Como começar a usar a IA distribuída

Antes de investir em uma infraestrutura de IA, pode ser útil fazer uma pausa e analisar como o equilíbrio de dados, computação e inteligência está mudando. Ao trabalhar com empresas que estão começando sua jornada de IA, vimos padrões claros no que separa o sucesso inicial dos desafios posteriores. A localização dos dados, a velocidade da expansão até a edge e a diversidade de modelos e parceiros moldam o que realmente significa “fazer a IA certa”. Tudo começa com a construção de uma base para a IA distribuída.

Os casos de uso de edge estão em grande ascensão. À medida que os modelos se tornam menores, mais inteligentes e mais específicos para determinados domínios, a inferência ocorre cada vez mais perto de onde os dados são criados, seja na detecção de fraudes em um ponto de transação, no controle de qualidade em tempo real em uma fábrica ou na tomada de decisões dentro de veículos conectados. As arquiteturas de IA agêntica e as estruturas emergentes, como o Model Context Protocol (MCP), estão acelerando essa tendência, permitindo a criação de sistemas de IA modulares que operam e se conectam em ambientes distribuídos.

O resultado: aproximadamente 75% dos novos dados deverão ser gerados e processados na edge.[1] Ao mesmo tempo, o ecossistema está se reunindo em torno de plataformas e planos de execução de líderes como a NVIDIA, fornecendo arquiteturas de referência que ajudam as empresas a dimensionar a IA distribuída mais rapidamente. Há outros componentes igualmente importantes de uma solução de infraestrutura de IA distribuída, que, juntos, ajudam as empresas a utilizar a IA corretamente.

Os dados são o combustível do motor da IA

A IA começa e termina com dados. Hoje, cerca de 60% dos dados corporativos ainda residem nas principais clouds públicas[2], mas os dados mais recentes e valiosos estão sendo criados fora delas, na edge. Esse desequilíbrio criou o que muitos descrevem como um cabo de guerra de dados: Os dados estão constantemente entrando e saindo das nuvens e se deslocando entre locais de edge, à medida que as organizações equilibram onde eles são armazenados, processados e analisados. Esses fluxos agora ditam como e onde a infraestrutura de IA deve evoluir. Em muitos casos, é a movimentação de dados, não as cargas de trabalho em si, que impulsiona a próxima geração de decisões de infraestrutura.

O que está impulsionando a necessidade por infraestruturas de IA distribuída?

O suporte a essa realidade distribuída requer mais do que GPUs. Requer uma infraestrutura capaz de mover conjuntos imensos de dados de forma rápida, segura e inteligente entre clouds, infraestrutura centralizada e edges.

As cargas de trabalho de IA variam drasticamente, desde a preparação de dados e o treinamento de modelos até o processamento de linguagem natural, IA generativa e visão computacional. Cada um vem com demandas distintas de computação, armazenamento e conectividade. O treinamento requer capacidade computacional massiva e paralela, além de interconexões de alta largura de banda e baixa latência para mover dados de forma eficiente entre os nós. A inferência, por outro lado, depende de tempos de resposta ultrarrápidos e proximidade com usuários e fontes de dados.

Nenhum ambiente único e específico é capaz de se destacar em ambas as extremidades desse espectro. A escala e a velocidade devem coexistir, o que significa que a infraestrutura subjacente precisa ser flexível em diferentes cargas de trabalho e se adaptar dinamicamente à medida que as necessidades mudam.

Algumas equipes estão implementando modelos menores e específicos de domínio na edge, enquanto outras mantêm um ciclo de feedback entre a inferência e o treinamento para refinar continuamente os modelos praticamente em tempo real. Seja qual for a abordagem, o sucesso depende de automação e coordenação eficazes em todo o sistema. Com tantas variáveis e componentes em jogo, estabelecer a base certa é essencial, uma que possa se adaptar a fluxos de dados dinâmicos, dimensionar globalmente e operar como um sistema unificado e inteligente.

Interconexão é a malha conectiva

Não importa onde uma organização inicie sua jornada de IA, o sucesso depende de como tudo se conecta. A IA é inerentemente distribuída: Dados em um lugar, computação em outro, modelos e mecanismos de inferência espalhados por regiões e clouds. Cada elemento pode ser otimizado por conta própria. Ainda assim, sem a capacidade de mover dados, sincronizar modelos e orquestrar fluxos de trabalho de forma contínua e segura em todos os ambientes, o sistema sempre será um obstáculo.

E é aí que muitas estratégias de IA convergem para a necessidade de conectividade inteligente e em tempo real. O que faz com que a IA distribuída funcione é a facilidade com que dados, modelos e insights podem se mover entre ambientes. Quando esse fluxo é rápido e seguro, a rede deixa de ser infraestrutura de segundo plano e se torna o mecanismo de coordenação e escala.

