Não são só data centers e redes de energia que IA pode sobrecarregar; entenda

Com o aumento dos dados e aprendizado da inteligência artificial (IA), mais e mais recursos são necessários para alimentar a tecnologia. E não são só data centers e as redes de eletricidade. Outro setor também precisará passar por adequações: as redes de internet também serão afetadas.

Como explana o The Wall Street Journal, mais e mais pessoas passarão a usar chatbots de IA, que conversarão com mais agentes de IA. E tudo isso requer mais dados, comutação e sistemas de tecnologia de back-end, como as redes.

O Journal define a rede como o “encanamento” que move dados e apps dentro de e entre data centers, além de entre data centers e dispositivos com conexão à internet.

“A quantidade de tráfego que está começando e continuará a ser gerada com IA, onde você entra em ambiente de máquina para máquina, essa quantidade de tráfego será monumental”, disse, ao periódico, Chris Sharp, diretor de tecnologia da operadora de data center Digital Realty.

O que fazer para a IA não sobrecarregar a rede

Nvidia, Cisco, provedores de data centers e operadoras de bolsas de internet, como Lumen Technologies e DE-CIX, avaliam a reformulação da rede;

Tal atualização pode incluir upgrade de equipamentos, novas ferramentas de software e trabalho com provedores de rede, visando o aumento da capacidade e competência;

A Cisco, por exemplo, apesar de ter registrado receita e lucro trimestrais menores, obteve impulsionamento graças à demanda por infraestrutura de IA;

Até 2033, a empresa de pesquisa de mercado Straits Research estima que o mercado global de redes de data center chegará aos US$ 118,94 bilhões (R$ 686,58 bilhões, na conversão direta), ante os atuais US$ 34,61 bilhões (R$ 199,78 bilhões);

Além disso, as vendas de switches de data centers, responsáveis por rotear o tráfego de internet, podem quase que dobrar nos próximos anos, enquanto as vendas de switches de back-end, que conectam chips de IA, podem quadruplicar, conforme o BNP Paribas.

A International Data Corp, por sua vez, estima crescimento no investimento empresarial global em switches de data center de IA atualizados. Esse modelo pode lidar com mais dados que os tradicionais. Segundo a companhia, os valores devem passar dos atuais US$ 127,2 milhões (R$ 734,26 bilhões) para US$ 1 bilhão (R$ 5,77 bilhões) até 2027.

Sastry Durvasula, diretor de operações, informações e digital da gestora de dinheiro da Teachers Insurance and Annuity Association of America (TIAAA), disse que ela está implementando atualizações de rede visando ajudar a se tornar a IA em primeiro lugar. “A natureza das cargas de trabalho de IA exige isso e o cenário competitivo exige isso”, explicou.

Com o treinamento e uso de modelos de IA generativos, há necessidade de mais largura de banda para movimentação de dados e em menor latência do que em outros tipos de tráfegos de internet.

“São mais dados do que as redes de transporte já tiveram que transportar no passado”, disse Chris Downie, presidente-executivo do provedor de data center Flexential. Além disso, atualizar uma rede, ou criar uma dedicada, se faz necessário para dar suporte a grande número de GPUs, que consomem muita energia e são peças importantes no treinamento e execução das IAs.

Os custos são altos, pois os equipamentos novos são caros. Switches prontos para IA, por exemplo, podem custar, ao menos, cinco vezes mais que modelos tradicionais de data centers, que podem variar entre centenas e milhares de dólares, conforme estimativas de analistas. Outros equipamentos envolvidos na atualização são roteadores, softwares, ferramentas de segurança cibernética e automação. Todos eles podem ser envolvidos na habilitação de nova rede para IA.

Quem também atua na atualização da rede é a Nvidia, que tem a plataforma de rede denominada InfiniBrand, visando mover grandes quantidades de dados entre suas GPUs dentro de e entre data centers.

A Ethernet, plataforma adversária considerada menos madura para as redes de IA, é costumeiramente utilizada nos data centers tradicionais e possui conjunto maior de fornecedores vendendo equipamentos para dar suporte ao modelo, segundo a IDC.

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Outro exemplo é a xAI, de Elon Musk, que construiu um supercomputador com 100 mil GPUs da Nvidia em Memphis, Tennessee (EUA), visando treinar e entregar seus modelos de IA, como o Grok, disponível no X.

Tanto o data center que o abriga, bem como o supercomputador em si, foram construídos em apenas 122 dias. O data center usa a plataforma de rede Spectrum-X, da Nvidia, baseada em Ethernet em vez da InfinitiBand, conforme informações da gigante dos chips.

Mas, como pontua o Journal, a esperada atualização da rede de IA não atinge a todos os negócios de uma vez. Segundo Kevin Wollenweber, vice-presidente sênior e gerente geral do grupo de redes da Cisco, há um grande rol de empresas que seguem experimentando a tecnologia, e elas, possivelmente, começaram com a nuvem e aumentarão o uso de data centers privados mais adiante.

Há, ainda, vários líderes de tecnologia empresarial também vêm treinando ou usando modelos de IA na nuvem e não em seus próprios data centers, o que força as empresas provedoras de nuvem para atualizarem suas capacidades de rede.

Vários desses provedores, como Microsoft e Amazon, gastaram bilhões de dólares para construção de data centers com GPUs e redes prontas para a tecnologia emergente.

A Wayfair, por exemplo, depende da nuvem do Google, não precisando realizar ajustes específicos de IA, segundo Fiona Tan, diretora de tecnologia da varejista. Contudo, a executiva afirmou, ainda, que, se as necessidades da empresa ultrapassarem as que Google e outros provedores de nuvem são capazes de fornecer, ela poderá trabalhar com suas próprias alternativas.

Já Kate Johnson, presidente e diretora-executiva da operadora de internet Lumen, disse não ser surpresa que grandes empresas de tecnologia estejam construindo data centers próprios para a IA primeiro. A empresa fechou US$ 5 bilhões (R$ 28,86 bilhões) em acordos para fornecer conectividade de fibra para data centers de IA da Microsoft, bem como um para a infraestrutura da Meta.

Daqui a alguns anos, na próxima onda, as grandes empresas deverão começar a construir seus data centers privados para treinar e executar a tecnologia e não usarão mais a nuvem, afirmou Johnson. Uma delas, que já chegou neste estágio, é a Infosys, que tem seu próprio “cluster” de GPUs para construção e treinamento de modelos de IA de pequeno e médio porte, segundo Rafee Tarafdar, diretor de tecnologia da empresa.

A companhia também conta com GPUs e CPUs para executar os modelos. Toda a infraestrutura da Infosys, incluindo rede, precisará ser atualizada com regularidade, apontou o executivo.

Já Naveen Chhabra, analista principal da Forrester, entende que empresas que levam a sério a implementação de IA em seus processos de negócio levarão a sério seus requisitos de rede. “Elas podem ver claramente, digamos, três anos depois, que isso pode ser um de seus calcanhares de Aquiles se não for abordado logo no início”, explanou.

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