A IA privada precisa de uma infraestrutura que evolua com a carga de trabalho

Há dois anos, quase todas as empresas com as quais eu conversava presumiam que IA significava chamar um modelo de ponta por meio de uma API. Essa ideia está perdendo força. Os modelos de pesos abertos se tornaram bons o suficiente para muitas tarefas do dia a dia, e o que geralmente torna valiosa uma aplicação de IA empresarial são os dados da própria empresa, não o modelo por trás dela. Quando as empresas percebem isso, manter o modelo perto dos dados e sob seu controle é simplesmente uma questão de bom senso.

Isso é IA privada. Você executa o modelo no seu próprio ambiente, ajusta-o com suas próprias informações e decide onde ele opera e a que pode ter acesso. Se você é um banco ou uma empresa farmacêutica, nunca se sentiria confortável em colocar pesquisas proprietárias ou registros de clientes no ambiente de outra empresa. Para todas as outras empresas, o impulso vem do custo da inferência em grande escala e da vontade de não depender de um único provedor para algo que está se tornando essencial para o funcionamento dos negócios. De acordo com a pesquisa da Linux Foundation, 63% das empresas entrevistadas usavam um modelo de IA aberto, o que evidencia a ampla adoção dessas alternativas.

O que as pessoas subestimam é que, quando você traz o modelo para dentro da empresa, a infraestrutura vem junto. Energia, refrigeração, capacidade computacional, onde ela fica e como se conecta a todo o resto. Antes, esses eram problemas do provedor de nuvem. Agora, são seus. A maioria das empresas nunca precisou tomar essas decisões, e a tecnologia está mudando mais rápido do que se consegue concretar uma obra. Se você calcular a capacidade de forma errada, ficará com uma infraestrutura que não atende à carga de trabalho que realmente terá. A flexibilidade precisa ser planejada desde o início. Adaptar a infraestrutura existente, quando possível, pode sair caro, e alguns provedores simplesmente não conseguem fazer isso porque suas instalações nunca foram projetadas para esse nível de densidade.

Construa a base, alugue a capacidade para os picos

Comece reconhecendo que você não precisa do maior modelo para todas as tarefas. Resumir documentos, classificar solicitações e responder a perguntas usando sua própria base de conhecimento são tarefas que um modelo de pesos abertos pode executar de forma privada, a um custo que você consegue prever. Reserve os modelos de ponta para o trabalho que realmente precisa deles.

Isso indica como a infraestrutura deve ser dimensionada. Construa capacidade privada para atender à demanda constante que você prevê a cada semana. Alugue capacidade externa para os picos e para as tarefas pesadas que excedam o que você tem. É assim que as empresas gerenciam a capacidade computacional há muito tempo, e a IA não muda essa lógica; apenas aumenta a densidade da base e amplia a variação dos picos.

O desafio é dimensionar corretamente a base e, ao mesmo tempo, fazer com que o ambiente privado e o alugado funcionem como um único sistema. Ambos precisam acessar os mesmos dados e operar sob os mesmos controles, sem exigir que as empresas reconstruam o fluxo de dados toda vez que uma carga de trabalho passa de um para o outro.

Onde instalar a infraestrutura?

Comprar as GPUs acaba sendo a decisão fácil. Depois, é preciso instalá-las em algum lugar, fornecer energia, refrigerá-las e conectá-las ao restante da infraestrutura da empresa. Hardware de IA de alta densidade não pode ser instalado em um data center empresarial convencional sem mudanças significativas nos sistemas de energia e refrigeração, e não é adequado a todos os locais em que você opera. Na Pesquisa de infraestrutura de IA de 2025 do Uptime Institute, 37% dos entrevistados apontaram a disponibilidade de energia como um dos principais fatores que influenciam onde executam cargas de trabalho de inferência de IA.

A maioria das empresas acaba combinando colocation e nuvem. Em geral, o fator decisivo são os dados. Eles já estão espalhados por vários locais, movê-los é caro e, nos setores regulamentados, alguns não podem sair de determinado país ou ambiente. Consolidar tudo em um único prédio ao lado das GPUs parece uma solução simples, mas quase nunca acontece.

A questão, portanto, não é apenas onde fica a capacidade computacional. É como ela acessa os dados de que precisa com segurança, sem acumular custos e complexidade dos quais você se arrependerá daqui a três anos. Pense nisso como a terceira grande transformação. A primeira foi a internet, e a conectividade resolveu o problema. A segunda foi a nuvem, e a malha de interconexão resolveu o problema, viabilizando a interconexão definida por software que permitiu às empresas se conectarem a diferentes provedores a partir de um único local. A IA é a terceira, e a malha, sozinha, não resolve o problema. Ela exige energia — muita energia — no mesmo local que a malha. As empresas que implementarem bem a IA privada serão aquelas que instalarem a capacidade computacional onde energia e conectividade se encontram, em vez de tratar esses elementos como duas iniciativas de aquisição distintas.

