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Como a Cisco construiu uma fábrica de IA corporativa: economia, desempenho e segurança em escala

Cisco IT triplica uso de GPUs e amplia parque em seis vezes com plataforma de IA multi-tenant

Aprofundamento CEVIU

Aprofundamento

O relato da Cisco IT descreve como a empresa saiu de clusters de IA dedicados por projeto para uma fábrica de IA multi-tenant em seus data centers globais. O gatilho foi a implantação do MyAgent, o superagente corporativo para 90.000 funcionários, e a ampliação de capacidade dedicada ao Cisco IQ, que roda cargas de produção para milhares de contas de clientes.

A Cisco lista quatro barreiras: capacidade ociosa (utilização média de 10% a 15% por silos de rede e localização), custo imprevisível de tokens (pesquisa com a Omdia aponta alta média de 30% nos gastos em nuvem após a adoção de IA), superfície de ataque maior e limites térmicos e de energia. A resposta combina malha de rede unificada com Silicon One, servidores UCS-X com GPUs NVIDIA e AMD, trocadores de calor de porta traseira (dois nós de IA por rack), segurança com AI Defense, Hypershield e Live Protect, e observabilidade com Splunk. Os números: utilização de 15% para cerca de 50% (picos de 80%), de cerca de 250 para mais de 1.568 GPUs em menos de dois anos sem novo espaço físico, e SLA de 99,99% ou mais. A empresa diz que rodar 80% da inferência estável on-premises dá a melhor eficiência de custo. Os dados são da própria Cisco, sem auditoria externa.

O que mudou

A cobertura anterior do CEVIU mostrava a Cisco vendendo essa arquitetura. Em 15 de abril de 2026, a matéria "Cisco Adota Abordagem Full-Stack para Infraestrutura de IA" trazia a parceria com a NVIDIA em AI factories full-stack e a aquisição da Galileo. Em 19 de junho de 2026, "Cisco e NVIDIA unem forças para redes seguras de IA com foco em produção empresarial" falava da Secure AI Factory. Em 26 e 31 de agosto de 2026, vieram as matérias sobre a expansão com servidores Supermicro. Agora a Cisco mostra o uso interno, com métricas de utilização, escala e disponibilidade, e não só portfólio.

Por que isso importa

Para quem decide investimento em IA, o caso desloca a pergunta de "quantas GPUs comprar" para "quanto do que já existe está ocioso". Uma utilização de 15% encarece qualquer business case. Para quem opera data center, o limite de energia e refrigeração pesa tanto quanto o orçamento de hardware. Vale lembrar que é um relato de fornecedor que usa seus próprios produtos, então a comparação com ambientes sem essa pilha exige cautela.

Linha do tempo

  1. CEVIU noticia a abordagem full-stack da Cisco para infraestrutura de IA, com NVIDIA e aquisição da Galileo.

  2. Cisco e NVIDIA reforçam a Secure AI Factory para IA em produção empresarial.

  3. Cisco integra sistemas Supermicro ao portfólio Secure AI Factory.

  4. Cisco expande a Secure AI Factory com servidores Supermicro rack-scale.

  5. Cisco IT relata triplicar a utilização de GPUs e ampliar o parque em seis vezes.

Perguntas frequentes

Quanto a Cisco IT aumentou a utilização de GPUs?

A utilização média passou de 15% para cerca de 50%, com picos de 80%. Antes, ficava entre 10% e 15% por causa de alocações estáticas por projeto e silos de rede.

Como a Cisco ampliou o parque de GPUs sem mais espaço em data center?

Escalou de cerca de 250 para mais de 1.568 GPUs em menos de dois anos. Usou trocadores de calor de porta traseira nos racks, que dobraram a densidade para dois nós de IA por gabinete.

Que hardware e segurança compõem a plataforma?

Servidores UCS-X com GPUs NVIDIA e AMD, switches com Silicon One e observabilidade via Splunk. Na segurança entram Cisco AI Defense, Hypershield e Live Protect nos switches Nexus.

Rodar inferência on-premises compensa?

Segundo a Cisco, rodar 80% da inferência em regime estável localmente dá a maior eficiência de custo. Começou por cargas de alto volume, como o MyAgent, em UCS. É uma conclusão interna da empresa.

Fontes

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Categoria
CEVIU TI
Publicado
10 de novembro de 2026
Editoria
CEVIU TI

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