Desbloqueando o ROI com IA Generativa: Estratégias para o Sucesso
A IA generativa apresenta um potencial significativo de ROI, estimado entre $2,6 trilhões a $4,4 trilhões anualmente em diversas indústrias. No entanto, ela requer recursos computacionais e infraestrutura substanciais. Junte-se aos especialistas da NVIDIA e da Supermicro para aprender como identificar casos de uso essenciais e estabelecer uma plataforma pronta para IA para garantir o sucesso.
Assista Gratuitamente sob Demanda Agora
Incorporar IA generativa nas operações empresariais não é apenas benéfico; é também intensivo em recursos, exigindo mais poder computacional, conectividade e armazenamento do que tecnologias anteriores. Acesso eficiente a dados, personalização de modelos pré-treinados e execução em escala necessitam de um ecossistema abrangente de hardware e software preparado para IA, além de expertise técnica especializada.
Insights de Especialistas da Indústria
Anthony Larijani, Gerente Sênior de Marketing de Produto na NVIDIA, e Yusuke Kondo, Gerente Sênior de Marketing de Produto na Supermicro, discutem estratégias para aproveitar a IA generativa em uma conversa moderada por Luis Ceze, Co-fundador e CEO da OctoML. Eles exploram decisões de infraestrutura, considerações de carga de trabalho e otimização de estratégias de IA para sua organização.
Alinhamento de Infraestrutura e Carga de Trabalho
Alinhar a infraestrutura com as necessidades organizacionais é fundamental. Segundo Larijani, o primeiro passo é visualizar seus objetivos finais. “Compreenda quais cargas de trabalho a infraestrutura irá suportar. Para modelos fundamentais em larga escala versus aplicações em tempo real, os requisitos computacionais diferem significativamente.”
Ao avaliar as cargas de trabalho, considere a escalabilidade. Estime a demanda potencial de aplicações, seja para processamento em lote ou interações em tempo real, como chatbots.
Nuvem vs. Soluções On-Premises
As aplicações de IA generativa frequentemente precisam de escalabilidade, gerando um debate sobre nuvem versus soluções on-premises. Kondo enfatiza que a escolha depende de casos de uso específicos e da escala necessária. A nuvem oferece maior flexibilidade para escalonar; entretanto, soluções on-premises demandam visão de futuro e investimentos iniciais significativos.
“Avalie a escala potencial do seu projeto. É mais econômico usar a nuvem GPU ou construir sua própria infraestrutura?” pergunta ele, observando que os custos da nuvem estão diminuindo enquanto o poder computacional aumenta.
Modelos de Código Aberto vs. Proprietários
Há uma tendência crescente em direção a modelos personalizados e especializados dentro das empresas. Larijani destaca que técnicas como geração aumentada por recuperação estão permitindo que as empresas utilizem dados proprietários de forma eficiente, impactando as escolhas de infraestrutura. Modelos personalizados reduzem custos e tempos de treinamento.
“Ajustar modelos fundamentais com base em suas necessidades específicas melhora tanto a eficiência de custos quanto a utilização de GPU,” acrescenta Kondo.
Maximizando Hardware com uma Pilha de Software Abrangente
A otimização do hardware também envolve uma pilha de software sofisticada. Kondo afirma: “Infraestruturas em larga escala são complexas, exigindo colaboração com especialistas da NVIDIA desde a fase de design para garantir compatibilidade.”
Construir uma pilha completa de software para IA é intensivo em recursos, motivo pelo qual a NVIDIA se transformou em uma empresa de computação full-stack. O framework Nemo, parte da plataforma NVIDIA AI Enterprise, ajuda as empresas a construir, personalizar e implantar modelos de IA generativa de forma ideal em infraestrutura extensa.
Preparando-se para a Complexidade dos LLMs
À medida que os modelos de linguagem grandes (LLMs) crescem, suas necessidades energéticas também aumentam. Kondo observa: “O consumo esperado para GPUs está aumentando rapidamente,” incentivando inovações em soluções de resfriamento para otimizar a eficiência energética. Além disso, Larijani aponta para técnicas de desenvolvimento de software emergentes que melhoram a eficiência de implantação, mantendo-se econômicas e sustentáveis.
“Há uma demanda crescente por sistemas otimizados independentemente do tamanho do negócio, e novos casos de uso para IA estão surgindo com frequência,” diz ele, reforçando a necessidade de contínua melhoria de software.
Classificação
