Plataformas e infraestrutura de IA

Como escolher

Para quem é. Equipes que precisam de um lugar para executar, rotear ou hospedar modelos em vez de um simples aplicativo de chat para usuários finais, incluindo engenheiros de plataforma, times de ML e dados, e compradores que comparam inferência hospedada com pilhas auto-hospedadas.

Para quem não é. Pessoas que só querem um assistente de consumo sem trabalho de API ou implantação, e equipes que não toleram planejamento de capacidade de GPU, limites de uso ou termos do fornecedor.

• Separe APIs de inferência, mercados de modelos, ambientes locais e plataformas de nuvem completas; eles resolvem trabalhos diferentes e raramente se substituem.
• Decida se os modelos precisam ficar nas suas máquinas, podem rodar nas GPUs de um fornecedor ou podem cruzar uma fronteira regional, pois isso elimina grupos inteiros.
• Para trabalho de produto, verifique limites de uso, regiões suportadas, termos de disponibilidade e se dá para fixar uma versão específica do modelo em vez de um alias que muda.
• Pilhas locais transferem o custo para hardware e operação; as hospedadas, para faturas de uso e termos do fornecedor, então compare o custo total ao longo do tempo.

Mercados e gateways de modelos

Catálogos e gateways que expõem muitos modelos atrás de uma única API ou interface. Ao contrário das nuvens de inferência a seguir, eles em geral intermediam o acesso a modelos de terceiros em vez de hospedar hardware próprio.

Nuvens de inferência rápida

Nuvens hospedadas otimizadas para geração de baixa latência ou alto rendimento. Ao contrário dos gateways acima, elas mesmas operam o hardware e competem por velocidade; ao contrário dos ambientes locais abaixo, o acesso é pela rede e não na sua própria máquina.

Runtimes locais e auto-hospedados

Softwares que você executa num notebook ou nas suas próprias GPUs, incluindo interfaces locais. Ao contrário das nuvens hospedadas acima, nada sai das suas máquinas e o custo de hardware é seu; ao contrário dos construtores de aplicações abaixo, servem modelos diretamente em vez de compô-los em aplicações.

Construtores de apps LLM e agentes

Construtores para compor aplicações LLM e fluxos de agentes sobre os modelos. Ao contrário dos ambientes acima, acrescentam orquestração e lógica voltada ao usuário; ao contrário das nuvens empresariais abaixo, costumam ser self-service e independentes de um único hiperescalador.

Serviços de IA na nuvem empresarial

Serviços de hiperescaladores que envolvem os modelos com IAM, rede e contratos empresariais. Ao contrário dos construtores acima, estão presos à identidade, à cobrança e à governança de uma única nuvem; ao contrário dos fornecedores soberanos abaixo, são hiperescaladores americanos globais com catálogo amplo de serviços.

Plataformas de IA soberanas e regionais

Fornecedores fora dos hiperescaladores americanos que vendem suas próprias plataformas de modelos, muitas vezes com posicionamento de residência de dados ou soberania. Ao contrário das nuvens empresariais acima, são fornecedores independentes e não um hiperescalador global, e costumam destacar hospedagem regional e contratos locais.

Perguntas frequentes

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Fontes e datas dos registros

As datas indicam atualizações do índice, não testes independentes. Consulte a documentação vinculada para recursos e preços atuais.