IA e data centers: uma transformação estrutural em curso

O crescimento exponencial de workloads baseados em IA, em particular o treino de grandes modelos de linguagem (LLM, como o GPT da OpenAI, ou Claude, da Anthropic), trouxe consigo exigências de densidade computacional, consumo energético e refrigeração que ultrapassam, em muito, a lógica segundo a qual a maioria das infraestruturas foi originalmente concebida.

A previsão, pela McKinsey, de que os data centers possam vir duplicar até 2030 o consumo que se verificava em 2022 não resulta apenas de um aumento de volume de utilização, mas da transição estrutural de CPU para GPU — componentes estes com muito maior consumo energético e que exigem refrigeração mais intensiva. A resposta da indústria tem passado pela transição de sistemas de arrefecimento a ar para soluções de arrefecimento baseados em líquidos, assim como pelo reforço das capacidades elétricas e pela construção de novas instalações em escalas muito superiores a quaisquer das até agora existentes (veja-se o projecto Stargate da OpenAI, tão ambicioso em recursos que levou até a Microsoft a adotar uma postura particularmente cuidadosa sobre a ele juntar-se).

Estas mudanças têm significativas implicações operacionais. A manutenção torna-se mais complexa e especializada, a cadeia de abastecimento sofre atrasos prolongados e componentes críticos como transformadores ou sistemas de arrefecimento têm prazos de entrega que se medem em anos. Os modelos de procurement evoluem para estratégias de compra em volume e para gestão logística centralizada.

Em paralelo, a própria IA começa a ser integrada na operação dos datacenters: são já algoritmos que otimizam os consumos, preveem falhas e ajustam cargas térmicas em tempo real. No entanto, esta eficiência não elimina o problema de fundo — apenas o torna mais gerível.

Para os data centers legados, a pressão é clara: modernizar ou perder relevância. A escalabilidade deixou de ser apenas uma questão de espaço ou conectividade; é hoje uma equação de watts por rack, litros por minuto e decisões de investimento a longo prazo. A capacidade de adaptação será um dos principais fatores de diferenciação num setor onde a velocidade da transformação já ultrapassou a margem para hesitações.