IA está pressionando chips, energia e recursos naturais: entenda a disputa que pode mudar a tecnologia nos próximos anos

De chips produzidos em poucas regiões do planeta a uma corrida mundial por eletricidade, água, minerais e capacidade de processamento, o avanço da inteligência artificial está criando uma nova disputa econômica. O que parece acontecer apenas na tela do celular depende de uma infraestrutura gigantesca — e cada vez mais pressionada por clima, guerras e geopolítica.

Durante muito tempo, a revolução tecnológica parecia acontecer quase exclusivamente dentro dos computadores.

Um novo aplicativo surgia. Um celular ficava mais rápido. Um programa passava a fazer determinada tarefa automaticamente. Uma empresa adotava um novo sistema.

A inteligência artificial mudou a escala dessa transformação.

Hoje, sistemas de IA escrevem textos, criam imagens e vídeos, programam, traduzem idiomas, analisam grandes volumes de dados, controlam máquinas, auxiliam médicos, automatizam atendimento e começam a participar de decisões empresariais.

Mas existe uma parte dessa revolução que quase não aparece na tela: a IA depende de uma enorme infraestrutura física.

Para existir uma resposta produzida por inteligência artificial, são necessários servidores, chips especializados, memória de alta velocidade, redes de comunicação, sistemas de refrigeração, água, equipamentos industriais, minerais estratégicos e, acima de tudo, eletricidade.

E essa infraestrutura está sendo construída enquanto a demanda cresce em velocidade extraordinária.

O resultado é uma disputa mundial que envolve tecnologia, energia, comércio, clima, segurança nacional e até guerras.

A IA começa muito antes do computador

Quando alguém utiliza uma ferramenta de inteligência artificial pelo celular ou computador, normalmente pensa que o processamento acontece naquele aparelho.

Na maior parte dos serviços mais avançados, não acontece.

O pedido é enviado para centros de processamento de dados — os chamados data centers — onde milhares ou milhões de servidores trabalham simultaneamente.

Esses servidores utilizam processadores especializados, chamados aceleradores, que são especialmente eficientes para cálculos de inteligência artificial.

É aí que começa um dos maiores gargalos da atual revolução tecnológica.

A indústria precisa produzir cada vez mais chips sofisticados, mas ampliar a fabricação desses componentes não é algo que possa ser feito rapidamente.

Uma fábrica de semicondutores custa bilhões de dólares, exige equipamentos extremamente especializados, água de altíssima pureza, fornecimento elétrico estável, profissionais altamente qualificados e anos de planejamento.

A construção de um data center pode acontecer em poucos anos. Já a construção e a entrada em produção de uma nova fábrica avançada de semicondutores é muito mais complexa.

Essa diferença de velocidade cria um problema: a demanda tecnológica pode crescer muito mais rápido do que a capacidade física de produção.

Onde estão sendo fabricados os chips que sustentam a IA?

A fabricação mundial de semicondutores é extremamente concentrada.

A empresa taiwanesa TSMC continua sendo uma das peças centrais dessa cadeia. Em 2025, a companhia fabricou 12.682 produtos diferentes para 534 clientes e informou que suas fábricas e subsidiárias tinham capacidade anual superior a 17 milhões de wafers equivalentes de 12 polegadas.

Taiwan continua sendo o principal centro estratégico para os chips mais avançados.

A TSMC está expandindo sua produção em Taiwan, incluindo fábricas de tecnologias de 2 nanômetros, enquanto simultaneamente amplia a produção em outros países.

Nos Estados Unidos, a primeira fábrica da TSMC no Arizona entrou em produção em alto volume de tecnologia de 4 nanômetros no fim de 2024. A companhia também está construindo instalações adicionais para processos mais avançados.

No Japão, a primeira fábrica da TSMC em Kumamoto começou a produzir em 2024 e uma segunda unidade está sendo construída.

Na Alemanha, a empresa está desenvolvendo uma fábrica voltada principalmente aos mercados automotivo e industrial.

