Top 10 Empresas de Infraestrutura de IA & Aplicações
Muitas organizações investem pesadamente em IA, mas a maioria dos projetos falha em escalar. 10-20% das provas de conceito de IA progridem para a implementação completa.1
Uma razão fundamental é que os sistemas existentes não estão equipados para suportar as exigências de grandes datasets, processamento em tempo real ou modelos complexos de machine learning. 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 chegam à produção
Explore as top 10 empresas de infraestrutura de IA, seus principais componentes e o que é necessário para suportar cargas de trabalho de IA de forma eficaz:
Componentes-chave da infraestrutura de IA para empresas
Veja uma explicação de cada camada de infraestrutura de IA e o líder de mercado. Nos casos em que há dados públicos sobre receitas ou número de funcionários, estes foram usados para identificar o líder de mercado:
1. Computação
Solução | Plataforma |
|---|---|
Chips de IA | NVIDIA |
Nuvem | AWS |
Nuvem de GPU | Coreweave |
Nuvem de GPU |
A camada de computação suporta as cargas de trabalho altamente paralelas necessárias para o treinamento e inferência de modelos em larga escala.
- Fabricantes de chips de IA projetam processadores especializados adaptados para cargas de trabalho de IA. Esses chips focam em maximizar o throughput e a eficiência energética para tarefas como treinamento e inferência de redes neurais.
- NVIDIA desenvolve GPUs para cálculos matriciais e vetoriais, que são essenciais para treinar modelos de deep learning e acelerar cargas de trabalho de IA.
- 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 computacionais e implantem modelos de IA em produção sem comprar ou manter hardware local.
- Amazon Web Services: Além das NVIDIA GPUs, a AWS fornece processadores Trainium e Inferentia para treinamento e inferência em sua infraestrutura de nuvem.
- Plataformas de nuvem de GPU especializam-se no provisionamento de GPU para cargas de trabalho de IA.
- IONOS Cloud fornece o Compute Engine, uma plataforma IaaS que oferece instâncias vCPU, de núcleo dedicado e GPU com CPU e RAM configuráveis, faturamento baseado em uso e reservado com data centers europeus em conformidade com o GDPR.
- Coreweave, um serviço líder de nuvem de GPU, recentemente abriu capital na NASDAQ.
2. Dados
A infraestrutura de IA requer pipelines de dados bem geridos para fornecer aos modelos inputs limpos e relevantes. A camada de dados suporta aquisição, transformação, análise e armazenamento para fluxos de trabalho de machine learning.
- Plataformas de gestão e análise de dados: Os dados empresariais precisam ser organizados, enriquecidos com metadados, governados e analisados. Então, podem tornar-se uma fonte valiosa para treinar modelos de machine learning.
- Snowflake, com a sua oferta focada em empresas, permite que os negócios organizem os seus dados e identifiquem fontes de dados para IA.
- Serviços de aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) e outras anotações de dados: Anotar dados ajuda os modelos de IA a aprender com datasets existentes.
- Scale IA fornece datasets anotados e feedback de avaliação para alinhar modelos com preferências humanas. Esses dados são essenciais no treinamento de LLMs.
- Infraestrutura de dados da web: A web pública é a maior fonte de dados usados para treinamento e inferência de IA. Muitos modelos de IA generativa são treinados ou fine-tuned com dados da web pública ou requerem acesso à web em tempo real e ininterrupto durante a inferência.
- Bright Data é uma plataforma de infraestrutura de dados da web. Oferece datasets, APIs de web-scraping, proxies, navegadores remotos e capacidades de automação para agentes pesquisarem, rastrearem e navegarem na web.
3. Modelo
A camada de modelo inclui arquiteturas, mecanismos de treinamento e processos de implantação para modelos de IA. Garante experimentação, otimização e monitorização em diversas aplicações, como LLMs e sistemas de vídeo com IA.
- LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala): A OpenAI desempenhou um papel importante na aceleração da adoção da IA generativa através de modelos de linguagem de grande escala.
- LMMs (Modelos Multimodais de Grande Escala): Modelos multimodais requerem o manuseamento de inputs de alta dimensão e consciência temporal. O Veo da Google DeepMind lidera o desenvolvimento de modelos de IA de vídeo para tarefas de reconhecimento de ação e sumarização de vídeo.
- Plataformas de MLOps suportam rastreamento, teste e lançamento de modelos em produção. O Hugging Face (HF) oferece ferramentas e repositórios para versionamento, teste e implantação de modelos em diferentes ambientes.
A camada de modelo inclui muitas plataformas, desde linguagens de programação como Python até pacotes como Pytorch e plataformas de ciência de dados como DataRobot. Apresentamos um número selecionado de indústrias, não todo o panorama.
