A maioria das empresas que se expandem para a América Latina trata a infraestrutura de IA da mesma forma que trata qualquer outra implantação regional. No entanto, embora a maioria das abordagens possa funcionar para aplicativos SaaS, elas nem sempre funcionam para a IA.
A discrepância entre o que seus servidores de inteligência artificial são capazes de fazer e o que os usuários da América Latina realmente experimentam pode ser causada por problemas como:
- Latência de rede
- Restrições de densidade de potência
- Ausência de uma infraestrutura de IA de nível empresarial
Não dá para resolver isso apenas com otimização. É preciso resolver o problema na camada de infraestrutura antes de mais nada.
Este guia foi elaborado para diretores de tecnologia (CTOs) e líderes de infraestrutura que planejam implementar a IA em toda a região da América Latina. Então, vamos começar.
Por que a América Latina é o maior obstáculo para a implantação de IA
Imagine uma carga de trabalho de IA da costa leste dos EUA ou da Europa encaminhada através do nó da América Latina cloud de uso geral, normalmente em São Paulo ou Bogotá. O que acontece? A latência aumenta. O desempenho da IA se deteriora. O processamento de linguagem natural em tempo real, que parecia instantâneo nos testes, apresenta um atraso perceptível em produção. A viabilidade do projeto começa a se desgastar.
O que torna isso frustrante é que se trata de algo totalmente evitável. A maioria cloud não foi projetada para oferecer a combinação de redes regionais de baixa latência e hardware dedicado que as cargas de trabalho de IA exigem.
Os servidores de inteligência artificial são fundamentalmente diferentes dos servidores convencionais. Os servidores convencionais dependem fortemente das CPUs para tarefas sequenciais. Os servidores de IA são construídos em torno de recursos de GPU, memória de alta largura de banda, armazenamento NVMe e redes de alta velocidade que funcionam como um sistema integrado.
Uma única GPU otimizada para IA pode consumir entre 700 W e 1.200 W, de acordo com as especificações técnicas da NVIDIA H100, gerando densidades de rack que ultrapassam os 30 kW a 60 kW. Modelos de linguagem de grande porte, com 70 bilhões ou mais de parâmetros, requerem 160 GB ou mais de VRAM, frequentemente distribuída por várias GPUs de 80 GB, como a NVIDIA H100 ou H200.
Tecnologias como o NVIDIA NVLink oferecem até 1,8 TB/s de largura de banda para otimizar o treinamento distribuído.
Encaminhar essa infraestrutura por meio de cloud de uso geral aumenta a sobrecarga da virtualização, limita as opções de configuração e retira o controle sobre o hardware que uma infraestrutura de IA de nível empresarial exige. O limite máximo de desempenho já está definido no modelo antes mesmo de você implantar uma única carga de trabalho.
A realidade das infraestruturas da região
Antes de avaliar modelos de aquisição, é importante compreender a situação real em toda a região. Aqui está uma análise das realidades da infraestrutura na América Latina.
| Desafio | A realidade | O que isso significa para a sua IA |
|---|
| Qualidade da rede | A maioria cloud encaminha o tráfego via Miami ou outros pontos de intercâmbio internacionais, aumentando o número de saltos a cada etapa. | Para a inferência de IA em tempo real, a latência não é um parâmetro de referência — é uma falha na experiência do usuário. É possível atingir valores inferiores a 15 ms, mas apenas com peering local profundo. |
| Data Center | As instalações antigas não foram projetadas para densidades de rack de 30 kW a 60 kW. O resfriamento líquido não é padrão em todos os mercados da América Latina. | A implantação de GPUs de alto desempenho que consomem entre 700 W e 1.200 W cada uma requer uma infraestrutura já instalada — e não instalações que precisem de adaptações após a assinatura do contrato. |
| Conectividade dos nós | As redes corporativas padrão não são capazes de suportar o aprendizado profundo distribuído. O treinamento de IA em múltiplos nós requer InfiniBand ou 100GbE com suporte a RDMA. | A velocidade da comunicação entre GPUs é tão importante quanto o poder de processamento individual. Uma rede inadequada prejudica o desempenho de sistemas com vários servidores, independentemente da qualidade do hardware. |
| Soberania dos dados | O Brasil, a Colômbia e o México possuem, cada um, regulamentações distintas que determinam onde os dados podem ser processados e armazenados. | Os requisitos de conformidade devem ser levados em consideração nas decisões relativas à infraestrutura antes da implantação — e não tratados como uma nota de rodapé jurídica após o fato. |
O que os servidores de IA realmente exigem
Compreender a arquitetura de hardware dos servidores de IA ajuda a esclarecer tanto por que eles apresentam melhor desempenho do que a infraestrutura padrão para cargas de trabalho de IA quanto por que um ambiente de implantação inadequado anula essa vantagem.
