Quatro mega projetos de data centers de inteligência artificial (IA) estão prestes a mudar o cenário energético brasileiro. Juntos, esses complexos – localizados no Rio de Janeiro (RJ), Eldorado do Sul (RS), Maringá (PR) e Uberlândia (MG) – podem consumir energia suficiente para abastecer 16,4 milhões de casas! Essa estimativa assustadora se baseia nas potências anunciadas pelas empresas responsáveis.
Imagina só: o equivalente a uma cidade inteira consumindo energia só para alimentar esses computadores! E olha que ainda falta um quinto data center na conta, o de Caucaia (CE), que pode ser usado pelo TikTok, segundo a Reuters. Como não há confirmação de foco em IA, ele ficou de fora desta análise inicial.
A explosão do mercado de data centers de IA nos últimos anos se deve à necessidade de abrigar os supercomputadores que treinam modelos de linguagem, como o famosinho ChatGPT. Afinal, alguém precisa ensinar essas inteligências artificiais a conversar, né?
Só pra situar: um data center, ou “centro de dados”, armazena e processa informações. Existem dois tipos principais: os de nuvem (“cloud”), que operam serviços online, e os de IA, especializados em treinar modelos complexos. O Brasil, segundo o Data Center Map, já conta com 188 data centers de nuvem, ocupando a 12ª posição mundial. Mas esses gigantes de IA prometem mudar tudo!
Enquanto um data center de IA pode sugar energia equivalente à de milhões de casas, um data center convencional, com 20 megawatts, consome no máximo o equivalente a 80 mil residências. A diferença é gritante, né?
O funcionamento lembra um aluguel de imóveis: o cliente instala seus equipamentos, e a empresa do data center garante energia e refrigeração. E é aí que o bicho pega! A alta demanda dos centros de IA torna esses dois fatores – energia e refrigeração – críticos para o meio ambiente. Por quê? Porque esses equipamentos superpotentes esquentam demais, exigindo sistemas de refrigeração robustos, muitas vezes usando água em larga escala.
Especialistas consultados pelo g1 admitem que o consumo de energia real será um pouco menor, dependendo dos equipamentos utilizados. Mas, na real, faltam dados públicos para avaliar o verdadeiro impacto ambiental desses projetos. É uma preocupação legítima!
Vamos aos detalhes de cada projeto:
* **Rio de Janeiro (RJ) – Rio AI City:** A Elea Data Centers, com nove data centers de nuvem no país, planeja quatro data centers de IA no Rio AI City, em Jacarepaguá. A potência inicial de 1.500 megawatts (equivalente a 6 milhões de casas!) pode chegar a 3.200 megawatts. Em julho, o prefeito Eduardo Paes (PSD) celebrou o projeto, sonhando em transformar o Rio na “capital da inteligência artificial brasileira”.
* **Eldorado do Sul (RS) – Scala AI City:** Em Eldorado do Sul, a Scala Data Centers planeja o Scala AI City, com potência de 1.800 megawatts (7,2 milhões de casas!), podendo chegar a 5.000 megawatts até 2033. A empresa, já experiente em centros de nuvem, promete usar um sistema de refrigeração a óleo em circuito fechado, reduzindo o consumo de água. A prefeitura aprovou leis para incentivar o projeto.
* **Maringá (PR) e Uberlândia (MG) – RT-One:** A RT-One, estreante no mercado, anunciou dois data centers, um em cada cidade, com 400 megawatts de potência cada (1,6 milhão de casas cada!). Em Maringá, a prefeitura quer criar uma zona de livre comércio para facilitar a importação de equipamentos. A RT-One cogita usar água do Aquífero Guarani para refrigeração, garantindo que o processo será sustentável.
* **Caucaia (CE) – Casa dos Ventos:** A Casa dos Ventos construirá um data center em Caucaia, com potência inicial de 300 megawatts (1,2 milhão de casas), podendo chegar a 576 megawatts. A Reuters aponta a porteDance, dona do TikTok, como possível cliente. A empresa promete refrigeração em circuito fechado e um investimento acima de R$ 50 bilhões, com início da operação previsto para 2027.
**O que dizem os especialistas?**
A potência (em watts) indica a capacidade, enquanto o consumo real (watts-hora) é calculado multiplicando a potência por 24 horas. Usando o consumo médio residencial de 6 quilowatts-hora por dia (março de 2025, dados da Empresa de Pesquisa Energética), chegamos aos números apresentados. No entanto, Eduardo Fagundes, engenheiro e professor especializado em IA, explica que o consumo real será menor. Mas Elaine Santos, pesquisadora do LNEG (Portugal), alerta: faltam dados para uma avaliação completa do impacto ambiental, levando em conta fatores locais como escassez hídrica e pobreza energética. Um estudo da Universidade da Califórnia, em Riverside, mostrou que treinar o GPT-3 (ChatGPT) pode evaporar 700 mil litros de água, e que até 50 perguntas ao ChatGPT consomem meio litro de água. O impacto é enorme, considerando as milhões de interações diárias. Shaolei Ren, um dos autores do estudo, ressalta a necessidade de avaliar se os benefícios superam os custos ambientais.
Em resumo, esses projetos prometem avanços tecnológicos, mas trazem consigo um desafio crucial: garantir que a inovação não se dê às custas do meio ambiente. A transparência e o acesso a dados são fundamentais para um debate público informado.
Fonte da Matéria: g1.globo.com
