Os custos ocultos da IA: por que a nuvem privada pode ser uma solução econômica

A IA é uma das forças mais promissoras que estão moldando o futuro dos negócios, mas, para muitas organizações, ela também está se tornando uma das mais caras. Costumo conversar com líderes de TI que ficam surpresos com a rapidez com que os custos de IA aumentam à medida que os modelos passam da prova de conceito para a produção. O que parecia ser um projeto acessível durante o desenvolvimento inicial pode se tornar um item orçamentário significativo depois de implantado em escala.

Uma das principais decisões que afetam o custo da IA - e uma das mais frequentemente ignoradas - é onde essas cargas de trabalho são executadas. Embora a nuvem pública seja ideal para as demandas rápidas e flexíveis do treinamento de modelos de IA, ela nem sempre é o local mais econômico para inferência de longa duração, operações de dados confidenciais ou serviços de IA com padrões de uso constantes e previsíveis

É nesse ponto que a nuvem privada pode fazer uma diferença mensurável. Nesta postagem, compartilharei o que aprendi sobre os verdadeiros geradores de custo da IA empresarial e por que mais clientes estão transferindo as principais cargas de trabalho para a nuvem privada a fim de melhorar o controle de custos.

Por que os custos de IA são tão difíceis de prever?

A IA não é uma carga de trabalho empresarial típica. Ela se baseia muito em GPUs de alto desempenho, gera grandes volumes de dados intermediários e de longo prazo e, muitas vezes, envolve uma movimentação significativa de dados entre sistemas de armazenamento, ambientes de computação e aplicativos de produção. No início, essas demandas podem parecer gerenciáveis, mas, à medida que o uso aumenta, surgem custos ocultos:

• Computação: As cargas de trabalho de inferência de IA geralmente exigem acesso contínuo à GPU ou a hardware especializado. Pagar por esses recursos de hora em hora na nuvem pública pode se tornar caro com o tempo.
• Armazenamento: Grandes conjuntos de dados usados para treinamento e inferência de IA precisam de armazenamento persistente. Quanto mais tempo esses dados permanecerem em armazenamentos de objetos ou em blocos, maiores serão os custos associados.
• Transferência de dados: Os sistemas de IA frequentemente movem dados entre serviços, nuvens e locais. Na nuvem pública, esse movimento aciona taxas de saída que podem se acumular rapidamente.
• Licenciamento: As estruturas proprietárias de IA e os recursos de modelos avançados às vezes vêm com custos de licenciamento que se somam às cobranças de infraestrutura.

Em outras palavras, a nuvem pública é fantástica para agilidade e escala, mas o modelo de pagamento conforme o uso pode fazer com que os custos aumentem à medida que a IA amadurece na produção.

Como a nuvem privada ajuda você a assumir o controle

Para muitos de nossos clientes, a mudança para a nuvem privada para cargas de trabalho de IA é motivada por um desejo de maior previsibilidade financeira e otimização mais deliberada dos recursos. A nuvem privada permite isso de várias maneiras importantes.

Primeiro, o preço é mais previsível. Em vez de faturamento por hora variável, a nuvem privada normalmente oferece modelos de custo fixo ou reservado. Isso torna o orçamento da infraestrutura de IA muito mais simples, especialmente para cargas de trabalho de inferência em estado estável.

Em segundo lugar, a localidade dos dados é importante. Ao manter os dados e a inferência próximos uns dos outros na nuvem privada, você pode evitar as dispendiosas taxas de saída de dados - um grande custo oculto no pipeline de IA que exige troca constante de dados.

Em terceiro lugar, a nuvem privada oferece maior flexibilidade na forma como você gerencia o armazenamento. Em vez de ficar preso aos preços escalonados de um único provedor de nuvem, você pode adaptar sua estratégia de armazenamento para corresponder ao ciclo de vida dos seus dados de IA.

A nuvem privada oferece maior flexibilidade na maneira de gerenciar o armazenamento

Além do controle de custos e dados, a nuvem privada oferece vantagens em termos de personalização e segurança. Com controle total sobre as configurações de infraestrutura, como particionamento de GPU e isolamento de carga de trabalho, é possível ajustar os ambientes para atender às necessidades específicas da carga de trabalho. A nuvem privada também oferece suporte a políticas de segurança de nível empresarial e pode facilitar o cumprimento dos requisitos de conformidade. Isso é especialmente importante para proteger modelos e conjuntos de dados confidenciais em ambientes em que a infraestrutura compartilhada pode introduzir variabilidade ou limitar as opções de configuração.

Por fim, muitas empresas estão descobrindo que podem reutilizar os investimentos em hardware existentes, como servidores de GPU no local, como parte de uma estratégia de nuvem privada. Isso ajuda a reduzir as despesas de capital e, ao mesmo tempo, prolonga a vida útil da infraestrutura.

Como equilibrar a nuvem pública e privada para uma IA econômica

A nuvem privada não é uma proposta do tipo tudo ou nada - nem deveria ser. Na verdade, algumas das arquiteturas de IA mais econômicas e dimensionáveis que vejo hoje aproveitam tanto a nuvem pública quanto a privada. Uma estratégia híbrida bem pensada permite alinhar cada parte do seu pipeline de IA com o ambiente que oferece o melhor equilíbrio de custo, desempenho e controle. Por exemplo:

• Use a nuvem pública para treinar grandes modelos de base, em que a elasticidade e a escala são essenciais
• Executar cargas de trabalho de inferência na nuvem privada, especialmente aquelas que precisam operar continuamente, atender aos clientes em tempo real e lidar com dados regulamentados
• Arquitetar pipelines de preparação e armazenamento de dados na nuvem privada para aproveitar os custos previsíveis e o forte controle de dados

O objetivo não é escolher entre a nuvem pública ou privada, mas sim projetar uma arquitetura de IA que use cada uma delas onde forneça mais valor.

Onde a nuvem privada oferece o maior valor para IA

Na minha experiência, determinadas cargas de trabalho de IA oferecem um valor muito melhor quando executadas em nuvem privada, especialmente quando o controle de custos e o gerenciamento de dados são as principais prioridades.

• Inferência de alto volume: Aplicativos como chatbots, mecanismos de recomendação e sistemas de detecção de fraudes, que atendem a milhões de solicitações por dia
• IA sensível a dados: Cargas de trabalho que devem estar em conformidade com requisitos rigorosos de residência de dados ou regulamentares
• Cargas de trabalho de IA previsíveis e em estado estável: Processos de negócios que são executados em volumes consistentes, em que os custos previsíveis são mais valorizados do que a flexibilidade

Se sua organização está começando a sentir o peso dos custos de IA, talvez seja hora de considerar se esses tipos de cargas de trabalho seriam mais bem atendidos em um ambiente de nuvem privada.

Gerando valor sustentável de IA com a combinação certa de nuvem

O valor da IA é inquestionável, mas seu custo também é. Os líderes de IA mais eficazes com quem trabalho hoje estão pensando além do desempenho e da precisão; eles também estão otimizando a sustentabilidade financeira.

A nuvem privada oferece às organizações uma poderosa alavanca para controlar os custos ocultos da IA, especialmente à medida que os modelos passam do piloto para a produção. Ao escolher a combinação certa de infraestrutura pública e privada, você pode equilibrar a inovação com a eficiência de custos e manter suas iniciativas de IA em um caminho para o valor comercial de longo prazo.

Se você está procurando impulsionar o valor sustentável da IA com a nuvem privada, pode explorar como a Rackspace Technology está ajudando as organizações a fazer exatamente isso com nossas soluções de IA em nuvem privada.