Equinix e IA privada: Proteger dados, maximizar o controle

Equinix and Private AI: Safeguard data, maximize control é perfilado pela BTW Media porque evidências publicadas o vinculam à infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• A IA privada permite que as empresas aproveitem as tecnologias de IA enquanto protegem dados sensíveis e mantêm o controle de sua propriedade intelectual, segundo Milind Wagle, diretor de sistemas de informação da Equinix.
• É crucial avaliar se a IA privada está alinhada com os objetivos da organização, especialmente para empresas que operam em setores altamente regulamentados, como saúde e finanças.
• Integre estratégias eficazes de gerenciamento de dados, como a adoção de armazenamento adjacente à nuvem, para garantir uma transferência eficiente de dados e manter o controle sobre os dados em implantações de IA privada.

Milind Wagle, CIO da Equinix:Aprenda a aproveitar a IA enquanto protege a privacidade e mantém o controle de seus dados

Embora os benefícios da IA sejam evidentes, as empresas precisam adotar uma abordagem cautelosa e estratégica para colher os frutos sem comprometer sua preciosa propriedade intelectual. É por isso que muitas empresas optam por criar seus próprios modelos de IA, hospedá-los em infraestrutura privada e usar apenas conjuntos de dados proprietários para treinamento. Esse conceito é chamado deIA privada.

Muitas empresas agora entendem que, quando inserem dados sensíveis em serviços públicos de IA como o ChatGPT, esses dados são incorporados ao modelo. Consequentemente, esses dados podem potencialmente ser expostos a qualquer pessoa que use o modelo no futuro. O FAQ da OpenAI, inclusive, desaconselha os usuários a compartilhar informações sensíveis com o ChatGPT, pois não há como remover prompts específicos do histórico de um usuário.

Com a IA privada, é possível obter insights de negócios a partir dos dados sem comprometer a privacidade ou o controle dos dados. Continue lendo para descobrir 4 elementos que você deve incorporar à sua estratégia para se destacar com a IA privada.

1. Avalie se a IA privada está alinhada aos seus objetivos

Antes de tudo, é crucial reconhecer que a IA privada pode não ser adequada para todas as empresas, especialmente se elas não tiverem uma visão clara de sucesso adaptada à sua situação específica. Para empresas que operam em setores altamente regulamentados, como saúde e serviços financeiros,os benefícios da IA privadasão evidentes. Elas entendem a necessidade de evitar qualquer ação que possa colocar em risco seus dados sensíveis, tornando a IA privada uma escolha ideal.

Empresas de setores não regulamentados também podem se beneficiar da IA privada, mas a proposta de valor nem sempre é óbvia. Essas empresas precisam pesar os trade-offs: o risco de exposição de dados versus o impacto nos custos e na flexibilidade do uso de IA em infraestrutura pública. Algumas empresas são atraídas por soluções de nuvem pública devido à sua facilidade de acesso percebida e custo-benefício para acessar infraestrutura de computação escalável para modelos de IA. No entanto, o acesso à computação em nuvem pública muitas vezes se mostra mais caro e complexo do que o esperado, principalmente devido àsaltas taxas de saída de dados.

Se os supostos benefícios da infraestrutura de nuvem pública não superarem os riscos potenciais, então sua empresa provavelmente está bem posicionada para optar pela IA privada.

2. Integre o gerenciamento de dados à sua estratégia

No contexto dos avanços rápidos da tecnologia de IA, é útil fazer uma pausa para reconhecer uma verdade fundamental: a qualidade de seus modelos de IA depende dos dados que você fornece a eles. Isso ressalta a importância de um gerenciamento eficaz de dados para uma implementação bem-sucedida da IA privada.

Você precisa projetar uma estratégia para transferir eficientemente os dados certos para os destinos apropriados sem atrasos. Isso constitui um desafio, pois a infraestrutura de IA se estende intrinsecamente por vários locais:

A. Coletar dados de todos os seus aplicativos, que provavelmente estão distribuídos em uma arquitetura multicloud híbrida, para treinar seus modelos.

B. Implantar cargas de trabalho de inferência na borda (edge), onde os usuários finais interagem com os modelos de IA, para garantir a proximidade entre as fontes de dados e os locais de processamento, o que é crucial para minimizar a latência da rede.

C. Implantar cargas de trabalho de treinamento na infraestrutura central com a capacidade computacional substancial necessária para essas tarefas.

D. Estabelecer uma rede flexível e de alto desempenho entre as diferentes cargas de trabalho para facilitar a movimentação rápida e confiável dos dados.

A adoção de uma abordagem dearmazenamento adjacente à nuvempode ajudar a construir uma arquitetura de dados pronta para IA, permitindo integrar serviços de nuvem pública à sua estratégia de IA privada enquanto mitiga riscos, custos e complexidade. Essa abordagem oferece o melhor dos dois mundos: a proximidade da nuvem para acessar serviços quando necessário, mantendo um armazenamento de referência separado da nuvem. Esse nível de controle de dados personifica uma estratégia eficaz de IA privada.

3. Avalie suas necessidades de computação

O crescimento exponencial da IA levou a uma demanda aumentada por hardware GPU poderoso. Os fabricantes se esforçam para atender a essa demanda, mas espera-se que as escassez de suprimento persistam. A disponibilidade limitada de hardware pode prejudicar seus objetivos de IA privada. No entanto, existem estratégias para contornar esse gargalo e garantir a capacidade de computação necessária.

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Embora as GPUs sejam geralmente associadas ao hardware de IA, outros processadores (CPUs) facilmente disponíveis podem ser suficientes para cargas de trabalho de inferência menos exigentes. Na verdade, você pode usar uma solução Bare Metal as a Service, como aEquinix Metal®, para implantar CPUs sob demanda sem altos custos iniciais.

Além disso, para cargas de trabalho que exigem GPUs, existem alternativas que vão além do gerenciamento de seu próprio hardware. Por exemplo, a Equinix lançou recentemente umserviço de nuvem privada totalmente gerenciadoem colaboração com aNVIDIA. Esse serviço simplifica a aquisição de infraestrutura avançada de IA, agrupada com serviços essenciais de colocation, rede e gerenciamento para hospedar e operar essa infraestrutura. A solução oferece a flexibilidade característica das soluções de nuvem pública, ao mesmo tempo que permite o controle dos dados em um ambiente privado.

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4. Planeje visando sustentabilidade e eficiência

As preocupações com as consequências do entusiasmo pela IA na sustentabilidade são legítimas.

As cargas de trabalho de IA, especialmente as cargas de treinamento, podem ser extremamente intensivas em energia. Para mitigar a pegada de carbono dessas cargas de trabalho, é imperativo otimizar a eficiência.

Inovações como a tecnologia de resfriamento líquido para data centers oferecem uma alternativa mais eficiente em termos energéticos ao resfriamento a ar tradicional. Na Equinix, testes extensivos de resfriamento líquido abriram caminho para sua adoção para suportar cargas de trabalho em produção.

Além disso, é crucial considerar o impacto do posicionamento das cargas de trabalho na sustentabilidade. Um posicionamento ideal consiste em situar as cargas de trabalho onde elas possam usar a energia menos intensiva em carbono da rede local. Colaborar com um parceiro de infraestrutura digital comprometido em investir em energias renováveis pode facilitar esse objetivo.

A Equinix está progredindo em direção ao seu objetivo de atingir 100% de cobertura de energia renovável globalmente até 2030. Por meio de investimentos em acordos de compra de energia que apoiam projetos de energia renovável em todo o mundo, a Equinix permite que seus clientes realizem iniciativas de IA de forma sustentável.