A crescente demanda por inteligência artificial está transformando o conceito de infraestrutura digital. Os data centers para IA deixaram de ser meros espaços de armazenamento e passaram a operar como ambientes projetados para sustentar modelos generativos, agentes autônomos e sistemas de decisão em tempo real.
Conversamos com Reinaldo Soares de Camargo, doutor em Economia pela Universidade Católica de Brasília e especialista em Ciência de Dados e IA, para entender como essa revolução está moldando o futuro da computação.
Experiente na área, Camargo compartilhou conosco alguns pontos de vista muito interessantes. Veja, na sequência!
Redefinindo o papel dos data centers
Para Camargo, “a IA mudou completamente a função e o desenho dos data centers. Se antes eles eram meros depósitos de servidores e armazenamento, hoje são verdadeiras fábricas de inteligência, criadas para processar modelos generativos, agentes autônomos e sistemas de decisão em tempo real”.
Ele explica que os novos projetos priorizam alta densidade de potência e conectividade, com racks que superam 100 kW e interconexões entre milhares de GPUs e TPUs.
Sendo assim, a arquitetura computacional passa a ter papel estratégico: “A infraestrutura deixa de ser passiva e passa a ser essencial na cadeia de valor da IA”, pontua.
Nesse contexto, supercomputação e redes de baixa latência tornam-se pilares da nova era digital. Empresas como OpenAI, Nvidia, Oracle e SoftBank lideram esse movimento global, criando uma economia da inteligência artificial sustentada por data centers altamente especializados.
Modularidade e escalabilidade: o novo paradigma
Camargo destaca que o projeto dos centros modernos é “modular e adaptável, com cada sala configurada como um ecossistema de cálculo intensivo”.
Essa abordagem permite ampliar rapidamente a capacidade computacional sem grandes obras civis.
“As soluções modulares e escaláveis permitem ampliar a capacidade rapidamente, sem a demora e o custo de grandes obras civis”, afirma o especialista.
Como você pode perceber, a escalabilidade é um fator-chave: o crescimento da IA exige expansão constante, e os módulos padronizados tornam essa adaptação mais ágil e econômica.
Além disso, a modularidade ajuda a reduzir o desperdício e facilita o reaproveitamento de componentes, o que melhora a eficiência energética e o desempenho operacional.
Projetos de supercomputação como o Stargate, liderado por OpenAI, Oracle e SoftBank, exemplificam essa tendência.
“Com planos para atingir cerca de 10 gigawatts de potência dedicada à IA, o equivalente a aproximadamente 70% da capacidade total da usina de Itaipu, o projeto indica o rumo da nova supercomputação”, explica Camargo.
Ele conclui esse pensamento dizendo que: “Essas infraestruturas são concebidas desde a origem para treinar e operar modelos de IA em escala”.
Chips gráficos e arquitetura de alto desempenho
O uso de chips gráficos e superchips especializados redefine completamente o design dos centros.
“Os chips especializados, como GPUs e superchips, exigem mudanças estruturais: maior densidade por rack, interconexões ultrarrápidas e refrigeração de precisão”, diz Camargo.
Além do hardware, o ciclo de atualização se acelera. Um data center convencional podia operar por 15 anos sem grandes modificações; já os de IA podem necessitar de retrofit em apenas dois ou três.
Essa rapidez obriga empresas a projetar infraestruturas modulares, que possam ser atualizadas de forma incremental, mantendo a arquitetura computacional sempre compatível com a evolução dos chips.
Eficiência energética e sustentabilidade
A eficiência energética é hoje um ponto competitivo. “O principal desafio é equilibrar densidade, energia e refrigeração. As cargas térmicas são muito maiores e exigem arrefecimento líquido direto nos chips, enquanto a demanda elétrica já equivale à de pequenas cidades”, explica o especialista.
Ele ressalta que a eficiência energética deixou de ser um diferencial e virou obrigação competitiva.
Por conta disso, inovações em resfriamento líquido, reutilização de calor e uso de energia renovável estão se tornando padrão. “Cada petaflop de processamento agora é avaliado também pela pegada de carbono. A sustentabilidade se torna o novo parâmetro de performance“, reforça o especialista.
Para reduzir o impacto ambiental, as empresas estão investindo em centros próximos a fontes de energia limpa e adotando métricas transparentes, como o Power Usage Effectiveness (PUE). “Crescer é inevitável, mas crescer de forma responsável distinguirá os líderes dessa nova economia digital”, observa Camargo.
Regulação e oportunidades para o Brasil
A expansão dos supercentros de dados envolve também desafios regulatórios e geopolíticos. “Há questões de soberania de dados, restrições à exportação de chips e impactos ambientais locais”, aponta Camargo.
Ele explica que países como EUA, China e membros da União Europeia disputam a liderança global em capacidade computacional.
O Brasil, porém, surge como terreno fértil para investimentos. “O país pode se tornar um hub regional de computação sustentável, conectando inovação, eficiência e soberania digital”, afirma o economista.
A combinação entre matriz energética limpa, regulação consolidada e posição geográfica estratégica oferece ao Brasil uma chance real de atrair capital e tecnologia voltados à IA.
O nascimento da infraestrutura cognitiva
Camargo resume essa transformação como o surgimento de uma infraestrutura cognitiva global.
Os data centers de IA deixam de ser apenas centros de suporte e se tornam plataformas de criação de inteligência.
“Veremos a consolidação de hiper-campi de IA, conectados por redes de baixa latência, operando com energia renovável e arquitetura modular”, prevê.
O futuro da infraestrutura digital será definido pela união entre poder computacional, sustentabilidade e propósito. “O futuro da IA não está apenas nos algoritmos — está na infraestrutura que os torna possíveis”, conclui.