A pilha de hardware principal em uma infraestrutura de IA de nível empresarial geralmente inclui os seguintes componentes.
1) Aceleradores de GPU
As configurações NVIDIA HGX, as GPUs AMD Instinct e as GPUs PCIe constituem as principais opções para implantações corporativas. As plataformas NVIDIA HGX suportam interconexões NVLink, que tornam viável o escalonamento com múltiplas GPUs para o treinamento de modelos de grande porte. As GPUs AMD Instinct oferecem desempenho competitivo para cargas de trabalho específicas de IA e aplicações de HPC. As plataformas PCIe 5.0 proporcionam a comunicação de alto rendimento entre componentes exigida pelas modernas cargas de trabalho de IA.
2) Processadores escaláveis
Os processadores escaláveis AMD EPYC e Intel Xeon são responsáveis pela orquestração, preparação de dados e roteamento de inferência. As plataformas Intel Xeon — especialmente as de 4ª e 5ª geração — oferecem suporte a PCIe 5.0 e uma largura de banda de memória significativamente melhorada, essencial para cargas de trabalho de IA.
3) Arquitetura de memória
A memória de alta largura de banda permite um acesso rápido e compartilhado entre GPUs e CPUs. As cargas de trabalho de IA exigem muito da memória e requerem alta largura de banda para evitar a falta de recursos dos processadores.
Como referência prática, a memória RAM do sistema deve ser, no mínimo, o dobro da VRAM total da GPU — para cargas de trabalho corporativas, isso normalmente significa de 256 GB a 1 TB de memória RAM do sistema, em consonância com os benchmarks de hardware da Epoch AI.
4) Armazenamento, redes e refrigeração
Os SSDs NVMe são imprescindíveis para o carregamento rápido de dados durante o treinamento de IA — os HDDs tradicionais criam gargalos que prejudicam a utilização da GPU, independentemente da qualidade do acelerador. É necessário usar InfiniBand ou Ethernet de 100 GbE com suporte a RDMA para obter baixa latência em clusters com vários servidores.
O resfriamento líquido é necessário para servidores de IA devido às cargas de GPU de alta densidade; um rack de IA de alta densidade pode atingir um consumo total de 30 kW a 60 kW, e os servidores de IA consomem significativamente mais energia do que o hardware padrão.
5) Pilha de software
A compatibilidade de hardware com PyTorch, TensorFlow e NVIDIA CUDA é um requisito de implantação, não uma consideração secundária. A otimização de software para configurações específicas de hardware determina se um servidor oferece um desempenho excepcional ou se opera constantemente abaixo de seu limite máximo de capacidade.
Como escolher o modelo de aquisição adequado
A questão entre comprar e alugar assume um caráter diferente quando o destino da implantação é uma nova região, em vez de um data center já existente.
1) No local
Ideal para: Organizações que já data center e data center uma utilização sustentada das GPUs acima de 70–80% ao longo de um horizonte de três anos.
