Axia Energia : 35,6 % des startups brésiliennes confrontées à des limitations d'infrastructure

fr.wedoany.com Rapport : Une enquête menée par Axia Energia auprès de 90 startups brésiliennes révèle que 35,6 % des entreprises interrogées ont vu leurs projets, services clients ou la scalabilité de leurs solutions d'intelligence artificielle entravés par les limitations de l'infrastructure de traitement. Alors que l'intelligence artificielle entre dans sa phase de production, la puissance de calcul, les coûts, la sécurité et la gouvernance influencent directement la capacité de croissance des entreprises.

L'enquête révèle que l'exploitation de l'intelligence artificielle au Brésil nécessite un environnement sécurisé et conforme, 61,1 % des startups le citant comme l'un des principaux besoins en ressources. 34,4 % des répondants ont mentionné les GPU, 25,6 % ont souligné le besoin de stockage haute performance et 21,1 % ont évoqué les GPU pour l'inférence.

Au cours des 12 prochains mois, la demande en infrastructure devrait poursuivre sa croissance. 75,6 % des entreprises prévoient d'étendre leur utilisation de l'infrastructure de calcul, dont 30 % estiment que les besoins pourraient doubler, 31,1 % prévoient une croissance de 2 à 5 fois et 14,4 % estiment une croissance de plus de 5 fois. L'inférence en environnement de production est l'utilisation de l'intelligence artificielle la plus citée, représentant 56,6 %, et 80 % des répondants déclarent utiliser cette technologie de manière intensive.

La localisation des données est également un facteur important pour les entreprises. 61,1 % des startups considèrent le traitement ou le stockage au Brésil comme une condition prioritaire, dont 35,6 % l'imposent dans une partie ou la majorité de leurs opérations.

Juliano Dantas, vice-président de la technologie et de l'innovation chez Axia, a déclaré que le développement de l'intelligence artificielle nécessite une coordination entre l'énergie, les centres de données, la connectivité, le traitement, la sécurité, le capital et les modèles économiques.