A explosão da demanda por inteligência artificial (IA) no Brasil está redefinindo os parâmetros da infraestrutura digital, forçando empresas como a Ascenty a repensar o design, a energia e a refrigeração de seus data centers. A necessidade de processar volumes massivos de dados para treinar e executar modelos de IA, que dependem fortemente de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) em vez de CPUs tradicionais, eleva drasticamente os requisitos de densidade energética e térmica por rack.

Nova Era de Densidade Energética e Térmica

João Walter da Silva, diretor de Produtos, Soluções e Estratégias de Edge da Ascenty, destaca que os data centers voltados para IA operam em uma escala de densidade energética completamente diferente do ambiente de cloud tradicional. Se antes era comum trabalhar com 4 a 6 kW por rack, as novas cargas de trabalho de IA já exigem de 40 a 100 kW, com projeções futuras que podem alcançar até 400 kW por rack. Essa mudança é um reflexo direto da substituição de arquiteturas baseadas em CPUs por aquelas com alta concentração de GPUs, cujos processamentos intensivos geram um consumo energético e uma emissão de calor significativamente maiores. Essa demanda impõe uma revisão profunda nos modelos de planejamento de energia e refrigeração, além de uma reconfiguração no próprio desenho dos data centers.

Estratégia Modular e Liquid Cooling

Diante desse cenário, a Ascenty tem investido em uma estratégia de expansão modular, permitindo a adaptação de estruturas originalmente concebidas para cloud para suportar workloads de IA. Em Vinhedo, por exemplo, a companhia está incorporando em ambientes de cloud estruturas capazes de operar com refrigeração líquida, uma tecnologia essencial para dissipar o calor gerado pelas GPUs. Essa abordagem flexível possibilita que clientes já estabelecidos nos data centers da Ascenty possam expandir suas operações para aplicações de IA sem a necessidade de migrar para novas instalações. A estratégia não implica em uma adoção total de liquid cooling, mas sim em uma combinação inteligente de diferentes tecnologias de refrigeração dentro de uma mesma infraestrutura, otimizando custos e eficiência. Um exemplo concreto é o data center de Sumaré, projetado desde o início para cargas de trabalho de IA e já com contrato firmado com um cliente, que incorpora infraestrutura de liquid cooling.

Desafios e Oportunidades da Autogeração de Energia

A disponibilidade de energia é apontada como um dos principais gargalos para a expansão da infraestrutura digital no Brasil. A Ascenty tem investido em modelos de autogeração e fontes renováveis, com o objetivo de suprir praticamente toda a energia que consome e manter uma margem adicional de capacidade. A matriz energética brasileira é um ponto forte, mas a expansão de data centers exige planejamento antecipado, pois a construção de novas linhas de transmissão pode levar até três anos. Projetos de grande escala, como o Redata, demandam a articulação de todo o ecossistema, incluindo capital, terrenos, construção civil, energia e telecomunicações, favorecendo a formação de parcerias e consórcios. A Ascenty, participando ativamente de associações do setor e discussões regulatórias, está preparada para aproveitar oportunidades em energia renovável e autogeração, fundamentais para sustentar o crescimento da infraestrutura digital.

Expansão Regional e Internacional

A estratégia de expansão da Ascenty não se limita ao Brasil, com projetos em outros mercados latino-americanos, como Chile e México. No entanto, o Brasil apresenta características únicas devido ao seu tamanho e à concentração de grandes consumidores de tecnologia, como bancos e varejistas, que impulsionam a demanda por processamento e infraestrutura digital. Além de São Paulo, regiões como Fortaleza ganham destaque com a chegada de cabos submarinos e novos investimentos. A demanda efetiva dos clientes será o principal fator a determinar novos investimentos, consolidando o país como um polo estratégico para a nova geração de data centers impulsionada pela IA.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · TIInside