A energia como o regulador supremo da inteligência
Avaliamos a capacidade de um país em matéria de IA da mesma forma que classificamos os lançamentos de modelos. Os benchmarks, o número de parâmetros e o custo por token servem todos como nossos principais indicadores da competitividade de um país em relação aos seus pares. Trata-se de um quadro de resultados lamentavelmente incompleto, que dá ênfase às capacidades atuais em detrimento da difusão futura.
O CEO da Nvidia e porta-voz do setor da IA, sempre vestido com o seu casaco de couro, Jensen Huang, popularizou um modelo de IA denominado «bolo de cinco camadas» que demonstra a verdadeira profundidade das dimensões das capacidades da IA. Este modelo revela um ecossistema de dependências, no qual cada camada é limitada pela camada que a precede.
Na base está a energia, que, como observa Huang, «define o limite máximo da inteligência que pode ser produzida».
Se a energia é o fator fundamental que determina o ritmo a que a capacidade da IA pode acumular-se, então a vantagem nacional cumulativa não reside na qualidade dos modelos, mas sim na capacidade física e institucional de aumentar rapidamente a potência. A primeira é um resultado que não pode concretizar-se na ausência da segunda.
A dimensão das necessidades energéticas da IA é considerável. No seu cenário de referência, a AIE prevê que o consumo de eletricidade dos centros de dados quase duplique, passando de 485 TWh para, pelo menos, 945 TWh até 2030. Uma vez que os centros de dados são construídos em locais onde o abastecimento de energia é fiável, o capital é barato e já existe infraestrutura digital, os EUA, a UE e a China situam-se precisamente no centro da procura.
No entanto, estes países possuem capacidades muito diferentes para se adaptarem às crescentes necessidades energéticas da IA. Com nenhum país disposto a desistir da corrida à IA, essas diferenças nunca foram tão evidentes. Segue-se uma análise da sua origem e uma exploração de três dinâmicas resultantes do choque entre a procura de IA e as redes ocidentais: a procura a sair completamente da rede, os custos a recair sobre os consumidores e uma expansão da rede que acaba por se limitar ao que for possível concretizar mais rapidamente.
Por que razão a China, os EUA e a UE se adaptam a ritmos diferentes
O desenvolvimento económico da China está bem documentado. Nos últimos 40 anos, o PIB per capita disparou quase 50 vezes em termos nominais em dólares. Como era de esperar, durante esse mesmo período de 40 anos, o consumo de energia per capita da China cresceu 495%, impulsionado tanto por uma população mais rica como pelo crescimento acelerado da indústria transformadora. Entretanto, nos EUA e na UE, o consumo tem-se mantido praticamente estável.
Estes fatores criaram duas tendências divergentes na produção de eletricidade. A China, confrontada com uma economia em rápido desenvolvimento e um consumo energético em forte crescimento, expandiu enormemente as suas infraestruturas de produção de eletricidade, aumentando a capacidade a um ritmo de quase 8,5% ao ano nos últimos 40 anos. A produção total dos EUA e da UE registou um crescimento anual de apenas 1,3% e 0,8%, respetivamente.
Geração total de eletricidade: EUA, UE e China
Produção anual de eletricidade (TWh) | 1985–2025
Nada disto constitui uma crítica à estratégia ocidental nem uma prova de falta de ambição. Trata-se apenas de uma história em que pressões diferentes dão origem a sistemas diferentes. O crescimento da China, impulsionado por uma industrialização com elevado consumo energético, tem dependido de um consumo massivo de eletricidade. Os EUA e a UE, por seu lado, têm historicamente apresentado economias muito mais diversificadas, passando progressivamente da indústria transformadora para a tecnologia e os serviços, setores que consomem muito menos energia. As linhas horizontais no gráfico acima mostram o processo de dissociação do crescimento económico da produção de eletricidade.
