Nos últimos anos, temos testemunhado um notável crescimento no mercado de computação em nuvem, uma tecnologia que possibilita o acesso remoto a dados, aplicativos e processamento por meio da Internet. Empresas e indivíduos podem acessar recursos localizados em servidores remotos de data centers mantidos por provedores de serviços como Google, AWS ou IBM, pagando por esses serviços de acordo com suas necessidades. A facilidade e a vantagem financeira dessa abordagem têm impulsionado o setor, com previsões de crescimento significativo. Um estudo da Associação Brasileira das Empresas de Software (ABES) em parceria com a International Data Corporation (IDC) indicou um aumento de 41% nos gastos com serviços em nuvem no Brasil em 2023, totalizando US$ 4,5 bilhões.
Embora a computação em nuvem seja uma ferramenta poderosa, não é uma solução única para todas as necessidades tecnológicas. Em casos específicos, como na implementação de tecnologias como Inteligência Artificial (IA) e Internet das Coisas (IoT), pode ser necessária uma capacidade de processamento local mais robusta, seja em data centers ou dispositivos. Isso é conhecido como “edge computing”, onde os dados são processados próximos ao local de geração, em vez de serem enviados para um data center distante.
O uso prático do edge computing é evidente em situações como a transmissão de vídeos por serviços como Netflix e Amazon, que utilizam pequenos data centers locais para reduzir a distância geográfica e melhorar a transmissão. Além disso, em cenários críticos, como em carros autônomos, o processamento local rápido pode ser crucial para evitar acidentes, como no exemplo de um pedestre desatento.
De acordo com a consultoria IDC, os gastos globais em computação de borda ultrapassaram US$ 170 bilhões em 2022, representando um aumento de 14,8% em relação ao ano anterior. A previsão é de que os investimentos em soluções de edge computing alcancem cerca de US$ 270 bilhões em 2025, refletindo o crescimento contínuo nesse campo.
Recentemente, a MediaTek anunciou uma parceria com a Meta para utilizar o Llama 2, um Large Language Model de código aberto. A colaboração visa construir um ecossistema de computação de borda destinado a acelerar o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial para smartphones, dispositivos de IoT, automóveis, casas inteligentes e outros dispositivos. O uso de modelos como o Llama 2 permitirá que aplicativos de inteligência artificial generativa sejam executados localmente nos dispositivos, proporcionando benefícios como desempenho consistente, maior privacidade, segurança aprimorada, menor latência e a capacidade de operar em áreas com conectividade limitada.
É essencial compreender que a edge computing não concorre com a cloud computing; ao contrário, essas tecnologias se complementam. Juntas, elas podem otimizar ainda mais a conectividade, tornando tecnologias avançadas, como inteligência artificial generativa, mais acessíveis.
