Custos, latência e soberania de dados orientam a escolha da infraestrutura para inteligência artificial
A escolha de onde executar os modelos de inteligência artificial é, atualmente, uma das decisões mais relevantes na estratégia de tecnologia. Jean Pierre Lessa Ferreira, CTO e especialista em tecnologia, software e inteligência artificial, explica que a escolha entre nuvem pública, ambiente privado ou arquitetura híbrida influencia diretamente o custo, o desempenho e o nível de controle que a empresa terá sobre seus dados.
Em projetos incipientes, a nuvem pública geralmente representa a opção mais adequada. Ela disponibiliza acesso imediato a processadores especializados, modelos prontos e serviços gerenciados, sem necessidade de investimento em equipamentos. À medida que o uso aumenta e as aplicações chegam à produção, outras variáveis passam a ter peso na decisão.
Volume de processamento, requisitos regulatórios, sensibilidade das informações e necessidade de resposta em tempo real podem tornar outros modelos mais adequados para determinadas cargas de trabalho. Neste artigo, você vai aprender a diferença entre cada opção, os critérios de escolha e por que muitas empresas adotam modelos híbridos.
Modelos de infraestrutura para diferentes cargas de inteligência artificial
A nuvem pública se destaca pela elasticidade e velocidade. Empresas podem usar GPUs de alto desempenho sob demanda, pagando apenas pelo período de uso. Ainda, têm acesso a serviços de IA que simplificam tarefas e aceleram a chegada das primeiras aplicações à produção.
A nuvem privada, seja em data center próprio ou em infraestrutura dedicada de um fornecedor, confere controle mais abrangente sobre o armazenamento de dados e seu processamento. Como observado por Jean Pierre Lessa Ferreira, diretor de tecnologia, esse modelo pode ser aplicável para cargas constantes e previsíveis, em que o custo de manutenção de equipamentos dedicados se torna competitivo em relação à cobrança por uso.
A arquitetura híbrida combina os dois ambientes. Dados sensíveis e aplicações críticas permanecem em infraestrutura controlada, enquanto os demais processos são direcionados para a nuvem pública. Essa flexibilidade exige integração, políticas de segurança e ferramentas de gerenciamento.
Os critérios que orientam a decisão
É preciso analisar o custo ao longo do tempo. Cargas de IA na nuvem pública tendem ser mais econômicas. Já aplicações que processam grandes volumes podem justificar capacidade dedicada, desde que a análise inclua energia, refrigeração, manutenção e atualização dos equipamentos.
A soberania e a sensibilidade dos dados também pesam. Setores e empresas regulados devem garantir onde os dados estão armazenados, quem pode acessá-los e como são tratados, em conformidade com a LGPD. De acordo com a avaliação de Jean Pierre Lessa Ferreira, especialista em software e inteligência artificial, esse critério frequentemente define a arquitetura antes mesmo da análise financeira.
Outras questões são latência e dependência. Aplicações que exigem respostas imediatas podem se beneficiar de processamento perto da operação. Contudo, concentrar toda a estratégia em serviços exclusivos de um único provedor pode dificultar mudanças futuras. O uso de contêineres, padrões abertos e camadas de abstração facilita mover cargas conforme custos e regulações evoluem.
A governança unificada é apontada por Jean Pierre Lessa Ferreira, que atua como CTO, como condição para que essa combinação funcione. Independentemente do local de execução de cada carga, as políticas de acesso, o monitoramento de custos, os registros de auditoria e os controles de segurança devem ser consistentes. Caso isso não ocorra, a arquitetura híbrida se transforma em um conjunto de ambientes desconectados e difíceis de proteger.
Infraestrutura definida pela natureza de cada aplicação
Em última análise, conforme o parecer do diretor de tecnologia, Jean Pierre Lessa Ferreira, a seleção da infraestrutura para inteligência artificial é determinada pelas características de cada aplicação. Fatores como elasticidade, controle, custo, latência e exigências regulatórias apresentam pesos distintos, que variam conforme o tipo de carga e a fase do projeto.
De acordo com o parecer do diretor de tecnologia Jean Pierre Lessa Ferreira, a tendência atual do mercado é a combinação de ambientes, aproveitando a velocidade da Nuvem Pública para experimentação e crescimento, bem como o controle de estruturas dedicadas para dados sensíveis e cargas constantes. Para alcançar esse equilíbrio, é necessário mapear as cargas de trabalho, padronizar os ambientes e manter a governança integrada.
A tomada de decisões de infraestrutura com base em critérios claros permite que se evitem migrações apressadas e custos inesperados no futuro. Com uma estratégia bem definida, a empresa ganha liberdade para ajustar sua arquitetura à medida que os projetos de IA amadurecem e as exigências do mercado mudam.
