A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa distante para se tornar uma realidade em diversas aplicações do dia a dia. No entanto, a complexidade e a fragmentação das pilhas de software têm se mostrado um obstáculo significativo para o avanço e a escalabilidade da IA. Desenvolvedores frequentemente se veem obrigados a reconstruir modelos para diferentes hardwares, gastando tempo em códigos de ligação em vez de se concentrar no desenvolvimento de novas funcionalidades. Mas há esperança: uma mudança está em curso, com toolchains unificadas e bibliotecas otimizadas que possibilitam a implementação de modelos em várias plataformas sem comprometer o desempenho.

O gargalo da complexidade

A complexidade do software se manifesta em diversas formas, desde ferramentas díspares e otimizações específicas de hardware até pilhas de tecnologia em camadas. Essa fragmentação não apenas dificulta o trabalho dos desenvolvedores, mas também impacta a eficiência e a velocidade de implementação de soluções de IA. De acordo com a Gartner Research, mais de 60% das iniciativas de IA travam antes de chegar à produção, justamente devido à complexidade de integração e à variabilidade de desempenho.

Unificação e abstração

A simplificação do software envolve uma série de movimentos estratégicos que visam reduzir os custos e os riscos de reengenharia. Camadas de abstração cross-platform minimizam a necessidade de adaptação ao portar modelos, enquanto bibliotecas otimizadas são integradas aos principais frameworks de machine learning. Projetos como o Optimum do Hugging Face e os benchmarks MLPerf estão ajudando a padronizar e validar o desempenho entre diferentes hardwares, tornando a IA mais acessível, especialmente para startups e equipes acadêmicas com recursos limitados.

A ascensão da inferência na borda

A inferência na borda, que consiste na implementação de modelos de IA diretamente em dispositivos, em vez de na nuvem, tem impulsionado a demanda por pilhas de software otimizadas e eficientes. Empresas como a Arm estão respondendo a essa demanda através de uma integração mais estreita entre suas plataformas de computação e suas toolchains de software, acelerando o tempo de implementação sem sacrificar o desempenho ou a portabilidade. O surgimento de modelos de fundação multi-modais e de propósito geral, como LLaMA, Gemini e Claude, também tem reforçado a necessidade de runtimes flexíveis que possam escalar em ambientes de nuvem e de borda.

O que é necessário para a simplificação?

Para que a simplificação das plataformas de IA seja bem-sucedida, é fundamental que haja um forte co-design de hardware e software, com recursos de hardware expostos em frameworks de software e software projetado para aproveitar o hardware subjacente. Toolchains e bibliotecas consistentes e robustas são essenciais, assim como um ecossistema aberto onde fornecedores de hardware, desenvolvedores de frameworks de software e desenvolvedores de modelos possam cooperar. Além disso, é importante que as abstrações não obscureçam o desempenho e que a segurança, a privacidade e a confiança sejam priorizadas.

Arm como um exemplo

A Arm tem adotado uma abordagem centrada na plataforma, que impulsiona as otimizações de hardware e software através da pilha de software. Na COMPUTEX 2025, a Arm demonstrou como seus mais recentes CPUs Arm9, combinados com extensões ISA específicas de IA e as bibliotecas Kleidi, possibilitam uma integração mais estreita com frameworks amplamente utilizados como PyTorch, ExecuTorch, ONNX Runtime e MediaPipe. Essa integração reduz a necessidade de kernels personalizados ou operadores ajustados manualmente, permitindo que os desenvolvedores aproveitem o desempenho do hardware sem abandonar toolchains familiares.

Validação de mercado e impulso

Em 2025, quase metade da computação enviada para os principais hyperscalers será executada em arquiteturas baseadas em Arm, um marco que sublinha uma mudança significativa na infraestrutura de nuvem. À medida que as cargas de trabalho de IA se tornam mais intensivas em recursos, os provedores de nuvem estão priorizando arquiteturas que oferecem desempenho por watt superior e suportam a portabilidade de software perfeita. No limite, os mecanismos de inferência compatíveis com Arm estão permitindo experiências em tempo real, como tradução ao vivo e assistentes de voz sempre ativos, em dispositivos alimentados por bateria. Esses avanços trazem poderosos recursos de IA diretamente para os usuários, sem sacrificar a eficiência energética.

O futuro da IA

A simplificação não significa eliminar a complexidade por completo, mas sim gerenciá-la de forma a impulsionar a inovação. À medida que a pilha de IA se estabiliza, os vencedores serão aqueles que entregarem um desempenho consistente em um cenário fragmentado. No futuro, podemos esperar benchmarks como guias, mais upstream e menos forks, e uma convergência entre pesquisa e produção. A próxima fase da IA não se resume a hardware exótico, mas também a software que se adapta facilmente a diferentes ambientes. A simplificação em todo o ecossistema, e não slogans liderados por marcas, é o que diferenciará os vencedores.

Para mais informações sobre como a Arm está impulsionando um futuro da IA, visite o site oficial da Arm.