O futuro do armazenamento para HPC e IA: dados, estratégias e evolução tecnológica

Introdução: A nova economia dos dados impulsiona o futuro do armazenamento

O crescimento do mercado de armazenamento para HPC e IA não é apenas uma consequência do avanço tecnológico, mas um reflexo direto da transformação digital em larga escala. À medida que modelos de linguagem, simulações científicas e análises preditivas se tornam pilares da inovação, o armazenamento emerge como o elemento mais crítico – e desafiador – da infraestrutura de dados moderna.

Empresas de todos os setores enfrentam um cenário em que o volume e a velocidade dos dados aumentam exponencialmente, e a eficiência com que esses dados são armazenados, acessados e processados pode definir a vantagem competitiva. Segundo a Hyperion Research, o armazenamento representa hoje cerca de 21% de todos os investimentos em HPC, superando inclusive a taxa de crescimento de outros componentes como computação e rede.

Ignorar a evolução estrutural do armazenamento significa comprometer a base de desempenho e escalabilidade que sustenta aplicações de IA e HPC. Este artigo aprofunda os números, tendências e estratégias que estão redefinindo o setor, analisando desde o hardware até a camada de software e o impacto da migração para arquiteturas definidas por software e nuvem híbrida.

O problema estratégico: crescimento explosivo e complexidade crescente

O armazenamento sempre foi visto como um componente auxiliar da infraestrutura de alto desempenho. Hoje, essa visão está ultrapassada. O que antes era apenas uma questão de capacidade e custo por gigabyte tornou-se uma discussão sobre latência, throughput, topologia de camadas e integração com workloads de IA.

De acordo com a Hyperion, o mercado de HPC investiu US$ 6,3 bilhões em armazenamento adicional em 2023, representando 21% de todo o gasto local. E esse percentual deve ultrapassar 22,4% até 2028. Em paralelo, o mercado global de armazenamento de dados – incluindo TI corporativa – movimentou US$ 218 bilhões em 2024 e deve chegar a US$ 774 bilhões até 2032, com um crescimento anual composto de 17,2%. Esse crescimento mais acelerado no setor de HPC e IA evidencia um ponto central: os sistemas de armazenamento tornaram-se o principal gargalo e o principal diferencial competitivo da era da IA.

O desafio está na convergência de duas forças opostas: a necessidade de maior desempenho (para IA generativa e simulações de larga escala) e a pressão por redução de custo e consumo energético. Isso força fornecedores e empresas a repensarem a hierarquia de armazenamento – substituindo estruturas de duas camadas por arquiteturas de quatro ou cinco níveis, onde cada camada cumpre um papel específico no ciclo de vida do dado.

Consequências da inação: gargalos, custos e riscos competitivos

A inércia tecnológica em relação ao armazenamento é hoje uma das maiores ameaças à competitividade em ambientes de HPC e IA. Quando uma organização falha em alinhar a infraestrutura de dados ao perfil de suas cargas de trabalho, surgem gargalos que se manifestam em três dimensões: tempo de inferência, custo por operação e eficiência energética.

Além disso, a falta de uma arquitetura escalável de armazenamento afeta diretamente o ciclo de desenvolvimento de IA, desde o treinamento até a inferência. Empresas que permanecem presas a modelos baseados apenas em HDDs ou em soluções monolíticas de NAS enfrentam prazos de execução prolongados e custos operacionais mais altos. A pressão sobre os fabricantes – com prazos de entrega de HDDs nearline ultrapassando 52 semanas, segundo a TrendForce – reforça a urgência de diversificar estratégias de suprimento e investir em tecnologias emergentes como SSDs NVMe e armazenamento definido por software (SDS).

Fundamentos da solução: a ascensão do armazenamento híbrido e escalável

O ponto de inflexão do setor é a transição do armazenamento giratório (HDD) para o estado sólido NVMe. Embora os SSDs ainda custem de quatro a cinco vezes mais por gigabyte, eles entregam taxas de transferência e latências que redefinem o padrão de desempenho. O mercado global de SSDs foi avaliado em US$ 19,1 bilhões em 2023 e deve atingir US$ 331 bilhões até 2034, com CAGR de 17,6%. Essa expansão não é apenas quantitativa, mas qualitativa: estamos vendo SSDs de até 128 TB, que alteram profundamente o design dos data centers de HPC e IA.

Contudo, a adoção massiva de SSDs não significa o fim dos HDDs. Para cargas de trabalho de IA, especialmente no treinamento de modelos e checkpoints, os HDDs nearline continuam oferecendo um equilíbrio valioso entre custo e capacidade. Essa coexistência dá origem a uma arquitetura híbrida, onde cada camada – NVMe, SSD, HDD e fita – é utilizada de forma estratégica conforme o perfil de I/O e retenção.

