Inferência de IA é o processo em que um modelo treinado analisa dados em tempo real para gerar um resultado. À medida que as empresas evoluem, passando de copilotos básicos para sistemas nativos de IA, a inferência exige uma latência muito menor e uma confiabilidade muito maior.
Principais conclusões
-
Este infográfico é baseado em dados do relatório State of AI Inference da Akamai, que entrevistou mais de 200 engenheiros e arquitetos especializados em inteligência artificial.
-
Migrar para uma infraestrutura nativa de IA exige que 61% das equipes atinjam tempos de resposta inferiores a 100 milissegundos.
-
As equipes estão migrando para a inferência em nuvem distribuída para aproximar as workloads dos usuários e dos dados.
-
As workloads está evoluindo para além da automação dos funcionários, chegando à confiança do cliente e à proteção contra fraudes.
Perguntas frequentes (FAQ)
Perguntas frequentes (FAQ)
A inferência centralizada redireciona todas as solicitações dos usuários para um único data center remoto, o que causa lentidão. A inferência em nuvem distribuída implementa modelos de inteligência artificial em servidores menores, localizados mais próximos aos usuários e aos dados.
Essas são técnicas automatizadas de gerenciamento de rede. A análise de segurança verifica o tráfego de IA recebido, enquanto o sistema de direcionamento encaminha automaticamente as solicitações dos usuários para o servidor em nuvem mais eficiente, garantindo a resposta mais rápida possível da IA.