Na era da inteligência artificial, data centers deixaram de ser avaliados apenas por área física e passaram a ser contratados por capacidade elétrica: megawatts. A exigência é garantir funcionamento contínuo 24 horas por dia, sete dias por semana, o que impõe demandas gigantescas de energia e resfriamento.

Esta é a terceira reportagem da série do InvestNews sobre a participação do Brasil na corrida global por data centers. As matérias anteriores já mostraram que manter servidores ininterruptos requer volume elevado de energia. Hoje, modelos de IA são os maiores consumidores de capacidade computacional e, consequentemente, de eletricidade.

Como são os data centers no Brasil

Na capital paulista, por exemplo, o SP1 da Equinix passa despercebido para quem caminha pelo centro — sua fachada lembra a de um edifício comercial, exceto pelas grandes grades de ventilação. A Equinix, empresa americana, especializa-se em conectar infraestruturas digitais: seus prédios fazem a intermediação de tráfego entre bancos, operadoras, provedores e plataformas. Por isso ter um ponto físico próximo a clientes como a B3 reduz a latência das conexões.

Mas o modelo mais comum no país se assemelha a fábricas. O complexo de Vinhedo (SP), da Ascenty — maior operadora de data centers na América Latina —, ocupa 46 mil m² e abriga 7,3 mil racks, os armários que guardam servidores. Para operar sem interrupções são necessárias estruturas robustas de energia e ventilação, com redundância em múltiplos níveis.

Na prática, o Vinhedo tem subestação ligada diretamente à rede da CPFL; em falha na rede, nobreaks entram imediatamente e, após alguns minutos, dezenas de geradores a diesel conseguem sustentar a operação por até 48 horas.

Mais potência, mais calor

Até agora, a maioria dos data centers brasileiros foi projetada para serviços da computação tradicional — aplicativos de entrega, transações via Pix, vídeos em streaming — que demandam pouca energia por operação, mas em grande volume. A inteligência artificial altera essa dinâmica: cada inferência ou treino exige muito mais esforço computacional porque roda em chips especializados, as GPUs.

Uma GPU de ponta, como a H100 da Nvidia, consome até 700 watts — cerca de sete vezes mais que um processador comum. Marcos Siqueira, head de estratégia da Ascenty, resume a transformação: “Um rack que exigia 3 kW num data center corporativo. Com a chegada da nuvem, foi para 15 kW. E agora, com a IA, vai para 100 kW por rack”.

Um rack de 100 kW ligado 24 horas consome energia suficiente para carregar 50 carros elétricos. Um grande data center de 150 MW pode ter 1.500 desses racks — energia comparável à necessária para atender uma cidade de 1,2 milhão de habitantes. A Agência Internacional de Energia classifica esses centros de IA como grandes consumidores industriais, do tipo de fundições de alumínio.

Exemplos internacionais e investimentos no Brasil

Externamente, já há data centers desenhados para IA em grande escala. O Colossus, da xAI (empresa de Elon Musk), instalou-se em uma antiga fábrica da Electrolux em Memphis, Tennessee, e entrou em operação em 2024 com 100 mil GPUs H100 para treinar o modelo Grok.

No Brasil, estruturas desse porte ainda são planejadas, mas já direcionam investimentos do setor. Em maio, a Ascenty anunciou R$ 6 bilhões em novos data centers voltados à inteligência artificial, com quatro unidades previstas na região de Campinas e 150 MW de capacidade total — projetos que a empresa afirma estar totalmente pré-locados. A Scala Data Centers propõe o Scala AI City em Eldorado do Sul (RS), um distrito dedicado a cargas de IA cuja primeira fase terá 54 MW. E o maior projeto anunciado até agora é o data center do TikTok no Ceará, com 200 MW, que será tema da próxima reportagem da série.

As transformações mostram que, para acompanhar a demanda da IA, data centers no Brasil estão se aproximando de modelos industriais em escala, consumo e requisitos de resfriamento.

Com informações de Investnews