Limitações
Esta é a visão da indústria da perspetiva de um comprador empresarial. Por trás de cada indústria estão outras indústrias que a abastecem. Por exemplo, no segmento de computação, a NVIDIA subcontrata o fabrico de chips à TSMC, que por sua vez subcontrata uma parte significativa do seu equipamento de fabrico de chips à ASML.
O que são fábricas de IA?
Fábricas de IA são ambientes dedicados para produzir, implantar e escalar modelos de IA e aplicações alimentadas por IA. Combinam computação, dados, redes, armazenamento, software e experiência operacional num sistema projetado para cargas de trabalho de IA contínuas.
A Comissão Europeia descreve as Fábricas de IA como ecossistemas que reúnem capacidade de supercomputação, dados, talento, startups, empresas, universidades e instituições públicas para desenvolver modelos e aplicações de IA confiáveis.2
Fábricas de IA vs. Infraestrutura de IA
A infraestrutura de IA refere-se aos componentes subjacentes necessários para construir e executar sistemas de IA. Estes incluem recursos de computação como GPUs e aceleradores de IA, armazenamento e pipelines de dados, redes, ferramentas de orquestração, plataformas de desenvolvimento de modelos e controlos de segurança.
As fábricas de IA são uma forma mais integrada e orientada para a produção da infraestrutura de IA. Em vez de se focarem em camadas de infraestrutura individuais, as fábricas de IA são projetadas para operar cargas de trabalho de IA de forma contínua e em escala. Integram componentes de infraestrutura com processos operacionais, orquestração de software e otimização de carga de trabalho.
Casos de uso de fábricas de IA
As fábricas de IA são relevantes quando as cargas de trabalho de IA requerem computação em larga escala, inferência de baixa latência, alto throughput de dados ou controlo rigoroso sobre dados e infraestrutura:
- Treinamento de modelos de IA: As fábricas de IA podem suportar o treinamento de modelos de linguagem de grande escala, modelos de domínio específico e modelos de IA de fronteira que requerem milhares de GPUs ou aceleradores de IA.
- Inferência em larga escala: As empresas podem usar fábricas de IA para executar aplicações de IA que geram respostas continuamente, como chatbots, assistentes de codificação, sistemas de pesquisa, motores de recomendação e copilotos de IA.
- IA agêntica: Agentes autónomos requerem raciocínio, planeamento, uso de ferramentas, recuperação e execução repetidos. Essas cargas de trabalho podem ser mais intensivas em computação do que a simples inferência de prompt-resposta, tornando as fábricas de IA úteis para organizações que escalam sistemas agênticos.
- IA soberana: Governos e indústrias regulamentadas podem usar fábricas de IA dedicadas para treinar e executar modelos, mantendo dados sensíveis dentro de jurisdições ou data centers específicos.
- Pesquisa científica e simulação: As fábricas de IA podem suportar cargas de trabalho em descoberta de medicamentos, modelagem climática, ciência dos materiais e outras áreas de pesquisa que requerem computação em larga escala e armazenamento de alto desempenho.
- IA física e robótica: As fábricas de IA podem ser usadas para treinar e implantar modelos para sistemas autónomos, robótica, automação de manufatura e aplicações de visão computacional.
Exemplos de fornecedores de fábricas de IA
NVIDIA: O conceito de fábrica de IA da NVIDIA foca-se em sistemas full-stack para produzir outputs de IA em escala. A sua abordagem combina GPUs, redes, memória, armazenamento, software de inferência, refrigeração, arquiteturas de referência e parceiros do ecossistema.
A NVIDIA posiciona as fábricas de IA como ambientes que otimizam o custo e o throughput do output de IA, especialmente para cargas de trabalho intensivas em inferência e IA agêntica.3
AWS: As Fábricas de IA da AWS são implantações de infraestrutura de IA dedicadas que a AWS constrói e gere no próprio data center do cliente.
A AWS fornece acesso a serviços como Amazon EC2, Amazon Bedrock e Amazon SageMaker, bem como aceleradores Trainium, NVIDIA GPUs, redes e armazenamento. Este modelo é adequado para organizações que desejam infraestrutura de IA semelhante à nuvem, cumprindo ao mesmo tempo requisitos de soberania de dados, segurança ou regulamentares.4
Aplicações gerais de IA que pode construir com a infraestrutura de IA certa
Uma infraestrutura de IA eficaz determina a rapidez com que as organizações podem experimentar, implantar e escalar aplicações de IA. Com a combinação certa de componentes de hardware e software, os cientistas de dados podem suportar cargas de trabalho de IA complexas, garantir a proteção de dados e lidar eficientemente com grandes volumes de dados.
1. Agentes de IA
Agentes de IA realizam tarefas de forma autónoma ou interativa, combinando capacidades de perceção, raciocínio e tomada de decisão.
