Você já usa o ChatGPT na nuvem. Então por que seu PC precisa de IA?

A inteligência artificial (IA) já pode ser usada de diferentes formas em um computador. Chatbots e assistentes como ChatGPT, Gemini e Copilot são exemplos de serviços que podem funcionar na nuvem , enquanto os chamados PCs com IA passaram a incorporar hardware dedicado para executar determinadas tarefas diretamente no dispositivo.

As duas abordagens, porém, não devem necessariamente competir entre si. Para Carlos Buarque , diretor de marketing da Intel Brasil, a tendência é que aplicações de inteligência artificial combinem processamento local e em nuvem, de acordo com as características de cada tarefa. “A gente acredita que todas as aplicações de IA vão ser aplicações híbridas”, afirmou ele em entrevista ao Olhar Digital .

Um dos motivos para levar o processamento de inteligência artificial para o computador é evitar que determinadas informações precisem ser enviadas para a nuvem. Buarque cita tanto a privacidade quanto o custo de uso de serviços de IA como fatores que podem favorecer a execução local.

Segundo o executivo, modelos de linguagem instalados no próprio PC podem realizar tarefas como revisão de textos, tradução e análise de dados. Para ele, executar parte dos workloads localmente pode reduzir custos, já que determinadas tarefas deixam de depender do processamento na nuvem. Nesse cenário, o modelo fica carregado na máquina e realiza a inferência localmente, sem exigir conexão com a internet para aquela tarefa.

A privacidade pode ser especialmente relevante quando a IA trabalha com informações pessoais ou confidenciais. Buarque conta que usou inteligência artificial para analisar dados de sua declaração de Imposto de Renda, incluindo informações sobre operações com ações. Segundo ele, não gostaria de enviar esse tipo de conteúdo para um modelo público sem ter garantia sobre a privacidade dos dados.

O executivo também cita o atendimento médico como exemplo de uma situação em que o processamento local pode fazer sentido. Em uma consulta, por exemplo, a transcrição poderia ser realizada diretamente no computador antes de ser incorporada ao prontuário do médico.

Estou transcrevendo uma consulta. Isso aqui é algo crítico, confidencial do meu paciente. Vai rodar localmente e transcrever no meu computador para ir para a ficha do meu paciente no meu computador. Eu não vou rodar isso aqui na nuvem, entendeu? Porque tem uma relação médico-paciente que é confidencial.

Há ainda situações em que a conexão pode ser um fator decisivo. Em uma fábrica, Buarque cita o uso de visão computacional para identificar defeitos em uma linha de produção. Nesse caso, a análise pode acontecer localmente para que a operação não dependa da rede para continuar funcionando.

“Você não vai rodar isso na nuvem, você roda localmente por conta de performance, desempenho”, afirma. Segundo ele, esse tipo de sistema pode continuar detectando problemas mesmo diante de uma falha de conectividade.

O mesmo princípio pode ser aplicado a sistemas de segurança. Buarque cita câmeras capazes de identificar determinadas situações e tomar decisões localmente, como disparar um alerta ou um alarme.

O processamento local, por outro lado, não elimina a necessidade de serviços baseados em nuvem. O próprio Buarque cita os chatbots entre as aplicações que continuam funcionando bem dessa maneira.

“Eu rodo o meu Copilot, o Gemini, o ChatGPT na nuvem”, afirma. Na avaliação do executivo, esse tipo de aplicação é adequado à nuvem e não exige necessariamente que o usuário tenha um PC preparado para executar inteligência artificial localmente.

A nuvem também continua sendo uma opção quando parte do trabalho exige processamento que não precisa acontecer no dispositivo. Em vez de escolher definitivamente entre uma arquitetura e outra, Buarque afirma que aplicações podem dividir as tarefas entre o computador e servidores externos.

Tem diferentes tipos de aplicações que fazem muito sentido rodar localmente, e tem outras que o sentido, eu diria, é híbrido. Vai ter uma parte que você vai rodar localmente e outra que você vai rodar fora por questão de desempenho.

Esse modelo também pode ser usado para separar diferentes tipos de informação dentro de uma mesma aplicação. Buarque cita, por exemplo, situações em que dados mais sensíveis permanecem no dispositivo enquanto informações públicas ou tarefas que exigem pesquisas externas são processadas na nuvem.

A discussão sobre processamento local não se limita a colocar um chatbot dentro de um notebook. Buarque afirma que novas aplicações podem aproveitar a capacidade de executar modelos diretamente no dispositivo para criar experiências diferentes das disponíveis atualmente.

Nos jogos, por exemplo, ele cita os non-playable characters (NPCs), os personagens não jogáveis. Segundo o executivo, modelos de IA executados localmente podem permitir que esses personagens sejam mais inteligentes, ajam de maneira mais natural e respondam melhor ao estilo do jogador.

Com a IA, esses non-playable characters vão poder ser muito mais inteligentes e agir de forma natural. O jogo vai poder se adaptar muito melhor ao seu estilo de jogar e ser muito mais personalizado para você.

Outro exemplo já aparece nas videoconferências. Buarque afirma que plataformas como o Microsoft Teams utilizam CPU, GPU e NPU para executar recursos como remoção de ruído e desfoque do fundo. Nesse caso, o benefício não está apenas no resultado visível ou audível, mas também na eficiência energética: uma tarefa desse tipo poderia ser executada pela CPU, mas consumiria mais energia.

A combinação entre processamento local e nuvem, portanto, não deve ser definida por uma substituição completa de uma tecnologia pela outra. Para Buarque, o local onde cada parte da IA será executada dependerá das características da aplicação, incluindo fatores como privacidade, custo, desempenho e necessidade de funcionamento sem conexão.

Ao longo da entrevista, o executivo reforçou que a escolha entre processamento local e nuvem deve depender das características de cada aplicação. Para ele, diferentes tarefas podem ser divididas entre o computador e servidores externos conforme fatores como desempenho, custo e privacidade.

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