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Construir um super data center de IA pode custar US$ 200 bilhões até 2030

By 1 de maio de 2025No Comments

A partir de 2026, o estado de Minas Gerais terá seu primeiro parque de data centers. O projeto é uma iniciativa da Supernova com a Mapa de Investimentos. Juntas, as empresas já desenvolveram mais de R$ 2 bilhões em operações imobiliárias e agora planejam começar as obras na em Leopoldina no segundo semestre deste ano. Com o auxílio da Secretaria de Estado de Desenvolvimento Econômico (Sede-MG) e de sua agência vinculada, Invest Minas, a empreitada já atraiu R$ 300 milhões em investimento privado. A expectativa do governo é de gerar cerca de 1,1 mil empregos diretos. O parque receberá até três data centers de grandes players do mercado de hiperescala. Espera-se que o primeiro edifício, com capacidade de TI de 60 MW, comece a operar em 2026. As outras instalações deverão contar com capacidade semelhante, totalizando aproximadamente 200 MW. Neste momento, as empresas estão em fase de conversa com interessados em desenvolver seus projetos no local. BNDES, Scala

Se a evolução atual continuar, os data centers projetados para treinar e executar aplicações de inteligência artificial (IA) devem atingir proporções monumentais nos próximos anos, em termos de custo, consumo energético e complexidade técnica.

Um novo estudo realizado por pesquisadores das instituições Georgetown University, Epoch AI e Rand, revelado pelo TechCrunch, aponta que, até 2030, o principal data center de IA do planeta poderá abrigar até 2 milhões de chips, exigir investimentos de cerca de US$ 200 bilhões e consumir cerca de 9 gigawatts de energia, o equivalente à produção de nove usinas nucleares.

A pesquisa analisou mais de 500 projetos de data centers voltados à IA implementados globalmente entre 2019 e 2025. A conclusão é a de que, embora o desempenho computacional desses centros tenha mais que dobrado a cada ano, os gastos de capital e as demandas energéticas também seguem o mesmo ritmo acelerado.

Um exemplo é o Colossus, centro de dados da xAI, estimado em US$ 7 bilhões, que consome cerca de 300 megawatts, energia suficiente para abastecer 250 mil residências, segundo o estudo.

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Crescente demanda por energia

Mesmo com avanços importantes em eficiência energética, como o aumento médio anual de 1,34 vez na métrica de desempenho computacional por watt desde 2019, os ganhos não têm sido suficientes para conter o crescimento vertiginoso da demanda por energia. A infraestrutura para IA se mostra cada vez mais desafiadora, tanto do ponto de vista técnico quanto ambiental.

Empresas como OpenAI já estão se movimentando para atender esse novo patamar. A organização, que afirma ter aproximadamente 10% da população global utilizando sua plataforma ChatGPT, formou aliança com a SoftBank e outros parceiros para tentar levantar até US$ 500 bilhões com o objetivo de criar uma rede de data centers de IA nos Estados Unidos e possivelmente em outras regiões.

Outras gigantes da tecnologia também aceleram investimentos: Microsoft, Google e AWS planejam somar centenas de milhões de dólares em gastos ainda este ano para expandir suas operações de data center. No entanto, analistas da Cowen, em nota divulgada em abril, indicaram sinais de desaceleração no setor, destacando que algumas empresas estão reevaluando ou pausando projetos, temendo uma expansão insustentável.

Energia e água

Os impactos ambientais não se limitam ao consumo de energia. Os data centers de IA consomem grandes volumes de água, ocupam terrenos valiosos e podem comprometer a arrecadação de estados. Um levantamento da ONG Good Jobs First estima que pelo menos dez estados norte-americanos perdem mais de US$ 100 milhões por ano em impostos devido a incentivos generosos concedidos a esses empreendimentos.

Além disso, um estudo recente do banco Wells Fargo projeta que o consumo energético total dos data centers pode crescer 20% até 2030. Esse cenário pressiona ainda mais as fontes renováveis, cujos limites operacionais estão diretamente ligados à variabilidade climática, o que pode resultar em um retrocesso na matriz energética, com maior uso de combustíveis fósseis.

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