Custos ocultos da IA: armazenamento de dados gerados pela inferência

Um estudo recente destaca que, ao considerar os custos da inteligência artificial, muitos executivos focam principalmente no investimento em GPUs e na infraestrutura de computação. No entanto, um aspecto crucial frequentemente negligenciado é o custo do armazenamento de dados gerados durante o processo de inferência. Cada interação com um modelo de IA gera uma quantidade significativa de dados que precisam ser armazenados, o que pode impactar os custos operacionais das empresas.

Tradicionalmente, as discussões sobre infraestrutura de IA se concentram no treinamento de modelos, que é um processo finito. Em contraste, a inferência é contínua, gerando dados a cada solicitação. Isso significa que, enquanto o treinamento pode ser orçado e encerrado, a inferência resulta em um fluxo constante de dados que deve ser gerenciado. Por exemplo, um vídeo gerado por IA de apenas 8 segundos pode deixar mais de 500MB de dados associados, incluindo logs e backups, o que representa um aumento significativo em relação ao tamanho do arquivo visualizado pelo usuário.

A demanda por armazenamento de dados gerados pela inferência está crescendo rapidamente. De acordo com projeções da McKinsey, a demanda por inferência em IA deve crescer a uma taxa anual composta de 35% até 2030, em comparação com 22% para o treinamento. Isso pode resultar em mais de 40% da demanda total dos data centers até o final da década, o que torna essencial que as empresas considerem esses custos em seus planejamentos.

Portanto, as empresas que utilizam IA devem estar cientes de que o armazenamento de dados gerados pela inferência pode representar um custo significativo e em crescimento. Ignorar esses custos pode levar a surpresas financeiras e desafios na gestão da infraestrutura de TI. A compreensão e a previsão desses custos são fundamentais para uma estratégia de IA sustentável e eficaz.