Isso mostra uma mudança importante: o mundo está tentando diminuir a concentração geográfica da fabricação de chips.

Mas existe uma diferença entre espalhar parte da produção e realmente eliminar a dependência.

Taiwan continua sendo indispensável para a produção dos semicondutores mais avançados e para uma parte enorme do conhecimento industrial acumulado nessa cadeia.

Por isso, qualquer crise grave envolvendo Taiwan pode ter consequências muito além da Ásia.

E o problema não está apenas nos processadores

Existe outro componente que se tornou extremamente importante com a expansão da inteligência artificial: a memória.

Modelos modernos precisam movimentar enormes quantidades de dados entre processadores e memória.

A tecnologia chamada HBM — High Bandwidth Memory, ou memória de alta largura de banda, tornou-se fundamental para os aceleradores de IA.

Empresas como SK Hynix, Samsung e Micron estão entre os principais fabricantes desse tipo de memória.

A pressão já é tão forte que a Samsung afirmou em julho de 2026 esperar que a escassez mundial de chips se prolongue até 2028. A empresa também passou a negociar contratos de fornecimento de vários anos com grandes operadores de data centers.

O CEO da SK Hynix foi ainda mais pessimista: afirmou que a indústria de memória poderá enfrentar seu pior déficit de oferta em 2027 e que a demanda poderá continuar superando a produção depois de 2030.

Esse fenômeno ajuda a explicar algo que pode parecer estranho ao consumidor.

Enquanto grandes empresas de tecnologia compram enormes quantidades de componentes para construir infraestrutura de IA, fabricantes de equipamentos tradicionais precisam disputar a mesma capacidade industrial.

A consequência pode aparecer em computadores, celulares, SSDs, cartões de memória, servidores e outros equipamentos.

A inteligência artificial não está apenas aumentando a procura por novos produtos.

Ela está competindo pela capacidade de produzir produtos que já existiam.

A nova corrida pelo chip

A escala dessa disputa é tão grande que governos passaram a tratar semicondutores como questão de segurança nacional.

Estados Unidos, China, Taiwan, Coreia do Sul, Japão e países europeus estão investindo para aumentar sua capacidade industrial.

A China, por exemplo, vem aumentando rapidamente sua capacidade de fabricação de semicondutores. A SEMI projetou forte expansão da capacidade chinesa e investimentos para reduzir a dependência de tecnologias estrangeiras.

Ao mesmo tempo, Estados Unidos e aliados vêm impondo controles sobre determinadas tecnologias e equipamentos capazes de produzir os chips mais avançados.

A disputa deixou de ser apenas econômica.

Ela passou a envolver também segurança nacional.

Isso cria um mundo tecnológico cada vez mais dividido em blocos.

As guerras também chegaram aos chips

A guerra moderna já não acontece apenas no campo de batalha.

Ela também acontece nas cadeias de fornecimento.

Um conflito pode interromper portos, rotas marítimas, produção industrial, fornecimento de energia, exportação de minerais e circulação de equipamentos.

O conflito entre Rússia e Ucrânia mostrou isso em diferentes setores industriais. A concentração de determinadas matérias-primas e componentes em poucos países tornou-se uma vulnerabilidade evidente.

Mais recentemente, a crise envolvendo Estados Unidos, Israel e Irã acrescentou outro fator de risco.

Em agosto de 2026, a circulação de navios pelo Estreito de Hormuz continua sob forte tensão. A região é estratégica para o transporte mundial de petróleo e gás natural liquefeito.

Segundo a Agência Internacional de Energia, a perda temporária de quase 20% da oferta mundial de LNG provocou forte volatilidade nos preços e levou os preços do gás natural na Europa e na Ásia a níveis próximos aos observados durante a crise energética de 2022-2023.

A consequência não para no posto de combustível.

Gás natural é utilizado para geração de eletricidade em diversos países.

Portanto:

guerra → petróleo e gás mais caros → energia mais cara → produção industrial mais cara → transporte mais caro → equipamentos e produtos potencialmente mais caros.

É uma cadeia.

