Modelos Gigantes Não São a Essência da Crise de Computação

Toda vez que um novo modelo de IA é lançado – atualizações do GPT, DeepSeek, Gemini – as pessoas se admiram com o tamanho, a complexidade e, cada vez mais, a fome de computação desses mega-modelos. A suposição é que esses modelos estão definindo as necessidades de recursos da revolução de IA.

Essa suposição está errada.

Sim, os modelos grandes são vorazes em termos de computação. Mas a maior pressão sobre a infraestrutura de IA não está vindo de um punhado de mega-modelos – está vindo da proliferação silenciosa de modelos de IA em diversas indústrias, cada um ajustado para aplicações específicas, cada um consumindo computação em uma escala sem precedentes.

Apesar da competição winner-takes-all que está se desenvolvendo entre os LLMs, o cenário de IA em geral não está se centralizando – está se fragmentando. Todas as empresas não estão apenas usando IA – elas estão treinando, personalizando e implantando modelos privados adaptados às suas necessidades. É a última situação que criará uma curva de demanda de infraestrutura que os provedores de nuvem, as empresas e os governos não estão preparados para lidar.

Já vimos esse padrão antes. A nuvem não consolidou as cargas de trabalho de TI; criou um ecossistema híbrido em expansão. Primeiro, foi a proliferação de servidores. Depois, a proliferação de VMs. Agora? A proliferação de IA. Cada onda de computação levou à proliferação, não à simplificação. A IA não é diferente.

A Proliferação de IA: Por Que o Futuro da IA São Um Milhão de Modelos, Não Um

Finanças, logística, segurança cibernética, atendimento ao cliente, P&D – cada uma tem seu próprio modelo de IA otimizado para sua própria função. As organizações não estão treinando um modelo de IA para governar toda a sua operação. Elas estão treinando milhares. Isso significa mais ciclos de treinamento, mais computação, mais demanda de armazenamento e mais proliferação de infraestrutura.

Isso não é teórico. Mesmo em indústrias que são tradicionalmente cautelosas na adoção de tecnologia, o investimento em IA está acelerando. Um relatório da McKinsey de 2024 encontrou que as organizações agora usam IA em uma média de três funções de negócios, com manufatura, cadeia de suprimentos e desenvolvimento de produtos liderando o caminho (McKinsey).

A saúde é um exemplo primordial. A Navina, uma startup que integra IA aos registros eletrônicos de saúde para fornecer insights clínicos, acaba de levantar $55 milhões em financiamento da série C da Goldman Sachs (Business Insider). A energia não é diferente – os líderes da indústria lançaram o Consórcio de IA de Energia Aberta para trazer otimização de IA para operações de grade e usina (Axios).

A Pressão de Computação que Ninguém Está Discutindo

A IA já está quebrando os modelos de infraestrutura tradicionais. A suposição de que a nuvem pode escalar infinitamente para apoiar o crescimento da IA está completamente errada. A IA não escala como as cargas de trabalho tradicionais. A curva de demanda não é gradual – é exponencial, e os hyperscalers não estão acompanhando.

• Restrições de Energia: Os centros de dados específicos de IA agora estão sendo construídos em torno da disponibilidade de energia, e não apenas da rede.
• Gargalos de Rede: Os ambientes de TI híbridos estão se tornando inadministráveis sem automação, o que as cargas de trabalho de IA apenas exacerbam.
• Pressão Econômica: As cargas de trabalho de IA podem consumir milhões em um único mês, criando imprevisibilidade financeira.

Os centros de dados já respondem por 1% do consumo de eletricidade global. Na Irlanda, eles agora consomem 20% da rede nacional, uma participação que deve aumentar significativamente até 2030 (IEA).

Adicione a isso a pressão iminente sobre os GPUs. A Bain & Company recentemente alertou que o crescimento da IA está criando o cenário para uma escassez de semicondutores, impulsionada pela demanda explosiva por chips de centro de dados de classe (Bain).

Enquanto isso, o problema de sustentabilidade da IA cresce. Uma análise de 2024 na Sustainable Cities and Society alerta que a adoção generalizada de IA na saúde pode aumentar substancialmente o consumo de energia e as emissões de carbono do setor, a menos que compensada por eficiências direcionadas (ScienceDirect).

A Proliferação de IA É Maior que o Mercado – É uma Questão de Poder Estatal

Se você pensa que a proliferação de IA é um problema corporativo, pense novamente. O maior impulsionador da fragmentação de IA não é o setor privado – são os governos e as agências de defesa militar, implantando IA em uma escala que nenhum hyperscaler ou empresa pode igualar.

O governo dos EUA sozinho implantou IA em mais de 700 aplicações em 27 agências, cobrindo análise de inteligência, logística e mais (FedTech Magazine).

O Canadá está investindo até $700 milhões para expandir a capacidade de computação de IA doméstica, lançando um desafio nacional para fortalecer a infraestrutura de centros de dados soberanos (Innovation, Science and Economic Development Canada).

E há chamadas crescentes para um “programa Apollo” para infraestrutura de IA – destacando a elevação da IA de vantagem comercial para imperativo nacional (MIT Technology Review).

A IA militar não será eficiente, coordenada ou otimizada para custo – será impulsionada por mandatos de segurança nacional, urgência geopolítica e a necessidade de sistemas de IA fechados e soberanos. Mesmo que as empresas contenham a proliferação de IA, quem vai dizer aos governos para desacelerar?

Porque quando a segurança nacional está em jogo, ninguém para para perguntar se a rede de energia pode lidar com isso.