Cenário de difusão de IA… a vitória ou derrota não depende da ‘competição de GPU’, mas sim de uma infraestrutura de inferência de custo eficiente

À medida que as empresas introduzem inteligência artificial (IA) além da fase experimental, entrando na fase de difusão total, as chaves do sucesso do mercado também estão a mudar. Hoje, o núcleo da competição não é mais simplesmente acumular modelos maiores e mais processadores gráficos (GPU), mas sim quem consegue construir um “sistema de inferência de IA escalável” que opere de forma estável enquanto controla o orçamento.

Red Hat e Intel estão acompanhando essa tendência, acelerando a expansão de infraestruturas de inferência de IA baseadas em tecnologia de código aberto. Taneem Ibrahim, responsável pela engenharia de inferência de IA na Red Hat, e Bill Pearson, vice-presidente do departamento de centros de dados e IA da Intel, indicaram no “Red Hat Summit 2026” que os desafios reais na operação de serviços de IA em grande escala residem na relação custo-benefício e na otimização da combinação de infraestrutura.

De uma tendência de GPU única para uma estratégia paralela de CPU

Na fase inicial de difusão da IA generativa, após o surgimento do ChatGPT e de modelos de peso aberto, a prática principal era implantar modelos grandes em grandes clusters de GPU. No entanto, em ambientes empresariais reais, os custos operacionais e a controlabilidade tornaram-se tão importantes quanto o desempenho. Assim, a questão principal passou a ser como escalar eficientemente modelos nas plataformas Red Hat Enterprise Linux (RHEL) e OpenShift.

Ibrahim afirmou que a Red Hat está cada vez mais pensando em como operar um dos seus projetos de código aberto de maior contribuição, “vLLM”, em ambientes de grande escala. Ele destacou que o desafio central é reduzir o “custo por token” para aplicar IA em negócios reais, ao mesmo tempo que mantém a governança e possibilita implantações em larga escala.

Recentemente, a prioridade na infraestrutura também está mudando. Pearson explicou que, ao contrário da fase inicial centrada em GPU, com a difusão da “IA proxy”, o papel do processador central (CPU) voltou a ganhar destaque. Isso significa que nem todas as tarefas de IA precisam de GPU; dependendo do tipo de carga de trabalho, a combinação racional de CPU e GPU torna-se mais importante.

Red Hat e Intel ampliam suporte ao vLLM baseado em Xeon

Com base nessa avaliação, ambas as empresas integraram na versão “Red Hat AI 3.4” suporte completo ao vLLM em ambientes Intel Xeon. O foco não é recomendar uma configuração padrão para todos os clientes, mas sim projetar combinações de hardware e software de acordo com a natureza do negócio de cada empresa e os resultados esperados.

Pearson analisou que muitas empresas anteriormente adotaram uma abordagem de “ter uma martelada na mão e ver tudo como prego”, centrada em GPU. Mas ele explicou que, ao reavaliar os recursos de CPU já implantados em larga escala nos data centers, e ao adotar uma estratégia de adição sob demanda de GPU, é possível alcançar desempenho superior e custos menores ao mesmo tempo.

Especialmente, tarefas proxy de IA como chamadas de ferramentas e orquestração de dados podem ser processadas sem GPU. A Intel acredita que permitir que a CPU assuma essas tarefas de inferência pode liberar a GPU para tarefas mais pesadas, aumentando a eficiência de todo o sistema.

Competição em infraestrutura de IA: “eficiência operacional” torna-se mais importante que “desempenho”

Essa discussão indica que o mercado de IA já ultrapassou a simples competição de desempenho de modelos, passando a uma competição de economicidade na fase operacional. Para as empresas, mais do que adquirir o máximo de hardware de ponta, a questão mais realista é como utilizar melhor os ativos existentes do centro de dados, ao mesmo tempo em que se consegue “custo por token baixo” e serviços estáveis.

No final, o vencedor na próxima geração de competição de IA provavelmente não será a empresa com o hardware mais potente, mas aquela que, com uma combinação adequada de CPU-GPU e software de código aberto, maximizará a “relação custo-benefício”. A colaboração entre Red Hat e Intel é vista como uma iniciativa alinhada a essa tendência de mercado.

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