O custo oculto da inteligência artificial está no armazenamento de dados

Ao questionar executivos sobre os gastos com inteligência artificial, a resposta geralmente aponta para as unidades de processamento gráfico — pilhas de aceleradores que consomem gigawatts de energia —, além de longas filas de espera por silício. Contudo, essa perspectiva deixa de lado uma variável crucial: os custos de armazenamento de dados.

O que acontece com as informações depois que um modelo fornece uma resposta? Grande parte dos dados de apoio gerados nos bastidores, abrangendo bilhões de comandos diários, imagens e vídeos, precisa ser guardada. No entanto, o armazenamento figura entre as despesas de infraestrutura mais complexas de planejar, sendo frequentemente esquecido nas etapas iniciais de estruturação da IA.

A expansão do volume de dados com a inferência

Historicamente, os debates sobre infraestrutura de IA concentraram-se na fase de treinamento de um modelo, que demanda alto poder computacional. O treinamento é finito: um processo inicia, consome processamento e termina. Em contrapartida, a inferência funciona de modo contínuo, a cada resposta dada a um comando. Para o planejamento de infraestrutura, essa distinção é fundamental: um ciclo de treinamento é um projeto passível de orçamento e encerramento. A inferência não cessa; cada requisição deixa rastros.

Observe o caso dos vídeos gerados por inteligência artificial. Nessa carga de trabalho, o investimento no sistema de apoio pode ser vultoso. Medições internas revelaram que um clipe de 8 segundos, entregue ao usuário como um arquivo 720p de 3.97MB, gerou mais de 500MB de dados associados na retaguarda, incluindo registros de log, contexto em cache, renderizações imediatas, cópias de segurança e protocolos de segurança. Isso representa um aumento de 130 vezes em relação ao tamanho do arquivo final exibido. Ao ampliar essa escala para uma corporação que produz vídeos mais longos e em alta resolução, o volume acumulado atinge centenas de gigabytes por clipe.

Esse volume de apoio cresce em ritmo acelerado. A McKinsey projeta que a demanda por inferência de IA avançará a uma taxa anual composta de 35% até 2030, superando os 22% do treinamento, representando mais de 40% da demanda total de data centers no encerramento da década.

Um estudo global recente, patrocinado por uma fabricante de tecnologia e desenvolvido por uma consultoria especializada, ouviu 763 líderes de negócios e de TI. A pesquisa apontou que quase 95% dos participantes registraram uma alta no volume de dados devido à IA generativa nos últimos 12 meses, sendo que cerca de 61% observaram uma expansão de 25% ou mais.

“Você pode pensar em ter mais armazenamento como uma otimização para manter as GPUs ocupadas”, disse um gerente sênior de produtos de um provedor de nuvem em grande escala citado no relatório. “O maior desafio é garantir que as GPUs não fiquem ociosas, esperando os dados aparecerem — horas de tempo ocioso de GPU tornam-se muito caras, muito rápido.” Em termos financeiros, se os gastos com armazenamento crescem 25% ao ano enquanto o orçamento de processamento avança de maneira cíclica e previsível, o armazenamento acaba ultrapassando a linha orçamentária que recebe maior atenção.

Sincronizando o armazenamento com o ciclo de vida dos dados

A demanda por processamento oscila conforme os ciclos de lançamento de produtos, atualizações de hardware e etapas de treinamento. Todavia, o volume de dados retidos não diminui na mesma proporção quando a atividade computacional desacelera. Registros de modelos, produções sintéticas, resultados de inferências e outros elementos continuam se acumulando, e as empresas estão retendo uma parcela maior por períodos mais longos.

Esse cenário transforma a função dos dados guardados. Informações que antes migravam para arquivos mortos e raramente reapareciam agora podem servir como insumo para futuras demandas de IA. Conforme mais dados são retidos, recuperados e reaproveitados, o armazenamento precisa atender não apenas à capacidade crescente, mas também a um acesso cada vez mais dinâmico. O mesmo levantamento indicou que 96% dos entrevistados preveem a necessidade de recuperação mais rápida de arquivos para dar suporte à inferência ou à geração aumentada por recuperação, conhecida como RAG.

