A expansão acelerada da inteligência artificial generativa trouxe à tona um novo desafio para empresas e provedores de tecnologia: os custos de manutenção de data centers. De acordo com um estudo da GEP, líder global em soluções para procurement e supply chain, o verdadeiro gargalo para a rentabilidade da IA não está nos modelos de machine learning, mas nos altos custos de operação e manutenção da infraestrutura física e digital.
O white paper “Custos de Manutenção de Data Centers: o risco oculto à lucratividade da IA (e como resolver isso)” aponta que a equação financeira dos hiperescaladores mudou. “Cada resposta gerada por IA consome energia, processamento e banda larga — e com bilhões de interações diárias, o custo por token se torna exponencial. Manter a operação eficiente e estável depende de uma abordagem estratégica e preditiva de manutenção”, destaca o relatório.
O estudo mapeia cinco áreas críticas que impactam diretamente os custos: hardware, sistemas ambientais, conectividade, software e demandas específicas da IA. Negligenciar qualquer um desses pontos pode elevar significativamente o custo operacional por inferência e comprometer a disponibilidade e a confiabilidade dos serviços.
“IA generativa exige uma nova lógica de infraestrutura. A manutenção deixou de ser uma despesa secundária e passou a ser um diferencial competitivo. Dados, modelos e talentos só geram valor real se operarem sobre uma base resiliente, eficiente e inteligente”, afirma Jessé Guimarães, diretor de Tecnologia, Inovação e Alianças Estratégicas da GEP Brasil.
O levantamento também destaca a evolução dos provedores terceirizados de manutenção (TPMs), que passaram de simples prestadores de serviço para parceiros estratégicos, utilizando tecnologias como inteligência artificial, gêmeos digitais, automação, blockchain e análise preditiva. Segundo o estudo, esse modelo pode reduzir custos operacionais em até 60% e prolongar a vida útil dos equipamentos sem prejudicar o desempenho.
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Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais
