Já se passou cerca de um ano desde que a IA generativa passou a ter destaque, impulsionando o crescimento da IA empresarial. Segundo um recente relatório da IDC, os gastos anuais em IA, incluindo a IA generativa, saltarão de US$ 175,9 bilhões em 2023 para US$ 509,1 bilhões em 2027, com uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 30,4%.[1]
As empresas estão investindo pesado em suas estratégias de IA, tanto pela oportunidade quanto pelo receio de ficarem para trás dos concorrentes. No entanto, à medida que aceleram a adoção da IA, muitas empresas também percebem a necessidade de cuidado para garantir que sua estratégia de IA seja sustentável e responsável.
Outra áre preocupante é a gestão e proteção de dados, afinal, os dados são o coração da IA. Para cumprir a promessa da IA, as empresas precisam capturar dados das fontes certas e alimentá-los nos modelos corretos. Aí está um dos maiores desafios que as empresas enfrentam ao ativar suas estratégias de IA: como maximizar o valor dos modelos de IA sem expor ou arriscar seus dados? Para atingir esse objetivo, muitas empresas estão recorrendo à IA privada, que nada mais é do que um ambiente de IA construído por ou para uma organização específica, com o objetivo de ser usada exclusivamente por essa organização.
O que diferencia a IA privada da pública?
Antes da proliferação da IA generativa e dos grandes modelos fundamentais, os modelos de IA eram geralmente privados por padrão. Isso porque cada modelo teve que ser treinado com dados privados para casos de uso específicos de cada empresa. Foi apenas na era dos modelos fundamentais, como os grandes modelos de linguagem usados pelo ChatGPT, que a IA pública se tornou viável. Esses modelos podem ser ajustados para atender a vários casos de uso, permitindo que diferentes usuários ou empresas usem e compartilhem os mesmos modelos.
A tabela abaixo resume as características que diferenciam a IA privada da IA pública:
| IA Pública | IA Privada | |
| Finalidade | Projetada para ser usada no domínio público aberto por vários usuários em um ambiente compartilhado. Esses usuários podem ser consumidores, funcionários individuais dentro de corporações ou empresas de maneira mais ampla. | Projetada para ser utilizada por uma instituição específica. Normalmente, trata-se de uma empresa que deseja executar sua estratégia de IA mantendo o controle e a custódia de seus dados. |
| Modelos | Desenvolvida por terceiros e hospedada em um ambiente público. Todas as interações do usuário com o modelo podem ser usadas para expandir o modelo. | Desenvolvida por terceiros ou internamente. De qualquer maneira, os modelos são hospedados em um ambiente privado e protegido, geralmente atrás de um firewall. |
| Dados (para treinamento) | Normalmente utiliza dados publicamente disponíveis, como pacotes de dados que podem ser adquiridos em plataformas públicas. Os usuários também podem adicionar dados proprietários para ajuste fino. Os provedores de serviços para o modelo podem acessar e armazenar dados de treinamento. | Utiliza conjuntos de dados proprietários, muitas vezes incluindo os dados comerciais mais sensíveis e valiosos de uma empresa. |
| Data (for inference) | Pode usar tanto dados proprietários quanto dados disponíveis publicamente. Os provedores de serviços para o modelo podem acessar e armazenar dados de inferência. | Geralmente, utiliza dados proprietários da instituição. Apenas a entidade tem acesso aos dados. |
| Dados (para inferência) | Hospedada em um ambiente multiusuário, frequentemente em uma cloud pública. | Pode ser hospedada em qualquer ambiente privado, como local, em um data center de colocation ou em um ambiente Bare Metal as a Service. |
| Networking | Os dados podem trafegar pela internet pública. | Os dados trafegam apenas por meio de conexões de rede privadas dedicadas. |
A IA privada está ganhando destaque porque as organizações começaram a perceber as limitações de basear exclusivamente sua estratégia de IA na IA pública. Essas organizações reconhecem a necessidade da IA privada, mesmo que ainda não estejam familiarizadas com o termo.
Três principais vantagens da IA privada para empresas
O uso da IA privada oferece diversas oportunidades para as empresas otimizarem suas estratégias de IA, conforme destacado abaixo:
Proteção de dados proprietários
Ao fornecer os dados exclusivos de sua empresa para modelos de IA pública, você concorda em tornar essas informações públicas, mesmo sem perceber. Isso implica confiar dados sensíveis a terceiros, sem garantia de medidas adequadas para a proteção dessas informações. Além disso, você estaria incorporando as percepções de negócios encontradas em seus dados nos modelos de IA públicos. Isso significa que seus concorrentes poderiam se beneficiar diretamente desses insights.
Uma arquitetura de dados privados permite manter os dados sob controle próprio, assegurando sua proteção e uso exclusivo em benefício da empresa.
Redução do risco regulatório
Vivemos em uma época de crescente complexidade regulatória, com órgãos reguladores em todo o mundo estabelecendo novos requisitos para a coleta, armazenamento, transferência e processamento de dados pelas empresas. Esses requisitos podem ser particularmente desafiadores para empresas multinacionais que precisam cumprir normas de soberania de dados e regras específicas sobre a gestão do ciclo de vida dos dados. Como as empresas podem permanecer do lado da lei e ainda assim ter acesso aos enormes volumes de dados necessários para seus modelos de IA?
