Fábricas de IA de gigawatts: um desafio semelhante à instalação de grandes operações industriais

Quem nasceu antes ou depois de 1998 é dividido por um som instantaneamente reconhecível: o ruído estridente dos modems de conexão discada. O subsequente boom na construção de cabos submarinos nos trouxe a banda larga, eliminando o som agora nostálgico, mas não lamentado – e com ele, os limites de uso e as discussões familiares.

A Inteligência Artificial (IA) está prestes a enfrentar o seu momento “de cabo submarino”. No entanto, desbloquear o potencial econômico de US$ 22,3 trilhões da IA pode ser mais fácil do que construir uma rede de fibra óptica submarina. A chave está no conhecimento adaptado do setor de engenharia, aquisição e construção.

O setor de EPC constrói a infraestrutura industrial mais complexa do mundo há décadas. Ele sabe como entregar projetos em uma escala impossível, dentro de prazos extremamente apertados e sob enorme pressão de custos.

É exatamente disso que precisamos, enquanto o mundo corre para dobrar a capacidade dos data centers, de 103 GW para 200 GW, até 2030. Tecnologias de IA de alto desempenho — aquelas que impulsionam os ganhos de produtividade e o empoderamento da força de trabalho, além do crescimento das pequenas e médias empresas (PMEs) — dependem de computação estável e ininterrupta em data centers de alto desempenho.

Fábricas de IA de gigawatts são instalações industriais

Essas fábricas de IA de gigawatts se assemelham cada vez mais a grandes instalações industriais do que a centros de TI em termos de escala, complexidade, interdependências e requisitos de desempenho. Elas compartilham as mesmas características de plantas e fábricas industriais, desde os perfis mecânicos e operacionais até o consumo de água e eletricidade. Além disso, ocupam terrenos de vários hectares, consomem tanta energia quanto pequenas cidades e exigem infraestrutura de água e refrigeração que tem mais em comum com um reator do que com uma sala de servidores.

Com os métodos tradicionais, a construção desses data centers de gigawatts pode levar de 18 a 36 meses. Esse longo prazo ignora as preocupações com a demanda e intensifica a escassez de capacidade. Não é rápido o suficiente, e o setor sabe disso.

Adicionalmente, de acordo com algumas projeções, o consumo global de eletricidade dos data centers deverá quase triplicar na próxima década, ultrapassando a demanda atual do Japão. Não é de se admirar que a Agência Internacional de Energia alerte que, sem investimentos em infraestrutura, um quinto dos projetos de data centers poderá sofrer atrasos.

O que os epecistas oferecem é experiência em gerenciamento de cargas de energia críticas para a rede elétrica, sistemas complexos de aquecimento e refrigeração, programas de construção de grande escala e conformidade com padrões industriais. Essas são exatamente as capacidades que a nova geração de Data Centers precisa.

Tratar as fábricas de IA de gigawatts como instalações industriais vai assegurar que a entrega seguirá um caminho comprovado de sucesso.

Gêmeos digitais para resultados escaláveis e repetíveis

Estamos começando a ver como isso se concretiza. Os líderes do setor passaram a adotar uma abordagem de projeto digital, no qual energia, refrigeração, computação e construção se unem em um único sistema, projetado em conjunto. Módulos pré-fabricados chegam ao local já montados e prontos para conexão, em vez de serem montados do zero no campo. É uma receita escalável e replicável, validada em implantações reais.

E o ingrediente principal dessa receita, por assim dizer, é um gêmeo digital. A obtenção dos primeiros tokens de uma fábrica de IA depende de uma infraestrutura de dados única para todo o projeto. Do projeto e construção à operação e otimização, cada função é mapeada e planejada. O gêmeo digital, então, integra todas elas, mostrando como interagem, e sugere ajustes para máxima eficiência. Redes elétricas, cargas térmicas e rotas de refrigeração são modeladas antes do início da construção — incluindo mapas de energia e cenários de reaproveitamento de calor — e mantidas em funcionamento durante toda a operação.

Esse tipo de colaboração radical permite que as equipes de EPC resolvam problemas potenciais antes mesmo do início da construção. E quando a instalação estiver em funcionamento, o gêmeo digital passa a operar, reduzindo continuamente o consumo de energia por token – uma métrica que indica quanta energia é necessária para gerar uma unidade de produção de IA. Ao reduzir esse número, a viabilidade econômica da instalação se torna muito mais sustentável.

Para entender melhor como as tecnologias digitais transformaram a construção civil, vamos analisar o caso da brasileira AP Consultoria e Projetos. Com uma plataforma tecnológica EPC, a empresa vem modelando, projetando e entregando projetos de capital complexos com mais eficiência.

Por meio de projetos 3D, foi possível integrar escaneamentos a laser de plantas com os dados de engenharia do cliente, evitando erros, reduzindo o tempo de retrabalho em 29% e as visitas a campo em até 90%. Com o gerenciamento de dados em nuvem, todas as informações do projeto ficam facilmente acessíveis em um único repositório virtual. O acesso a insights de autoatendimento e a visibilidade completa do projeto permitem às equipes otimizarem a colaboração e a eficiência dos projetos. No geral, o tempo de entrega foi reduzido pela metade, em impressionantes 49%.

Esses são os tipos de ganhos que precisamos para gerar impacto em larga escala. Operadores relatam como a adoção de práticas industriais traz uma série de benefícios. Por um lado, há o gerenciamento remoto, maior flexibilidade para lidar com diferentes requisitos de computação e menor tempo até a primeira geração de tokens. Por outro lado, uma abordagem que prioriza a indústria pode proporcionar cadeias de suprimentos mais limpas e sustentáveis, reduzir o desperdício e fortalecer a reciclagem de componentes e recursos.

Mais importante ainda, os prazos e custos de construção podem ser reduzidos em até 20% cada. Isso poderia reduzir os US$ 1,7 trilhão em gastos totais, previstos até 2030, em até US$ 250 bilhões, de acordo com a McKinsey.

É preciso atender à crescente demanda por IA

Ciclos de construção mais curtos são cruciais para capitalizar os benefícios econômicos da IA. Em 2025, a grande maioria (88%) das principais empresas relatam usar IA em pelo menos uma função de negócios.

À medida que as aplicações se aprofundam nas operações empresariais, desde funções individuais até fluxos de trabalho completos, de ferramentas a agentes autônomos, a demanda por computação continuará a crescer exponencialmente. Até o final deste ano, cerca de 40% dos aplicativos empresariais utilizarão um novo tipo de IA: aplicativos com agentes. No entanto, a maioria das empresas está sendo impedida de aproveitar ao máximo a IA, tanto por estratégias iniciais quanto por infraestrutura computacional insuficiente.

A única maneira de superar esse gargalo é construir de forma diferente. A internet de banda larga nos mostrou como uma mudança tecnológica pode fazer a diferença. O conhecimento existe e já foi provado que o modelo funciona. É hora de começar.

Por Rob McGreevy, diretor de Produtos da Aveva