Consumir vs. Construir: Onde Começa a Jornada de IA

Para quem está começando, é fundamental entender: o impacto real da inteligência artificial reflete, antes de tudo, o grau de organização, governança e disponibilidade dos dados.

No Brasil, muitas organizações ainda estão consolidando sua estratégia de dados, estruturando pipelines, definindo governança e garantindo qualidade antes de escalar modelos mais complexos. Isso define a diferença entre consumir IA (usar modelos prontos, como um ChatGPT, Claude, Gemini) e construir IA (desenvolver modelos customizados para problemas de negócio).

A base para construir IA de forma sustentável é a engenharia de plataforma: infraestrutura confiável, ambientes escaláveis, automação operacional, observabilidade e governança.

É por isso que, antes de falar de IA como produto, faz muito mais sentido falar de Kubernetes e DBaaS. O Kubernetes padroniza workloads, escala processamento e isola ambientes. O DBaaS garante dados disponíveis, consistentes e com menos carga operacional. Essa combinação permite construir pipelines de dados robustos e executar workloads de processamento intensivo, criando aplicações AI-ready antes mesmo de pensar em modelos gigantes.

E isso, mais uma vez, não é Hype. É engenharia.

Treinamento vs. Inferência: O Impacto Não é Uniforme

Um dos maiores equívocos do mercado é a crença de que toda IA exige GPUs de ponta.

A GPU é fundamental quando faz sentido. Mas a maioria dos casos reais de IA em produção roda perfeitamente em CPU, especialmente em tarefas como classificação de dados, análise e sumarização de texto, extração de informação e inferência em escala moderada.

IA não pressiona os data centers de forma uniforme. O impacto se divide em dois workloads com requisitos completamente diferentes:

O treinamento é a fase de “aprendizado”, onde o modelo processa volumes massivos de dados para identificar padrões e criar regras, exigindo um poder computacional colossal de GPUs (como treinar um modelo de visão computacional para reconhecer veículos em milhares de fotos).  Já a inferência é a fase de “uso”, onde o modelo já treinado recebe um dado novo e gera uma resposta instantânea, demandando baixa latência e proximidade com o usuário (como uma câmera de pedágio identificando uma placa em milissegundos para liberar a cancela). 

Enquanto o treinamento é um evento intensivo e pontual para “ensinar” a IA, a inferência é a execução contínua e ágil que entrega o valor real no dia a dia.

No contexto brasileiro, workloads de inferência já são mais comuns em produção do que treinamento em larga escala. A eficiência está em escolher a arquitetura correta para cada caso.

Na Prática: Como a CarbigData Otimizou Inferência com NVIDIA L40

Teoria é bonita. Resultado é melhor.

O case da CarbigData na Magalu Cloud ilustra como a escolha arquitetural correta otimiza workloads de IA. A empresa lida com workloads intensivos de visão computacional e deep learning, e precisava de um salto de performance e eficiência.

A solução não foi simplesmente adicionar mais hardware. Foi consolidar a infraestrutura em GPUs NVIDIA L40, baseadas na arquitetura Ada Lovelace (presente nas GPUs mais modernas da NVIDIA, com foco em IA)

Por que a L40 faz sentido para inferência de visão computacional:

• Otimização de Precisão (FP8): A arquitetura Ada Lovelace introduziu suporte a FP8 (ponto flutuante de 8 bits), que dobra a taxa de transferência de inferência comparado a FP16, mantendo a precisão para a maioria dos modelos de visão computacional. Isso permite que a GPU processe o dobro de dados por ciclo.
• Performance e Eficiência: A L40 oferece até 2x a performance da geração anterior (Ampere) em workloads de computação visual, com TDP de 300W, ideal para ambientes de data center que buscam maior densidade de processamento por rack.