Além do hardware, cresce a importância do software de orquestração de dados. Soluções como Lustre, IBM Storage Scale e WekaFS oferecem sistemas de arquivos paralelos capazes de lidar com IOPS massivos, enquanto NAS escaláveis baseados em NFS e OneFS continuam relevantes para operações de acesso distribuído. Essa dualidade reflete a diversidade das cargas de trabalho modernas – entre dados científicos, inferência em tempo real e pipelines de treinamento intensivo.

Implementação estratégica: integrando hardware e software sob uma mesma lógica de dados

Os dados da Hyperion mostram que 75% dos sites de HPC e IA obtêm seu armazenamento local diretamente de fornecedores de sistemas integrados – como Dell Technologies (22,3%), IBM (19,1%), Lenovo (8,5%), Fujitsu (5,3%) e HPE Cray (5,3%). Entre os fornecedores independentes, a NetApp lidera com 8,5%, seguida pela DDN com 7,4%. Esse cenário reflete uma preferência clara por soluções turnkey, em que hardware e software são entregues como um ecossistema unificado e testado para workloads de alta intensidade.

Para workloads em nuvem, a lógica muda. As cargas de HPC e IA hospedadas em provedores cloud dedicam mais de 33% do orçamento ao armazenamento, comparado a 21% nos ambientes locais. Essa diferença reflete o impacto direto de arquiteturas efêmeras e o custo da persistência de dados em ambientes virtualizados. O crescimento do armazenamento “scratch” – que saltou de 8% para quase 14% do gasto total – indica a importância crescente da performance temporária para pipelines de IA dinâmicos.

Ao implementar arquiteturas híbridas, as organizações devem considerar aspectos críticos de interoperabilidade. Por exemplo, 61% das empresas afirmam não usar o mesmo sistema de arquivos na nuvem e no local, o que cria desafios de portabilidade e governança. A adoção de soluções que unificam protocolos (NFS, SMB, S3, pNFS) é essencial para garantir consistência e visibilidade em toda a infraestrutura de dados.

Melhores práticas avançadas: o papel do armazenamento definido por software (SDS)

A próxima fronteira do armazenamento em HPC e IA é o modelo “somente software”. Provedores como Hammerspace, VAST Data, WEKA e MinIO estão eliminando as barreiras entre armazenamento e computação, criando camadas de dados que operam de forma federada, escalável e independente do hardware subjacente.

Essas soluções oferecem suporte simultâneo a múltiplos protocolos – NFS, SMB, S3, Kafka API – e estão sendo adotadas em conjunto com integradores como Supermicro, Dell e HP para construir sistemas de armazenamento massivos com capacidade de escalar até a região dos exabytes. O impacto disso é duplo: redução do lock-in de fornecedor e aumento da flexibilidade arquitetural para atender workloads emergentes de IA generativa e análise científica.

Ao combinar SDS com hardware otimizado para NVMe, cria-se uma camada de dados unificada que reduz a latência entre GPU e armazenamento, potencializando a eficiência de clusters de IA. Essa integração é o núcleo da próxima geração de data centers de IA – ambientes multi-gigawatt em que eficiência térmica, densidade de dados e consistência de I/O são determinantes estratégicos.

Medição de sucesso: como avaliar a maturidade do armazenamento para IA e HPC

A medição de sucesso no contexto de armazenamento HPC e IA não pode ser limitada a métricas de capacidade. O verdadeiro indicador é a eficiência operacional da camada de dados – a capacidade de mover, indexar e reter informações em múltiplas camadas sem comprometer a performance.

Entre os indicadores mais relevantes estão:

• Taxa de utilização NVMe: mede o grau de uso efetivo da camada de alto desempenho.
• Tempo médio de checkpoint de modelo: indicador de eficiência de gravação em cargas de treinamento de IA.
• Custo por terabyte ativo: métrica que equilibra preço, disponibilidade e desempenho.
• Latência média entre GPU e armazenamento: fator crítico para inferência e treinamento distribuído.

Além disso, o alinhamento entre políticas de armazenamento e políticas de compliance (como GDPR e LGPD) é um indicador de maturidade operacional. Organizações que tratam o armazenamento apenas como custo, e não como diferencial competitivo, tendem a perder eficiência à medida que suas cargas de trabalho evoluem.

Conclusão: o armazenamento como pilar estratégico da inteligência artificial

O armazenamento deixou de ser um componente periférico para se tornar o núcleo das operações de HPC e IA. A pesquisa da Hyperion demonstra uma transformação silenciosa, mas decisiva: o investimento em armazenamento cresce mais rápido do que o próprio investimento em computação. Essa tendência reflete a mudança de paradigma em que os dados – e não apenas os processadores – são o verdadeiro ativo estratégico.

As próximas etapas para as organizações passam por repensar suas arquiteturas, diversificar fornecedores, adotar SDS e integrar o armazenamento com camadas de inteligência operacional. À medida que o setor caminha para data centers de exaescala e arquiteturas de IA federadas, a capacidade de projetar, medir e evoluir o armazenamento será o novo diferencial competitivo da era digital.