Uma maneira mais inteligente e segura de operar a IA
O Canadá enfrenta um problema com a inteligência artificial (IA), mas não o que se poderia esperar. Apesar da presença de talento e tecnologia, com a IA generativa projetada para adicionar cerca de 187 bilhões de dólares anualmente à economia canadense até 2030, as organizações ainda hesitam em adotar essa tecnologia.
De acordo com estatísticas, apenas 12,2% das empresas canadenses integraram a IA em suas operações no ano passado, o que coloca o Canadá entre os mais baixos em comparação com concorrentes globais, agravando os desafios de produtividade existentes no país.
Os desafios da adoção de IA
Um dos principais obstáculos à adoção da IA está relacionado à gestão dos custos de energia e desempenho. Ferramentas de IA, como modelos de linguagem de grande escala e sistemas de aprendizado profundo, exigem um poder computacional significativo para processar solicitações. A Agência Internacional de Energia estima que a demanda global de eletricidade de data centers pode mais que dobrar até 2030, com a IA sendo o principal motor desse crescimento.
Para as organizações que operam IA em larga escala, cada solicitação se torna uma decisão de negócios importante, e os custos aumentam à medida que respostas mais rápidas são exigidas. Sem uma forma eficiente de gerenciar essas trocas, as despesas podem rapidamente escalar.
A construção de controle na IA
Uma empresa encontrou uma oportunidade nesse desafio, começando a ajudar data centers a otimizar custos de energia. Essa empresa desenvolveu ferramentas que permitem que operadores respondam em tempo real, aumentando o poder computacional quando a energia é barata e reduzindo-o quando os preços sobem. Essa solução agora atende a mais de 100 locais.
Com a entrada da IA generativa no mainstream, a empresa começou a explorar como aplicar sua expertise em energia às cargas de trabalho de IA. No entanto, ao construir soluções, a equipe encontrou um problema inesperado: o roteamento de solicitações de IA entre vários servidores levantou questões críticas de conformidade, especialmente para clientes que lidam com informações sensíveis.
A governança se tornou um foco importante durante o design da plataforma, pois os usuários devem ter controle sobre onde e como seus dados são roteados, mas a maioria das empresas carece das ferramentas necessárias para rastrear isso.
CLōD: A plataforma de inferência de IA
A plataforma CLōD foi lançada como uma solução que atua na camada de inferência, onde modelos de IA processam solicitações e geram respostas. Ela serve como um gateway inteligente entre as empresas e os modelos que utilizam, permitindo um controle abrangente sobre gestão de custos, otimização de latência, governança, segurança, conformidade, privacidade e eficiência energética.
Os usuários definem suas próprias regras sobre quais dados podem deixar seu ambiente e quais servidores podem receber solicitações, com a plataforma aplicando essas regras automaticamente.
Perspectivas futuras
A empresa cresceu de 8 para 18 funcionários no último ano e planeja uma nova rodada de financiamento em 2026. O sucesso até agora demonstra que a região tem o que é necessário para se tornar um centro de inovação global. À medida que mais organizações buscam superar a lacuna na adoção de IA, a solução não está apenas em tornar a IA mais poderosa, mas também mais previsível.
Com um melhor controle sobre custos, latência e governança, as organizações podem avançar com confiança, sabendo exatamente como seus sistemas de IA se comportarão.
