Não sei por que nossa indústria continua caindo na armadilha de que, quando surge um novo conceito, há anúncios quase imediatos de que ele funciona melhor em uma plataforma. As empresas nem deveriam pensar em outras opções.

Este artigo do VentureBeat é um exemplo, embora seja mais equilibrado que a maioria. Embora muitos especialistas apresentem a computação em nuvem como a única escolha racional para IA, muitos fornecedores de hardware declaram que o hardware tradicional é a melhor opção. Quem está certo?

As nuances da seleção de plataforma

As perguntas que recebo em eventos de palestras sobre IA costumavam ser alguma versão de “qual é a melhor nuvem?” Agora é “onde devo executar a IA?” Nenhuma das perguntas tem uma resposta em preto e branco. Muito planejamento deve ser feito no processo de seleção para definir as melhores nuvens e as melhores plataformas de IA para resolver problemas específicos.

Lembra-se de 10 anos atrás, quando a gangue “somente nuvem” liderou o desfile? Muitas empresas, em seu fascínio, aplicaram a computação em nuvem a todos os problemas. Infelizmente, essas nuvens de pinos quadrados se encaixam em problemas de buracos quadrados apenas cerca de metade das vezes.

Parece que estamos caminhando para a mesma velha armadilha. A maneira mais simples de evitar as armadilhas é compreender os problemas comerciais específicos que a empresa deseja resolver. Alerta de spoiler: a resposta final nem sempre será uma nuvem pública.

Tenho me divertido discutindo essas recomendações de “um versus o outro” em conversas profissionais. Aqueles que definem uma abordagem de plataforma única para IA frequentemente argumentam do particular para o geral, como, “Sim, não é correto naquele caso de negócio específico, mas geralmente é”, o que é ilógico.

Não me oponho à computação em nuvem. É um host lógico para muitas soluções de IA, e muitas vezes fui o arquiteto delas. A nuvem tem seu próprio ecossistema de IA que inclui todos os conjuntos de ferramentas de IA generativas, escalabilidade sob demanda e assim por diante.

Fique tranquilo, há várias opções disponíveis para atender às suas necessidades, e a decisão final é sua. Arquitetos de IA definem uma plataforma vencedora com base nas necessidades específicas do seu negócio. Os habilidosos selecionarão a plataforma de IA mais econômica que renderá o maior valor para sua empresa.

Para a IA, a agilidade da nuvem e a rapidez com que os recursos podem ser aumentados ou reduzidos são inestimáveis ​​em um campo caracterizado por rápida evolução. Além disso, as plataformas de nuvem têm medidas avançadas de segurança e estabilidade operacional que poucas empresas podem replicar internamente. No entanto, nuvem é muitas vezes muito caro e pode não funcionar para os modelos de conformidade e segurança em vigor para um caso de uso específico. Além disso, eu disse que era muito caro? Isso é algo que você precisa considerar com a mente limpa.

Os defensores da infraestrutura local defendem melhor controle e conformidade, especialmente em setores altamente regulamentados, como saúde ou finanças. Eles citam possíveis economias de custos para cargas de trabalho com muitos dados, melhor latência e desempenho para tarefas específicas e autonomia para personalizar a infraestrutura sem estar vinculado às restrições dos fornecedores de nuvem. Todos estes são pontos positivos e relevantes apenas para um tipo específico de caso de negócio.

Então, nuvem ou local, como você decide? É mais fácil do que você pensa. Use este processo para guiá-lo:

  1. Determine o caso de uso de negócios.
  2. Obtenha consenso sobre os requisitos de negócios.
  3. Considere os requisitos tecnológicos.
  4. Selecione a plataforma correta.

Observe que a seleção da plataforma vem no final. Muitas pessoas declararão que são de alguma forma “clarividentes de plataforma” e podem escolher sua plataforma de IA, apesar de não terem compreensão do problema que precisa ser resolvido. Os provedores de hardware e nuvem agora fazem isso diariamente. Lembra daquelas soluções de pinos quadrados? As probabilidades são de que você tenha um problema de buraco redondo.

O caso de negócios reina supremo

Você deve compreender as realidades financeiras que se escondem por trás de qualquer nova tecnologia ou de sua aplicação. Hardware específico para IA (como GPUs de alto desempenho da Nvidia) tem um preço significativo. Os provedores de nuvem têm os recursos financeiros para absorver e distribuir esses custos por uma ampla base de usuários. Por outro lado, as empresas que investem pesadamente em hardware local enfrentam um ciclo perpetuamente assustador de atualizações e obsolescência.

Dito isso, os provedores de nuvem frequentemente apresentam arquiteturas que custam muito caro. Mesmo com as eficiências mencionadas acima, incluindo os benefícios da agilidade, o custo final destrói significativamente o valor que retorna ao negócio. Além disso, há oportunidades para as empresas criarem cuidadosamente sistemas locais que não necessitem de processadores caros e de última geração. A noção de que as GPUs são obrigatórias para todas as aplicações de IA é simplesmente boba. Temos sistemas de IA rodando em smartphones, pelo amor de Deus.

A computação de ponta complica ainda mais a equação, particularmente para aplicativos sensíveis à latência, como veículos autônomos e análises em tempo real. Algumas empresas podem achar a implantação de cargas de trabalho de IA em dispositivos de ponta benéfica ao ganhar com latência reduzida e desempenho aprimorado.

Aproveite os pontos fortes de cada lado

Dada a natureza complexa do cenário, a escolha entre infraestrutura em nuvem e local deve ser mais sutil. As empresas devem adotar uma abordagem híbrida que combine os pontos fortes de ambos os paradigmas. Por exemplo, as empresas podem implantar cargas de trabalho sensíveis à latência ou altamente regulamentadas no local ou na borda enquanto usam a nuvem por sua eficiência de custos, escalabilidade e acesso a ecossistemas completos de IA.

A questão não é se a nuvem dominará ou se o on-premises fará um retorno, mas sim reconhecer que ambos têm seu lugar. O objetivo deve ser alavancar todo o espectro de recursos disponíveis para atender com mais eficiência às necessidades específicas do negócio. Nuvem, on-premises ou ambos, empresas que buscam uma abordagem objetiva com um conjunto bem compreendido de metas navegarão pelas complexidades da adoção de IA e se posicionarão para desbloquear seu potencial transformador completo.