargas de trabalho de curto prazo ou variáveis.
Infraestrutura local:
1. Oferece maior controle sobre os dados e os recursos computacionais.
2. Pode ser necessário para aplicações com regras rigorosas de privacidade ou conformidade.
3. Mais adequado para demandas computacionais consistentes ou de longo prazo.
Nota: Algumas organizações utilizam abordagens híbridas para atender a diferentes necessidades.
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