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Brasil “está na vanguarda” do uso de IA generativa, diz AWS Brasil

Diretor de vendas da empresa para América Latina diz que país tem profissionais preparados para lidar com infraestrutura em nuvem

Iuri Santos

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Dos Estados Unidos a Taiwan, ou até nos Países Baixos. As marcas que dão corpo à indústria da inteligência artificial generativa estão espalhadas pelo mundo — ainda assim, o Brasil não é casa de nenhuma delas. Isso não impede, no entanto, que o país esteja bem posicionado no “chacoalhão” que a tecnologia tem promete provocar. Ao menos é essa a avaliação de quem entende do setor. Para Cleber Morais, diretor-geral de Vendas da AWS na América Latina, as empresas brasileiras estão “na vanguarda da tecnologia” quando o assunto é o uso de ferramentas baseadas em IA nos negócios.

Parte disso se deve a um corpo de profissionais que floresceu da adesão precoce de startups brasileiras à infraestrutura de nuvem, tecnologia de base para o processamento de soluções de IA generativa, avalia Morais. “Elas foram os primeiros clientes que abraçaram essa tecnologia. Isso criou uma base de milhares de builders que aprenderam a usar essa infraestrutura como um diferencial, uma outra oportunidade de mercado”, conta o executivo do serviço de nuvem da Amazon ao IM Business

Esse cenário gerou um mercado altamente aderente às tecnologias implementadas pela AWS no país. “As empresas não estão apenas abertas a essas tecnologias. Elas estão sedentas”, diz o executivo. Como parte de uma tendência global, a empresa está expandindo investimentos na sua capacidade computacional para comportar a demanda gerada pelas tecnologias envolvendo IA. No Brasil, a AWS investiu US$ 3,8 bilhões desde 2011, quando chegou ao país, mas já aperta o passo para absorver toda a necessidade.

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Investimentos pesado em data centers

Embora não divulgue os números de investimentos por região, a Amazon anunciou recentemente que planeja alocar aproximadamente US$ 150 bilhões em data centers em sua operação global nos próximos 15 anos. Apenas no México, onde será inaugurado um conjunto de data centers, o aporte será de mais de US$ 5 bilhões.

No Brasil, a estrutura é baseada em uma região com três clusters, zonas de disponibilidade, distantes a 50km umas das outras. Hoje, isso é o suficiente para atender a todos. Novos investimentos servem apenas ao aprimoramento dessas próprias regiões.

Essa corrida por aprimoramento dos centros de dados demanda, é claro, novos e mais modernos equipamentos: em especial, GPUs e CPUs, para processamento. A Nvidia é o principal nome e desenvolvedor nesse mercado, e é fornecedora de todos os hyperscalers — grandes provedores de nuvem pública.

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A AWS não diz se, hoje, a alta demanda pelos processadores da queridinha do mercado de ações tem dificultado o acesso a equipamentos para escalar os seus servidores, mas já vem se preparando para lidar com a escassez com suas linhas de chip própria dedicados à IA, trainium e inference.

“Nós trabalhamos em uma visão de longo prazo. Quando tomamos a decisão há 13 anos de investir na infraestrutura do Brasil, foi um investimento inicial enorme para uma demanda futura”, diz Morais. Essa preocupação ajudou a lidar com picos de demanda na pandemia, por exemplo, e deve minimizar qualquer efeito da procura dos clientes por processamento para IA.

No início de abril, a operação global da AWS anunciou que demitiria centenas de funcionários. “A companhia identificou algumas áreas específicas da organização que poderiam ser ajustadas, à medida que continuamos investindo, contratando e otimizando recursos para fornecer inovação para nossos clientes”, disse em comunicado. “Essas decisões são difíceis e não as tomamos sem considerar todos os impactos, e estamos comprometidos em apoiar os funcionários durante sua transição para novos cargos dentro e fora da Amazon.”

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Questionada, ela preferiu não responder qual seria o impacto dessa onda de demissões no Brasil, bem como se elas têm relação com o aumento dos investimentos em infraestrutura para suportar a demanda por IA generativa. O movimento ocorre, contudo, no momento em que diversos hyperscalers, como Google e Microsoft, também fazem grandes cortes em custos e funcionários enquanto expandem seus investimentos em infraestrutura.