Os argumentos a favor:
- Controle total do hardware
- Custo mais baixo a longo prazo quando a utilização é consistentemente alta
O problema é que:
- Alto investimento inicial com custos de manutenção contínuos
- Na América Latina, onde ainda não há presença, acrescente a construção das instalações, a aquisição de energia e a contratação de pessoal aos custos de hardware
- Os ativos de GPU são renovados a cada 18–24 meses — os planos de depreciação padrão têm duração de 3 a 5 anos, o que significa que o hardware adquirido costuma permanecer no balanço patrimonial muito tempo depois de ter perdido seu desempenho competitivo
2) Cloud
Ideal para: Cargas de trabalho variáveis ou em fase inicial, nas quais a flexibilidade é mais importante do que o desempenho bruto.
Os argumentos a favor:
- Custos iniciais mais baixos
- Preços com cobrança por uso
- Amplo alcance geográfico por meio de provedores como a AWS e o Azure
O problema é que:
- Suporte limitado a GPUs para hardware de última geração na América Latina
- Custos mais elevados por GPU em comparação com servidores físicos dedicados
- A sobrecarga da virtualização reduz o desempenho da IA em comparação com o acesso direto ao hardware
- Opções de configuração restritas para cargas de trabalho específicas de IA
3) Híbrido (recomendado para a maioria das inscrições na América Latina)
Ideal para: Empresas que estão se expandindo para a América Latina pela primeira vez e ainda não data center um data center na região.
Como funciona:
- O treinamento do modelo principal é executado em clusters centrais próprios, nos quais a utilização da GPU justifica a propriedade
- Aplicações de IA com inferência regional, ajuste fino e sensíveis à latência executadas em servidores físicos alugados na América Latina
- Elimina os riscos financeiros e operacionais associados à criação de capacidade própria em uma nova região
A variável-chave aqui é a utilização. A infraestrutura própria torna-se economicamente viável quando a utilização sustentada das GPUs fica acima de 70% a 80% em um horizonte de três anos, de acordo com as orientações de infraestrutura de ML CloudGoogle Cloud. Abaixo desse limite, ou com um horizonte de planejamento inferior a 24 meses, a infraestrutura bare metal regional alugada oferece um custo total menor, com risco operacional significativamente menor.
Adaptando as cargas de trabalho à infraestrutura
Diferentes cargas de trabalho de IA têm diferentes requisitos de infraestrutura. O que você está executando na América Latina determina qual configuração é a mais adequada.
Treinamento e ajuste fino de IA
O treinamento e o ajuste fino de grandes modelos de linguagem exigem picos de computação, alta largura de banda de interconexão entre GPUs e a capacidade de escalar entre várias GPUs ou nós. Essas cargas de trabalho são as que mais exigem recursos de hardware e as mais sensíveis à geração das GPUs.
Para empresas cujo plano de desenvolvimento de IA ainda está em evolução — o que é comum para equipes que estão entrando em um novo mercado —, a infraestrutura alugada elimina o risco associado ao ciclo de vida do hardware que advém da posse de GPUs cujo desempenho competitivo pode ser superado antes mesmo de serem amortizadas. Armazenamento NVMe, memória de alta largura de banda, refrigeração líquida e redes InfiniBand ou 100GbE são todos essenciais para dar suporte ao treinamento de IA em qualquer escala significativa.
Inferência em grande escala
A inferência é o ponto de partida da maioria das implantações na América Latina e onde a proximidade da rede é mais importante. Para disponibilizar aplicações de IA aos usuários finais em toda a América Latina, é necessário que a capacidade de computação esteja fisicamente próxima desses usuários.
O desempenho da IA em processamento de linguagem natural em tempo real, reconhecimento de imagens e inferência de aprendizado profundo é prejudicado pela latência da rede — um tempo de ida e volta de 200 ms através de um ponto de intercâmbio internacional não é compatível com serviços de IA em tempo real. Uma latência regional inferior a 15 ms não é apenas uma vantagem de desempenho; é o requisito básico para aplicações de IA que precisam parecer responsivas.
