Escrever textos, resumir e-mails, criar imagens: a IA generativa chegou há muito ao dia a dia de trabalho. Cada vez mais empresas utilizam a inteligência artificial de forma produtiva, automatizam processos e exploram novos potenciais de eficiência. Com isso, as ferramentas de IA deixam progressivamente de ser uma caixa de experiências para se tornarem uma tecnologia crítica para o negócio.

Por isso, em muitos lados crescem tanto as reservas como as exigências em matéria de proteção de dados, soberania dos dados, controlo de custos e segurança informática. Quem transmite dados sensíveis da empresa, documentos internos ou código-fonte a Cloud AI Services externos deve ter presente onde esses dados vão parar, em que medida estão protegidos ou se são utilizados no treino dos modelos.

Se alojar uma IA por conta própria, transfere, pelo contrário, o tratamento dos dados para a sua própria infraestrutura . Um LLM local (Large Language Model) pode, por exemplo, ser executado num servidor de IA no centro de dados da sua empresa. Cria assim a base técnica para a soberania digital .

  • Elevado nível de proteção de dados: os dados sensíveis permanecem dentro da sua própria infraestrutura de servidores e não são transmitidos a serviços de IA externos.
  • Soberania digital: com um modelo de código aberto pode treinar uma IA própria e atuar de forma independente dos grandes fornecedores de IA.
  • Controlo total dos custos: com uma IA local não surgem custos de tokens em função da utilização e fica a salvo dos aumentos de preço da cloud IA externa.
  • Mais flexibilidade: é você que decide que modelo de IA utiliza, com que dados o treina e quando instala novas versões.
  • Integração sem falhas: através de interfaces API, a IA local pode ser ligada a bases de dados, aplicações e automatizações, formando um sistema abrangente.

Alojar a IA por conta própria

A decisão entre utilizar IA na cloud ou alojar a IA por conta própria não é fácil. Ambas as abordagens têm vantagens e desvantagens. A preferência pelo self-hosting ou pela Cloud AI depende sobretudo do peso que atribui a determinados critérios. Avalie, por isso, quão elevadas são realmente as suas exigências em termos de soberania digital, proteção de dados, conformidade, escalabilidade, dimensão do modelo e custos totais.

  • Os Cloud AI Services destacam-se frequentemente por uma escalabilidade simples e associada à utilização e por uma instalação rápida sem montagem de hardware. Ou seja, não tem de adquirir nem manter infraestrutura de GPU, utilizando antes os servidores de IA do fornecedor. Para tarefas pontuais, fases de teste ou uma utilização muito variável e dificilmente previsível, a IA na cloud pode ser particularmente atrativa.

  • Em contrapartida, a inteligência artificial local no seu próprio servidor de IA oferece o controlo total sobre o tratamento dos dados. É você que decide que modelos utiliza, com que sistemas estão integrados e que dados processam. Com uma utilização de IA constantemente elevada e dados (confidenciais) de grande valor, o self-hosting torna-se também economicamente interessante.

Critério IA local IA na cloud
Hardware em propriedade alugado conforme necessário
Controlo dos dados muito elevado reduzido, depende do fornecedor
Escalabilidade pouco flexível, depende do hardware muito flexível e simples
Esforço de manutenção elevado reduzido
Custos custos elevados de aquisição e de exploração custos de licença correntes, normalmente em função da utilização
Funcionamento offline possível não possível

Se pretende alojar uma IA por conta própria, não deve olhar apenas para as capacidades dos modelos. Decisiva é a interação entre hardware, dimensão do modelo e processos de negócio concretos. A questão central é, por isso: de quanta capacidade de cálculo precisa para os seus processos de IA? O seu próprio servidor de IA precisa sobretudo de GPU, VRAM, armazenamento SSD e refrigeração. Com vários utilizadores em paralelo acrescem ainda uma utilização eficiente da GPU e largura de banda de rede.

As unidades de processamento gráfico (Graphics Processing Units, GPU) constituem hoje o coração dos servidores de IA. Para os LLM é especialmente relevante a VRAM (Video Random Access Memory) disponível na GPU. Entende-se por isso a memória local de uma placa gráfica, que funciona como memória intermédia rápida para criar textos, gráficos e imagens.

Alojar a IA por conta própria: placas gráficas

Nem sempre tem de gastar uma fortuna em placas gráficas. Modelos de IA pequenos podem, em parte, ser executados em hardware de consumo potente com até 12 GB, ao passo que modelos maiores exigem bastante mais memória de GPU (na maioria dos casos, acima de 24 GB).