2000–2025, PIB real em comparação com a produção de eletricidade
| PIB total | Taxa de crescimento anual composto do PIB | Total de eletricidade | Taxa de crescimento anual composto (CAGR) do setor da eletricidade | Elasticidade1 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Estados Unidos da América | +69% | 2.13% | +19% | 0.69% | 0.33 |
| União Europeia | +41% | 1.38% | +7% | 0.26% | 0.19 |
| China | +587% | 8.01% | +681% | 8.57% | 1.07 |
Em suma, a China desenvolveu a sua capacidade a um ritmo acelerado, antecipando-se à procura, devido a uma industrialização com elevado consumo energético. Criou capacidades institucionais para apoiar esse objetivo: quotas de construção impostas de cima para baixo, operadores de rede estatais, financiamento por bancos de desenvolvimento e uma indústria nacional verticalmente integrada. Os EUA e a UE impuseram medidas de eficiência e transitaram para economias baseadas na tecnologia e nos serviços. Criaram instituições que impedem a construção desnecessária ao longo de décadas em que a construção era, de facto, desnecessária: a avaliação de prudência e a doutrina do «usado e útil», a autoridade distribuída e a concessão de licenças como etapa vinculativa.
Num mundo em que a eletricidade limita a capacidade e a difusão da IA, a história recente da China confere-lhe uma «memória muscular» vantajosa. Aumentar a capacidade da rede elétrica é uma tarefa com a qual o país está familiarizado. O Ocidente, no entanto, tem de se reacostumar a esta arte.
Quando a procura de IA se depara com uma rede elétrica estagnada
Esta reavaliação não é opcional. Os centros de dados não estão à espera. São atraídos por uma combinação de mão-de-obra qualificada, procura local de TI, capital e infraestruturas já existentes. Os EUA e a Europa, apesar de não possuírem atualmente o potencial latente da China, dispõem desses ingredientes em abundância. São, consequentemente, as duas maiores regiões do mundo em número de centros de dados e ocupam o primeiro e o terceiro lugares em termos de capacidade (a China, claro, ocupa o segundo lugar).
Assim, os centros de dados já são uma realidade, e todos os indicações apontam para que continuem a proliferar. O resultado é um choque entre uma procura em forte crescimento e uma rede elétrica estagnada. Três dinâmicas, já referidas anteriormente, irão definir os resultados deste choque: a saída da procura da rede, os custos a recair sobre os consumidores e a própria expansão da rede a tender para aquilo que a cadeia de abastecimento conseguir construir mais rapidamente.
A jusante do contador: Centros de dados a desligarem-se da rede elétrica
A primeira tendência consiste em abandonar completamente os sistemas altamente congestionados. As listas de espera para ligação à rede nos EUA e na UE atingem atualmente um prazo de cinco a dez anos. Uma vez que os clusters de computação inativos acarretam custos de oportunidade extremamente elevados, os programadores optam cada vez mais por adotar a modalidade «behind-the-meter» (BTM). A modalidade BTM assume normalmente uma de duas formas.
O primeiro caso é o do promotor de centros de dados que está a desenvolver a sua própria geração de energia no local. Foi assim que a xAI conseguiu construir um cluster de 100 000 GPUs em apenas quatro meses, instalando centenas de megawatts de turbinas a gás no local.
É de salientar que a rapidez da xAI teve um custo. As turbinas não tinham licença e foram alvo de uma ação judicial ao abrigo da Lei do Ar Limpo, liderada pela NAACP.
A segunda opção de BTM é a colocalização, que, embora também seja adotada nos EUA, é a solução de BTM dominante na Europa devido ao custo proibitivo do gás. A colocalização consiste na construção de um centro de dados nas imediações de um ativo de produção ou armazenamento já existente, abastecendo-se diretamente desse ativo em vez de recorrer à própria rede elétrica.