Uma abordagem de IA privada pode ajudar. As empresas podem projetar seus modelos e arquiteturas de dados para terem controle total sobre seus dados. Isso inclui especificar exatamente quais equipamentos são usados para armazenar e movimentar os dados, em quais locais físicos os dados são armazenados, quem tem acesso aos dados e para quais fins. Em resumo, você não precisará terceirizar suas responsabilidades de conformidade para uma terceira parte, como faria ao usar modelos de IA pública.
Otimização de desempenho e eficiência de custos
Quando as empresas utilizam modelos de IA pública para seus próprios dados proprietários, os dados e os modelos geralmente estão em ambientes diferentes. Modelos de IA pública normalmente são hospedados em clouds públicas. Toda vez que a empresa precisa movimentar dados entre o ambiente próprio e a nuvem pública, atrasos e custos de saída acabam atrapalhando, especialmente se ela não tiver um parceiro de interconexão para otimizar o desempenho.
A IA privada permite que as empresas projetem ambientes que minimizam esses problemas. Por exemplo, estruturar a arquitetura de dados de modo que modelos de IA e data warehouses estejam próximos um ao outro, garantindo um fluxo consistente e de baixa latência de dados. Além disso, como os dados nunca deixam a arquitetura de dados interna, a empresa não precisará pagar a terceiros pelo privilégio de movimentar seus próprios dados.
Ao fornecer os dados exclusivos de sua empresa para modelos de IA pública, você concorda em tornar essas informações públicas, mesmo sem perceber."Ruth Faller, VP Corporate Development and Strategy, Equinix
Quais são os requisitos de infraestrutura para a IA privada?
A IA é uma tecnologia inovadora com requisitos de infraestrutura exclusivos. As empresas não conseguem obter os benefícios da IA se continuar dependendo da infraestrutura de TI convencional. Na verdade, isso faz parte do apelo da IA pública: as empresas a veem como uma maneira rápida e fácil de começar, sem precisar construir uma infraestrutura de IA própria.
Como discutimos nesta postagem, existem razões importantes pelas quais as empresas devem construir sua própria infraestrutura privada quando estiverem prontas para expandir suas estratégias de IA. Nesta seção, falaremos sobre como essa infraestrutura deve ser configurada.
Adjacente à cloud
Só porque seu ambiente de IA é privado não significa que você deva se isolar totalmente das clouds públicas. Existem muitas razões pelas quais você pode querer aproveitar os recursos da cloud pública, como conectar-se a fornecedores de IA como serviço hospedados lá. O segredo é conseguir se conectar às clouds públicas seguindo suas próprias regras. Isso significa construir uma arquitetura de dados adjacente à cloud, onde você mantém a custódia sobre seus dados, mas também pode movê-los para a cloud sob demanda por meio de conexões dedicadas e privadas.
Acesso ao ecossistema
Mesmo quando uma empresa constrói sua própria infraestrutura de IA privada, não significa que ela precisa fazê-lo sozinha. Ela pode se conectar a uma ampla variedade de parceiros e provedores de serviços para obter a agilidade e flexibilidade necessárias de sua infraestrutura de IA. Com acesso aos parceiros certos no ecossistema digital nos lugares certos, as empresas podem implantar a rede, a cloud e os serviços SaaS necessários para expandir rapidamente sua infraestrutura de IA, acompanhando as mudanças nas necessidades do negócio.
Exemplos de como parceiros podem auxiliar as empresas em relação à infraestrutura de IA privada:
- Auxiliando na adoção de tecnologias de resfriamento HYPERLINK “https://blog.equinix.com/blog/2023/09/26/exploring-liquid-cooling-for-next-gen-business-applications/”líquido para atender aos requisitos de densidade das cargas de trabalho de IA
- Garantindo capacidade de computação sob demanda em locais estratégicos por meio de Bare Metal como um Serviço de usuário único.
Alcance global
Construir um ambiente de IA privada demanda a flexibilidade para capturar dados valiosos em qualquer lugar do mundo. Além disso, é preciso posicionar as cargas de trabalho de IA nos locais que melhor atendem aos requisitos de densidade e latência, não apenas nos locais onde você já tem infraestrutura.
Construir esse alcance global por conta própria parece uma tarefa difícil. A boa notícia é que você não precisa executá-la. Trabalhar com um parceiro global de colocation, como a Equinix, pode ajudar você a estabelecer a infraestrutura de IA de que precisa em todos os lugares necessários, sem os custos e complexidades de fazer isso sozinho. A Equinix também oferece um ecossistema denso de parceiros, incluindo importantes players globais de IA, com acessos de baixa latência aos principais provedores de cloud em todo o mundo.
Quer saber mais sobre como os clientes da Equinix estão prosperando na economia digital moderna, com uma infraestrutura digital distribuída e interconectada? Leia nosso artigo de visão sobre O futuro da liderança digital.
[1] Rick Villars, Karen Massey, Mike Glennon, Eileen Smith, Rasmus Andsbjerg, Peter Rutten, Ritu Jyoti, Jason Bremner, David Schubmehl, GenAI Implementation Market Outlook: Worldwide Core IT Spending for GenAI Forecast, 2023–2027, IDC Market Note, Doc # US51294223, October 2023.
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