E ela pode atingir países que estão milhares de quilômetros do conflito.

O clima também virou um problema industrial

Existe outro elemento que pode parecer distante da inteligência artificial: o clima.

Mas produzir semicondutores requer enormes quantidades de água e energia.

A própria TSMC informou consumo global de aproximadamente 109,2 milhões de metros cúbicos de água em 2024, sendo 94,6 milhões de metros cúbicos utilizados em suas fábricas de Taiwan. A empresa informa taxa de reciclagem de água de processo de 88,1%.

Ou seja: água é parte da infraestrutura tecnológica.

E Taiwan já sofreu com secas severas.

Em junho de 2026, o presidente da TSMC, C.C. Wei, voltou a citar a disponibilidade de água como uma preocupação para a indústria de semicondutores de Taiwan, lembrando a grave seca enfrentada pelo território em 2021.

Isso produz uma situação paradoxal.

O mundo precisa de cada vez mais chips para utilizar inteligência artificial, carros elétricos, automação, telecomunicações e dispositivos eletrônicos.

Ao mesmo tempo, a fabricação desses produtos depende de recursos naturais que podem sofrer com mudanças climáticas.

O problema da água não termina na fábrica de chips

Também existe água dentro dos data centers.

Servidores de alto desempenho produzem enorme quantidade de calor.

Quanto maior a concentração de processamento, maior a necessidade de sistemas para retirar esse calor.

Em determinadas instalações, o resfriamento pode exigir sistemas extremamente sofisticados e consumo significativo de água.

Isso transforma a localização dos data centers em uma questão estratégica.

Construir um enorme centro de processamento perto de uma cidade pode trazer investimentos, empregos e arrecadação.

Mas também pode aumentar a pressão sobre energia, rede elétrica, água e infraestrutura local.

É por isso que o debate sobre inteligência artificial está começando a sair dos laboratórios de tecnologia e chegar ao planejamento urbano.

A grande corrida agora é pela eletricidade

Talvez este seja o ponto mais importante de toda a transformação.

Não existe inteligência artificial em larga escala sem eletricidade.

A Agência Internacional de Energia estima que os data centers consumiram aproximadamente 415 TWh de eletricidade em 2024, equivalentes a cerca de 1,5% do consumo mundial.

A estimativa é que esse consumo mais que dobre até 2030, chegando a aproximadamente 945 TWh por ano.

É uma quantidade impressionante.

Para comparação, a IEA estima que o consumo de eletricidade dos data centers em 2030 será ligeiramente superior ao consumo atual de eletricidade do Japão.

E o crescimento não está acontecendo apenas porque as pessoas estão usando mais internet.

A inteligência artificial é um dos principais motores dessa expansão.

A eletricidade consumida pelos servidores acelerados, principalmente aqueles usados em IA, pode crescer aproximadamente 30% ao ano no cenário-base analisado pela IEA.

O problema não é apenas gerar energia

Existe uma diferença importante entre produzir eletricidade e conseguir entregá-la no lugar certo.

Grandes data centers precisam de enormes quantidades de energia concentradas em determinada região.

O problema é que as redes elétricas foram construídas para uma realidade muito diferente.

A IEA estima que mais de 2.500 GW de projetos de geração, armazenamento e grandes cargas estejam atualmente aguardando conexão às redes elétricas em diferentes partes do mundo.

A agência afirma que os investimentos anuais em redes precisariam aumentar aproximadamente 50% até 2030, partindo de cerca de US$ 400 bilhões por ano.

Em outras palavras:

não adianta construir um data center se a rede elétrica não consegue entregar energia suficiente.

A IEA estima que cerca de 20% da capacidade mundial de data centers planejada até 2030 poderá enfrentar atrasos por limitações de conexão à rede.

A infraestrutura elétrica está tentando correr atrás

A previsão da IEA é que a demanda global por eletricidade cresça em média 3,6% ao ano entre 2026 e 2030.

Isso representa um ritmo de crescimento cerca de 50% maior do que a média registrada na década anterior.

