- Data centers de IA levam 12 a 18 meses para serem construídos, mas a conexão à rede elétrica exige 5 a 7 anos, fazendo com que energia, licenciamento e capacidade de construção — mais do que GPUs — se tornem as principais restrições para a expansão
- Os data centers hyperscale anunciados no início de 2026 somam 777 projetos/190 GW, e o BYOP (Bring Your Own Power), que consiste em construir usinas próprias e baterias para garantir energia, surge como a estratégia dominante
- As oportunidades para startups estão se formando em seis áreas: licenciamento/seleção de locais, geração, transmissão e distribuição/conversão de energia, software, construção/manutenção e refrigeração
- Com a escassez de equipamentos elétricos e o aumento da densidade dos racks, o prazo de aquisição de transformadores chegou a até 5 anos e alguns racks de IA usam 500 a 600 kW, tornando necessárias novas arquiteturas elétricas, como 800 V DC e transformadores de estado sólido
- Neste ciclo de investimento, as empresas sustentáveis devem ser aquelas que não apenas fornecem equipamentos, mas controlam conjuntamente preço da energia, baterias, cargas de trabalho de IA e refrigeração, construindo uma infraestrutura incorporada por longo prazo à operação dos data centers
O grande ciclo de investimento em infraestrutura desencadeado pela IA
- A IA é a carga de trabalho mais intensiva em energia da história da computação; no início de 2026, haviam sido anunciados 190 GW em data centers hyperscale
- Cerca de 148 GW estão em fase de planejamento, 21 GW em construção e 12 GW em operação
- O consumo global de energia dos data centers deve mais que dobrar até 2030
- Nos EUA, o consumo de energia dos data centers deve superar o de toda a manufatura intensiva em energia
- O data center em si pode ser construído em 12 a 18 meses, mas a conexão à rede elétrica leva de 5 a 7 anos
- Dos 110 data centers previstos para entrar em operação em 2025, mais de um quarto foi atrasado por problemas de energia, licenciamento ou construção
- Operadores hyperscale começaram a aceitar a complexidade de construir e operar diretamente instalações próprias de geração para obter previsibilidade de capacidade e cronograma
- O governo dos EUA começou a tratar a infraestrutura de IA como questão de segurança nacional
- Em abril de 2026, o presidente Trump acionou a Section 303 da Lei de Produção de Defesa, designando grandes equipamentos de rede elétrica e suas cadeias de suprimento como áreas essenciais à defesa
- Isso permitiu financiamento federal emergencial para expandir a produção doméstica de componentes críticos da rede elétrica
- Em 2025, data centers responderam por US$ 4,5 bilhões/78% dos US$ 5,7 bilhões em investimentos de venture capital relacionados ao ambiente construído
- A Bessemer Venture Partners compara as tecnologias atuais de infraestrutura elétrica ao papel que o aço produzido em massa teve na viabilização da construção de ferrovias, pontes e fábricas, e está investindo nos sistemas físicos que sustentarão a economia da IA
1. Licenciamento e seleção de locais
- Antes de garantir energia ou instalar GPUs, data centers precisam obter diversas aprovações de governos locais e estaduais
- Isso inclui zoneamento, regulamentações ambientais, contratos de conexão à rede, licenças de ar e água, estudos de espécies ameaçadas e levantamentos de patrimônio cultural
- Os processos de aprovação e seus prazos variam por jurisdição, tornando a gestão de projetos complexa
- Entre março de 2024 e março de 2025, 16 projetos de desenvolvimento de data centers foram atrasados ou rejeitados por restrições de licenciamento, tendo a oposição das comunidades locais como fator importante
- Nos EUA, mais de US$ 5 bilhões por ano são gastos com licenciamento de infraestrutura complexa
- Isso representa mais de um terço de todo o gasto com licenciamento no país
- Mais de US$ 1,5 trilhão em capital de infraestrutura está preso em processos de licenciamento
- Grandes consultorias e mais de 50 mil pequenas empresas atendem esse mercado, mas muitas têm menos de 15 funcionários e a maior parte do trabalho é manual
