Lançar sua própria infraestrutura de IA é uma necessidade para as empresas no mercado em 2026. Stanislav Tibekin, cofundador do integrador de TI Nixys, compartilhou erros típicos na configuração do contorno de IA e listou 5 componentes críticos sem os quais sua infraestrutura LLM é apenas um conjunto de soluções isoladas.

Nos últimos meses, a Nixys tem recebido ativamente solicitações para implantação de LLM próprio. E em quase todos os projetos, o mesmo erro:

O negócio escolhe o modelo, mas não considera a infraestrutura ao redor dele. A partir do pré-vendas em 2026, com base no caso do cliente, Stanislav listou os requisitos atuais do negócio e as dificuldades em cada etapa.

✳️Objetivo do projeto – construir um contorno unificado para implantação e operação de modelos LLM e CV com WebUI e API. A empresa cliente quer criar uma plataforma interna completa para IA.

5 componentes críticos:

1️⃣Orquestração e balanceamento
A inferência de LLM é exigente em memória. Um erro no posicionamento – e uma GPU A100 cara de 80 GB fica ociosa, porque colocaram dois modelos que não cabem nela, com 95% de utilização.

2️⃣Sistema de gerenciamento de papéis/acessos e cotas
É importante o gerenciamento centralizado sem bloqueios dentro do sistema. Não deve haver contas enormes por GPUs em nuvem. Aliás, FinOps para IA – começa exatamente com este item (quem tem negócio baseado em IA, entenderá do que se trata).

3️⃣Experiência do usuário unificada
Os desenvolvedores não devem precisar entender como formar requisições ao sistema. Eles precisam de um chat web conveniente (tipo Open WebUI) e uma API estável para integração nos próprios produtos das empresas.

4️⃣Ciclo de vida dos modelos e armazenamento
Mesmo em equipes pequenas, pode surgir a pergunta – onde obter a versão treinada do modelo que preciso? As equipes de DevOps enfrentaram problemas semelhantes antes.

5️⃣Monitoramento e observabilidade
Sem log abrangente de requisições, rastreamento e monitoramento de métricas de inferência, é impossível entender o que causou a lentidão, qual usuário gerou carga e como otimizar custos.

As empresas que implementam LLM em 2026 já competem no nível da qualidade da infraestrutura de IA.

Um LLM próprio é uma plataforma completa com dados, acessos, contêineres e métricas.
Sem um contorno de infraestrutura, até um piloto bem-sucedido corre o risco de se tornar uma aventura cara e incontrolável.

Mais sobre como calcular o TCO, gerenciar infraestrutura de IA, evitar erros típicos de implementação de LLM – no ITibekin FM.