E a IA não é o único motivo.

Também estão aumentando o consumo de eletricidade:

1. veículos elétricos;
2. ar-condicionado;
3. bombas de calor;
4. indústria;
5. automação;
6. data centers;
7. digitalização;
8. novos equipamentos domésticos.

Estamos entrando em uma economia cada vez mais dependente de eletricidade.

A questão é saber se as redes serão capazes de acompanhar.

A boa notícia: a energia renovável está crescendo

O cenário não é simplesmente “mais IA = mais carvão”.

A IEA prevê forte expansão das fontes renováveis entre 2026 e 2030.

A geração solar deve crescer em média mais de 600 TWh por ano durante o período, enquanto a participação combinada de fontes renováveis e nuclear poderá chegar a 50% da geração mundial de eletricidade em 2030.

Mas existe uma transição complicada acontecendo ao mesmo tempo.

Como a demanda está crescendo rapidamente, fontes fósseis continuam sendo utilizadas para preencher lacunas enquanto novas usinas, linhas de transmissão e sistemas de armazenamento são construídos.

No cenário-base da IEA, gás natural e carvão ainda representam mais de 40% da eletricidade adicional destinada aos data centers até 2030.

Portanto, a inteligência artificial pode acelerar tanto a expansão das energias limpas quanto a utilização temporária de combustíveis fósseis.

O paradoxo climático da inteligência artificial

A IA pode ajudar a combater problemas ambientais.

Pode otimizar redes elétricas, identificar vazamentos de metano, melhorar rotas de transporte, aumentar eficiência industrial e reduzir desperdícios.

A IEA estima que a utilização ampla de aplicações de IA já existentes poderia permitir reduções de aproximadamente 1,4 bilhão de toneladas de CO₂ em 2035, três vezes mais do que as emissões projetadas dos próprios data centers no cenário de maior expansão analisado.

Mas existe um problema:

isso não acontece automaticamente.

A IA também aumenta o consumo de energia, exige mais infraestrutura e pode estimular novos padrões de consumo.

Por isso, a tecnologia não é, sozinha, uma solução climática.

E quanto às emissões?

A IEA estima que os data centers já respondam por cerca de 180 milhões de toneladas de emissões indiretas de CO₂ associadas ao consumo de eletricidade.

No cenário-base, essas emissões podem chegar a cerca de 300 milhões de toneladas em 2035.

Globalmente, ainda é uma parcela relativamente pequena.

O problema é a velocidade.

Poucos setores estão aumentando rapidamente suas emissões enquanto o restante da economia tenta reduzi-las.

Esse é um dos motivos pelos quais a infraestrutura de IA precisa ser observada de forma diferente de outras tecnologias digitais.

O que tudo isso muda para as empresas?

Para uma empresa pequena, pode parecer que toda essa discussão acontece em outro planeta.

Não acontece.

Uma empresa brasileira que utiliza sistemas de nuvem, inteligência artificial, armazenamento remoto, automação, APIs ou software por assinatura está indiretamente conectada a essa infraestrutura global.

Se o custo de processamento aumenta, os serviços digitais podem ficar mais caros.

Se houver escassez de chips, o preço dos equipamentos pode subir.

Se o dólar subir por causa de uma crise internacional, equipamentos importados podem ficar mais caros.

Se uma guerra interromper rotas marítimas, prazos de entrega podem aumentar.

Se a energia ficar mais cara, data centers e empresas de tecnologia podem repassar parte desses custos.

É por isso que a transformação causada pela IA não deve ser analisada apenas pelo preço de uma assinatura mensal.

Existe uma cadeia física por trás de cada serviço.

Para pequenas empresas, a mudança mais importante será produtividade

A ameaça da IA não está necessariamente em uma máquina substituir todos os funcionários.

O cenário mais provável, segundo a Organização Internacional do Trabalho, é a transformação das tarefas.

A ILO estima que aproximadamente um em cada quatro trabalhadores no mundo esteja em uma ocupação com algum nível de exposição à IA generativa.