Viabilizando o fluxo contínuo da inteligência de dados

A interconexão é a malha conectiva da infraestrutura de IA. Ela permite o fluxo de inteligência entre os locais onde os dados são gerados, onde são processados e onde os insights são trabalhados. Além disso, traz coerência à crescente expansão da infraestrutura pronta para IA, vinculando GPUs em nuvens privadas ou públicas a conjuntos de dados em ambientes on-premises, conectando terminais de inferência distribuídos de volta a locais de treinamento centralizados e conectando ecossistemas de parceiros que abrangem vários provedores. Sem interconexão, a IA não pode operar como um sistema unificado.

Criando uma rede multicloud dinâmica e global

A construção dessa malha conectiva requer uma rede multicloud global criada especificamente para IA. Uma que oferece alcance de baixa latência, caminhos de dados seguros e previsíveis e a flexibilidade para se adaptar às cargas de trabalho em constante mudança em tempo real. À medida que as empresas passam da experimentação para a implantação dimensionada, a rede deve evoluir de conexões estáticas para interconexões dinâmicas e inteligentes capazes de aprender e otimizar continuamente.

Possibilitando a próxima geração de interconexão

Essa é a visão por trás do Fabric Intelligence, a próxima geração de interconexão para a era da IA. Ela traz novos recursos prontos para IA que facilitam para as empresas a conexão com os serviços e provedores certos, entre clouds, parceiros e locais de edge. Integrada à própria rede, ela pode identificar recursos de IA disponíveis, sugerir caminhos de conexão mais inteligentes com base em desempenho ou custo, e ajustar essas conexões automaticamente conforme as necessidades evoluem. E isso prepara o terreno para uma estratégia de observabilidade full-stack, garantindo que toda a estrutura de IA fabric, computação, dados e rede operem de forma transparente e eficiente.

Juntos, esses recursos formam o backbone de uma rede de inferência global. Uma rede que protege, simplifica e acelera o movimento da inteligência para onde quer que ela precise fluir.

Primeiros passos: A era do plano de execução chegou

A IA está se aproximando de onde os dados são gerados e consumidos em todos os setores e verticais, possibilitados por LLMs menores e mais inteligentes. As decisões em tempo real dependem da baixa latência e da capacidade de mover dados de forma rápida e inteligente entre fontes. Os planos de execução são o novo meio de criação de fluxos de trabalho consistentes e repetíveis para todos os tipos de IA, e o MCP permite flexibilidade e escolha. Seja desenvolvendo em plataformas NVIDIA ou projetando seu modelo de IA agêntica com parceiros de tecnologia, os planos de execução permitem um time-to-market mais rápido.

Equinix Distributed AI™

As empresas precisam de uma infraestrutura de IA distribuída localizada em todos os lugares em que seus dados estejam para impulsionar a tomada de decisões com segurança e velocidade, flexibilidade e facilidade. À medida que a próxima onda de inovação em IA se desenrola, a integração de uma estratégia de interconexão em tempo real com agentes e planos de execução levará ao sucesso.

Equinix Distributed AI™ é uma solução abrangente que ajuda as empresas a implantar a infraestrutura necessária para acelerar a inovação em IA em escala, onde houver oportunidade. Eles podem construir uma base sobre uma infraestrutura neutra que pode ajudá-los a atender aos requisitos em evolução, sem serem restringidos por limitações de fornecedores ou opções de tecnologia inflexíveis. A conectividade abrangente e inteligente integrada ao Equinix Distributed AI™ ajuda empresas a aproximar os dados e a inferência dos usuários, ao mesmo tempo em que atendem aos requisitos de privacidade de dados.

A Equinix oferece o alcance global que dá suporte à IA distribuída com nossos mais de 270 data centers prontos para IA, em 77 mercados estratégicos ao redor do mundo. O ecossistema da Equinix inclui mais de 10.000 empresas e provedores de serviços, desde provedores de cloud estabelecidos até especialistas emergentes em IA. Como muitos dos provedores de serviços com os quais você precisa se conectar estão na Equinix, é fácil encontrar os parceiros certos para desenvolver sua estratégia de IA distribuída. Basta interconectar-se com eles em um de nossos data centers de colocation Equinix IBX® para começar a trocar dados de forma rápida e segura.

Saiba por que o futuro da infraestrutura de IA é distribuído: Assista aos vídeos de introdução à nossa solução de IA distribuída com executivos da Equinix.

[1] Bruce Kornfeld, “Tendências de infraestrutura de TI DE 2025: O Edge Computing, HCI e a explosão da IA,” Forbes, 12 de dezembro de 2024.

[2] Soundarya Jayaraman,“Mais de 150 estatísticas de Cloud Computing fascinantes de 2025,” G2.ai, 23 de dezembro de 2024.