por Davi Lopes*
Vivenciamos hoje uma acirrada corrida pela introdução de novas soluções tecnológicas na sociedade que é impulsionada por diversos fatores, como o avanço da ciência, a crescente demanda por inovação e a necessidade de responder aos desafios globais, como as mudanças climáticas e a desigualdade social.
Tudo caminha na direção para que a principal dessas inovações verdadeiramente disruptivas seja a inteligência artificial (IA). Trata-se de uma área da computação que se dedica ao desenvolvimento de sistemas que podem aprender e realizar tarefas de forma autônoma. Estamos falando de uma tecnologia que tem o potencial de revolucionar diversos setores da economia, como saúde, educação, manufatura e serviços.
Dados apresentados pela IDC refletem a crescente importância atribuída a essa ferramenta: a consultoria aponta que os gastos globais com IA chegaram a US$ 154 bilhões em 2023 - um aumento de 26,9% na comparação com o ano anterior.
Essa evolução não apenas evidencia a confiança contínua no potencial da IA, como também demonstra uma aceleração no seu papel de catalisadora de mudanças significativas. À medida que a IA continua a prosperar, espera-se que suas aplicações se aprofundem ainda mais, impulsionando a tecnologia, eficiência e resolução de desafios complexos, uma vez que proporciona uma tomada de decisões mais assertiva.
Por outro lado, o uso da IA tem gerado uma preocupação significativa nos data centers, seja na infraestrutura, no alto consumo energético ou no aumento das ameaças à segurança. Listo abaixo aqueles que considero os principais desdobramentos em relação ao tema:
Impactos na infraestrutura
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Capacidade de processamento: a alta complexidade dos modelos de IA requer capacidades de processamento robustas. Isso significa que os data centers pedem cada vez mais servidores avançados e escaláveis.
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Armazenamento de dados: a expansão do uso da IA implica em mais utilização de dados, o que exige uma quantidade maior de armazenamento. Por isso, os centros de dados precisam de uma gestão de dados mais escalável e eficiente.
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Arquitetura de rede: com os avanços tecnológicos, a arquitetura de rede dos data centers deve ser projetada para suportar a transferência rápida e eficiente de grandes volumes de dados de processamento e armazenamento de que a IA necessita.
Impactos no consumo de energia
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Aumento do consumo de energia: cargas de trabalho intensivas de IA nos centros de dados, especialmente o treinamento de modelos de machine learning e deep learning, exigem grande poder de processamento, incluindo o uso extensivo de unidades de processamento gráfico (GPUs) e unidades de processamento tensorial (TPUs), o gera um consumo maior de energia.
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Desafios de resfriamento: uma maior demanda energética com o uso de IA pode resultar em desafios adicionais de resfriamento. Com a maior dissipação de calor dos equipamentos de processamento, há a necessidade de soluções de refrigeração eficazes para manter as temperaturas em limites aceitáveis.
Diante desse cenário, é preciso que os data centers adotem medidas proativas para melhorar a eficiência energética, o que abrange o uso de fontes de energia renovável e a implementação de softwares de gerenciamento de energia inteligente. Com o uso da IA se tornando mais prevalente, os centros de dados enfrentam a pressão de equilibrar a crescente demanda de energia e a necessidade de maior eficiência energética, exigindo abordagens inovadoras e sustentáveis para assegurar operações ambientalmente conscientes.
Impactos na segurança, armazenamento e processamento
Os impactos na segurança associados ao armazenamento e processamento de grandes volumes de dados sensíveis em ambientes de IA nos data centers são significativos. A natureza sensível dos dados utilizados pela tecnologia requer medidas de segurança robustas para garantir a confidencialidade, integridade e disponibilidade das informações.
Isso se desdobra na necessidade de implementação de uma criptografia forte, controles de acesso rigorosos, monitoramento proativo de ameaças cibernéticas e conformidade com regulamentações de privacidade de dados, como GDPR e LGPD. A utilização de técnicas avançadas de segurança cibernética, como detecção de anomalias e identificação de padrões de comportamento suspeitos por meio da IA, é essencial para proteger os dados.
A garantia de que os data centers estejam em conformidade com os mais altos padrões de segurança e tenham planos de resposta a incidentes também é crucial para mitigar os riscos associados ao uso da IA.
Conforme a IA continuar a moldar o futuro tecnológico, os data centers enfrentarão desafios e oportunidades sem precedentes. Com inovação contínua e abordagens integradas, esses centros de processamento e armazenamento de dados estão se adaptando para garantir que sejam plenamente capazes de atender às demandas crescentes de maneira eficiente e segura.
* Davi Lopes é Diretor de Distribuição e Divisão de Secure Power da Schneider Electric
