À medida que as empresas avançam na jornada de inteligência artificial, fica cada vez mais claro que as iniciativas com resultados efetivos se sustentam em dados proprietários, modelos contextualizados e na capacidade de operar esses ambientes com controle, segurança e governança. Ao mesmo tempo, muitas iniciativas ainda enfrentam obstáculos práticos, desde investimentos elevados até desafios de segurança, talentos e infraestrutura.
Nesse cenário, modelos como GPU as a Service oferecem acesso à infraestrutura de alto desempenho para inteligência artificial, sem a necessidade de aquisição direta de hardware. A abordagem permite acelerar projetos, ampliar a experimentação e reduzir riscos operacionais e financeiros associados à adoção de IA.
Cinco razões explicam por que esse modelo tem ganhado espaço nas estratégias corporativas.
1. Viabilidade e previsibilidade financeira
A infraestrutura necessária para projetos avançados de inteligência artificial exige grande capacidade de processamento e, consequentemente, investimentos elevados. O uso intensivo de GPUs para workloads de machine learning e IA generativa pode tornar o provisionamento tradicional especialmente oneroso.
Segundo Devanil Rueda, gerente de tecnologia e inovação da Claro empresas, o custo da adoção de IA após o piloto tem se tornado uma barreira para as empresas, principalmente devido a imprevisibilidade do consumo. Essas são hoje duas das principais barreiras para as organizações.
“No modelo de GPUaaS, conseguimos ofertar os serviços de IA com um alto desempenho para acelerar a adoção desses novos workloads, garantindo o ROI do projeto, e acelerar essa carga de trabalho que a IA generativa exige. No Brasil, o custo disso ainda é muito alto.”, lembra.
Além do investimento inicial, a natureza das aplicações de IA torna o consumo de recursos mais difícil de prever do que em ambientes de TI e cloud tradicionais.
“Quando se fala de machine learning e IA, esses recursos estão associados a quantidade e qualidade dos dados e não se sabe o que será produzido de dados novos. Você gera um workload esperando um resultado e ele pode trazer um volume muito grande de dados”, observa Rueda.
Ao oferecer infraestrutura como serviço, com mecanismos de governança e limites configuráveis de consumo que habilitam as empresas a usar a IA de forma governada, o modelo de GPU as a Service é a base de sustentação para ajudar a reduzir esse risco. “É um consumo controlado. É a governança do uso”, resume o executivo.
2. Segurança e soberania de dados
À medida que as aplicações de IA passam a lidar com dados corporativos sensíveis (financeiros, operacionais ou de clientes), a segurança se torna um requisito central para escalar projetos.
Uma das vantagens do modelo é permitir que os workloads de inteligência artificial rodem em ambientes corporativos controlados, com governança, compliance e processamento local, obedecendo a legislação do nosso país.
No caso da infraestrutura utilizada pela Claro empresas, os ambientes de processamento estão localizados no Brasil, o que facilita a aderência às normas regulatórias e às políticas internas das organizações.
Esse aspecto também contribui para iniciativas de IA soberana, com modelos ajustados à realidade local, inclusive com treinamento e ajustes finos voltados ao português do Brasil e aos contextos de negócios do país.
3. Aceleração de iniciativas e ecossistemas de inovação
Outro desafio recorrente nos projetos de IA está na fase inicial de experimentação. Provas de conceito, testes de modelos e treinamento de algoritmos exigem capacidade computacional significativa, o que pode elevar o custo de experimentação.
Nesse contexto, o acesso a infraestrutura flexível e granular ajuda a acelerar iniciativas de inovação e a reduzir barreiras para startups e equipes internas de desenvolvimento.
Segundo Rueda, a possibilidade de testar rapidamente novos modelos muda a dinâmica da inovação.
“A grande mudança é o acesso ao teste. Você vai conseguir testar mais barato, testar mais rápido e com controle”, enumera.
Ele observa que esse fator tem impacto direto na taxa de sucesso das iniciativas.
“Hoje tem estudos que dizem que mais de 90% dos testes, quando levados a produção, apresentam custos que não permitem escalar a IA para todos os usuários”, menciona.
Ao reduzir o custo e o risco dos experimentos, a oferta de GPU as a Service também amplia a participação de startups e parceiros no desenvolvimento de soluções, facilitando a formação de ecossistemas de inovação ao redor das empresas.
4. Escala e desempenho sob demanda
Aplicações de inteligência artificial frequentemente exigem expansão rápida da capacidade de processamento, durante o treinamento de modelos ou em momentos de pico de inferência.
Em vez de dimensionar previamente toda a infraestrutura necessária, o modelo as a Service permite que os recursos cresçam conforme a demanda do projeto.
“Vamos garantir esse desempenho e permitir que, se quiser crescer sem limite de infraestrutura, você pode. Se quiser colocar um limite para esse crescimento, também consegue”, esclarece Rueda.
Além da elasticidade da infraestrutura, as plataformas de GPU as a Service também incluem ferramentas de monitoramento e governança, com painéis que permitem acompanhar consumo, desempenho e custos. Essa visibilidade ajuda tanto as áreas de tecnologia quanto as áreas de negócio a avaliar retorno sobre investimento e tomar decisões mais rápidas sobre expansão ou redirecionamento de iniciativas.
5. Suporte especializado e arquitetura certificada
Projetos avançados de inteligência artificial exigem não apenas infraestrutura, mas também arquitetura adequada, integração entre componentes e conhecimento especializado.
Nesse sentido, programas como o NVIDIA Cloud Partner (NCP) certificam provedores capazes de operar ambientes otimizados para workloads de IA, incluindo computação de alto desempenho, armazenamento especializado e redes de alta velocidade.
A certificação garante aderência a padrões técnicos da NVIDIA e acesso a uma arquitetura completa para treinamento e execução de modelos de IA, incluindo ferramentas para gerenciamento de clusters, microserviços para IA generativa e frameworks de desenvolvimento.
Para as empresas usuárias, isso se traduz em um ambiente operacional já validado e com suporte especializado.
Além das certificações tecnológicas, o modelo inclui equipes que conhecem o contexto das organizações no Brasil, seus setores, desafios regulatórios e necessidades operacionais, o que facilita a adoção de projetos de IA em diferentes segmentos da economia.
Como resume Rueda, o objetivo é oferecer não apenas infraestrutura, mas um ambiente completo para desenvolvimento de aplicações.
“Você vai conseguir armazenar, trabalhar seus dados, rodar machine learning de maneira mais eficiente e com processamento ultrarrápido, em um ambiente controlado e sabendo quanto vai pagar para utilizar aquilo”, descreve.