Mas a organização destaca que, na maioria dos casos, a transformação das funções é mais provável do que a eliminação completa dos postos de trabalho.

Isso significa que uma pequena empresa pode começar a fazer com cinco pessoas o que anteriormente exigia dez, ou pode produzir muito mais com a mesma equipe.

Um vendedor poderá atender mais clientes.

Um escritório poderá automatizar documentos.

Uma agência poderá produzir mais conteúdo.

Um programador poderá construir sistemas em menos tempo.

Um comércio poderá automatizar estoque, análise financeira e atendimento.

A questão passa a ser:

quem souber usar IA produzirá mais com os mesmos recursos?

A resposta provavelmente será cada vez mais sim.

E o trabalhador?

A transformação será desigual.

Profissionais que trabalham com tarefas digitais, repetitivas ou baseadas em texto, dados e informações terão maior exposição.

A ILO aponta que ocupações administrativas continuam entre as mais expostas à IA generativa, enquanto atividades que exigem presença física, interação direta ou habilidades manuais apresentam padrões diferentes de exposição.

Isso não significa que determinadas profissões simplesmente desaparecerão.

Significa que suas funções podem mudar.

O profissional que apenas executa uma tarefa repetitiva pode perder espaço.

O profissional que sabe usar a tecnologia para executar mais tarefas, interpretar resultados e tomar decisões tende a ganhar produtividade.

Essa diferença pode aumentar a desigualdade entre trabalhadores.

E o consumidor comum?

O consumidor pode sentir essa transformação de várias maneiras.

Um dos efeitos mais visíveis pode ser o preço dos eletrônicos.

A forte demanda por memória de alto desempenho já está pressionando a indústria. A disputa por capacidade entre servidores de IA e dispositivos tradicionais pode afetar componentes usados em computadores, smartphones e outros equipamentos.

Também pode haver aumento nos preços de serviços digitais.

Mas existe o outro lado.

A IA pode reduzir o custo de vários serviços.

Atendimento automático pode ficar mais barato.

Programação pode ficar mais rápida.

Produção de conteúdo pode custar menos.

Pequenas empresas podem acessar ferramentas que antes estavam disponíveis apenas para grandes corporações.

A tecnologia pode, portanto, criar inflação em alguns setores e deflação em outros.

E o Brasil?

O Brasil tem uma vantagem importante: possui uma matriz elétrica relativamente renovável.

A EPE informou que a participação das fontes renováveis na oferta interna de energia brasileira permaneceu próxima de 50% em 2025, muito acima da média mundial e da OCDE.

Isso pode tornar o Brasil atrativo para data centers e para a economia digital.

Mas existe um desafio.

Data centers são grandes cargas elétricas.

A EPE afirma que o crescimento dessas instalações já impacta o planejamento da expansão da transmissão e vem aumentando rapidamente as cargas locais e regionais.

A previsão de carga do Sistema Interligado Nacional para 2026-2030 aponta crescimento médio anual de aproximadamente 4%, chegando a 98.824 MW médios em 2030. O planejamento considera, entre outros fatores, a expansão dos data centers.

O Brasil, portanto, também está entrando nessa corrida.

A quantidade de projetos brasileiros chama atenção

Em 2025, a EPE registrou um aumento expressivo no número de projetos de data centers buscando conexão à rede básica brasileira.

Em novembro daquele ano, projetos em processo de obtenção de informações e estudos relacionados à conexão somavam 26,2 GW, ante 19,8 GW em setembro. A própria EPE ressalva que esses números representam projetos em diferentes estágios e não significam que todos serão efetivamente construídos.

Isso é importante para entender o futuro.

O Brasil pode se tornar um destino relevante para a infraestrutura da IA.

Mas isso exigirá energia, transmissão, fibra óptica, profissionais especializados, água, terrenos, segurança e investimentos.

E os chips no Brasil?

O país não está fora dessa disputa.

