Como a infraestrutura digital vai possibilitar a IA privada?

Para implantar a IA da maneira certa, você precisa priorizar a arquitetura de dados, a conectividade de rede privada e a sustentabilidade. E os ecossistemas também ajudam.

Jon Lin
Como a infraestrutura digital vai possibilitar a IA privada?

Não é segredo que os líderes empresariais estão estimulados pelas possibilidades da IA generativa. O diálogo em torno dela é intenso e há uma urgência em descobrir como ela pode ajudar suas empresas. Eles têm dúvidas sobre por onde começar, como escalar e como aproveitar o conhecimento de modelos públicos de IA enquanto protegem informações confidenciais, como IP.

É aí que a IA de nível corporativo entra em ação, com seu uso combinado de IA e dados privados e modelos de treinamento na cloud pública. A IA privada dá às empresas o controle para aproveitar os benefícios da IA e, ao mesmo tempo, manter seus dados confidenciais seguros e confidenciais.  Tal como a cloud privada, a IA privada deve estar operacional em ambientes não públicos para que as empresas possam utilizar os seus dados proprietários, mantendo ao mesmo tempo o controle total.

Os líderes que se transformaram digitalmente estão implementando agora as suas infraestruturas digitais para promover a IA corporativa.  Esses líderes seguem três estratégias críticas para acertar a IA:

  1. Estruturar arquiteturas de dados para governança, privacidade e residência.
  2. Usar interconexão para hiperconectividade.
  3. Escolher a IA sustentável e usar a IA para a sustentabilidade.

Eles também escolhem os ecossistemas que conectam as empresas aos parceiros, sistemas e ferramentas necessárias para implantar sua infraestrutura corporativa de IA nos lugares certos.

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No primeiro volume do The Equinix Indicator especialistas do setor compartilham seus pensamentos sobre Infraestrutura Digital e IA Privada.

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Benefícios da IA privada

A IA privada é a IA criada para uso exclusivo de uma organização, mantendo o controle sobre seus modelos e dados. Os benefícios adicionais da IA privada incluem:

  • Melhorar a latência da carga de trabalho
  • Reduzir o risco regulatório
  • Previsibilidade de custos

A integração de uma infraestrutura multicloud híbrida para a IA privada simplifica o acesso a vários ambientes de cloud e de edge, para executar cargas de trabalho específicas.

Vamos dar uma olhada mais de perto nas três estratégias essenciais para implantar infraestrutura digital que ajudam as empresas a habilitar a IA privada.

Estruturar arquitetura de dados para governança, privacidade e residência

A IA privada requer muitos dados de várias fontes, privadas, públicas e de terceiros, para criar melhores resultados de negócios. Depois que as empresas constroem os data lakes necessários e implantam a infraestrutura para alimentar os dados nos mecanismos de IA, elas devem formatar esses dados para facilitar o consumo.

Dados privados podem ser expostos por vazamento ao usar modelos de treinamento hospedados em uma infraestrutura pública de IA. A arquitetura de dados certa ajuda as empresas a manter o controle e a propriedade sobre seus dados e apoia a conformidade com a soberania de dados e os requisitos regulatórios. Ela também otimiza os custos, reduzindo a necessidade de duplicação de dados entre vários provedores de serviços de cloud.

As arquiteturas de dados devem ser projetadas para o fluxo contínuo de informações com três componentes essenciais:

  • Governança: Estabelecer processos de coleta, armazenamento, processamento e gerenciamento de dados para garantir a qualidade dos dados e a conformidade regulatória.
  • Residência: Determinar onde armazenar conjuntos de dados específicos, no local, em data centers de colocation ou na cloud, e em que país.
  • Privacidade: Salvaguardar os dados para proteger informações confidenciais e atender às regulamentações globais de proteção de dados.

