Resumo da notícia:
-
IA deverá consumir 600 terawatts (TWh) em 2026.
-
Salto do Brasil em consumo de energia elétrica deve ser de 2.000 MW em cinco anos.
-
“Hotéis” de data centers de IA deverão representar maior fatia da demanda energética.
-
O risco regulatório e as limitações de energia continuam a limitar o desenvolvimento da IA.
A Moody’s divulgou esta semana um relatório apontando que o consumo de energia dos data centers de inteligência artificial (IA) deve chegar a 600 terawatts (TWh) em 2026.
Na mesma direção do avanço global, a Associação Brasileira de Data Center (ABDC) estimou recentemente que a tecnologia deve aumentar em 2.000 MW o consumo de energia no país nos próximos cinco anos, capitaneada por R$ 110 bilhões em investimentos até 2030.
Intitulado “Data centers – Perspectiva global 2026: Aumento da capacidade continuará forte enquanto inquilinos priorizam velocidade de movimentações”, o relatório da Moody’s destacou que a maior parte dessa nova capacidade é pré-alugada para grandes empresas de tecnologia, ou hiperescaladores, limitando o risco de um excedente de capacidade desocupada no mercado, ao mesmo tempo em que intensifica o risco de concentração de contrapartes.
No Brasil, esses “hotéis de supercomputadores” já atraem megainvestidores de peso estrangeiros e nacionais, como Goldman Sachs, BTG Pactual, Pátria Investimentos e General Atlantic, de olho na expansão imobiliária da IA no país. A comparação deve ser o fato dos data centers serem enquadrados como ativos imobiliários, apesar de envolverem tecnologia.
Globalmente, o relatório da Moody’s destacou que a corrida para a construção de uma nova capacidade de data centers permanece em seus projetos iniciais, em meio à perspectiva de que a capacidade global continuará a crescer nos próximos 12 a 18 meses. Já a Agência Internacional de Energia (AIE) projetou que a capacidade global dos data centers medida pelo consumo de eletricidade atingirá cerca de 600 terawatts-hora (TWh) em 2026, um aumento de 14% em relação aos 525 TWh estimados em 2025, o que representa uma alta de 20% em relação ao consumo real de 2024 de 436 TWh.
De acordo com o estudo da agência global de classificação de crédito, o risco regulatório e as limitações de energia continuam a restringir o desenvolvimento. Nesse caso, a oposição local a novos data centers aumentou em alguns mercados por causa do aumento das preocupações da população sobre o consumo de energia e água. Por outro lado, é provável que regiões com leis desenvolvidas continuem a observar novos desenvolvimentos, enquanto algumas estão fazendo mudanças em seus arcabouços regulatórios para incentivo ou desenvolvimento de novos data centers para IA.
Na avaliação da agência, os inquilinos assumem mais riscos para acelerar os prazos de conclusão em meio ao aumento dos riscos de construção. Alguns inquilinos estão dispostos a compartilhar certos riscos de entrega de construção que não costumam assumir para acelerar a conclusão, como a isenção da disponibilidade de energia e serviços públicos essenciais como requisitos de conclusão. A demanda global elevada por mão de obra comprometida, commodities e equipamentos essenciais aumenta o custo da construção de novos data centers e os custos operacionais das instalações existentes.
O relatório também mostrou que os mercados de capitais se adaptaram para financiar o rápido crescimento dos data centers de hiperescala; contrapartes com histórico de crédito positivo ainda são fundamentais. À medida que o número e o tamanho dos data centers se expandem, a quantidade e a diversidade de capital são necessárias para o desenvolvimento cada vez maior.
O estudo destacou ainda que os bancos continuarão a desempenhar um papel importante, junto com investidores institucionais que emprestam cada vez mais durante a etapa de construção. As locações de longo prazo para novos data centers de hiperescala continuarão a receber suporte de crédito de grandes empresas de tecnologia, apesar da capacidade ser usada principalmente por uma start-up de IA, como a OpenAI ou a Anthropic.
Por outro lado, segundo a agência, os custos elevados da unidade de processamento gráfico (GPU, em inglês) fazem com que os desenvolvedores busquem opções de alternativas de financiamento. É provável que usuários e proprietários de GPUs busquem mais fontes de financiamento. O acesso a novas fontes de capital é fundamental por causa do alto custo dos equipamentos de computação, segundo a Moody’s.
Na esteira da corrida da IA no país, o Cade começou a investigar a Meta por barrar IA de concorrentes no WhatsApp, conforme noticiou o Cointelegraph Brasil.
Fontecointelegraph
