A demanda por energia para IA ultrapassa a oferta, enquanto o crescimento dos data centers pressiona os sistemas de energia e os mercados globais

A indústria de IA está consumindo eletricidade a uma taxa que excede a capacidade de produção global, levando a transformações simultâneas na política energética, na geopolítica e na economia global.

Sam Altman, da OpenAI, afirmou que sua empresa precisa de um gigawatt de eletricidade por dia. Para contextualizar, a quantidade total de nova geração de energia adicionada nos Estados Unidos no ano anterior foi de aproximadamente 53 gigawatts.

Os números relativos à expansão da IA são impressionantes. Prevê-se que, em 2026, Amazon, Microsoft, Alphabet e Meta investirão cerca de US$ 630 bilhões em data centers e chips. Ao adicionar os sete maiores provedores de nuvem e infraestrutura seguintes, esse valor sobe para US$ 811 bilhões. As quatro maiores empresas de tecnologia operam cerca de 600 data centers em todo o mundo, com outros 544 em fase de planejamento ou construção.

Atrasos na construção e cadeias de suprimentos interrompidas

Construir uma dessas instalações não é tarefa fácil. Um moderno centro de dados de IA de 100 megawatts custa mais de US$ 4 bilhões. Cerca de 70% desse valor é destinado a servidores e processadores. Mas o verdadeiro problema não é o dinheiro, e sim conectar e colocar tudo em funcionamento.

Em grandes cidades como Londres, garantir uma conexão à rede elétrica pode levar até dez anos. As empresas estão se mudando para áreas rurais, principalmente em partes do Texas, onde as licenças são mais fáceis de obter, mas a mão de obra qualificada é escassa. Em alguns lugares, as empresas de tecnologia tiveram que ajudar a construir comunidades inteiras para abrigar seus funcionários.

As cadeias de suprimentos estão cedendo à pressão. Os transformadores agora têm prazos de entrega de até 100 semanas na Europa. Quase 60% dos projetos de data centers sofreram atrasos de mais de três meses no ano passado. Cerca de 88% enfrentaram problemas apenas na concretagem das fundações. A instalação de sistemas de refrigeração e alarmes de incêndio atrasou 78% dos projetos.

Os chips mais recentes da Nvidia, da série Blackwell e a futura arquitetura Rubin, geram significativamente mais calor do que os modelos anteriores. Isso levou os operadores a substituírem o resfriamento a ar por sistemas de resfriamento líquido, que exigem infraestrutura de encanamento e tratamento de água. Os sistemas de distribuição elétrica padrão não conseguem atender às demandas de energia dos racks de servidores de última geração, o que levou as empresas a recorrerem a transformadores de estado sólido, colocando-as em concorrência direta com a indústria automotiva no fornecimento de componentes.

Riscos geopolíticos e retornos decrescentes

A instabilidade no Oriente Médio contribui para o fator de risco. A maioria dos data centers depende de geradores a diesel para energia de reserva. Devido ao conflito regional, o fornecimento de combustível está ameaçado, e executivos do setor petrolífero presentes na conferência CERAWeek em Houston alertaram que os riscos de abastecimento ainda não foram considerados nos preços de mercado. De acordo com Melissa Otto, que lidera a pesquisa da S&P Global Visible Alpha, os mercados de ações podem enfrentar uma correção significativa se os preços do petróleo permanecerem altos por um período prolongado. O índice S&P 500 caminha para seu pior desempenho trimestral em cerca de quatro anos, com o setor de tecnologia em queda de quase 8%.

Os retornos financeiros que as gigantes da tecnologia esperavam de seus investimentos em infraestrutura também estão diminuindo. A projeção é de que o retorno sobre o capital investido da Alphabet caia de 51% no ano passado para cerca de 36% em 2030. A participação da Microsoft deve diminuir de 95% em 2020 para 36% em 2030.

Segundo alguns especialistas, a solução não é construir infraestrutura elétrica adicional , mas sim utilizar os recursos existentes de forma mais eficaz. Nas economias ocidentais consolidadas, as redes elétricas operam com uma taxa média de utilização de cerca de 30%. Elas atingem sua capacidade máxima por apenas cerca de 100 horas por ano. Isso permitiria gerar 100 gigawatts adicionais de energia sem a necessidade de novas usinas, gerenciando essa capacidade ociosa de forma mais eficiente.

Um projeto entre a GridCARE e a Portland General Electric já está testando essa ideia, usando IA para prever a produção de energia renovável e transferir as cargas de trabalho dos data centers para horários e locais com disponibilidade de energia. Análises sugerem que um data center de 1 gigawatt utilizando capacidade da rede fora dos horários de pico poderia reduzir as contas de luz dos consumidores em até 5%.

A mensagem é simples: quem resolver primeiro o problema da energia provavelmente liderará a próxima década de competição tecnológica e econômica.