A expansão da inteligência artificial (IA) generativa vem aumentando a demanda por semicondutores e pressionando a cadeia global de chips. Em junho, a Reuters informou que os preços de chips de memória subiram até 98% no primeiro trimestre de 2026, em meio à forte demanda associada à construção de data centers para IA. Segundo a reportagem, fabricantes de chips têm priorizado contratos com empresas ligadas à infraestrutura de IA, reduzindo a oferta disponível para outros segmentos de tecnologia.

A pressão sobre a cadeia de semicondutores é um dos efeitos da rápida expansão da capacidade computacional necessária para desenvolver e executar aplicações de IA. Esses sistemas dependem de equipamentos capazes de processar grandes volumes de dados em alta velocidade, concentrados principalmente em data centers. Com isso, além da disponibilidade de chips, cresce a necessidade de infraestrutura física e elétrica compatível com essa capacidade de processamento.

Segundo a Agência Internacional de Energia (IEA), o consumo adicional de 465 TWh por ano equivale a cerca de 70% de toda a eletricidade consumida pelo Brasil em 2025. Em 2030, os data centers do mundo deverão consumir cerca de 1,42 vez o volume de eletricidade consumido pelo Brasil em 2025.

A maior capacidade de processamento também modifica os requisitos de infraestrutura dos data centers. A mudança está principalmente na densidade de potência dos racks. Os data centers tradicionais foram projetados para retirar calor do equipamento principalmente por ar; os clusters de IA passaram a concentrar muito mais potência em poucos racks, tornando o ar insuficiente ou pouco eficiente. Isso está acelerando a adoção de liquid cooling, especialmente direct-to-chip cooling. "À medida que essa capacidade aumenta, os projetos precisam considerar, desde as etapas iniciais, aspectos como fornecimento e distribuição de energia, sistemas de refrigeração e capacidade de suportar diferentes condições de carga", afirma Jorge Moreno, diretor de Novos Negócios da Tecnogera.

O planejamento energético ganha relevância diante do ritmo de expansão da infraestrutura de IA. A IEA aponta que, enquanto um data center pode ficar operacional em dois a três anos, a construção da infraestrutura energética necessária para atendê-lo pode demandar prazos mais longos, envolvendo planejamento, investimentos e obras de expansão da rede.

A eficiência também integra esse planejamento. Segundo a IEA, o consumo de eletricidade dos servidores acelerados — equipamentos utilizados principalmente em aplicações de IA — deve crescer cerca de 30% ao ano até 2030 e responder por quase metade do aumento líquido da demanda dos data centers no período. Sistemas de refrigeração e outras infraestruturas também contribuirão nesse crescimento.

"Quando se observa a expansão da IA como um todo, fica claro que o desenvolvimento dessa tecnologia envolve não apenas capacidade computacional, mas também uma infraestrutura energética capaz de acompanhar sua evolução. Por isso, aspectos como fornecimento, distribuição, refrigeração, redundância e testes precisam ser considerados de forma integrada no planejamento dos novos data centers", complementa Jorge.