O governo federal criou o programa Brasil Semicondutores, estabelecido a partir da Lei nº 14.968/2024, com o objetivo de estimular a cadeia produtiva nacional de semicondutores, incluindo produção, pesquisa, inovação e desenvolvimento tecnológico.

O Brasil ainda está muito distante de possuir autonomia na fabricação dos chips mais avançados do mundo.

Mas pode buscar espaço em etapas específicas da cadeia.

Essa diferenciação é importante.

Produzir chips não significa necessariamente fabricar o processador mais avançado utilizado por uma GPU de inteligência artificial.

A cadeia inclui projeto, fabricação, equipamentos, materiais químicos, encapsulamento, testes, memória, software e infraestrutura.

Há espaço para diferentes níveis de especialização.

O que pode acontecer nos próximos anos?

É impossível prever exatamente como será 2030.

Mas é possível construir cenários.

Cenário 1: a infraestrutura acompanha a IA

Nesse cenário, fábricas de chips aumentam a produção, novas usinas são construídas, redes elétricas são ampliadas, a eficiência dos modelos melhora e a indústria consegue reduzir o consumo de energia por operação.

A IA continua crescendo, mas os custos ficam mais controlados.

Nesse cenário, empresas pequenas e médias podem se beneficiar muito da tecnologia.

Cenário 2: a IA cresce mais rápido do que a infraestrutura

Aqui aparece o risco de gargalos.

Chips continuam escassos.

Memórias permanecem caras.

Data centers enfrentam filas de conexão.

Projetos de energia atrasam.

Equipamentos ficam mais caros.

Países começam a priorizar suas próprias indústrias.

A tecnologia continua avançando, mas seu custo aumenta.

A IEA já considera esse risco em seus cenários de expansão, estimando que restrições de energia e infraestrutura podem provocar atrasos significativos no crescimento dos data centers.

Cenário 3: guerra e clima ampliam os problemas

Este seria o cenário mais preocupante.

Imagine uma combinação de:

guerra + crise energética + eventos climáticos extremos + interrupções comerciais + escassez de chips.

Não seria necessário faltar tecnologia.

Bastaria faltar infraestrutura.

Uma seca pode pressionar a produção de chips.

Uma guerra pode aumentar o preço do combustível.

Um bloqueio marítimo pode atrasar equipamentos.

Uma crise energética pode encarecer data centers.

Uma restrição de exportação pode limitar determinado mineral.

Tudo isso pode acontecer ao mesmo tempo.

O risco mais importante talvez seja a fragmentação do mundo tecnológico

Durante décadas, o mundo construiu uma economia extremamente globalizada.

Um produto podia ser projetado nos Estados Unidos, ter componentes fabricados em Taiwan e Coreia do Sul, ser montado no Vietnã, transportado por navios e vendido no Brasil.

A nova realidade está pressionando esse modelo.

Estados Unidos e China disputam tecnologia.

Países estão aumentando incentivos para produzir semicondutores internamente.

Minerais estratégicos passaram a ser tratados como ativos de segurança.

Rotas marítimas se tornaram vulneráveis.

A guerra voltou a afetar diretamente o mercado de energia.

Isso pode produzir uma nova característica do mercado tecnológico:

redundância custa caro.

Ter duas fábricas em países diferentes é mais caro do que ter uma.

Manter estoques de segurança custa dinheiro.

Produzir componentes localmente pode custar mais.

Diversificar fornecedores reduz riscos, mas aumenta custos.

A indústria pode aceitar pagar mais para ficar menos vulnerável.

E existe ainda outro problema: minerais

A inteligência artificial também depende de matérias-primas.

A Agência Internacional de Energia alerta que a concentração do fornecimento de minerais estratégicos representa um risco crescente.

No caso do gálio, por exemplo, a China responde por aproximadamente 95% do refino mundial, enquanto a demanda dos data centers poderia representar até 10% da oferta atual do mineral até 2030.

No relatório de 2026 sobre minerais críticos, a IEA destaca que minerais estratégicos como gálio, germânio, tungstênio e outros vêm sofrendo forte pressão de demanda, restrições comerciais e concentração geográfica. Os preços de vários desses minerais aumentaram significativamente entre 2025 e o início de 2026.

