A EVEO está ampliando sua infraestrutura voltada à inteligência artificial (IA) e à computação de alto desempenho para acompanhar o avanço da demanda empresarial por aplicações baseadas em machine learning, modelos avançados e automação.
A companhia, especializada em private cloud e servidores dedicados, já processa 1 trilhão de tokens por mês em sua infraestrutura. O crescimento da operação também se reflete nos negócios envolvendo GPUs: o número de novos contratos fechados aumentou 233%, enquanto o valor movimentado nesse segmento foi mais de 15 vezes superior ao registrado no mesmo período do ano anterior.
A expansão faz parte da estratégia da empresa para preparar sua arquitetura tecnológica para uma nova geração de aplicações corporativas que exige maior capacidade computacional, escalabilidade, previsibilidade e segurança.
“A inteligência artificial saiu do campo experimental e entrou nas operações reais das empresas. Isso muda completamente a demanda por infraestrutura, porque modelos de IA exigem capacidade computacional muito maior, especialmente para treinamento e execução de algoritmos avançados”, afirma Fábio Stein, CTO da EVEO.
Demanda por GPUs impulsiona expansão da infraestrutura de IA
O avanço da inteligência artificial tem acelerado a procura por ambientes de High Performance Computing (HPC), especialmente em projetos que envolvem análise massiva de dados, automação e execução de modelos avançados.
Diferentemente de servidores convencionais, as GPUs são capazes de executar milhares de operações simultaneamente. Essa característica permite acelerar tanto o treinamento de modelos quanto a realização de inferências em larga escala, reduzindo o tempo necessário para processar workloads complexos de IA.
Segundo Stein, o principal desafio das organizações deixou de ser apenas iniciar projetos de inteligência artificial. Agora, a questão está em conseguir transformar projetos-piloto em operações confiáveis e escaláveis.
“Muitas organizações conseguem iniciar pilotos de inteligência artificial, mas encontram dificuldades quando precisam escalar esses projetos. A infraestrutura precisa garantir desempenho, previsibilidade de custos, segurança e governança de dados”, explica.
Esse movimento já impacta diretamente a operação da EVEO, que vem registrando crescimento na procura por ambientes dedicados à inteligência artificial.
EVEO atinge 1 trilhão de tokens processados por mês
A marca de 1 trilhão de tokens processados mensalmente demonstra a escala das aplicações de IA que já operam em produção na infraestrutura da companhia.
Para aplicações corporativas, entretanto, a capacidade computacional não é o único fator relevante. À medida que sistemas de inteligência artificial passam a integrar processos críticos, empresas também precisam garantir estabilidade, controle de custos, segurança e governança de dados.
A expectativa é de que essa demanda aumente com a expansão do uso de modelos avançados, agentes autônomos e sistemas multimodais em setores como o atendimento ao cliente, a análise de dados, a automação industrial e as operações financeiras.
Infraestrutura global e soberania de dados
Outro ponto da estratégia da EVEO está relacionado à possibilidade de as empresas definirem onde seus workloads de inteligência artificial serão executados.
A arquitetura permite que as organizações escolham os ambientes de processamento de acordo com fatores como desempenho, latência, requisitos regulatórios, conformidade e estratégia de negócio, mantendo a capacidade computacional necessária para aplicações críticas.
“Não acreditamos que o cliente deva abrir mão de desempenho para ter soberania, nem de soberania para ter escala. Nossa arquitetura foi pensada para que essa escolha seja do cliente, não uma limitação da infraestrutura”, afirma Stein.
Segundo o executivo, o mercado corporativo entra agora em uma nova fase de adoção da inteligência artificial, marcada pela integração da tecnologia aos processos operacionais das empresas.
“Entramos na fase em que o desafio das empresas deixa de ser testar a IA e passa a ser operá-la em escala. Isso exige infraestrutura preparada, governança de dados e ambientes capazes de sustentar aplicações críticas com segurança e previsibilidade”, conclui o CTO.
Com o avanço dos projetos corporativos de IA, a infraestrutura de alto desempenho tende a se tornar um dos principais pilares para empresas que buscam transformar experimentos em aplicações capazes de operar continuamente, com escala, segurança e controle.
Imagem gerada por IA (ChatGPT)
