Uma mudança relevante começa a redesenhar o cenário da inteligência artificial. Depois de anos em que o foco esteve concentrado no treinamento dos modelos, o mercado passa por uma mudança: a prioridade agora é a chamada inferência, etapa responsável por colocar esses sistemas para funcionar no dia a dia.
Nos últimos cinco anos, o desenvolvimento de IA foi marcado por investimentos massivos no treinamento de grandes modelos de linguagem. Esse processo exige uma infraestrutura robusta, de milhares de chips especializados operando continuamente por semanas ou meses em data centers de grande escala, consumindo grandes volumes de energia para processar bilhões de dados.
Com a popularização das aplicações de IA, o foco passou a ser como executar essas soluções em tempo real. É nesse contexto que a inferência ganhou protagonismo: trata-se da etapa em que modelos já treinados respondem às solicitações dos usuários.
Essa mudança já se reflete nos investimentos. Segundo projeções da consultoria Gartner repercutidos pelo Wall Street Journal, os gastos globais com infraestrutura voltada à inferência devem superar, pela primeira vez, os investimentos em treinamento ainda neste ano. A tendência é de aceleração: até 2029, as empresas devem destinar cerca de US$ 72 bilhões à inferência, quase o dobro dos US$ 37 bilhões previstos para treinamento.
O novo cenário também impacta diretamente o mercado de semicondutores. A Nvidia, que se destacou com GPUs voltadas ao treinamento de IA, enfrenta agora uma demanda crescente por chips mais especializados em inferência. Esses componentes são projetados para otimizar desempenho e eficiência em tarefas específicas. Empresas como Google, Cerebras e SambaNova já avançam nesse segmento.
Inferência x treinamento da IA
Mas o que diferencia a inferência do treinamento? O WSJ fez uma analogia: se o modelo de IA é um chef, o treinamento seria o período em que ele aprende receitas e técnicas. Já a inferência corresponde ao funcionamento do restaurante, quando os pedidos chegam e precisam ser preparados rapidamente.
Esse processo ocorre em duas etapas principais. A primeira, chamada de “pré-preenchimento”, envolve a interpretação da solicitação do usuário – cada palavra, símbolo ou imagem é analisado pelo modelo. Em seguida, vem a “decodificação”, quando o sistema gera a resposta com base no conhecimento adquirido.
Essas fases têm exigências técnicas distintas. O pré-preenchimento demanda maior capacidade de processamento, enquanto a decodificação exige mais memória, já que precisa acessar grandes volumes de informação para construir respostas coerentes.
Nesse contexto, entram os “tokens”, unidades básicas de dados usadas pelos modelos. Em geral, cada token representa uma fração de palavra. Uma pergunta simples pode ser convertida em poucos tokens, que são processados e gerados sequencialmente para formar a resposta final.
Com a expansão do uso comercial da IA, métricas de eficiência ganharam importância. Empresas passaram a avaliar desempenho em termos como “tokens por segundo por watt” ou “tokens por dólar”, refletindo a necessidade de reduzir custos operacionais. Executivos do setor apontam que tornar a inferência mais eficiente é hoje uma das principais prioridades da indústria.
Diferentemente do treinamento, que pode levar semanas e permite certa flexibilidade no uso de recursos, a inferência ocorre sob demanda e precisa entregar resultados em segundos. Isso exige não apenas chips mais rápidos, mas também data centers estrategicamente posicionados, próximos aos usuários, para minimizar atrasos.
Além disso, novas tecnologias começam a ser adotadas para melhorar a eficiência. Algumas empresas já utilizam conexões ópticas dentro dos sistemas, substituindo cabos de cobre para acelerar a transmissão de dados e reduzir a necessidade de resfriamento.
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Fonte: Olhar Digital