Um servidor de IA próprio pode libertar muito calor residual e ter um consumo elétrico e um débito enormes. Para poder alojar a IA por conta própria, precisa por isso, além dos componentes já referidos, de sistemas de refrigeração, cablagem, redes, alimentação elétrica ininterrupta e, naturalmente, de salas de servidores onde instalar o seu próprio servidor de IA.

Infraestrutura para o servidor de IA próprio

Que modelos de IA são os mais adequados para utilizar uma IA localmente? Isso depende principalmente da dimensão do modelo pretendida, do caso de utilização e do hardware disponível.

7B e 70B representam o número de parâmetros de um modelo de IA em milhares de milhões (em inglês, «billion»), correspondendo 7 mil milhões de parâmetros a um modelo pequeno e 70 mil milhões de parâmetros a um modelo grande. Consoante o caso de utilização, pode ser mais adequado um modelo 7B pequeno, rápido e económico ou um modelo 70B grande, exigente em cálculo e dispendioso, se pretender alojar a IA por conta própria. O resumo seguinte serve de orientação aproximada:

  • Os modelos 7B são ideais para tarefas descomplicadas, como chats e automatizações simples. Conseguem compreender textos correntes, escrever resumos ou responder a perguntas simples. Em enigmas lógicos complicados ou perante conhecimentos especializados profundos, porém, cometem erros. Em compensação, precisam de pouca eletricidade e capacidade de cálculo e podem já funcionar num PC gaming comum.
  • Os modelos 70B conseguem resolver problemas complexos, assumir tarefas empresariais mais exigentes e discutir temas difíceis como um especialista. Mas demoram mais tempo a calcular e a responder e têm requisitos elevados de VRAM. Por isso, consomem bastante mais eletricidade em funcionamento e requerem placas gráficas profissionais dispendiosas, habitualmente encontradas em centros de dados.
Aspeto Modelos 7B Modelos 70B
Dimensão do modelo pequena grande
Velocidade de resposta muito rápida visivelmente mais lenta
Lógica simples complexa
Requisitos de hardware relativamente baixos muito elevados
Custos económicos dispendiosos
Áreas de utilização típicas p. ex. automatização simples, chatbots p. ex. análises complexas e tarefas exigentes

Alojar um modelo de IA por conta própria

Além disso, não deve atender apenas à dimensão do modelo, mas também à quantização. É que as variantes quantizadas dos modelos necessitam de bastante menos VRAM do que os modelos com precisão total. Por quantização entende-se a redução da precisão de cálculo nos modelos de IA, por exemplo de números de vírgula flutuante de 32 bits para números inteiros de 8 bits. Aceita-se assim um compromisso entre a velocidade e a exatidão dos cálculos.

A quantização reduz o esforço de cálculo e pode tornar modelos grandes praticáveis para sistemas de IA locais, ao aumentar a velocidade de resposta mantendo a mesma capacidade de cálculo do hardware. Uma estratégia sensata ao alojar a IA por conta própria é começar primeiro com um modelo quantizado. Assim pode testar que velocidade de resposta e que qualidade o seu caso de utilização concreto exige, antes de investir numa infraestrutura de GPU mais potente.

Alojar a IA por conta própria: placa eletrónica

Se pretende alojar a IA por conta própria, são especialmente indicados os modelos de código aberto não comerciais, com diferentes dimensões e capacidades. Um modelo muito popular é o Llama 3.3, atualmente considerado o padrão para servidores de IA próprios com hardware potente. Aqui encontra uma comparação do Llama 3.3, do grupo norte-americano Meta, com um modelo europeu da Mistral e uma alternativa chinesa da Alibaba. Todos os modelos são de código aberto e utilizam quantização Q4, o que reduz as necessidades de memória para cerca de um quarto face à precisão total.

Nome Fornecedor Dimensão Área de utilização principal VRAM necessária
Llama 3.3 Meta 70B polivalente com lógica complexa 42 a 45 GB
Qwen 2.5 Coder Alibaba 32B programação e análise de dados 20 a 24 GB
Mistral Large 2 Mistral 123B aplicações de negócio e agentes 75 a 80 GB

Se pretende instalar uma IA localmente, hoje já não tem de desenvolver uma arquitetura de software complexa. Algumas ferramentas podem facilitar consideravelmente os primeiros passos.

