Projetos de Data Centers enfrentam restrições de energia e atrasos na construção

A disputa inicial da demanda de Data Centers generativos orientada por IA está dando lugar a uma fase de crescimento mais disciplinada, seletiva e focada na execução entre os hiperescaladores focados na prestação de serviços. No entanto, a indústria ainda enfrentará desafios de disponibilidade de energia e atrasos na construção, de acordo com a mais recente previsão global de Data Center da Bain & Company para 2030.

Enquanto as conversas sobre uma bolha de IA e projetos como o Stargate enchem as manchetes, a última previsão de linha de base da Bain, um cenário marcado pela forte demanda e desenvolvimento contínuos de IA priorizados entre alguns atrasos de escala e flexibilização gradual das restrições de energia e componentes, revelou que a demanda global de capacidade de Data Center chegaria a 163 gigawatts (GW) até 2030, o dobro da demanda atual.

Até 2030, a demanda de eletricidade de Data Center dos EUA pode dobrar para 409 terawatts-hora (TWh), com a IA devendo impulsionar a maior parte desse aumento, segundo a Bain.

“Esperamos que haja oferta de energia suficiente para atender à demanda”, disse Aaron Denman, líder da prática de Serviços Públicos e Renováveis da Bain nas Américas. “No entanto, o acesso à energia é agora o guardião crítico do crescimento. Mesmo com a diminuição das restrições de GPU e construção, serão necessárias fontes de energia mais flexíveis e independentes. Como tal, a geração de energia por trás do medidor (BTM) tornou-se a fonte de mudança de cronogramas e tomada de decisões.”

A Bain projeta que, até 2030, os Data Centers dos EUA poderão consumir cerca de 9% da eletricidade total do país, mais do que o dobro da participação atual e cerca de 150 TWh acima da perspectiva de linha de base da Administração de Informações de Energia dos EUA.

Atender a essa demanda exigirá uma estreita coordenação entre concessionárias, reguladores e operadores de Data Center. Além dos esforços contínuos para construir infraestrutura tradicional adicional de geração e transmissão de energia, será necessário um conjunto diversificado de ações coordenadas.

As soluções de curto prazo incluem programas de demanda flexíveis que mudam o consumo para períodos fora de pico, armazenamento de bateria para gerenciar a volatilidade da carga e BTM, como gás natural, energia solar no telhado ou até mesmo reinicializações de unidades nucleares. O alívio de longo prazo dependerá da modernização da rede, integração renovável e expansão da transmissão.

Fontes flexíveis de geração de energia BTM podem suportar efetivamente redes de Data Center menores e mais distribuídas, que atendem aos requisitos modestos de cargas de trabalho de inferência. Até o final da década, a maior parte da computação de IA virá de cargas de trabalho de inferência. No entanto, mega Data Centers com capacidade de energia de pelo menos um gigawatt se tornarão padrão para treinamento de modelos de fronteira.

“A previsão geral de que os hiperescaladores reduziriam os investimentos não aconteceu em 2025. No entanto, estamos vendo investimentos mais deliberados por parte dos hiperescaladores à medida que eles dimensionam a capacidade, concentrando-se mais na eficiência de capital e tornando-se mais seletivos nos locais para novas implantações, principalmente para IA”, disse Padraic Brick, co-líder das Perspectivas de Data Center da Bain.

Até 2030, a Bain espera que a América do Norte ainda responda pela maior concentração (cerca de metade) da capacidade do Data Center, alimentada pelos gastos de capital dos hiperescaladores. Enquanto isso, os mandatos soberanos de IA e a adoção corporativa estão impulsionando os investimentos em capacidade em outras regiões, como Europa e Ásia-Pacífico. As empresas agora estão buscando flexibilidade geográfica à medida que alinham a infraestrutura de computação com considerações de latência, soberania de dados e fornecimento de energia, conclui a Bain.

Grandes desafios

Juntamente com as restrições de energia, a construção física de Data Centers tornou-se outro desafio crítico. Os desenvolvedores estão encontrando obstáculos de execução crescentes. Os projetos são retardados por longos processos de licenciamento e prazos de entrega de equipamentos que variam de 8 a 24 meses. A escassez de mão de obra qualificada aumenta ainda mais a pressão, mas o mais desafiador de todos é a conexão da concessionária de energia elétrica com atrasos de até cinco anos.

A análise da Bain descobriu que quatro ações comprovadas podem reduzir os cronogramas de construção em até um ano: (1) identificar os mercados certos e construir um portfólio de locais, (2) optar por design modular e equipamentos pré-fabricados, (3) usar especialistas multifuncionais para otimizar o design e desenvolver cadeias de suprimentos e (4) colaborar com fornecedores e pré-comprar equipamentos-chave a granel.

“A corrida do Data Center de IA não é mais apenas uma questão de escala. Os vencedores estão adotando abordagens deliberadas e cuidadosas para investimentos em capacidade e, ao mesmo tempo, garantindo ativamente a geração de energia adequada à finalidade e mitigando os atrasos na construção”, disse Peter Hanbury, líder de Trabalho Global da Bain em Operações para Clientes de Tecnologia.

Serviço
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