Disseminação da IA aumenta o risco de colapso dos data centers globais
Especialistas alertam que a corrida da inteligência artificial poderia levar data centers em todo o mundo ao limite de sua capacidade
As centenas de ferramentas de inteligência artificial que agora inundam o mercado compartilham pelo menos uma característica em comum: todas elas exigem enormes quantidades de dados para funcionar. E quanto mais as usamos, mais aumentamos a pressão sobre os data centers – potencialmente criando um obstáculo para a revolução da IA generativa.
Além disso, o uso dessas ferramentas também poderia ter efeitos negativos na infraestrutura energética, aumentando a demanda por energia a ponto de causar uma escassez que poderia prejudicar o funcionamento de data centers em todo o mundo.
Sinais disso já estão aparecendo: a demanda por processamento de dados atingiu níveis recordes na Europa no ano passado, enquanto a absorção líquida – a diferença entre o total de espaço ocupado e o total de espaço vago durante um determinado período – dobrou na América do Norte, subindo de 1,74 gigawatts para 3,45 gigawatts.
“A previsão é de que consumidores e empresas gerem o dobro de dados nos próximos cinco anos do que na última década. Já estamos vendo a demanda por capacidade de armazenamento disparar”, afirma Daniel Thorpe, pesquisador de data center da empresa JLL.
Não é apenas o fato de o interesse em IA estar prestes a levar a capacidade dos data centers até o limite. A tecnologia utilizada para alimentar os sistemas de inteligência artificial também exigirá muito mais desses centros de processamento.
NO LIMITE
A Agência Internacional de Energia prevê que o consumo de energia dos setores de IA, data centers e criptomoedas poderia se igualar a de todo o Japão até 2026. E essa análise foi feita antes que alguns dos maiores nomes da indústria de chips de inteligência artificial anunciassem atualizações de suas tecnologias.
“O último anúncio da Nvidia, de que os clusters de IA baseados em Blackwell exigirão 100 kilowatts por rack – um aumento de 400% a 500% em relação aos níveis atuais de consumo de energia – só complica ainda mais esse desafio”, observa Alex McMullan, CTO da fabricante de equipamentos de armazenamento Pure Storage.
A Nvidia, em particular, está levando a capacidade dos data centers ao limite, segundo Ivo Ivanov, CEO da DE-CIX, uma das maiores operadoras de trocas de internet e data centers do mundo. Como a empresa pretende continuar fabricando cada vez mais chips e unidades de IA, a demanda por capacidade em data centers provavelmente aumentará.
“Calculamos que, apenas para os EUA, será necessária cerca de 50% de capacidade adicional em comparação com os níveis de 2020, e isso é apenas para atender aos envios de unidades de servidor projetados para 2027”, diz Ivanov, acrescentando que a situação está causando “um imperativo urgente de mitigar os riscos de escassez de capacidade”.
A previsão é de que consumidores e empresas gerem o dobro de dados nos próximos cinco anos do que na última década.
Em parte, isso ocorre não apenas porque são necessários mais data centers, mas também porque a infraestrutura de suporte que os ajuda a operar precisa ser aprimorada para atender aos requisitos da IA.
As conexões de energia, a infraestrutura de resfriamento e os geradores de backup atuais são projetados para funcionar com tecnologias anteriores e não com os servidores e chips de inteligência artificial que estão sendo cada vez mais utilizados, de acordo com Matthew Cantwell, diretor de desenvolvimento de produtos da Colt Data Center Services.
“Os data centers agora estão sendo construídos e adaptados para atender a essa nova demanda de energia. Mas a IA está evoluindo a uma velocidade tão grande que a oferta provavelmente se tornará cada vez mais limitada.”
IA É PROBLEMA E SOLUÇÃO
Thorpe acredita que o design e a velocidade com que os novos chips de IA funcionam serão um problema para data centers mais antigos. Esses chips esquentam significativamente mais – mais do que as soluções de resfriamento por ar convencionais conseguem suportar.
Como resultado, será necessário resfriamento líquido para manter as temperaturas baixas. Embora não seja tão comum quanto o resfriamento por ar, a indústria está caminhando para isso de qualquer maneira devido a sua eficiência – ele pode reduzir a energia necessária para um data center em até 90%.
a infraestrutura de suporte que ajuda os data centers a operar precisa ser aprimorada para atender aos requisitos da IA.
Mas há esperança para o futuro. “Ainda existem coisas que podem ser feitas em relação à capacidade atual dos data centers”, afirma Cantwell. “Entender quanta energia a computação consome é fundamental para aumentar a eficiência energética e maximizar o uso da infraestrutura disponível para atender às novas demandas da IA.”
Mas, estranhamente, aquilo que está levando os data centers ao limite de sua capacidade também pode ajudar a aliviar a crise. A inteligência artificial já está sendo usada para ajudar a gerenciar o uso de energia de forma mais eficiente – e não é diferente no mundo dos data centers.
“A solução imediata está em tecnologias eficientes que são capazes de reduzir drasticamente a necessidade de espaço, energia, resfriamento e outros requisitos de armazenamento de dados”, diz McMullan. E isso pode ser feito com a ajuda da própria IA.
