Déficit de energia elétrica em data centers dos EUA deve superar 50 gigawatts até 2030

De acordo com pt.wedoany.com-O consumo de eletricidade da inteligência artificial (IA) cresce mais rápido do que a capacidade de fornecimento do sistema elétrico global. Vittorio Pierangeli, vice-presidente sênior de negócios de energia da Rolls-Royce Power Systems, acredita que, na era da IA, a eletricidade é mais decisiva do que chips ou algoritmos (ver Figura 1). Com a aceleração da adoção da IA em todo o mundo, ela está colidindo com um sistema elétrico que não foi construído para atender a esse nível de demanda.

A velocidade da expansão da IA pode ser observada por meio de uma comparação de linhas do tempo. Em 2018, o retrato gerado por IA "Edmond de Belamy" foi arrematado por US$ 432,5 mil na Christie's, com dados de treinamento de apenas cerca de 5 a 7 gigabytes. Hoje, cerca de 43 milhões de imagens de IA são geradas diariamente; os modelos que sustentam essas imagens são treinados com bilhões de pontos de dados, com carga computacional cerca de 100 mil vezes maior do que aquele experimento artístico da época. A geração de imagens é apenas um recorte da integração da IA no cotidiano.

No lado do consumo de eletricidade, uma consulta ao ChatGPT consome cerca de 10 a 100 vezes mais energia do que uma busca comum no Google, dependendo da complexidade do prompt. A potência dos racks de servidores de IA em data centers já subiu de cerca de 10 kW por rack há cinco anos para 100 a 120 kW por rack.

Pierangeli aponta que as usinas termelétricas a carvão tradicionais estão sendo desativadas gradualmente, a geração de energia renovável ainda é intermitente, as tensões geopolíticas aumentam a pressão sobre a segurança energética, e as curvas de carga dos data centers de IA também se tornam cada vez mais voláteis. A combinação de aumento de demanda e restrições de oferta intensifica continuamente a pressão sobre o fornecimento confiável de energia.

Projeções indicam que, entre 2025 e 2030, o mercado global de geração de energia quase triplicará, com os data centers como principal força motriz. Dentro desse cenário, o segmento de energia de reserva se expande cerca de 22% ao ano, e a demanda por fornecimento contínuo cresce 24% ao ano, mas a capacidade de oferta não acompanha esse ritmo.

Pierangeli apresenta um conjunto de dados comparativos: até 2030, a capacidade acumulada de fornecimento de energia da rede elétrica dos EUA para data centers deverá ficar mais de 50 gigawatts aquém da demanda; os próprios data centers podem ser construídos em 18 a 24 meses, enquanto a obtenção de conexão à rede leva de três a sete anos. No início de 2026, os operadores de hiperescala divulgaram um salto de mais de 50% nos gastos de capital com data centers, mas o setor de serviços públicos ainda não acompanhou esse ritmo.

O aperto das restrições da rede, somado à oposição pública ao consumo de energia dos data centers, transformou a geração local de energia de uma opção em uma necessidade. Cada vez mais desenvolvedores estão incorporando usinas independentes em novos projetos de data centers, ou seja, a solução "traga sua própria energia" (BYOP) — na qual o projeto produz a energia necessária até que a capacidade da rede ou novas fontes, como a nuclear, estejam disponíveis.

Essa lacuna abre espaço para diversas soluções, como grupos geradores a gás mtu da Rolls-Royce no curto prazo (ver Figura 2) e reatores modulares pequenos (SMR) no longo prazo.

Os grupos geradores a gás mtu podem ser implantados atrás do medidor do data center ou como parte de uma usina dedicada, para fornecimento contínuo de energia. Esses sistemas têm prazo de implantação curto, operação flexível e design modular, oferecendo vantagens em eficiência e velocidade de entrada no mercado, o que os torna bastante atraentes para novos projetos de data centers. Em regiões como os EUA, onde o gás natural é abundante e a infraestrutura de dutos é bem desenvolvida, suas vantagens operacionais e de custo são ainda mais evidentes.

Talvez o desafio mais severo da era da IA não esteja na escala da eletricidade, mas na volatilidade da demanda. Os desafios de gerenciamento de energia impostos pelas cargas de treinamento de IA são algo que os data centers tradicionais nunca enfrentaram. Quando as unidades de processamento gráfico (GPUs) operam de forma síncrona, geram flutuações de potência intensas e regulares. Estudos mostram que, em um único bloco de 50 megawatts de um data center de IA, a potência real pode variar ±20 megawatts em questão de segundos. Essas flutuações tensionam os transformadores e podem perturbar a rede elétrica em escala mais ampla.

Para esses problemas, os sistemas de armazenamento de energia cinética mtu Kinetic PowerPacks podem atuar como buffers de resposta rápida no sistema energético, estabilizando tensão e frequência e suavizando picos de potência. Eles respondem instantaneamente a variações de carga, oferecem funcionalidade de fonte de alimentação ininterrupta (UPS) e não exigem baterias adicionais.

Mesmo com a obtenção da fonte principal de energia por meio da solução BYOP ou da rede, os data centers ainda precisam de um plano de backup à prova de falhas. Conforme os requisitos de certificação Tier IV do Uptime Institute, os data centers modernos devem alcançar disponibilidade de 99,99%. Mais de 25% dos data centers em todo o mundo estão equipados com grupos geradores da série mtu 4000 (ver Figura 3) como fonte de energia reserva.

Os data centers são descritos como os pilares invisíveis da vida moderna, as fábricas da era digital, os locais onde a inteligência é produzida e entregue. O portfólio de produtos mtu é modular, escalável e flexível em termos de combustível, capaz de atender tanto às necessidades atuais quanto futuras dos operadores de data centers.