A expansão da inteligência artificial dentro das empresas começa a provocar uma nova demanda no mercado de tecnologia: infraestrutura capaz de sustentar aplicações cada vez mais complexas e intensivas em processamento.
De olho nesse movimento, a EVEO, especializada em private cloud e servidores dedicados, está ampliando sua estrutura de computação de alto desempenho voltada à IA.
O movimento acompanha o crescimento dessa frente dentro da própria companhia. O número de novos negócios envolvendo GPUs aumentou 233% em relação ao mesmo período do ano anterior, enquanto o valor negociado foi mais de 15 vezes superior.
Atualmente, a infraestrutura da EVEO processa cerca de 1 trilhão de tokens por mês, volume relacionado às aplicações de inteligência artificial executadas nos ambientes da companhia.
A estratégia é ampliar a capacidade para atender empresas que estão deixando a fase de experimentação e começando a incorporar modelos de IA em processos recorrentes e estratégicos.
“A inteligência artificial saiu do campo experimental e entrou nas operações reais das empresas. Isso muda completamente a demanda por infraestrutura, porque modelos de IA exigem capacidade computacional muito maior, especialmente para treinamento e execução de algoritmos avançados”, afirma Fábio Stein, CTO da EVEO.
Demanda por GPUs cresce com avanço da IA nas empresas
A expansão acompanha o avanço da computação de alto desempenho, ou High Performance Computing (HPC), impulsionada por inteligência artificial, processamento massivo de dados e automação.
Nesse cenário, as GPUs ganharam protagonismo por sua capacidade de executar milhares de operações simultaneamente, característica que permite acelerar o treinamento de modelos e realizar inferências em larga escala.
Para as empresas, entretanto, o desafio começa a mudar à medida que os projetos amadurecem. Mais do que testar aplicações, torna-se necessário garantir infraestrutura capaz de manter desempenho, disponibilidade e segurança quando a IA passa a fazer parte da operação.
“Muitas organizações conseguem iniciar pilotos de inteligência artificial, mas encontram dificuldades quando precisam escalar esses projetos. A infraestrutura precisa garantir desempenho, previsibilidade de custos, segurança e governança de dados”, explica.
O crescimento registrado pela EVEO nessa área é reflexo dessa transição. Com aplicações corporativas avançando para ambientes de produção, a companhia espera que a procura por infraestrutura especializada continue aumentando.
O processamento de 1 trilhão de tokens mensais também funciona como um indicador da escala alcançada pelos workloads de inteligência artificial hospedados pela empresa.
Na prática, quanto mais essas tecnologias passam a integrar processos críticos, maior se torna a necessidade de combinar capacidade computacional com controle de custos, segurança, disponibilidade e governança.
Soberania de dados entra na estratégia de infraestrutura
Outro ponto que ganha relevância com o avanço da IA corporativa é a localização e o controle das informações utilizadas pelas aplicações.
Para atender organizações com diferentes requisitos regulatórios, políticas internas ou dados considerados sensíveis, a empresa trabalha com uma arquitetura que permite definir onde os workloads serão executados de acordo com critérios como desempenho, latência, conformidade e estratégia do negócio.
“Não acreditamos que o cliente deva abrir mão de desempenho para ter soberania, nem de soberania para ter escala. Nossa arquitetura foi pensada para que essa escolha seja do cliente, não uma limitação da infraestrutura”, destaca.
A expectativa é que essa discussão ganhe ainda mais espaço à medida que agentes de IA, modelos multimodais e sistemas autônomos avancem dentro das empresas e passem a participar de processos como atendimento, análise de dados, automação industrial e operações financeiras.
“Entramos na fase em que o desafio das empresas deixa de ser testar a IA e passa a ser operá-la em escala. Isso exige infraestrutura preparada, governança de dados e ambientes capazes de sustentar aplicações críticas com segurança e previsibilidade”, conclui.
