Para satisfazer a enorme procura por IA, a Google pretende duplicar o tamanho global dos seus servidores a cada seis meses, uma taxa de crescimento que criaria uma capacidade 1000 vezes maior nos próximos quatro ou cinco anos.
A declaração veio do chefe da infraestrutura de IA do Google, Amin Vahdat, durante uma reunião geral em 6 de novembro, de acordo com CNBC. A Alphabet, empresa controladora do Google, certamente está tendo um bom desempenho, portanto, tal requisito pode estar dentro de suas capacidades financeiras. A empresa reportou bons números para o terceiro trimestre no final de Outubro e aumentou a sua previsão de despesas de capital para 93 mil milhões de dólares, acima dos 91 mil milhões de dólares.
Vahdat respondeu à pergunta de um funcionário sobre o futuro da empresa em meio a rumores de uma “bolha de IA”, reafirmando os riscos de não investir de forma suficientemente agressiva. Nas suas operações em nuvem, esse investimento em infraestrutura valeu a pena. “O risco de subinvestimento é bastante elevado (…) os números da nuvem teriam sido muito melhores se tivéssemos mais computação.”
O negócio de nuvem do Google continua a crescer cerca de 33% ao ano, criando um fluxo de receitas que permite à empresa estar “melhor posicionada para resistir a falhas do que outras empresas”, disse ele.
Com uma infraestrutura melhor executando hardware mais eficiente, como a Unidade de Processamento Tensor de sétima geração e modelos LLM mais eficientes, o Google está confiante de que pode continuar a criar valor para o aumento da implementação de tecnologias de IA por seus usuários corporativos.
De acordo com Markus Nispel, da Extreme Networks, escrevendo no techradar.com em setembro, é a infraestrutura de TI que está fazendo vacilar a visão de IA das empresas. Ele atribui a culpa por qualquer fracasso dos projetos de IA às altas demandas que as cargas de trabalho de IA impõem aos sistemas legados, à necessidade de instalações de ponta e em tempo real (muitas vezes ausentes nas empresas atuais) e à presença contínua de silos de dados. “Mesmo quando os projectos são lançados, são muitas vezes prejudicados por atrasos causados pela fraca disponibilidade de dados ou sistemas fragmentados. Se os dados limpos e em tempo real não puderem fluir livremente pela organização, os modelos de IA não podem funcionar eficazmente e os insights que produzem chegam demasiado tarde ou não têm impacto”, disse ele.
“Com 80% dos projetos de IA lutando para cumprir as expectativas globalmente, principalmente devido a limitações de infraestrutura e não à própria tecnologia de IA, o que importa agora é como respondemos.”
As suas opiniões são partilhadas pelos decisores dos grandes fornecedores de tecnologia: espera-se que as despesas de capital da Google, Microsoft, Amazon e Meta ultrapassem os 380 mil milhões de dólares este ano, a maioria dos quais centrada na infra-estrutura de IA.
A mensagem dos hiperscaladores é clara: se construirmos, eles virão.
Enfrentar os desafios de infraestrutura que as organizações enfrentam é o componente chave para a implementação bem-sucedida de projetos baseados em IA. A infraestrutura ágil o mais próxima possível do ponto de computação e os conjuntos de dados unificados são vistos como partes importantes da receita para obter o valor total dos projetos de IA da próxima geração.
Embora seja esperado algum realinhamento do mercado em todo o setor da IA nos próximos seis meses, empresas como a Google estão entre as que deverão conseguir consolidar-se no mercado e continuar a oferecer tecnologias revolucionárias baseadas na IA à medida que esta evolui.
(Fonte da imagem: “Canteiro de obras” da tomavim está licenciado sob CC BY-NC 2.0.)
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