Escrito por Renato Ornelas. Fundador e CTO da OpenX.
Todo mundo está falando que a inteligência artificial vai transformar a internet.
E provavelmente vai mesmo.
Mas, para quem é provedor, a pergunta mais importante talvez não seja “quanto a IA vai consumir de tráfego no mundo?”. A pergunta certa é outra:
Esse tráfego vai passar pela sua rede?
Porque existe uma diferença enorme entre o que acontece nos bastidores da inteligência artificial e aquilo que chega, de fato, até o usuário final.
Treinar uma IA é uma coisa. Usar uma IA é outra completamente diferente.
O treinamento acontece em data centers gigantescos, com milhares de GPUs, consumo absurdo de energia, refrigeração líquida, fibras apagadas e volumes imensos de dados circulando dentro da própria estrutura. É um tráfego muito mais “leste-oeste”, dentro do data center, do que “norte-sul”, saindo para a internet como estamos acostumados a observar na rede de um provedor.
Já a inferência é outra história.
Inferência é quando o usuário abre uma ferramenta de IA e pede para ela escrever um texto, gerar uma imagem, melhorar um e-mail, resumir um documento ou, em breve, criar vídeos personalizados. Esse sim é o uso que começa a se aproximar do dia a dia das redes de acesso.
Hoje, boa parte desse consumo ainda parece pequena, porque muito do que fazemos com IA é baseado em texto. E texto consome pouco. Mas a internet atual já é, em grande parte, uma rede de vídeo. Se a IA passar a gerar, editar e entregar vídeos personalizados em larga escala, o impacto pode começar a aparecer com muito mais força.
E é aí que o provedor precisa prestar atenção.
Não necessariamente com desespero. Mas com método.
O primeiro ponto é entender que IA virou um “chapéu” para muita coisa. De repente, qualquer automação simples virou IA. Mas, do ponto de vista de rede, precisamos separar melhor os tipos de tráfego.
Existe o tráfego de ingestão, que é quando dados são coletados para alimentar modelos. Existe o tráfego de treinamento, que normalmente acontece dentro dos grandes data centers. E existe o tráfego de inferência, que é o uso real da IA pelo usuário final.
Cada um desses tráfegos tem comportamento diferente. E, por isso, precisa ser analisado de forma diferente.
Um dos maiores riscos é achar que o problema será apenas volume.
Não é só volume.
O padrão de consumo pode mudar.
Um ser humano acessa uma página, lê, clica em um link, espera, assiste, volta, abre outra coisa. Existe uma cadência humana. A IA não funciona assim. Ela pode consumir, varrer, consultar e processar informações em rajadas muito rápidas.
E aí mora um ponto crítico: talvez esse tráfego nem apareça direito no seu gráfico tradicional.
Se você coleta dados a cada cinco minutos e uma aplicação de IA gera uma rajada pesada durante 30 segundos, ela pode congestionar um link, causar lentidão e praticamente desaparecer na média do gráfico. No gráfico, parece só uma elevação pequena. Na experiência do usuário, pode ter sido um gargalo real.
Por isso, visibilidade será cada vez mais importante.
Flow, telemetria, gráficos mais granulares, análise por origem, destino, porta, protocolo, ASN, cliente residencial, cliente corporativo. Tudo isso começa a ganhar ainda mais valor.
Outro ponto que merece atenção é a matriz de custo.
Hoje, muitos provedores se sentem confortáveis porque boa parte do tráfego vem por CDN, IX, PNI ou acordos de peering. Mas isso não é uma verdade absoluta para sempre. Dependendo de onde os modelos estiverem, de como os grandes players decidirem entregar esse tráfego e da velocidade com que a demanda crescer, parte do que hoje vem por peering pode passar a vir por trânsito IP.
E isso muda o custo da operação.
A história do vídeo já mostrou isso. Em determinados momentos, o tráfego deixou de ser entregue somente por IX e passou a exigir conexões privadas, trânsito, cache local e novas estratégias de engenharia.
Com IA, algo parecido pode acontecer.