Conectando a IA privada à medida que as cargas de trabalho mudam

A IA agêntica torna mais urgente a questão da conectividade. Uma aplicação convencional recebe uma solicitação, chama um modelo e devolve uma resposta. Um agente está em ação o tempo todo. Ele chama vários modelos, consulta diversos sistemas, busca dados onde quer que estejam e repassa tarefas a outros agentes. Cada uma dessas etapas atravessa uma fronteira, introduzindo latência e levantando a questão de quem tem permissão para acessar cada recurso.

Agora coloque o modelo em um local, os dados em outro e estabeleça que parte desses dados deve permanecer dentro de um determinado país ou em um ambiente privado. As empresas precisam ter controle efetivo sobre esses caminhos: quais sistemas podem acessar quais dados, o que acontece quando uma carga de trabalho é transferida e como conectar um novo modelo sem afetar tudo o que já está em operação.

É por isso que a infraestrutura precisa ser programável. As conexões entre modelos, dados e ambientes devem ser configuráveis e ajustáveis, e não exigir um projeto de engenharia a cada mudança. Cada vez mais, quem fará essa configuração não será uma pessoa. Padrões como o Model Context Protocol, ou MCP, oferecem aos agentes uma forma comum de se comunicar com as ferramentas e os sistemas ao seu redor. Um agente que precise se conectar a uma nova fonte de dados ou a um novo modelo poderia solicitar essa conexão, da mesma forma que chamaria qualquer outro serviço, mantendo as políticas e os controles apropriados. Isso é o que significa, na prática, ter uma infraestrutura programável. Novos modelos surgem a cada poucos meses. Novas aplicações precisarão de caminhos que hoje não existem. Se toda mudança exigir reconstruir a infraestrutura, você terá perdido a flexibilidade que buscou ao optar por uma solução privada.

Fazendo a economia funcionar

Dimensionar corretamente a capacidade é um fator crítico de sucesso, e não se trata apenas do número total. As empresas que fazem isso bem entendem claramente a relação entre a potência que investem e os tokens que obtêm. A relação entre potência e tokens é a unidade econômica da IA privada e, se você compreender essa relação para suas próprias cargas de trabalho, poderá dimensionar o ambiente com verdadeira confiança. O outro aspecto é a margem de capacidade. Novas funcionalidades chegam ao mercado a cada trimestre, e as empresas que planejam bem sempre deixam espaço para o que vem a seguir, em vez de dimensionar tudo até o limite exato das necessidades atuais. O melhor planejamento combina os dois aspectos. Conheça a fundo a relação entre potência e tokens e, em seguida, planeje uma margem razoável acima dela.

E as GPUs são apenas parte da conta. Instalar, refrigerar, fornecer energia e conectar esses equipamentos ao restante da empresa pode custar tanto quanto o hardware. E ainda há os profissionais. A maioria das empresas nunca operou um ambiente de computação de alta densidade, e não é possível contratar esse conjunto de competências em apenas um trimestre.

Por isso, a capacidade-base e os picos são importantes. Construa capacidade privada suficiente para atender à demanda normal e alugue capacidade adicional quando a demanda ultrapassar esse nível. Assim, você evita pagar por hardware que fica ocioso durante a maior parte do ano. Também mantém a possibilidade de mudar de rumo à medida que os modelos e as aplicações mudarem — e eles vão mudar.

Planejando o que vem pela frente

Por trás de tudo isso, há um problema de prazo. Um data center leva cerca de dois anos para ser construído. Em dois anos, os modelos, o hardware e as aplicações que as empresas desejarão executar serão consideravelmente diferentes do que são hoje. Qualquer compromisso assumido agora servirá para executar cargas de trabalho que ninguém ainda consegue descrever por completo.

As empresas ainda estão tentando determinar quais cargas de trabalho devem ficar em um ambiente privado e quando precisarão de capacidade externa, e é razoável que estejam nesse estágio. O que devem evitar é assumir compromissos de infraestrutura que lhes tirem essa decisão antes que tenham a chance de tomá-la. Deixe espaço para diferentes modelos, para ampliar a capacidade quando necessário e para transferir cargas de trabalho.

O retorno da IA privada no longo prazo dependerá menos do modelo escolhido e mais da capacidade da infraestrutura de acompanhar a evolução dos requisitos à medida que eles se tornarem mais claros. Projete a infraestrutura para as cargas de trabalho de hoje, mantenha as conexões programáveis e posicione a capacidade computacional onde a malha de rede encontra a energia.