- A Lorica desenvolve um serviço de preparação e execução de licenciamento baseado em IA que automatiza coleta, estruturação e envio de dados
- A empresa cria uma camada de informações que acumula dados sobre o melhor caminho de licenciamento para cada projeto, prevendo cronogramas e riscos nos projetos seguintes
- A Paces integra dados de rede elétrica, licenciamento e meio ambiente em uma única plataforma
- Detecta restrições da rede, conflitos de zoneamento e problemas ambientais antes da alocação de capital
- Clientes relatam que identificar riscos com antecedência aumentou em cerca de 3 vezes o número de negócios fechados
- Modelagem espacial, levantamentos por drone e simulações de pressão sobre recursos também podem ser usados para identificar possível resistência comunitária antes de grandes aportes de capital
- Produtos promissores precisam integrar dados fragmentados em uma única tela e criar agentes que usem contexto, além de um flywheel de dados que aumente a precisão em projetos repetidos
2. Geração própria e BYOP
- Locais conectados à rede são os mais numerosos, com 45% dos projetos anunciados, mas geração própria e modelos híbridos representam quase metade da capacidade anunciada
- BYOP é uma estratégia de produzir eletricidade diretamente atrás do medidor (BTM) para evitar a fila de conexão à rede
- Só em 2025, foram anunciados cerca de 50 GW em projetos de geração a gás BTM
- Tornou-se a estratégia dominante para colocar novos data centers de IA em operação rapidamente
- As tecnologias de geração estão sendo desenvolvidas em torno de arquiteturas modulares que conseguem responder a choques na cadeia de suprimentos e escalar conforme a demanda
- A Boom Supersonic converteu um núcleo de motor a jato para aeronaves supersônicas na turbina a gás natural Superpower de 42 MW para data centers
- A Arbor desenvolve uma turbina a gás de próxima geração que usa CO₂ supercrítico como fluido de trabalho e incorpora captura de carbono
- Baterias BTM carregam em horários fora de pico, quando a energia é barata, e descarregam em horários de pico para reduzir tarifas de demanda
- Também fornecem energia de emergência e independência da rede
- A Calibrant Energy financia e implanta diretamente sistemas de baterias em data centers hyperscale
- A Exowatt desenvolve geração solar modular e baterias térmicas para fábricas de IA, com o objetivo de fornecer energia disponível sob demanda 24 horas por dia
- A Inertia busca comercializar a fusão por confinamento inercial baseada em lasers do Lawrence Livermore National Laboratory para construir usinas em escala de rede
- A fusão é a tecnologia de prazo mais longo, mas é vista como área central após a década de 2030 por seu potencial de fornecer, em grande escala, energia de base limpa e despachável
- A American Terawatt constrói redes privadas de transmissão em corrente contínua de alta tensão que conectam fontes de geração e data centers sem passar pela rede pública
- A competitividade de longo prazo será formada por baixo custo nivelado de energia (LCOE), métodos de implantação repetíveis e cadeias de suprimentos estáveis
- Será preciso conseguir adicionar software de otimização de despacho e controle preditivo após fornecer os equipamentos
- À medida que as arquiteturas elétricas convergem para a arquitetura 800 V DC da NVIDIA, surge a oportunidade de se tornar um parceiro central de infraestrutura
3. Transmissão/conversão de energia e o trecho intermediário da eletricidade
- Toda energia que chega a um data center passa por transformadores que alteram a tensão nas etapas de geração, transmissão e instalação
- A demanda por transformadores aumentou 119% entre 2019 e 2025, mas a capacidade de produção não acompanhou
- Os prazos de entrega de GE, Siemens, Mitsubishi e outras empresas passaram de cerca de 1 ano antes da Covid-19 para até 5 anos
- Os prazos de entrega de equipamentos de manobra também ultrapassaram 60 semanas, e cabos de alta tensão e disjuntores são apontados como os próximos gargalos