Construir agentes de IA requer hardware e software integrados e a gestão segura de dados sensíveis.
- Agentes empresariais lidam com tickets de suporte interno ou automatizam fluxos de trabalho de documentação.
- Agentes de desenvolvimento auxiliam na geração de código e depuração usando modelos de linguagem de grande escala.
- Agentes de IA para vendas podem redigir contacto personalizado com base em dados de clientes.
2. Pipelines de RAG
Geração Aumentada por Recuperação (RAG) combina recuperação de informação com IA generativa, melhorando a precisão e relevância dos outputs do modelo.
Pipelines de RAG requerem acesso rápido a dados, frameworks de processamento de dados eficientes e soluções de armazenamento escaláveis.
- Ferramentas de pesquisa empresarial usam pipelines de RAG para recuperar documentos e gerar sumários.
- Sistemas de suporte ao cliente combinam recuperação com respostas generativas para fornecer respostas sensíveis ao contexto.
- Ferramentas de IA jurídica recuperam e explicam precedentes ou regulamentos relevantes.
3. Infraestrutura nativa de inferência
À medida que as cargas de trabalho de inferência escalam rapidamente, espera-se que representem cerca de metade de todas as cargas de trabalho dos data centers.5 Este crescimento desloca a procura de infraestrutura de grandes clusters de treinamento centralizados para data centers regionais distribuídos localizados mais perto dos utilizadores finais.
Para suportar esta mudança, espera-se que a infraestrutura se afaste de designs centrados em GPU para processos nativos de inferência.6
A infraestrutura nativa de inferência é comumente usada em:
- Data centers regionais que servem aplicações de IA em tempo real.
- Plataformas empresariais que executam serviços de IA em larga escala de forma económica.
- Casos de uso sensíveis à latência, como IA conversacional, recomendações e pesquisa.
Aplicações de domínio específico
4. Processamento de linguagem natural
Modelos de PLN realizam tarefas como sumarização, classificação e geração de linguagem. Esses modelos são construídos em grandes datasets e requerem ambientes de computação escaláveis.
Essas aplicações dependem de ingestão eficiente de dados, armazenamento e processamento de alto throughput.
- Chatbots e agentes virtuais usam modelos de linguagem pré-treinados para responder a perguntas e realizar tarefas.
- Sistemas de tradução automática dependem de capacidades de processamento paralelo para lidar com conteúdo multilingue.
- Modelos de IA generativa criam novo conteúdo, frequentemente treinados usando arquiteturas avançadas de deep learning.
5. Análise preditiva
A análise preditiva analisa tendências de dados e prevê eventos futuros. Esses modelos requerem uma gestão de dados forte e fluxos de trabalho de IA estruturados.
A infraestrutura de IA deve suportar o treinamento de modelos em escala e integrar-se de forma segura com os sistemas existentes.
- Na logística, modelos preveem tempos de entrega e otimizam rotas.
- Nas finanças, modelos de machine learning identificam padrões de fraude e avaliam riscos.
- Na saúde, modelos preditivos estimam resultados de pacientes usando dados históricos.
6. Sistemas de recomendação
Sistemas de recomendação usam dados de utilizadores para gerar conteúdo personalizado ou sugestões de produtos. Requerem retreinamento contínuo para se adaptarem a novos comportamentos.
Esses sistemas requerem hardware especializado e infraestrutura de nuvem para lidar com inferência em tempo real em escala.
- Plataformas de streaming classificam vídeos com base no histórico de visualização.
- Motores de eCommerce sugerem produtos com base em dados de compra.
- Plataformas de publicidade otimizam a entrega de conteúdo para conversão.
7. IA para cibersegurança
Usando reconhecimento de padrões e deteção de anomalias, a IA ajuda a detetar e responder a ameaças de cibersegurança.
Esses casos de uso dependem de medidas de segurança avançadas, ingestão de dados em alta velocidade e infraestrutura de treinamento de modelos.
- Sistemas de deteção de intrusão monitorizam a atividade da rede usando algoritmos de IA.
- Proteção de endpoints usa modelos de machine learning para identificar malware.
- Sistemas de identidade avaliam o risco com base no comportamento do utilizador e padrões de acesso.
8. Pesquisa científica e simulação
Aplicações de IA científica suportam simulação, teste de hipóteses e descoberta acelerada. Esses projetos frequentemente requerem vastos recursos computacionais.
- Plataformas de descoberta de medicamentos simulam interações moleculares usando deep learning.
- Modelos climáticos analisam grandes volumes de dados ambientais para previsões de longo prazo.
- A ciência dos materiais usa IA para identificar compostos potenciais com base em dados de simulação.
Aplicações no mundo físico
9. Visão computacional
Modelos de visão computacional processam imagens e vídeos para detetar, segmentar ou classificar dados visuais. São usados em setores que requerem análise visual em tempo real. Essas aplicações beneficiam de unidades de processamento tensorial e sistemas de ficheiros distribuídos para gerir dados de forma eficiente.