O Ollama é um software de código aberto que lhe permite utilizar a IA localmente. Com a ajuda do Ollama pode descarregar modelos de linguagem de acesso livre diretamente para o seu computador e disponibilizá-los a uma grande variedade de aplicações através de uma interface padronizada. Uma desvantagem é que o Ollama não possui interface gráfica para Linux, pelo que exige conhecimentos técnicos prévios.

Tal como o Ollama, o vLLM é um motor de inferência de código aberto para grandes modelos de linguagem (LLM). A configuração e os casos de utilização são, porém, comparativamente mais exigentes. O vLLM foi concebido para elevado débito e várias GPU e adequa-se em especial a servidores de IA próprios com muitos pedidos em paralelo. Distingue-se por tornar o funcionamento de modelos de IA em hardware próprio mais rápido, mais eficiente e mais escalável.

Servidor de IA próprio de elevado desempenho

Graças a uma aplicação de ambiente de trabalho com interface gráfica fácil de utilizar, o LM Studio afirma-se como alternativa acessível ao Ollama e ao vLLM. O LM Studio integra ainda a plataforma Hugging Face, que permite aceder a diversos modelos de IA. Assim que tiver descarregado e instalado um modelo adequado, pode interagir de imediato com o chatbot. Em contrapartida, o LM Studio consome mais recursos e não é de código aberto.

Outro componente interessante, caso pretenda alojar a IA por conta própria, é o Open Web UI. Com esta plataforma de IA auto-alojada pode criar uma interface web fácil de utilizar para modelos de IA que execute localmente, por exemplo com o Ollama ou o vLLM. Assim, um LLM local inicialmente pouco acessível transforma-se numa aplicação que também pessoas sem conhecimentos técnicos especializados conseguem utilizar.

Alojar a IA por conta própria e utilizá-la como chatbot com interface

Uma arquitetura típica poderia ter, por exemplo, este aspeto:

Utilizador → Open Web UI → Ollama ou vLLM → LLM local

Deste modo, pode instalar uma IA localmente e ligar aplicações através de API. Se utilizar a IA localmente, deve ainda pensar desde o início na monitorização, autenticação, permissões, cópias de segurança e atualizações. Iniciar um LLM no seu próprio servidor de IA é, tecnicamente, apenas o primeiro passo no caminho para um sistema produtivo e seguro.

O maior valor acrescentado surge frequentemente não da IA em si, mas da sua integração nos processos de negócio . Uma inteligência artificial local pode, por exemplo, analisar novos registos de uma base de dados interna, classificar textos ou resumir documentos recebidos. Através de uma interface API, o resultado pode depois ser transmitido, por exemplo, a um sistema CRM ou iniciar uma automatização.

Graças ao No-Code AI – por exemplo com um No Code AI Workflow Builder – pode modelar estes fluxos em grande medida sem programação clássica. Isso reduz o esforço de desenvolvimento e torna as funções de IA acessíveis aos citizen developers da empresa. Se alojar por conta própria tanto o No Code AI Workflow Builder como a própria IA, o tratamento dos dados ocorre exclusivamente dentro da sua própria infraestrutura.

No SeaTable, a escolha é sua: beneficie da escalabilidade e do conforto da cloud ou instale o SeaTable on-premises na sua própria infraestrutura. Enquanto plataforma No-Code com IA , o SeaTable abre-lhe possibilidades interessantes, como a combinação de No Code , bases de dados relacionais e automatizações de IA : utilize funções poderosas como Summarize, OCR, Extract, Classify e Custom Prompts.

Automatizações de IA do SeaTable

O SeaTable Cloud utiliza como modelo de IA um Gemma3 da Google com 12 mil milhões de parâmetros. Para os utilizadores da cloud, as automatizações de IA são executadas no nosso próprio servidor de IA na Alemanha. Os seus dados não abandonam esta infraestrutura em momento algum e não são encaminhados para a Google nem para outros fornecedores norte-americanos.

Para um controlo total, pode alojar por conta própria não só o SeaTable Server , mas também a sua IA. Assim pode automatizar workflows sem ter de transmitir informações sensíveis a uma IA na cloud externa. O componente SeaTable AI baseia-se no LiteLLM e suporta, por isso, a ligação de uma grande variedade de modelos – incluindo todos os serviços LLM com uma API compatível com a OpenAI. No nosso manual de administração encontra as instruções para o deployment do SeaTable AI e exemplos de configuração para numerosos LLM populares.

