Nos últimos dois anos, a velocidade de desenvolvimento da inteligência artificial superou as expectativas de muitos.
De ChatGPT, Claude a Gemini, passando pela geração de arte e vídeos com IA, a inteligência artificial está rapidamente invadindo setores como negócios, criação de conteúdo, educação, finanças e muito mais.
No entanto, a maioria das pessoas só enxerga os modelos.
O que realmente está sendo negligenciado, na verdade, é o poder computacional por trás dos modelos.
Se compararmos os modelos de IA a motores de automóveis, então o poder computacional é o combustível.
Sem poder computacional suficiente, nem os modelos mais robustos conseguem completar o treinamento e a inferência.
A essência da competição em IA está mudando
Muitas pessoas acreditam que a competição futura em IA será uma competição pela capacidade do modelo.
Mas, na verdade, as grandes empresas de tecnologia estão dizendo ao mercado através de ações:
A competição futura em IA será cada vez mais como uma competição por recursos de capacidade computacional.
Modelos de linguagem de grande escala precisam de enormes recursos de GPU.
A geração de imagens por IA precisa de GPU.
A geração de vídeos por IA precisa de GPU.
Agentes de IA precisam de GPU.
Aplicações empresariais de IA também precisam de muitos recursos de GPU.
Quando a IA começa a entrar na fase de aplicação comercial em grande escala, a importância da capacidade computacional está aumentando rapidamente.
Por que as empresas não querem construir suas próprias salas de servidores com GPU?
A razão é na verdade muito simples.
Os custos são muito altos.
Além do alto preço das GPUs em si, também é preciso considerar:
Construção de salas de servidores
Arquitetura de rede
Fornecimento de eletricidade
Gestão de Segurança
Manutenção técnica
Para a maioria das empresas, esses custos não valem a pena.
Portanto, cada vez mais empresas estão começando a aceitar um novo modelo:
Computação como Serviço (CaaS)
Ou seja:
Capacidade como Serviço.
CaaS pode ser a próxima grande tendência
Se olharmos para a evolução da computação em nuvem.
No passado, as empresas precisavam comprar seus próprios servidores.
Hoje, as empresas usam serviços em nuvem diretamente.
A mesma coisa está acontecendo na área de IA.
No futuro, as empresas podem não ter seu próprio cluster de GPU.
Mas certamente haverá uma conta de capacidade própria.
As empresas só precisam obter capacidade computacional de acordo com a demanda, sem precisar construir toda a infraestrutura.
Essa é uma das razões pelas quais muitas pessoas estão otimistas em relação ao modelo CaaS.
A infraestrutura da era da IA está se formando
Como uma empresa que acompanha o desenvolvimento da infraestrutura de IA a longo prazo, a Jinshu Zhiyun continua investindo:
Serviços de capacidade computacional com GPU
Agendamento de capacidade distribuída
Construção de Infraestrutura de IA
Exploração do modelo CaaS (Computação como Serviço)
Esperamos ajudar mais empresas a reduzir a barreira de entrada para aplicações de IA através de uma rede global de capacidade computacional inteligente.
A Jinshu Zhiyun acredita:
Nos próximos dez anos, a capacidade computacional se tornará um recurso fundamental tão importante quanto eletricidade e internet.
E como permitir que mais empresas obtenham a capacidade necessária com custos mais baixos e maior eficiência será uma questão importante para a indústria de IA.
Conclusão
A IA está mudando o mundo.
Mas a própria IA também precisa de suporte.
Enquanto o mercado continua discutindo a capacidade do modelo, Agentes de IA e IA generativa, talvez o que mereça mais atenção seja:
A infraestrutura que sustenta todo o ecossistema de IA.
Porque o que realmente determina até onde a IA pode ir não é apenas o modelo.
E também há capacidade computacional.
#AI #Chatgp