- Na era da nuvem, a densidade de energia dos racks era de 20 a 40 kW, mas alguns clusters de treinamento de IA usam 500 a 600 kW por rack
- A NVIDIA mira 1 MW por rack após o Rubin Ultra
- Com a padronização em 800 V DC, as etapas convencionais de conversão AC/DC geram perdas de energia e equipamentos adicionais
- As oportunidades em transmissão de energia se dividem em três categorias
- Fornecer equipamentos de rede elétrica mais rápido que as empresas tradicionais
- Redesenhar os próprios transformadores e arquiteturas de conversão de energia
- Extrair mais capacidade da infraestrutura de transmissão já instalada
- A Ayr Energy usa fabricantes contratados na Índia para produzir transformadores e disjuntores para subestações e transmissão
- Reduz os prazos de entrega atuais de 3 a 5 anos para 6 a 12 meses
- Transformadores de estado sólido (SST) integram várias etapas de conversão de energia em um único dispositivo modular
- Usam semicondutores de carbeto de silício para converter diretamente média tensão AC em 800 V DC
- Com arquitetura bidirecional e programável, podem se integrar diretamente a baterias, energia solar e geração própria
- O Heron Link, da Heron Power, é um SST modular de média tensão projetado para conversão em 800 V DC e participa como parceiro importante da arquitetura 800 V DC da NVIDIA
- A DG Matrix desenvolve um SST multiporta que recebe diversas tensões e frequências e entrega 800 V DC ou AC
- Integra de 10 a 17 sistemas elétricos separados em um único dispositivo
- O custo do congestionamento da rede elétrica nos EUA chega a cerca de US$ 11,5 bilhões por ano
- Como operadores não têm visibilidade suficiente do estado em tempo real das linhas de transmissão, muita capacidade é operada de forma conservadora abaixo dos limites térmicos reais
- O FUSION-T, da GridAstra, modela capacidade dinâmica de transmissão, controladores avançados de fluxo de potência e reconfiguração da topologia da rede em um único ambiente
- Gera planos de controle que redirecionam automaticamente a energia de linhas sobrecarregadas para linhas subutilizadas
- A TS Conductor usa reconduzimento com cabos de núcleo composto para aproximadamente dobrar a capacidade de corredores de transmissão existentes
- Isso evita o licenciamento e a obtenção de direitos de uso de terra necessários para construir novas linhas de transmissão
- A competitividade virá de garantir, ao mesmo tempo, velocidade de fornecimento imediato e uma estrutura de produção capaz de atender volumes hyperscale
4. Software que conecta energia e cargas de trabalho de IA
- Data centers estão se transformando em sistemas energéticos complexos que operam conjuntamente fontes de geração, baterias, conexão à rede e cargas de trabalho de IA variáveis
- Gestão de energia, agendamento de tarefas, comunicação com a rede e conformidade regulatória permanecem em sistemas separados
- DCIMs tradicionais da Schneider, Vertiv, Sunbird e outras foram projetados para a geração anterior de data centers
- Novas oportunidades de software estão surgindo em SLAs por níveis, integração entre economia de energia e controle de equipamentos físicos, e DCIM para cargas de trabalho de IA
SLAs por níveis que refletem cargas de trabalho flexíveis
- Contratos tradicionais de energia e de serviços de data center tratam cargas de trabalho de IA como demanda fixa que não pode ser interrompida
- Na prática, algumas tarefas de IA podem ser operadas de forma flexível
- Treinamentos podem ser pausados e retomados
- Inferência em lote pode ser movida para regiões com energia suficiente
- Tarefas de menor prioridade podem tolerar maior latência
- Como a flexibilidade das tarefas não é refletida em contratos, capacidade de rede utilizável fica ociosa
- SLAs por níveis são projetados para deslocar treinamentos adiáveis para horários fora de pico, aumentar a latência de tarefas menos críticas e devolver capacidade durante emergências da rede
- A Emerald AI agenda dinamicamente cargas de trabalho de GPU de acordo com a situação energética