Gostaria de manter um diálogo em tempo real sobre a sua base de dados no SeaTable ou editá-la com prompts personalizados em linguagem natural? Então um agente de IA é exatamente a solução certa! Por trás desta abordagem está o servidor MCP do SeaTable . MCP (Model Context Protocol) designa um padrão aberto que permite aos modelos de IA interagir ativamente com fontes de dados. Assim, o chatbot pode aceder diretamente à sua base de dados no SeaTable e responder a perguntas sobre ela – sem desvios nem perda de informação.

Isto funciona melhor com modelos de IA potentes (p. ex. Claude Desktop da Anthropic), capazes de responder a perguntas complexas e de trabalhar com os seus dados em várias etapas. Por razões de proteção de dados, é importante compreender que está a conceder ao agente de IA acesso aos dados da sua base SeaTable. As permissões do agente de IA são controladas através do token de API que gera no SeaTable. Se alojar uma IA por conta própria, pode instalar tanto o SeaTable como o servidor MCP na sua própria infraestrutura e ligá-los à IA local (por exemplo, através do Ollama ou do LM Studio). Deste modo, os seus dados não abandonam o seu sistema em momento algum. Encontra mais informações sobre este tema aqui .

Se alojar a sua própria IA, decide por si sobre o modelo de IA, opera o seu próprio servidor de IA e mantém o controlo total sobre os seus dados. Isso é particularmente interessante para empresas com elevadas exigências de proteção de dados e para o setor público . Quem pretende alojar a IA por conta própria deve, contudo, planear a infraestrutura de forma realista: a GPU e a VRAM determinam em grande medida a dimensão de modelo possível, podendo a quantização otimizar a velocidade.

Com a arquitetura certa e software de código aberto como o Ollama ou o vLLM, é possível utilizar a IA localmente e integrá-la através de API nos processos empresariais existentes. As ferramentas de No-Code AI como o SeaTable permitem-lhe, por seu lado, automatizar os seus workflows de forma eficiente, bem como analisar e editar as suas bases de dados No-Code com agentes de IA, sem ter de transmitir dados empresariais sensíveis a uma IA na cloud externa.

Qual é a maior vantagem de alojar uma IA própria?

A vantagem mais importante é a soberania sobre os dados. Se alojar por conta própria tanto o seu sistema atual como a IA, os seus dados nunca abandonam a sua própria infraestrutura. Isso permite uma arquitetura orientada para um elevado nível de proteção de dados e para a soberania digital.

De que hardware preciso para um servidor de IA próprio?

Isso depende principalmente do modelo de IA pretendido. Os modelos 7B pequenos são bastante mais económicos de operar do que os modelos 70B. São especialmente decisivas a GPU e a VRAM. Além disso, precisa de armazenamento SSD suficiente e de uma infraestrutura física adequada (p. ex. sistemas de refrigeração). Através da quantização é possível, no entanto, reduzir os requisitos de hardware de muitos modelos.

Em que difere o desempenho da IA local face ao da IA comercial na cloud?

Em princípio, os modelos de IA no seu próprio servidor de IA podem alcançar o mesmo desempenho que na cloud. Contudo, os Cloud AI Services comerciais dispõem frequentemente de centros de dados próprios com clusters de GPU muito grandes e podem, por isso, disponibilizar modelos incrivelmente potentes e escalar praticamente à vontade. A inteligência artificial local, pelo contrário, não escala com flexibilidade e precisa de hardware suficientemente potente para atingir uma boa velocidade com carga elevada.

Posso ligar uma IA local a ferramentas No-Code e a automatizações?

Sim. Através de interfaces API pode ligar um LLM em execução local a ferramentas de No-Code AI como o SeaTable, com as quais consegue criar bases de dados, aplicações e automatizações próprias sem conhecimentos de programação. Assim pode, por exemplo, mandar resumir textos, classificar registos ou extrair informação de documentos e, em seguida, desencadear automaticamente outras ações subsequentes.

Que modelos de código aberto são adequados para utilizar uma IA localmente?

Isso depende do caso de utilização e do hardware disponível. Tal como todos os LLM, também os modelos de código aberto têm dimensões e capacidades diferentes. O Llama 3.3, por exemplo, é um conhecido modelo 70B da Meta, adequado a tarefas-padrão complexas e que exige cerca de 42 a 45 GB de VRAM. Existem alternativas europeias da Mistral.

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