Isso revela uma realidade pouco conhecida:

a inteligência artificial também é uma disputa por recursos naturais.

O futuro da IA depende menos da tela e mais da infraestrutura

Existe uma tendência de imaginar o futuro como um mundo totalmente digital.

Mas a realidade é exatamente o contrário.

Quanto mais digital o mundo fica, maior a quantidade de infraestrutura física necessária.

Mais servidores.

Mais fibra.

Mais transformadores.

Mais usinas.

Mais baterias.

Mais água industrial.

Mais minerais.

Mais fábricas.

Mais profissionais especializados.

Mais redes de transmissão.

Mais portos.

Mais logística.

Mais segurança.

A Agência Internacional de Energia chama atenção justamente para essa mudança: estamos entrando em uma era em que a eletricidade passa a crescer mais rapidamente e ocupar papel cada vez maior na economia mundial.

O que isso significa para quem está lendo esta reportagem?

Para o consumidor, a principal mensagem não é que a tecnologia vai necessariamente ficar mais cara.

Também não é que haverá uma crise mundial de chips.

É que a era em que tecnologia parecia ilimitada e barata está sendo substituída por uma era em que infraestrutura passa a importar muito mais.

O preço de um computador poderá depender de uma disputa entre fabricantes de memória e data centers.

O preço de um serviço de IA poderá depender do custo da eletricidade.

O preço da eletricidade poderá depender da capacidade das redes.

A capacidade das redes poderá depender de transformadores, cabos e investimentos.

E todos esses elementos podem ser afetados por clima, comércio e conflitos internacionais.

A pergunta que o mundo terá de responder

A questão mais importante para os próximos anos não será simplesmente:

“Até onde a inteligência artificial consegue chegar?”

Será:

“Até onde a infraestrutura do planeta consegue acompanhar?”

A IEA apresenta cenários que mostram como a resposta pode variar enormemente.

Em um cenário de alta eficiência, o consumo de eletricidade dos data centers pode ser significativamente menor.

Em um cenário de forte aceleração da IA, esse consumo pode chegar a quase 2.000 TWh em 2035.

Isso significa que o futuro ainda não está determinado.

A eficiência dos chips pode melhorar.

Os modelos podem ficar muito mais econômicos.

Novas tecnologias de refrigeração podem reduzir consumo de água.

Redes inteligentes podem utilizar melhor a infraestrutura existente.

Energia solar, eólica, nuclear, armazenamento e novas tecnologias podem aumentar a oferta.

A própria inteligência artificial pode ajudar a controlar melhor redes elétricas e reduzir desperdícios.

Mas existe uma condição.

A infraestrutura precisa crescer junto com a tecnologia.

Caso contrário, o gargalo não estará no software.

Estará no mundo físico.

A nova corrida tecnológica já começou

A disputa que está sendo travada atualmente não é apenas para descobrir quem terá o melhor modelo de inteligência artificial.

É uma disputa para descobrir quem conseguirá produzir chips suficientes.

Quem terá acesso a memória.

Quem terá energia.

Quem terá água.

Quem terá minerais.

Quem terá fábricas.

Quem terá mão de obra qualificada.

Quem terá redes elétricas.

Quem terá portos e rotas seguras.

Quem conseguirá atravessar períodos de seca, guerras e crises sem interromper sua produção.

E quem conseguir combinar tudo isso terá uma enorme vantagem econômica.

A inteligência artificial pode acabar sendo uma das tecnologias mais transformadoras da história.

Mas existe uma ironia por trás dessa revolução.

Quanto mais o mundo tenta construir uma economia digital, mais importante se tornam algumas das coisas mais antigas da humanidade:

energia, água, minerais, território, indústria, infraestrutura e estabilidade.

É nesse ponto que a inteligência artificial deixa de ser apenas uma questão de tecnologia e passa a ser uma questão de economia, política, clima e segurança.

E essa transformação já está acontecendo.