No último sábado, 4 de janeiro, a Amazon Web Services (AWS) aumentou discretamente os preços em cerca de 15% nos blocos de capacidade EC2 para machine learning, incluindo instâncias de GPU de ponta usadas para cargas de trabalho de treinamento sérias.
A mudança foi relatada pelo The Register e confirmada por meio de atualizações de preços da AWS. Isso é importante. Os Blocos de Capacidade não são para projetos de hobby. Eles são para equipes que precisam de disponibilidade garantida de GPU, janelas de tempo bloqueadas e tolerância zero a interrupções.
Um aumento de preços aqui quebra uma suposição de longa data de que os preços da nuvem só se movem em uma direção. Eu uso AWS e também uso Google Cloud. Isso chamou minha atenção imediatamente porque a maioria dos meus experimentos, benchmarks e testes de sistema envolvem GPUs, e esses custos já aumentam rapidamente, mesmo em pequena escala.
O que isto sinaliza para mim não é apenas uma questão de faturamento, mas uma mudança estratégica. Quando recursos escassos, como GPUs, ficam mais caros da noite para o dia, o risco de dependência torna-se muito real.
Esse é o tipo de pressão que empurra as equipes em direção a estratégias de nuvem híbrida e multinuvem, não por ideologia, mas por resiliência (não é uma má ideia).
Acredito cada vez mais que a nuvem híbrida não é uma palavra da moda, mas sim a postura operacional futura dos sistemas de IA. Flexibilidade, portabilidade e consciência de custos serão tão importantes quanto o desempenho bruto. Se os preços puderem subir silenciosamente uma vez, eles poderão fazê-lo novamente. As escolhas de engenharia agora precisam assumir essa realidade.
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