Como as Gigantes da Tecnologia Estão Construindo Infraestruturas massivas para o Futuro da IA

"É bem provável que toda a superfície da Terra seja coberta por painéis solares e centros de dados." - Ilya Sutskever

  Em um cenário em que a inteligência artificial avança a passos largos e remodela a sociedade, as gigantes da tecnologia direcionam bilhões de dólares para infraestruturas em uma escala inimaginável. Se antes a disputa girava em torno de algoritmos e dados, agora a corrida se dá por energia, poder computacional e recursos físicos. Projetos como o Prometheus, da Meta, o Stargate, da OpenAI, e o Colossus, da xAI, exemplificam como o apetite insaciável da IA por capacidade está redefinindo o eixo geopolítico global. Este artigo conecta os pontos entre esses planos ambiciosos, os desafios energéticos e as projeções para o futuro, com base em relatórios e anúncios recentes.

O Apetite Insaciável da IA por Energia

   Os modelos de fronteira como os treinados por GPUs avançadas, consome quantidades astronômicas de eletricidade. Um estudo do Lawrence Berkeley National Laboratory revela que, em 2023, os data centers nos EUA usaram 176 terawatt-horas (TWh) de energia, com projeções de crescimento para 325-580 TWh até 2028.

Projeção baseada no estudo do Lawrence Berkeley National Laboratory

  Cada rack de servidores com chips de IA requer dez vezes mais potência do que versões não-IA de anos atrás. Essa demanda está impulsionando a construção de clusters de data centers em escalas gigawatt (GW), equivalentes à produção de usinas nucleares.

  Mark Zuckerberg, CEO da Meta, exemplifica essa tendência com o Projeto Prometheus: um cluster em Louisiana do tamanho de Manhattan, usando tendas modulares para acelerar a implantação. Previsto para o final de 2026, ele contará com 500 mil GPUs GB200/300, consumindo 1.020 MW de potência de TI e entregando mais de 3,17 trilhões de TFLOPS – superando projetos rivais como Stargate da OpenAI e Rainier da Anthropic. A Meta também planeja o Hyperion em 2 GW, priorizando velocidade sobre infraestrutura tradicional, sem geradores a diesel ou edifícios permanentes. Essa abordagem "declaração de guerra" na corrida pela superinteligência destaca como a Meta está apostando tudo na agilidade.

Projetos e Investimentos

   Não é só a Meta que está acelerando. A Microsoft, sob liderança de Satya Nadella, anunciou o Fairwater, o data center de IA mais poderoso do mundo, em Wisconsin. Com centenas de milhares de NVIDIA GB200s conectados por fibras óticas suficientes para circundar a Terra 4,5 vezes, ele promete 10 vezes o desempenho do supercomputador mais rápido atual. Usando um sistema de resfriamento líquido fechado que não consome água pós-construção e energia renovável, a Microsoft já adicionou mais de 2 GW de capacidade no ano passado e planeja múltiplos sites semelhantes em 70 regiões globais. Isso integra computação, rede e armazenamento em um sistema unificado, garantindo escalabilidade exponencial para treinamentos de IA.

A xAI, fundada por Elon Musk, adota uma abordagem "fora da caixa" com o Colossus 2, o primeiro data center em escala gigawatt. Localizado no Mississippi após resistências no Tennessee, ele inclui 460 MW de turbinas a gás natural, com 168 Tesla Megapacks para armazenamento de energia. A xAI visa 1 GW em um único local, aproveitando expertise de empresas como Tesla, SpaceX e The Boring Company. Musk vê isso como pequeno em comparação com futuras necessidades de 100 GW ou 1 TW, onde solar e baterias seriam essenciais. Essa integração entre energia e computação posiciona a xAI como pioneira em infraestruturas autossuficientes.

  A OpenAI, por sua vez, lançou o Projeto Stargate, uma iniciativa de US$ 500 bilhões em quatro anos, com US$ 100 bilhões iniciais. Em parceria com SoftBank, Oracle, Microsoft e NVIDIA, o projeto foca na construção de infraestrutura nos EUA para garantir liderança em IA. Começando no Texas, ele inclui um acordo para 4,5 GW adicionais com a Oracle.

   A Anthropic, apoiada pela Amazon, responde com o Projeto Rainier: um supercluster com cerca de 800 mil chips Trainium2, consumindo 780 MW e entregando 1,04 quatrilhões de TFLOPS. Construído em 30 data centers em Indiana, ele usa tecnologia proprietária da AWS para eficiência em treinamento, com foco em custo-benefício sobre inferência.

Períodos de tempo para marcos como "Modelos Dominando Campos" (5 anos) e "Superinteligência" em 10 anos.

A Anthropic vai além, publicando recomendações políticas em "Build AI in America", alertando que os EUA precisam de 50 GW de capacidade elétrica até 2028 para manter a liderança global – o dobro do pico de Nova York. Eles defendem uma abordagem "tudo ou nada" em energia, incluindo nuclear avançado e geotérmico, e propõem reformas regulatórias para acelerar permissões e interconexões de rede.

Desafios Energéticos e Previsões Audaciosas

   Esses projetos destacam um gargalo comum: a energia. Eric Schmidt, ex-CEO do Google, em um podcast recente, prevê que a superinteligência chegará em menos de 10 anos, com modelos dominando campos em 5 anos. Ele estima que data centers nos EUA precisarão de 92 GW adicionais, tornando a eletricidade – não os chips – o limitador principal. Hubs multi-GW se tornarão ativos estratégicos, guardados como instalações nucleares, enquanto a China avança apesar de restrições a chips. Schmidt alerta para riscos como bioweapons e ciberataques de modelos open-source, mas vê ganhos em produtividade de 20-30% anuais.

O relatório da Epoch AI, comissionado pela Google DeepMind, reforça isso: se o escalonamento continuar até 2030, clusters custarão mais de US$ 100 bilhões, usando gigawatts e 10^29 FLOPs – milhares de vezes mais que o GPT-4. Eles argumentam que barreiras como dados, energia e custos são superáveis, com receitas de IA justificando investimentos. Até 2030, a IA implementará software científico de linguagem natural, assistirá matemáticos em provas e responderá perguntas abertas em biologia, acelerando R&D em domínios como engenharia de software, matemática e previsão do tempo. No entanto, impactos societais podem demorar, especialmente em áreas como farmácia, devido a ciclos longos de desenvolvimento.

Um Futuro Transformador

Conectando esses pontos, fica claro que a corrida pela IA não é mais só sobre algoritmos, mas sobre dominar infraestrutura física e energia. Meta, Microsoft, xAI, OpenAI e Anthropic estão construindo "cidades" de computação em GW, competindo por superinteligência enquanto enfrentam escassez energética. Políticas como as propostas pela Anthropic – acelerando permissões e usando terras federais – são cruciais para os EUA competirem com a China, que adicionou 400 GW em 2023 contra dezenas nos EUA.

No horizonte, previsões de Schmidt e Epoch AI pintam um mundo onde a IA eleva a produtividade, mas exige vigilância contra riscos. Se esses investimentos derem frutos, a IA transformará ciência, economia e sociedade. Mas sem ação decisiva em energia, o sonho da superinteligência pode se tornar um gargalo.

Conclusão

O artigo demonstrou que o futuro da IA está sendo decidido não só em laboratórios de software, mas em megaprojetos de energia e infraestrutura física. Quem dominar essa base material terá poder não apenas tecnológico, mas também geopolítico e estratégico.