As cargas de trabalho de inteligência artificial exigem tanto desempenho quanto capacidade, com tecnologias distintas atendendo a necessidades variadas ao longo do ciclo de vida dos dados. Para os volumes massivos que precisam ser retidos e consultados novamente, os discos rígidos tradicionais oferecem uma base econômica e de alta capacidade, apresentando uma vantagem expressiva no custo por terabyte.

Impactos no orçamento corporativo de IA

Para um diretor financeiro ou de tecnologia, isso significa que os gastos com infraestrutura de IA podem estar sendo calculados de forma restrita, focando apenas no processamento. Um modelo que permanece ocioso enquanto os dados são carregados custa quase o mesmo que um modelo parado por falta de aceleradores. No entanto, o gargalo de armazenamento permanece invisível até se transformar em um problema real, manifestando-se nos custos operacionais e em atrasos de recuperação, em vez de aparecer em uma linha de despesa de capital junto aos aceleradores.

Pense em um varejista que cria vídeos de produtos por IA para seu catálogo, ou em uma seguradora que submete documentos de sinistros a um fluxo de RAG para acelerar a subscrição. Em ambas as situações, o custo de processamento é uma quantia conhecida e orçada: uma taxa por geração ou por consulta passível de previsão financeira. O custo de armazenamento funciona de outra forma, pois se acumula a cada vídeo produzido e a cada sinistro processado, visto que nenhuma dessas informações de suporte desaparece após a conclusão da tarefa.

Uma equipe que elabora o orçamento de IA considerando apenas o processamento somado a um pequeno erro de arredor para o armazenamento pode descobrir, em um intervalo de 12 a 18 meses, que esse erro se transformou em uma fração expressiva do custo total do programa — justamente no momento em que a liderança decide se deve ou não expandir a iniciativa.

Construção voltada à capacidade escalável e econômica

Superar esse obstáculo exige mudanças na arquitetura. As estratégias de armazenamento costumam ser desenhadas para desempenho de camada quente e de alto custo — voltada para dados acessados de maneira constante e imediata —, ao passo que a maior parte dos dados de IA, em termos de volume, acumula-se nas camadas morna, fria e de arquivo logo atrás.

As empresas necessitam de capacidade escalável de forma econômica: uma infraestrutura projetada para todo o ciclo de vida dos dados de IA, equilibrando desempenho, capacidade, consumo de energia, confiabilidade e custo total de propriedade conforme as informações persistem, se acumulam e são reutilizadas com maior frequência. Isso significa tratar arquivos antes ignorados como ativos ativos para inferência e RAG, além de definir diretrizes de retenção com base no valor estratégico crescente dos dados e não apenas no custo original de armazenamento. Implica também reconhecer que as decisões sobre armazenamento impactam frotas inteiras, e não unidades de disco isoladas.

Essa infraestrutura demanda camadas de armazenamento onde o consumo de energia individualizado, a confiabilidade, a densidade e a eficiência operacional determinam a sustentabilidade econômica do sistema à medida que a capacidade se expande.

Três perguntas essenciais devem ser feitas sobre o orçamento de infraestrutura de IA da sua organização:

– Qual é a nossa política de retenção de dados para conteúdos gerados por inteligência artificial, e quem a definiu? – A nossa aquisição de armazenamento está vinculada às necessidades de desempenho durante o treinamento ou ao ciclo de vida real dos dados que estamos produzindo? – Se o nosso uso de IA duplicasse no próximo ano, o custo de armazenamento dobraria na mesma proporção ou de forma ainda pior?

A maioria das empresas não consegue responder a essas três questões com segurança. Essa é a lacuna que vale a pena eliminar antes do próximo ciclo orçamentário, e não depois.