Com o acelerado avanço da inteligência artificial (IA) e ferramentas como o ChatGPT, aumenta também a urgência na expansão da infraestrutura global de data centers, com o risco de um colapso. Um relatório do Goldman Sachs desta quinta-feira (11), assinado por Jim Schneider e Carly Davenport, chama atenção para lacunas críticas na capacidade atual, defendendo com convicção a implementação de novos empreendimentos para atender à demanda crescente.
Segundo o estudo, a parcela da IA no mercado global de data centers deve dobrar para 30% nos próximos dois anos, ao passo que o consumo de energia dessas instalações deve saltar 175% até 2030 em relação a 2023.
Jim Schneider destaca que, ainda que as previsões de oferta e demanda tenham subido nos últimos nove meses, “o lado da demanda está aumentando um pouco mais que a previsão de oferta”. Esse descompasso pode agravar a tensão no mercado de data centers — fundamental para a lucratividade das operadoras.
Atualmente, a taxa de ocupação dos data centers está em níveis recordes. No cenário base da Goldman Sachs, ela atingirá patamares entre 90% e 93% até 2026, congelando margens e restringindo a disponibilidade de novas vagas para atender ao boom da IA.
Riscos
A análise prevê múltiplos cenários: do completo esgotamento da capacidade caso o interesse por multimídia — como vídeos gerados por IA — dispare, até uma desaceleração se houver retração na monetização dessas aplicações. No pior cenário, a ocupação pode superar 100% em algumas regiões até 2030, enquanto, na pior reversão, cairia para cerca de 80%.
Além da construção de estruturas físicas, a questão energética emerge como peça chave. Carly Davenport frisa que “o tempo necessário para iniciar um data center pode depender se é preciso construir um novo ativo de geração de energia e do tipo de energia que o alimenta. Novas instalações solares e baterias podem ficar prontas em cerca de um ano, enquanto turbinas a gás podem levar cinco anos”.
O destaque vai para a necessidade de adicionar capacidade energética simultaneamente ao sólido crescimento dos data centers, requerendo planejamento de longo prazo.
Demandas de energia
A infraestrutura tradicional muitas vezes não dá conta da densidade energética exigida pela IA moderna. O estudo aponta que, mesmo reduzindo custos por eficiência, a demanda energética supera o que muitos antecipavam — “a eficiência está melhorando, mas a demanda de energia está ultrapassando o que muita gente esperava”, afirma Schneider.
Fontes renováveis, como solar e eólica, podem suprir cerca de 80% da demanda, desde que acompanhadas por sistemas de armazenamento, mas não garantem o fornecimento 24/7. Ainda assim, a combinação com energia térmica, incluindo gás ou até mesmo nuclear, se mostra crucial, sobretudo em curto prazo — considerando a limitação na velocidade de expansão dessas fontes.
Grandes provedores de computação em nuvem, os chamados “hyperscalers”, estão investindo de forma massiva: US$ 644 bilhões em capital previstos até 2027, segundo a Goldman Sachs. Mesmo assim, a equação entre oferta de data centers e energia confiável segue desafiadora. A necessidade premente de construção simultânea de centrais elétricas, especialmente renováveis, é um gargalo estratégico.
