Empresas da região Ásia-Pacífico migram infraestrutura de IA para a borda para reduzir custos de inferência.

gastos com IA no Ásia-Pacífico (APAC) A região está em franca expansão, mas muitas empresas têm dificuldade em obter um retorno sobre o investimento (ROI) tangível. O principal obstáculo é a infraestrutura: os sistemas existentes geralmente não são projetados para a velocidade ou escala exigidas pela inferência de IA moderna. De acordo com estudos do setor, o alto investimento em ferramentas de IA de última geração (GenAI) frequentemente não atinge as metas devido a essas limitações arquitetônicas.

Essa diferença de desempenho destaca o papel crucial de infraestrutura de IA na gestão de custos e na expansão de implantações. Para abordar essa questão, Inteligente apresentou seu Nuvem de inferência, distribuído por GPUs NVIDIA Blackwell, com o objetivo de aproximar a tomada de decisões do usuário para eliminar a latência e reduzir a sobrecarga.

Reduzindo a lacuna entre experimentação e produção.

Jay JenkinsEm entrevista sobre a tendência de empresas da região Ásia-Pacífico migrarem a infraestrutura de IA para a borda devido ao aumento dos custos de inferência, o diretor de tecnologia (CTO) de computação em nuvem da Akamai observou que muitas iniciativas fracassam porque as organizações subestimam a transição do estágio piloto para a produção. Altos custos de infraestrutura e alta latência frequentemente paralisam o progresso.

Embora as nuvens centralizadas sejam padrão, elas se tornam proibitivamente caras à medida que o uso aumenta, principalmente em regiões distantes dos principais centros de dados. "A inteligência artificial só é tão poderosa quanto a infraestrutura em que é executada." Jenkins enfatiza, observando que a complexidade da multicloud e a conformidade com os dados complicam ainda mais o cenário.

A transição do treinamento de IA para a inferência em tempo real.

À medida que a adoção da IA ​​amadurece na região da Ásia-Pacífico, o foco está mudando do treinamento ocasional de modelos para inferência contínuaEssa demanda operacional diária consome a maior parte do poder computacional, especialmente à medida que modelos de linguagem, visão e multimodais são implementados em diversos mercados. Sistemas centralizados, que nunca foram projetados para tamanha capacidade de resposta, estão se tornando o principal gargalo.

Infraestrutura de borda otimiza isso por meio de:

• Reduzindo a distância dos dados: Reduzir o percurso dos dados para garantir respostas mais rápidas do modelo.
• Redução de custos: Evitar as elevadas taxas de saída associadas ao roteamento de dados entre hubs de nuvem distantes.
• Habilitando ações em tempo real: Suporte a sistemas de IA física, como robótica e máquinas autônomas, que exigem tomada de decisão em milissegundos.

Adoção pela indústria: varejo, finanças e muito mais.

Setores sensíveis a atrasos estão liderando a migração para a computação de ponta:

• Varejo e comércio eletrônico: A inferência localizada possibilita recomendações personalizadas e buscas multimodais, evitando o abandono do usuário devido à lentidão.
• Financiar: A detecção de fraudes e a aprovação de pagamentos dependem de cadeias de decisão rápidas baseadas em IA. O processamento local de dados ajuda as empresas a manter a agilidade, ao mesmo tempo que garante que os dados permaneçam dentro dos limites regulatórios.

Construindo o Futuro: IA Agética e Segurança

A próxima fase da IA ​​envolve Agente de IA—sistemas que tomam sequências autônomas de decisões. Isso requer um "Rede de Distribuição de IA" que distribui a inferência por milhares de locais de borda. Essa abordagem distribuída não apenas aumenta o desempenho, mas também simplifica governança de dados Para os 50% das organizações da região Ásia-Pacífico que atualmente enfrentam dificuldades com as diferentes regulamentações regionais.

À medida que a inferência se desloca para a borda, segurança Continua sendo fundamental. Implementar controles de Zero Trust e proteger os pipelines de API em todos os locais garante que a resiliência não seja obtida à custa da vulnerabilidade. Para as empresas em 2025 e nos anos seguintes, a migração para a borda não é mais opcional — é um pré-requisito para uma IA escalável e com boa relação custo-benefício.