A Inteligência Artificial já deixou de ser promessa para se tornar realidade em setores como finanças, saúde e indústria automotiva. Mas por trás do brilho dos modelos generativos e algoritmos preditivos, há uma infraestrutura menos visível e cada vez mais decisiva: os data centers preparados para IA.

Esses centros deixaram de ser depósitos de informação e se transformaram em hubs dinâmicos, capazes de oferecer a capacidade computacional e, sobretudo, a conectividade necessária para a IA aprender, se adaptar e operar em tempo real.

A IA prospera com dados — mas não basta armazená-los. É preciso transmiti-los em altíssima velocidade e com latência mínima. Cada milissegundo perdido pode comprometer aplicações críticas, da análise de transações financeiras à simulação de novos fármacos.

CADASTRE-SE GRÁTIS PARA ACESSAR 5 CONTEÚDOS MENSAIS

Já recebe a newsletter? Ative seu acesso

Ao cadastrar-se você declara que está de acordo
com nossos Termos de Uso e Privacidade.

Cadastrar

Segundo a McKinsey, a demanda por infraestrutura “AI-ready” deve crescer 33% ao ano até 2030, e a IA já tende a responder por 70% da capacidade global de data centers no fim da década. Isso pressiona provedores a investir em redes mais robustas para lidar com um tráfego “leste-oeste” cada vez mais intenso — a comunicação massiva entre GPUs e clusters de treinamento, que já supera o fluxo tradicional “norte-sul” entre usuários e servidores. O Wall Street Journal resumiu: o “encanamento digital” dos data centers precisa de upgrades profundos para não se tornar gargalo da revolução da Inteligência Artificial.

No Brasil, a Ascenty tem apostado na plataforma ServiceFabric para responder a esse desafio. A solução da Digital Realty, oferecida no Brasil pela Ascenty, conecta clientes diretamente às principais nuvens (Google Cloud, AWS, Azure e Oracle) e a pontos de troca de tráfego (IXs), sem intermediários. O resultado: em São Paulo, o acesso privado ao Google Cloud atinge latência de apenas 2 milissegundos — cerca de 15% abaixo da média nacional, segundo a empresa.

Mais do que velocidade, o ServiceFabric garante redundância, ao criar caminhos paralelos que reduzem riscos de falhas, e oferece orquestração centralizada, permitindo que companhias gerenciem fluxos de trabalho complexos, interconexões e múltiplos provedores a partir de um único painel.

“Enquanto modelos e algoritmos seguem dominando os holofotes, é na engenharia silenciosa dos data centers que se define a velocidade e a escala da revolução da IA”, afirma João Walter Razori, diretor de soluções e estratégias de Edge da Ascenty.

À medida que empresas implementam aplicações privadas de IA, a troca segura e de baixa latência entre diferentes membros de um ecossistema torna-se crítica. Plataformas como o ServiceFabric assumem papel estratégico como um “sistema circulatório inteligente” ao conectar, orquestrar e proteger os fluxos de dados que alimentam modelos de IA em múltiplos ambientes.

Ao navegar pela mudança da economia digital para a economia de dados, suas iniciativas de IA exigem mais do que tecnologia de ponta comprovada: elas precisam de previsão estratégica.

Desbloquear os benefícios de ser uma organização capacitada por IA significa primeiro atender a essas necessidades essenciais de design de infraestrutura.

A plataforma ServiceFabric é particularmente relevante para cargas de trabalho de IA devido ao seu foco em interconexões de alto desempenho e recursos robustos de manipulação de dados. Ela permite que as empresas criem um ecossistema conectado em seus data centers, incluindo aqueles que hospedam infraestrutura de IA, possibilitando transferência de dados eficiente, processamento de IA distribuído e acesso a plataformas de nuvem para serviços de Inteligência Artificial.

Onde o ServiceFabric faz diferença

1. 1. Multicloud sem fricção — Conecta AWS, Google Cloud, Azure, Oracle e infra privada. Permite mover workloads de IA entre provedores sem lock-in.
   2. Latência ultrabaixa — Interconexão direta reduz saltos na rede. Em São Paulo, acesso ao Google Cloud chega a 2 ms (≈15% abaixo da média brasileira).
   3. Redundância crítica — Cria caminhos paralelos para garantir disponibilidade contínua. Fundamental para IA em tempo real (fraude financeira, saúde, manufatura).
   4. Orquestração centralizada — Painel único para gerenciar interconexões, ISPs e pontos de troca. Simplifica operações complexas de HPC e IA distribuída.
   5. Otimização do tráfego “leste-oeste” — Balanceia fluxos massivos entre GPUs e clusters. Suporte a treinamento em escala e simulações complexas.

   “A necessidade de uma plataforma aberta de interconexão e orquestração de serviços é crucial como facilitadora da IA e da computação de alto desempenho, especialmente à medida que as empresas implementam cada vez mais aplicativos privados de IA, que dependem da troca privada de dados de baixa latência entre muitos membros de um ecossistema”, explica Razori.

• inteligência artificial
• IA Sustentável
• data center
• infraestrutura crítica