Aos poucos, a Inteligência Artificial (IA) generativa tem se consolidado como uma das mais poderosas ferramentas tecnológicas da atualidade. Seu potencial parece ser ilimitado: de criar conteúdos artísticos a auxiliar em diagnósticos médicos, ela está moldando o presente e, inevitavelmente, definirá o futuro.
No entanto, em meio a tantas discussões sobre suas aplicações e promessas, um aspecto fundamental parece ser negligenciado: como todo esse processamento massivo de dados impactará o hardware, especificamente as memórias RAM e os SSDs de computadores e celulares?
Segundo dados da Gartner, o mercado global de IA está projetado para crescer a uma taxa de 37% ao ano até 2027, atingindo um valor de mercado superior a 1 trilhão de dólares. Esse crescimento vertiginoso reflete o aumento exponencial no uso de IA, não apenas em aplicações empresariais, mas também em dispositivos pessoais.
Com isso, surge uma pergunta inevitável: estamos preparados, em termos de hardware, para suportar esse crescimento?
As memórias RAM e os SSDs são componentes essenciais para o desempenho de qualquer dispositivo moderno. A RAM, responsável por armazenar temporariamente os dados que o processador precisa acessar rapidamente, é fundamental para garantir que as tarefas sejam realizadas sem interrupções. Já os SSDs, que substituíram os antigos HDs, são responsáveis pelo armazenamento permanente de dados, garantindo velocidade e eficiência na leitura e gravação das informações.
Com o avanço da IA, a demanda por processamento em tempo real se torna cada vez mais crítica. A IA generativa, por exemplo, requer grandes volumes de memória para carregar modelos, manipular dados e produzir saídas em questão de milissegundos.
Os usos da IA são diversos, e modelos grandes e complexos podem demandar grandes quantidades de memória RAM para armazenar dados temporários durante o treinamento e a inferência. Esses modelos muitas vezes utilizam intensivamente o cache da RAM para guardar dados frequentemente acessados, como parâmetros e informações intermediárias. Quando a RAM é insuficiente, o desempenho pode ser prejudicado, levando ao uso excessivo de memória virtual, que é mais lenta.
Algoritmos de IA otimizados podem reduzir o uso de RAM ao aplicar técnicas como computação distribuída e processamento eficiente de dados, garantindo uma melhor utilização da memória disponível. Da mesma forma, um uso eficiente dos SSDs pode minimizar o impacto das operações de entrada/saída (I/O) no desempenho. Modelos projetados para acessar dados de maneira otimizada podem aproveitar a alta performance dos SSDs para reduzir latências.
No contexto das aplicações de IA, como aprendizado profundo e redes neurais, a demanda por memória é intensa. A quantidade de RAM necessária varia conforme o tamanho do modelo e a complexidade dos dados. Já a velocidade de leitura e escrita dos SSDs influencia diretamente a rapidez com que os dados são carregados e salvos durante o processamento da IA.
Podemos prever que o impacto da IA generativa nas memórias RAM e SSDs será profundo. Hoje, já vemos uma corrida para desenvolver memórias e dispositivos de armazenamento capazes de lidar com as exigências crescentes. No campo dos SSDs, é grande o investimento em tecnologias NVMe, que oferecem velocidades de transferência que chegam a 7.000 MB/s.
Entretanto, não podemos nos limitar ao que já existe. O futuro promete inovações ainda mais disruptivas. Tecnologias como a memristor, que combina as funcionalidades de RAM e SSD em um único dispositivo, estão em desenvolvimento e podem transformar a forma como lidamos com dados.
O fato é que, ao considerar o impacto da IA generativa no hardware, é fundamental pensar além do óbvio. O futuro da tecnologia não depende apenas do desenvolvimento de softwares cada vez mais poderosos, mas também de hardwares capazes de suportá-los.
Enquanto especialistas na área, precisamos estar cientes de que a inovação não pode ocorrer em compartimentos isolados. A revolução da IA deve ser acompanhada por uma revolução correspondente no hardware. Sem isso, corremos o risco de atingir um ponto de estagnação, onde a capacidade de processar e armazenar dados se torna o gargalo para o avanço da tecnologia.
*por Flavio Pettengill, diretor de Vendas da Netcore – empresa que fabrica memórias RAM e SSDs para o mercado brasileiro. Mais detalhes no site