O Crepúsculo da Era do Silício: IA Redefine a Matriz Energética Global

O crescimento exponencial da inteligência artificial generativa está pressionando a tradicional arquitetura de computação baseada em silício até o limite, especialmente no que tange ao consumo de energia. Embora uma única consulta a um grande modelo de linguagem consuma apenas cerca de 0,3 watt-hora, a multiplicação desse valor por bilhões de interações diárias resulta em uma demanda energética colossal para os sistemas elétricos.

Para se ter uma ideia da magnitude do desafio, a energia necessária para gerar apenas alguns segundos de vídeo ou imagem por IAs comparáveis ao consumo de um forno de micro-ondas operando por uma hora. Este contraste ilustra vividamente a pressão que a IA impõe às infraestruturas energéticas existentes.

Essa escalada no consumo energético da IA concentra-se nos centros de processamento de dados (CPDs), onde a densidade de potência por rack já saltou de faixas de 10–15 kW para impressionantes 50–70 kW. Essa mudança tecnológica impõe novas exigências à infraestrutura, sobrecarregando redes e subestações em grandes centros urbanos, como Moscou, que já enfrentam o aumento da demanda devido à eletrificação dos transportes e outras cargas crescentes.

Especialistas alertam que a proliferação descontrolada de verdadeiras “fazendas de IA” pode desencadear sobrecargas localizadas se não houver um planejamento adequado.

Diante desse cenário, nações e corporações estão sendo forçadas a buscar soluções energéticas inovadoras para saciar a sede da IA, ao mesmo tempo em que precisam honrar seus compromissos ambientais.

Gigantes da tecnologia no Ocidente têm explorado abordagens pouco convencionais. Um projeto notório, que envolvia instalar servidores submersos para aproveitar o resfriamento natural do oceano, acabou sendo prejudicado pela corrosão acelerada dos equipamentos e pelos custos operacionais elevados, mostrando que nem todas as inovações se provam viáveis na prática.

Simultaneamente, players de peso como Google e Amazon estão migrando seus data centers para fontes de energia renovável. Contudo, o ritmo de crescimento da demanda computacional impulsionada pela IA está superando a velocidade de implementação da geração de energia limpa.

No campo regulatório, a Europa se destaca, pois integra os data centers e as questões de IA diretamente em sua agenda climática.

O Regulamento EU AI Act exige que os desenvolvedores dos modelos mais robustos documentem detalhadamente o consumo de energia nas fases de treinamento, ajuste fino e operação. Isso transforma a eficiência energética em um critério formal de avaliação tecnológica.

A Diretiva de Eficiência Energética complementa esse quadro, instituindo um registro público obrigatório para todos os CPDs com capacidade superior a 500 kW. Este registro deve especificar:

• O consumo total de energia;
• A proporção de Fontes de Energia Renovável (FER) utilizadas;
• O indicador PUE (Power Usage Effectiveness), que mede a relação entre o consumo total do data center e o consumo da infraestrutura de TI.

Adicionalmente, o Regulamento de Ecodesign está retirando do mercado europeu os servidores e sistemas de armazenamento menos eficientes. Na prática, o que se observa é que o “fim da era do silício” está sendo marcado por uma triagem rigorosa, não apenas em termos de desempenho, mas também em relação aos gastos energéticos específicos.

A Rússia, segundo avaliações de especialistas do setor, encontra-se em uma posição singular. Por um lado, seu sistema elétrico sofre com infraestrutura envelhecida e riscos de sobrecarga. Por outro, o país dispõe de uma reserva considerável de usinas nucleares subutilizadas e acesso ao gás natural associado à produção de petróleo.

A estratégia sugerida envolve a construção de data centers próximos às grandes fontes de geração, especialmente as usinas nucleares. Isso oferece duas vantagens principais: a redução das perdas durante a transmissão e o uso de eletricidade relativamente “limpa” para as cargas computacionais.

Um recurso adicional identificado reside na criação de usinas termelétricas a gás utilizando o gás associado em regiões remotas. Isso transforma um recurso que antes era desperdiçado em uma fonte de alimentação para os clusters de IA e sua infraestrutura adjacente.

Paralelamente, o foco está se deslocando da mera “potência bruta” para o aprimoramento da eficiência da própria infraestrutura digital.

A métrica central para os CPDs tornou-se o PUE. As melhores instalações globais alcançam valores próximos a 1,15 por meio de:

• Projeto de engenharia preciso;
• Implementação de gêmeos digitais;
• Modos de operação adaptativos;
• Sistemas de refrigeração de ponta.

O resfriamento líquido de servidores e unidades de processamento gráfico (GPUs) está entrando em pauta, já sendo implementado na China, embora tais soluções ainda sejam raras na Rússia.

No âmbito do software, métodos para “compactar” modelos de IA e utilizar parcialmente seus parâmetros estão sendo desenvolvidos. Isso permite que as consultas sejam processadas por apenas uma fração do modelo, diminuindo a necessidade de GPUs e, consequentemente, o consumo de energia, sem comprometer a qualidade na maioria dos casos de uso.

Um bloco de discussão crucial envolve os incentivos de mercado e regulatórios necessários para consolidar essa nova ordem.

Analistas alertam que, se a Rússia não demonstrar alta eficiência energética em suas soluções de IA e data centers, isso pode se tornar um entrave para o acesso a mercados internacionais e para a captação de investimentos. Instituições financeiras ocidentais já priorizam os critérios ESG (Ambientais, Sociais e de Governança) e estão dispostas a restringir o apoio a projetos que dependam de tecnologias ineficientes ou poluentes.

Em resposta, especialistas propõem vincular subsídios e benefícios fiscais a desenvolvedores e operadores de CPDs à comprovação de eficiência, utilizando ferramentas como BIM (Modelagem da Informação da Construção) e gêmeos digitais para evitar que as iniciativas verdes sejam apenas superficiais.

Por fim, a nova dinâmica energética da IA é vista não apenas em termos de quilowatts-hora, mas como uma oportunidade para remodelar o ambiente urbano.

Um exemplo citado é a integração de data centers com fazendas urbanas: o calor residual gerado pelas GPUs é aproveitado para aquecer estufas verticais, fornecendo alimentos frescos às metrópoles sem a necessidade de longas cadeias logísticas.

A concretização de tais projetos demanda:

• Novos padrões de construção;
• Regras de planejamento urbano;
• Mecanismos de colaboração entre empresas de TI, agronegócio e incorporadoras.

Os defensores dessa abordagem argumentam que ela pode simultaneamente reduzir a pegada de carbono, gerar empregos e aumentar a resiliência das cidades.

Nesse contexto, o “fim da era do silício” é interpretado como a transição para um período onde a computação, a energia e a infraestrutura urbana evoluem como um sistema único e intrinsecamente interligado.