As empresas planejam mais que dobrar os investimentos em armazenamento de dados relacionados à IA e ao poder de processamento até o final de 2026, de acordo com um relatório publicado pela Hitachi Vantara: a empresa de soluções de dados obteve essa informação em entrevistas com 1.200 executivos de negócios e tomadores de decisão de TI em 15 países em agosto e setembro de 2024. Os entrevistados disseram esperar que os gastos com dados e computação aumentem 224% nos próximos dois anos, ou seja, até o final de 2026. Os investimentos em IA crescerão aproximadamente na mesma taxa — 226% — no mesmo período, descobriu o relatório.
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As preocupações com a governança de dados também estão aumentando. Mais de um terço dos entrevistados expressaram falta de confiança na qualidade dos dados. Entradas abaixo da média levaram a resultados ruins: os líderes de TI disseram que as saídas de IA foram precisas menos da metade das vezes.
Para dar uma ideia das necessidades de computação e armazenamento, o CTO for Artificial Intelligence da Hitachi Vantara, Jason Hardy, conta que ChatGPT foi treinado em 300 bilhões de palavras: “Para colocar isso em perspectiva, ler um romance por dia durante 80 anos representaria apenas cerca de 3 bilhões de palavras — menos de 1% do que foi usado para treinar o ChatGPT. Mas mesmo 300 bilhões de palavras são apenas uma gota no oceano. O DBRX da Databricks, o último modelo treinado antes do GPT 4.0, consumiu 12 TRILHÕES de pontos de dados. A pesquisa sugere que a crescente demanda por dados de treinamento de IA pode ultrapassar o estoque total de dados de texto humano público já em 2026 — até um pouco antes se os modelos forem treinados em excesso”.