Cargas de trabalho de HPC, simulações complexas e fluxos de trabalho de IA baseados em agentes exigem configurações de servidores de supercomputação e se beneficiam de servidores físicos dedicados, em vez de cloud virtualizados cloud .
A IA agentiva — processos de IA coordenados em várias etapas que são executados de forma autônoma — é particularmente sensível à latência da infraestrutura. Cada etapa de um fluxo de trabalho agentivo contribui para o tempo de resposta acumulado, o que torna significativa, na camada de aplicação, a diferença entre uma implantação regional em hardware físico e uma implantação cloud.
IA generativa e IA de ponta
As aplicações de IA generativa baseadas em grandes modelos de linguagem não conseguem oferecer um desempenho excepcional quando a inferência é encaminhada por redes de backbone internacionais para atender usuários regionais. A latência da inferência e a latência da rede se somam. As cargas de trabalho de IA de ponta — o processamento de IA no local ou próximo ao usuário final — exigem uma combinação de infraestrutura física regional e uma rede densa e de baixa latência que chegue até a última milha. Atualmente, organizações dos setores de varejo, serviços financeiros, logística e saúde estão implantando aplicações de IA de ponta em toda a América Latina.
Custo total da infraestrutura de IA na América Latina
O preço do hardware não representa o custo total de propriedade (TCO). Para implantações regionais, o modelo de custo total inclui três categorias que a maioria das análises de CapEx subestima.
1) Custos diretos
Esses custos são visíveis: hardware de servidor, data center e energia data center , equipamentos de rede e sistemas de armazenamento de arquivos. Um único servidor de IA com 8 GPUs pode custar US$ 150.000 ou mais, sem contar os custos de rede e instalação, e racks com alta densidade de GPUs, que consomem de 30 kW a 60 kW, exigem instalações especializadas que colocation padrão colocation não cobrem.
2) Custos indiretos
As despesas indiretas tendem a se acumular sem constar na nota de pedido. O gerenciamento da infraestrutura de GPUs bare metal — atualizações de drivers, gerenciamento da pilha CUDA, validação da compatibilidade de hardware em toda a pilha de software — requer engenheiros de infraestrutura qualificados.
De acordo com a Gartner, recrutar e reter talentos na área de infraestrutura de IA está entre os principais desafios operacionais das organizações de TI. Em um novo mercado regional onde a oferta de talentos é mais escassa, os custos e riscos relacionados à contratação são ainda maiores.
3) Custos de risco
Esses custos são os mais difíceis de modelar e os de maior impacto. A relação custo-desempenho das GPUs melhora cerca de duas vezes a cada dois anos, de acordo com uma pesquisa de tendências de computação da Epoch AI, o que significa que o hardware próprio pode perder competitividade antes mesmo de ser baixado. A subutilização agrava essa situação: os clusters de GPUs frequentemente operam com menos de 50% de utilização entre as sessões de treinamento, representando um investimento que não está gerando retorno. Atrasos na cadeia de suprimentos para hardware de ponta, como as plataformas NVIDIA HGX, historicamente duram de 6 a 9 meses durante os picos de demanda — a infraestrutura alugada elimina esse risco por completo.
Para implantações iniciais na América Latina, os aspectos econômicos favorecem consistentemente a locação de infraestrutura física regional em vez da construção de capacidade própria. Os gastos com capital (CapEx), as despesas gerais com pessoal e os riscos relacionados ao ciclo de vida do hardware são todos transferidos para o provedor de infraestrutura. Os ganhos em eficiência operacional aumentam à medida que a carga de trabalho cresce.
Por que o EdgeUno é a base da IA na América Latina
O hardware determina o limite máximo do desempenho da IA. A rede determina se esse limite será alcançado.
A EdgeUno opera a rede IP mais conectada da América Latina (AS7195) — com mais relações de peering diretas, maior capacidade de fibra óptica e presença regional mais ampla do que qualquer outro provedor na região. O resultado é uma latência inferior a 15 ms em toda a América Latina, verificável em edgeuno.com/latency. Todos os produtos de infraestrutura da EdgeUno estão integrados nessa rede. Essa é a diferença.