- Interrompe ou limita treinamento em lote quando a rede está com escassez
- Protege inferência sensível à latência
- Move computação para regiões com abundância de energia
- A Aurora AI Factory, na Virgínia, envolve Emerald, Digital Realty, NVIDIA, EPRI e PJM, e deve se tornar a primeira demonstração comercial de um data center que ajusta flexivelmente a demanda de energia
Integração entre economia de energia e controle de equipamentos físicos
- Empresas que operam vários data centers precisam gerenciar conjuntamente imóveis, preços e hedge de energia, agendamento de tarefas e conformidade
- Conciliam milhares de contas de energia
- Fazem hedge do risco de preços no atacado de energia
- Carregam e descarregam baterias conforme preços em tempo real
- Contabilizam certificados de energia renovável
- Hoje, isso muitas vezes é feito conectando planilhas e soluções pontuais
- A Verse integra gestão de contas de energia, contratos de compra de energia (PPA), análise de portfólio energético, gestão de risco e hedge em uma única plataforma
- O Dispatch Intelligence toma decisões de carregamento em tempo real para baterias BTM
- As condições de PPAs de longo prazo influenciam como as baterias descarregam, e cobranças excessivas de tarifas de demanda podem afetar toda a estratégia de hedge
DCIM para cargas de trabalho de IA
- Operadores de data centers têm dificuldade de entender, em tempo real, o consumo real de energia por rack, a margem térmica, a capacidade ociosa causada por especificações conservadoras e GPUs com desempenho degradado
- A próxima geração de DCIM deve combinar as seguintes capacidades
- Telemetria em tempo real
- Simulações preditivas de fluxos térmicos e elétricos
- Detecção de anomalias baseada em IA
- Controle autônomo confiável, indo além de dashboards
- Aravolta, Phaidra e outras empresas estão desenvolvendo sistemas operacionais baseados em IA
Automação por IA das operações de utilities
- Utilities e operadores de rede precisam lidar com solicitações de conexão, planejamento de geração/transmissão, modelagem de crescimento de carga e processos regulatórios de tarifas
- Software baseado em IA pode automatizar as seguintes áreas
- Estudos de conexão à rede
- Planejamento de projetos de capital e previsão de carga
- Documentação regulatória e processos de revisão tarifária
- A Senpilot desenvolve um sistema operacional para utilities que reúne agentes para engenharia, regulação e atendimento ao cliente em uma única plataforma
- O software para utilities mudou lentamente no mercado de tecnologia empresarial, mas a IA pode se tornar o gatilho para substituir sistemas legados
Planejamento e operação da rede elétrica
- A geração BTM ajuda a garantir energia no curto prazo, mas, no longo prazo, a rede pública precisa acomodar novas cargas com mais rapidez
- A ThinkLabs AI, desmembrada da GE Vernova, desenvolve um gêmeo digital de IA da rede elétrica que incorpora leis físicas
- Modela fluxo de energia, congestionamento e o impacto de novas conexões em menos tempo que ferramentas tradicionais
- Ajuda utilities a planejar expansão de ativos e conectar novas cargas com mais eficiência
- O software mais valioso precisa conectar, em tempo real, cargas de trabalho de TI e equipamentos físicos de energia, e tomar ações diretamente com base nos dados coletados
5. Construção/manutenção e escassez de mão de obra
- No fim de 2025, a escassez de mão de obra no setor de construção chegava a cerca de 439 mil pessoas
- O pico de pessoal em canteiros de data centers aumentou de cerca de 750 pessoas na era da nuvem para 4.000 a 5.000 atualmente
- A idade média da força de trabalho em data centers é de 53 anos, e 60% dos operadores têm dificuldade para contratar
- A escassez de mão de obra se tornou um fator que atrasa projetos tanto quanto energia e licenciamento, e robôs, automação e software de IA estão sendo aplicados da construção ao descomissionamento
Construção inicial
- A Bedrock Robotics adiciona capacidade autônoma a equipamentos pesados existentes por meio do Bedrock Operator