A IA privada requer novas arquiteturas e padrões de dados que acomodam tecnologias inovadoras e de primeira classe.Acertar na arquitetura de dados começa com a construção de um núcleo de dados autoritativo para que os dados possam migrar da edge para a cloud e vice-versa com controle total. Isso ajuda as empresas a encontrar o equilíbrio certo entre implantar seus dados em vários serviços relacionados à IA e manter o controle de dados.

Usar interconexão para hiperconectividade

A IA privada amplifica os requisitos de conectividade, exigindo baixa latência para cargas de trabalho que exigem processamento em tempo real. A implantação de um ambiente multicloud híbrido com conexões de rede privada virtual, o que chamamos de interconexão, transfere o compartilhamento de dados da Internet pública para redes privadas e conecta perfeitamente cargas de trabalho e dados em todo o mundo. A interconexão fornece hiperconectividade de e para o núcleo digital, ecossistemas e edge, ajudando as empresas a alcançar mais participantes, parceiros e serviços, de clouds a marketplaces.

A interconexão privada é compatível com padrões de movimento de arquitetura de dados que incluem:

  • Habilitar a ingestão de dados de várias fontes
  • Otimizar as velocidades de transferência de dados entre recursos privados e na cloud
  • Acelerar a distribuição e a automação de insights acionáveis em tempo real

O uso de interconexão e armazenamento adjacente na cloud ajuda a garantir acesso aos dados na edge, um perímetro seguro e inferência em tempo real.

Escolher a IA sustentável e usar a IA para a sustentabilidade

A IA privada requer mais poder computacional, portanto a sustentabilidade é uma preocupação primária sobre a forma como as empresas estão consumindo ou construindo infraestruturas de IA privada.

A IA sustentável integra eficiências ambientais no projeto, desenvolvimento e implantação de sistemas de IA em todo o seu ciclo de vida. A IA sustentável inclui tornar algoritmos, modelos e previsões mais eficientes em termos energéticos. Para conseguir isso, as empresas vão analisar como os data centers de colocation fornecem infraestrutura altamente eficiente e investem em energia ecologicamente sustentável.

Equipamentos de TI mais potentes, implantações de maior densidade, computação de edge e a demanda por maior eficiência estão impulsionando a necessidade de técnicas de resfriamento mais avançadas. Tecnologias avançadas de resfriamento  líquido, como o direto ao chip, permitem que as empresas resfriem com mais eficiência o hardware potente e de alta densidade que apoia as cargas de trabalho com uso intensivo de computação, como a IA.

As operadoras de data centers também estão explorando outras maneiras de reduzir o consumo total de energia sem afetar a operação segura da infraestrutura de TI, como a adoção das orientações recentes da Sociedade Americana de Engenheiros de Aquecimento, Refrigeração e Ar Condicionado (ASHRAE), que afirmam que equipamentos de classe A1 (nível corporativo) agora podem operar com segurança em temperaturas mais elevadas.

Por outro lado, as empresas estão usando a IA para reduzir as emissões de carbono operacionais e acelerar os programas de ação climática. Por exemplo, a IA está ajudando as companhias aéreas a otimizar as rotas de voo para reduzir o uso de combustível. As empresas de biodiversidade estão a IA para descobrir soluções mais amigáveis à natureza.

Executar a IA privada na plataforma Equinix®

A Equinix ajuda as empresas a desenvolver a IA privada. Mantemos uma posição distinta no cenário de infraestrutura digital como uma plataforma neutra em termos de fornecedores, onde as empresas projetam sua infraestrutura multicloud e colaboram com parceiros do ecossistema. Nos colocamos no ponto central da infraestrutura digital nos últimos 25 anos, e a IA traz um incrível conjunto de novos casos de uso para ajudar a construir sobre isso.

Confira o The Equinix Indicator, para saber o que os executivos da Equinix e especialistas do setor dizem sobre abordagens e melhores práticas para ajudar os líderes de TI a enfrentar os desafios de adotar totalmente a IA privada.

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Jon Lin Executive Vice President and General Manager, Data Center Services
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