 | Por trás de cada chatbot de inteligência artificial, gerador de imagens e agente automatizado, existe uma rede de centros de dados em rápida expansão, repleta de chips poderosos. Essas instalações exigem quantidades enormes de eletricidade, água, terra e materiais de construção, criando uma nova fonte de pressão econômica que os consumidores estão começando a sentir. O principal fator de pressão é a eletricidade. Os centros de dados de IA consomem muito mais energia do que as instalações de computação convencionais. |
Isso ocorre porque os modelos avançados de IA exigem milhares de processadores gráficos e aceleradores especializados operando ininterruptamente.
O rápido crescimento dos centros de dados de IA está criando uma escassez de chips de memória usados em dispositivos do dia a dia, como laptops, celulares, câmeras e consoles de jogos.
Os três maiores fabricantes de chips de memória do mundo estão redirecionando a produção para memórias de alta largura de banda, microchips especializados que alimentam os centros de dados de IA, em vez dos chips DRAM e NAND encontrados em muitos eletrônicos de consumo.
Com a menor produção de chips tradicionais, os fabricantes de tecnologia estão pagando mais pelos componentes e repassando os custos aos clientes por meio de preços mais altos.
Os preços da memória RAM (DDR4 ou DDR5) no Brasil, que há um ano atrás custavam em torno de R$ 400 a R$ 600, hoje estão sendo comercializados entre R$ 800 e R$ 1.100 impulsionados por uma alta global na demanda por chips voltados para inteligência artificial.
À medida que as empresas de tecnologia se apressam para construir instalações maiores, a demanda por eletricidade está crescendo mais rápido em algumas regiões do que as concessionárias e as redes de distribuição conseguem atender confortavelmente. Isso pode levar as concessionárias a investir bilhões em novas usinas de geração, linhas de transmissão e subestações.
Em última análise, esses custos podem acabar sendo repassados para as contas de luz. O problema é particularmente grave porque as empresas de IA competem pelos mesmos recursos energéticos limitados que residências, fábricas e outras empresas.
Em áreas que vivenciam rápida expansão de data centers, as concessionárias de energia elétrica podem precisar construir infraestrutura específica para suportar grandes complexos de computação. Mesmo quando empresas de tecnologia contribuem para esses projetos, alguns custos podem ser distribuídos por todo o sistema elétrico.
Depois, há o boom da construção física. Os modernos centros de dados de IA são enormes projetos industriais que exigem concreto, aço, cobre, equipamentos elétricos, sistemas de refrigeração e geradores de reserva.
Um aumento na demanda por esses materiais pode elevar os preços, especialmente quando as cadeias de suprimentos já estão sobrecarregadas. O cobre é particularmente importante porque os data centers exigem uma extensa infraestrutura elétrica. Embora transformadores e outros equipamentos especializados possam ter longos prazos de fabricação.
A terra é outro recurso cada vez mais valioso. Empresas de tecnologia estão buscando grandes parcelas de terra próximas a usinas de geração de energia e grandes redes de transmissão.
Com o aumento da concorrência, o valor dos terrenos pode subir, principalmente em comunidades que se tornam destinos atrativos para o desenvolvimento de centros de dados. Os custos de moradia também podem sofrer pressão se milhares de trabalhadores da construção civil, engenheiros e outros funcionários se mudarem para comunidades menores.
A água representa outra preocupação. Muitos centros de dados exigem sistemas de refrigeração sofisticados para evitar o superaquecimento dos equipamentos de informática. Em regiões com escassez hídrica, a competição entre centros de dados, agricultura, residências e outras indústrias pode se tornar cada vez mais acirrada.
Mesmo quando as empresas utilizam tecnologias de refrigeração mais eficientes, a escala das novas instalações significa que o seu consumo agregado de recursos ainda pode ser significativo.
Há também um custo financeiro. A infraestrutura de IA exige quantidades extraordinárias de capital, e as empresas estão contraindo empréstimos, angariando fundos e celebrando acordos de infraestrutura massivos para financiar a sua implementação.
Os investidores podem eventualmente exigir retornos mais altos para compensar os enormes gastos e riscos operacionais. Esses custos podem influenciar os preços que as empresas cobram por serviços de IA. No entanto, o cenário não é totalmente negativo.
Os centros de dados com inteligência artificial podem gerar empregos na construção civil, atrair investimentos, fortalecer a infraestrutura local e estimular a demanda por novos projetos de energia. As tecnologias desenvolvidas para alimentá-los podem acelerar a implantação de energias renováveis, o armazenamento em baterias e a modernização da rede elétrica.
A questão central, portanto, não é se a IA deve se expandir, mas quem deve pagar por essa expansão. Se os benefícios da inteligência artificial forem apropriados principalmente por empresas de tecnologia, enquanto os custos de eletricidade, água, infraestrutura e moradia forem distribuídos entre os consumidores comuns, o acordo econômico se torna mais difícil de justificar.
A IA pode tornar as empresas mais produtivas e os serviços mais baratos. Mas, durante a corrida pela infraestrutura necessária para construí-la, o oposto pode acontecer. O preço oculto da inteligência artificial está aparecendo cada vez mais no custo da energia, dos materiais, da terra e da infraestrutura pública.
O Congresso Nacional aprovou o projeto que institui o Regime Especial de Tributação para Serviços de Datacenter (Redata). O texto zera impostos federais sobre a importação de componentes tecnológicos, o que deve desbloquear projetos e atrair até R$ 1 trilhão em investimentos de longo prazo para o setor. A renúncia fiscal estimada é de R$ 5,2 bilhões para o mercado.
Um estudo recente da FGV Projetos indicou que os data centers focados em IA já mobilizam cerca de R$ 25 bilhões em investimentos consolidados no país.
Projetos corporativos de peso: a operadora Ascenty fechou contratos de IA que somam 150 MW de potência e lidera uma rodada de expansão estimada em US$ 1,2 bilhão, com forte concentração em cidades como Campinas e Barueri.
Projeções do setor indicam que, até 2030, a demanda energética de data centers de IA no Brasil poderá atingir um patamar equivalente ao consumo total de um estado industrializado como o Paraná.
Enquanto os servidores acelerados de IA exigem refrigeração massiva e servidores potentes, o consumo elétrico dessas estruturas deve crescer 30% ao ano globalmente até 2030.
No Brasil, a abundância de fontes limpas de energia atrai empresas, mas o desafio central é a capacidade de transmissão local para levar a eletricidade exatamente onde os novos prédios são construídos.
A revolução da IA pode prometer um futuro mais barato, mas chegar lá pode tornar o presente consideravelmente mais caro.
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