O que a EdgeUno oferece
- Bare Metal
Controle total do hardware para treinamento de IA e cargas de trabalho de HPC. Sem sobrecarga de virtualização, sem recursos compartilhados — o mesmo perfil de desempenho da propriedade, sem o risco financeiro.
- Cloud privada
Infraestrutura de GPU gerenciada baseada em Proxmox e Ceph. A solução ideal para equipes de desenvolvimento de IA que desejam aproveitar os recursos de IA sem precisar de profundo conhecimento em operações de bare metal.
- EdgeGPT
Implantação privada de modelos de linguagem de grande porte com governança completa de dados. Desenvolvido para empresas dos setores de serviços financeiros, saúde ou aplicações relacionadas ao governo que não podem encaminhar cargas de trabalho confidenciais por meio de cloud pública.
- Conectividade para IA
Rede dedicada projetada para atender às exigências de alta taxa de transferência e baixa latência da IA e da HPC. A diferença entre um cluster de GPUs operando a 60% de utilização devido a gargalos de rede e outro operando a 95% porque a conectividade está à altura do hardware.
A EdgeUno possui as certificações ISO 9001 e ISO 27001, oferecendo a segurança reforçada e a garantia de gestão da qualidade exigidas pelas aquisições corporativas.
Lista de verificação pré-compromisso para diretores de tecnologia
Antes de assinar qualquer contrato de infraestrutura de IA na América Latina, analise estas questões:
- Seleção do modelo de GPU e plano de ciclo de vida — Quais gerações de GPU estão disponíveis na região e qual é a frequência de atualização de hardware do provedor?
- Capacidade de densidade de potência — A instalação é capaz de suportar densidades de rack de 30 kW a 60 kW para configurações de servidores de IA com alta densidade de GPUs?
- Arquitetura de armazenamento — O armazenamento NVMe está disponível para pipelines de dados de treinamento? Os HDDs tradicionais limitarão o desempenho da GPU, independentemente da qualidade do acelerador.
- Redes com vários nós — O InfiniBand ou a Ethernet de 100 Gb/s com suporte a RDMA estão disponíveis para treinamento distribuído e cargas de trabalho de HPC?
- Latência regional — Qual é a latência medida para os usuários finais nos seus mercados-alvo da América Latina? Menos de 15 ms é a referência para aplicações de IA em tempo real.
- Compatibilidade da pilha de software — O CUDA, o PyTorch, o TensorFlow e os drivers relevantes foram testados nas configurações de hardware específicas oferecidas?
- Soberania de dados — Quais são os requisitos de tratamento de dados em cada país de destino? A LGPD do Brasil, o marco de proteção de dados da Colômbia e a LFPDPPP do México têm implicações distintas quanto aos locais onde as cargas de trabalho de IA podem ser executadas.
- Preparação para operações internas — Sua equipe possui experiência em gerenciamento de GPUs em hardware físico para operar uma infraestrutura dedicada, ou uma cloud privada gerenciada cloud o risco operacional de forma mais eficaz?
Considerações Finais
A inteligência artificial não é uma capacidade futura para os mercados latino-americanos. As empresas que estão implementando IA na região hoje estão estabelecendo uma vantagem em termos de infraestrutura que se consolidará nos próximos anos, à medida que a adoção da IA se acelera em todas as principais economias da América Latina. Aquelas que acertam não são necessariamente as que têm os maiores orçamentos — são aquelas que reconhecem que o desempenho da IA na América Latina é uma questão de infraestrutura e que, para resolvê-la, é necessário um parceiro de rede e hardware que tenha sido desenvolvido especificamente para a região.
Pronto para implantar uma infraestrutura de IA na América Latina? Fale com um especialista da EdgeUno e obtenha um plano de implantação elaborado com base nas suas necessidades de GPU, tipo de carga de trabalho e regiões-alvo.