- A Built Robotics desenvolve equipamentos autônomos de escavação e cravação de estacas para data centers e usinas solares
- A TerraFirma atua como subcontratada baseada em tecnologia, implantando terraplenagem robótica em canteiros reais de data centers
- A DroneDeploy coleta dados de campo com drones e usa IA para verificar andamento da obra, riscos de segurança e qualidade da construção
Operação e manutenção
- A MaintainX fornece aos técnicos de manutenção informações de ativos e de trabalho baseadas em IA
- A Gecko Robotics inspeciona instalações industriais com robôs para detectar corrosão e problemas estruturais antes de falhas
- A Watney Robotics desenvolve robôs autônomos que executam reparos, logística e manutenção de rotina dentro das instalações
Desmontagem de equipamentos e uso circular
- À medida que operadores hyperscale encurtam os ciclos de troca para GPUs e servidores mais recentes, o volume de equipamentos descartados cresce rapidamente
- A Molg desenvolve microfábricas robóticas que desmontam automaticamente servidores, notebooks e eletrônicos industriais
- Recupera valor de equipamentos descartados por meio de reaproveitamento de peças, remanufatura e reciclagem
- A competitividade de longo prazo virá da combinação entre automação e dados proprietários de campo
- Prever falhas antes que causem falhas em cascata
- Identificar problemas de qualidade de construção antes de retrabalho
- Encontrar valor recuperável em equipamentos que seriam descartados
6. Tecnologias de refrigeração para racks de IA de alta densidade
- Espera-se que, dentro de um ano, racks de IA exijam densidade de energia 50 vezes maior que na era da nuvem
- Refrigeração a ar não remove calor com rapidez suficiente, dificultando evitar limitações de desempenho e degradação de hardware
- Como superaquecimento afeta diretamente a vida útil do hardware e o desempenho por watt, operadores hyperscale e laboratórios de fronteira estão redesenhando a própria arquitetura de refrigeração
- A refrigeração líquida está surgindo como a abordagem dominante em arquiteturas de refrigeração para novos data centers de IA
- Refrigeração direta no chip leva líquido refrigerante à superfície do processador por meio de cold plates e manifolds
- Refrigeração por imersão submerge servidores inteiros em fluidos não condutivos para lidar com densidades de rack extremamente altas
- Refrigeração direta no chip é mais fácil de integrar a arquiteturas de data centers existentes, por isso tem maior alcance de aplicação no curto prazo
- A Corintis desenvolve cold plates microfluídicas projetadas por IA
- Envia líquido refrigerante diretamente aos pontos de calor do chip, oferecendo desempenho superior ao de placas de cobre convencionais com canais paralelos
- Também está se formando um mercado de software que otimiza por IA a operação dos equipamentos de refrigeração
- A Phaidra usa o consumo de energia em tempo real como sinal precoce de picos de demanda
- Ajusta sistemas de refrigeração antes que a temperatura dos chips suba, aumentando a estabilidade térmica
- A refrigeração está deixando de ser uma instalação auxiliar simples para se tornar um sistema de controle ativo que determina desempenho dos chips, vida útil do hardware, uso de água e emissões dos data centers
- Tecnologias de refrigeração promissoras devem ser capazes de se adaptar a arquiteturas de data center em mudança sem ficarem presas a um fornecedor específico de hardware
Infraestrutura operacional que permanece após o capex
- A camada energética da infraestrutura de IA é um ecossistema interconectado de geração, despacho, consumo flexível, modernização da rede e software para utilities
- Há oportunidades empresariais distintas em cada área, mas a competitividade de longo prazo será definida pela capacidade de conectar várias camadas
- As empresas mais atraentes podem crescer a partir do atual grande ciclo de capex e, mesmo quando novas construções desacelerarem, permanecer como infraestrutura operacional de data centers e utilities, gerando receita por longo prazo
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