- Aplicações de imagiologia médica usam modelos de IA para detetar padrões em exames.
- Sistemas de vigilância realizam rastreamento de objetos e deteção de anomalias.
- Ferramentas de controlo de qualidade na manufatura identificam defeitos usando tarefas de machine learning.
10. Sistemas autónomos
Sistemas autónomos usam IA para operar de forma independente e responder a ambientes em mudança. Requerem processamento de baixa latência e processamento de dados em larga escala.
Esses sistemas de IA dependem de altas exigências computacionais, que normalmente não são suportadas por unidades de processamento central tradicionais.
- Veículos autónomos executam modelos de IA para interpretar inputs de sensores e tomar decisões.
- Drones usam cargas de trabalho de machine learning para navegação e reconhecimento de alvos.
- A robótica de armazém opera com base na deteção e localização de objetos em tempo real.
Adicionar como fonte preferencialPerguntas frequentes
A infraestrutura de IA refere-se aos sistemas e tecnologias centrais que permitem o desenvolvimento e a implantação 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 inclui as ferramentas e pipelines para recolher, armazenar e preparar os grandes volumes de dados dos quais os sistemas de IA dependem; e o modelo, que se refere aos algoritmos e frameworks de IA usados para aprender com os dados e fazer previsões.
Esses elementos formam a base para construir, escalar e gerir aplicações de IA de forma eficaz.
Um fluxo de trabalho de IA completo inclui mais do que infraestrutura. Aqui estão os passos-chave que suportam a infraestrutura de IA:
1. Ingestão de dados
Reunir dados de alta qualidade é o primeiro passo no machine learning. A infraestrutura deve suportar ingestão de dados contínua e de alta velocidade.
Os dados podem vir de logs internos, sensores ou fontes públicas.
A limpeza e transformação são necessárias antes do treinamento do modelo.
2. Treinamento do modelo
O treinamento requer acesso a hardware especializado e grandes datasets. O tempo de treinamento afeta diretamente a velocidade do desenvolvimento de IA.
GPUs e TPUs permitem um treinamento mais rápido de modelos de machine learning.
O treinamento distribuído permite que o processamento seja dividido por várias máquinas.
3. Validação e teste
Os modelos são testados em datasets separados para verificar a precisão. O teste ajuda a reduzir o risco de erros em produção.
Métricas são usadas para avaliar o desempenho do modelo.
Resultados fracos podem indicar problemas de dados ou overfitting do modelo.
4. Implantação
A implantação move o modelo para um ambiente real. Uma implantação fiável é necessária para aplicar modelos de IA a tarefas de negócio reais.
Ferramentas de containers e software de orquestração auxiliam no empacotamento e distribuição.
Ferramentas de monitorização acompanham o desempenho do modelo e detetam desvios.
Escalabilidade e flexibilidade: As cargas de trabalho de IA geram volumes crescentes de dados e requerem capacidade de computação cada vez maior. A infraestrutura deve escalar para acomodar datasets maiores e modelos mais complexos. Ambientes de nuvem permitem a alocação dinâmica de recursos e suportam uma gama de frameworks de machine learning e modelos de implantação.
Segurança e conformidade: As considerações de segurança devem começar na fase de projeto. Controlos essenciais incluem encriptação, restrições de acesso e registos de auditoria automatizados. A conformidade com regulamentos como GDPR e HIPAA requer que a infraestrutura suporte residência de dados, gestão de permissões e rastreamento de atividades.
Integração com sistemas existentes: As plataformas de IA devem operar ao lado dos sistemas de TI existentes. Sem uma integração cuidadosa, as organizações correm o risco de criar silos de dados e ineficiências de processo. APIs, conectores de dados e middleware ajudam a garantir uma troca de dados suave e compatibilidade entre diferentes ambientes.
Preparação para o futuro e eficiência: A infraestrutura de IA deve ser adaptável a mudanças rápidas em ferramentas e modelos. Uma 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 técnicos e de planeamento.
A disponibilidade de nuvem para GPUs, TPUs e redes de alta velocidade é baixa.
A integração com sistemas legados pode exigir desenvolvimento personalizado.
A governança de dados é complexa ao trabalhar com grandes volumes de dados sensíveis.
A conformidade com normas legais necessita de atualizações e auditorias consistentes.
Infraestrutura de 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 mais controlo sobre dados e recursos de computação.
2. Pode ser necessária para aplicações com regras estritas de privacidade ou conformidade.
3. Mais adequada para procura computacional consistente ou de longo prazo.
Nota: Algumas organizações usam abordagens híbridas para corresponder a diferentes necessidades.
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O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia de destaque como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.
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