Não dá para simplesmente assumir que “tenho Google, Meta e Netflix resolvidos, então estou tranquilo”. IA pode trazer outros fluxos, outros destinos, outros padrões e outros horários.
Inclusive porque IA não dorme.
O gráfico típico de um provedor tem comportamento conhecido: madrugada mais baixa, crescimento ao longo do dia, pico à noite. Mas uma aplicação de IA pode consumir tráfego em qualquer horário. Pode fazer ingestão de madrugada. Pode treinar fora do pico. Ou pode, se mal planejada, gerar demanda pesada exatamente no momento em que a rede já está pressionada.
Talvez, no futuro, vejamos até modelos comerciais diferentes para esse tipo de uso, como acontece no setor elétrico: mais caro no horário de pico, mais barato fora dele. Não faria sentido expandir toneladas de capacidade apenas para atender uma ingestão de dados que poderia esperar algumas horas.
Também existe um desafio importante na segurança.
Alguns padrões de IA podem se parecer com ataques DDoS.
Quando uma aplicação começa a buscar dados em altíssima velocidade, abrindo várias conexões, acessando múltiplos destinos e gerando picos repentinos, uma ferramenta muito automatizada pode interpretar aquilo como ataque. E, se ela bloquear sem contexto, pode derrubar uma aplicação legítima.
Por isso, proteção DDoS e análise de tráfego precisam evoluir juntas.
Não basta bloquear rápido. É preciso entender o que está acontecendo.
No caso da OpenX, essa preocupação já faz parte da forma como olhamos a rede e as soluções de mitigação. O objetivo não é apenas reagir a ataques, mas evitar que um tráfego legítimo, ainda que diferente do padrão tradicional, seja tratado como ameaça sem necessidade.
E o que o provedor pode fazer agora?
O primeiro passo é observar.
Não é tentar adivinhar o futuro. É criar capacidade de enxergar os sinais.
Separar o tráfego residencial do corporativo pode ser uma boa prática. Clientes corporativos talvez comecem a treinar modelos próprios, por questões de custo, privacidade ou soberania de dados. Empresas podem querer manter seus dados dentro de casa, sem enviar informações sensíveis para plataformas externas.
Esse comportamento pode aparecer primeiro em clientes corporativos antes de impactar a base residencial.
Também precisamos olhar para a arquitetura dos data centers.
Data centers de treinamento podem estar mais distantes dos grandes centros urbanos, porque precisam principalmente de energia abundante e capacidade computacional. Já a inferência precisa estar mais próxima do usuário, porque latência importa. Ninguém quer fazer uma pergunta simples e esperar demais pela resposta.
No Brasil, com dimensões continentais, isso será ainda mais relevante.
A inferência tende a se aproximar da borda. E, ao mesmo tempo, parte da inteligência pode até rodar nos próprios dispositivos. Celulares, notebooks e equipamentos locais estão ficando cada vez mais poderosos. Algumas respostas simples talvez nem precisem sair do aparelho.
Isso significa que a IA vai mudar a internet, mas talvez não exatamente da maneira mágica ou apocalíptica que muita gente imagina.
O grande volume de treinamento continuará, em boa parte, dentro dos data centers. A inferência deve crescer na ponta. A ingestão pode gerar rajadas. O tráfego pode mudar de horário. A matriz de custo pode mudar. E os provedores precisarão de mais visibilidade para tomar boas decisões.
No fim, a grande mensagem é esta:
Não espere a IA bater na sua porta para começar a entender o impacto dela na sua rede.
Observe agora.
Meça agora.
Separe os padrões agora.
Entenda de onde vem o tráfego, para onde ele vai, em que horário ele cresce, por qual caminho ele chega e quanto ele custa.
Porque, quando a demanda vier, o provedor preparado não será aquele que tentou prever tudo com perfeição. Será aquele que construiu uma rede capaz de enxergar, reagir e se adaptar rápido.
A inteligência artificial pode até parecer o centro da conversa, mas ela depende de algo que nós conhecemos muito bem: conectividade.
Sem rede, não existe IA funcionando para o usuário final.
E é por isso que o papel do provedor continua sendo fundamental. Talvez mais fundamental do que nunca.