IA on-premisse e Repatriação de Dados

Nos últimos anos, tem-se observado uma tendência crescente de repatriação de dados por parte das empresas, um movimento que é impulsionado por diversos fatores, incluindo os altos custos dos serviços de cloud computing, questões de segurança e privacidade, e a necessidade de maior controle sobre a infraestrutura de TI.

Repatriação de Dados

De acordo com um estudo do IDC, cerca de 80% das empresas que moveram workloads para a nuvem estão considerando repatriar parte desses workloads para infraestrutura on-premise ou privada devido aos custos com Cloud providers e preocupações com a segurança. Esse movimento reflete uma crescente insatisfação com os custos contínuos e variáveis associados aos serviços de cloud, bem como uma maior necessidade de controle sobre os dados sensíveis e críticos.

Custos Crescentes dos Workloads de IA em Cloud Services

Os serviços de cloud computing, embora ofereçam flexibilidade e escalabilidade, têm se tornado cada vez mais caros, especialmente para empresas que lidam com grandes volumes de dados e processamento intensivo de IA. Os custos de execução de workloads de IA na nuvem podem escalar rapidamente, criando desafios significativos de controle de gastos e previsibilidade orçamentária. Além disso, a complexidade de gerenciar e otimizar esses custos pode ser uma tarefa árdua para muitas organizações.

Segurança dos Dados, Latência e Custos

Questões de segurança dos dados, leis de proteção dos dados, latência e custos são fatores críticos que estão levando novas iniciativas de IA para dentro da estrutura das empresas. Manter dados sensíveis localmente oferece maior controle e proteção contra ameaças cibernéticas, enquanto a execução local de workloads de IA pode reduzir a latência, melhorando a velocidade e a eficiência das operações. Além disso, a infraestrutura on-premise pode ser mais econômica a longo prazo, evitando os custos contínuos dos serviços de cloud.

Novas Tecnologias Intel para IA On-Premise

A Intel tem desenvolvido tecnologias avançadas para suportar a execução de IA on-premise, destacando-se os novos PCs com Intel Core Ultra, que incluem NPUs (Unidades de Processamento Neural) dedicadas para acelerar tarefas de IA. Esses PCs são ideais para rodar modelos customizados de IA Generativa SLMs (Specialized/Small Language Models) em setores como jurídico, saúde, governo e segurança pública, permitindo que as organizações processem grandes volumes de dados de forma eficiente e segura, localmente nas máquinas, sem necessidade de conectividade.

Soluções de Desenvolvimento em Nuvem com Deployment On-Premise

A Intel oferece uma série de ferramentas para o desenvolvimento de IA na nuvem e posterior deployment on-premise, combinando o melhor dos dois mundos. O Intel oneAPI AI Analytics Toolkit e o Intel OpenVINO Toolkit permitem que os desenvolvedores criem, treinem e otimizem modelos de IA na nuvem, aproveitando a escalabilidade e os recursos computacionais disponíveis. Posteriormente, esses modelos podem ser implantados em servidores on-premise ou dispositivos edge, utilizando hardware otimizado da Intel, como processadores Xeon no DataCenter (bem mais baratas que GPUs dedicadas) e NPUs rodando modelos localmente nos PCs mesmo sem conectividade.

Cada organização deve verificar a sua estratégia de custos, escalabilidade e segurança dos dados antes desta tomada de decisão. O que estamos vendo em nossos clientes é uma forte tendência a novos projetos de IA serem modelados em Cloud Computing e posteriormente “tombado” para infra on-premisse. Dependendo das aplicações IA, esta decisão pode ser muito vantajosa em termos de custos e controles.