Quem paga: o encargo para os contribuintes e o aumento das contas
A segunda dinâmica é o custo; mais concretamente, quem o suporta. Nos EUA, a resposta é, cada vez mais, os próprios consumidores. Satisfazer as necessidades energéticas decorrentes do boom da IA exigirá investimentos substanciais na rede elétrica. A menos que se adotem estruturas tarifárias que atribuam esses custos aos consumidores que os geram, esta expansão acabará por ser subsidiada pelos consumidores norte-americanos através de contas de eletricidade 15% a 40% mais elevadas até 2030. Em algumas áreas, as condições atuais são ainda mais graves do que essas previsões futuras.
Uma vez que os centros de dados são atraídos por ecossistemas únicos, cujo número é finito (mais uma vez, definido pela presença de mão-de-obra qualificada, procura de TI, capital e infraestruturas pré-existentes), tendem a concentrar-se em áreas geográficas específicas. Por exemplo, os mercados «FLAP-D» da Europa (Frankfurt, Londres, Amesterdão, Paris e Dublin) representam 62 % da capacidade total de centros de dados da Europa. Entretanto, um corredor relativamente pequeno no norte da Virgínia, conhecido como «Data Center Alley», representa o maior mercado de centros de dados do mundo.
O facto de os centros de dados não estarem distribuídos de forma uniforme significa que os seus efeitos também não o estão. Nas regiões onde se concentram, a carga dos centros de dados ultrapassa largamente as médias nacionais. Em toda a Virgínia, os centros de dados representam 25 % da procura total de eletricidade. Em algumas áreas próximas dos centros de dados, os preços grossistas da eletricidade aumentaram até 267 % nos últimos cinco anos.
Mesmo que não sejam representativas da realidade global, estes números em destaque colocaram os políticos numa posição difícil: apoiar o desenvolvimento da IA, que é cada vez mais vista como uma necessidade estratégica, geopolítica e económica, ou defender as medidas de proteção dos contribuintes e as moratórias.
São as cadeias de abastecimento, e não as preferências, que determinam o mix energético
A terceira dinâmica é o pragmatismo puro e simples: construir de qualquer forma e construir tudo o que a cadeia de abastecimento puder razoavelmente fornecer. Neste contexto, o prazo de entrega tem uma influência muito maior na composição do mix energético do que a ideologia ou a preferência.
Todos os projetos requerem um conjunto semelhante de equipamento de rede. Os grandes transformadores de potência têm um prazo de entrega de cerca de 128 semanas. As unidades elevadoras de tensão dos geradores demoram cerca de 143 semanas. Esse prazo mínimo é comum a todos os projetos. A variação no prazo de entrega deve-se aos elementos que se somam a esse prazo mínimo.
Três fabricantes controlam cerca de três quartos do mercado das turbinas a gás de grande porte e, na prática, já esgotaram a sua capacidade de produção. A GE Vernova, por exemplo, encerrou o ano de 2025 com uma carteira de encomendas de 80 GW e prevê que a sua capacidade esteja totalmente preenchida até 2030. Os fabricantes estão a aconselhar os potenciais clientes a planear prazos de sete aoito anos. As baterias também enfrentam restrições de oferta, mas a maior diversidade de fabricantes significa que a oferta futura está muito menos limitada.
A consequência é visível nos componentes previstos para a expansão do setor energético a curto prazo. Por exemplo, nos EUA, a EIA prevê um recorde de 86 GW de nova capacidade a nível de rede em 2026, dos quais 51 % correspondem à energia solar, 28 % ao armazenamento em baterias e 14 % à energia eólica. O gás natural representa cerca de 7 %.
Novas instalações de energia em grande escala nos EUA: 2026
Aumentos previstos na capacidade de produção de energia à escala industrial (GW) | 86 GW no total — o maior aumento num único ano desde 2002
- Energia solar 43,4 GW·51%
- Armazenamento em baterias 24,3 GW·28 %
- Energia eólica 11,8 GW·14 %
- Gás natural 6,3 GW·7%
GW
No mundo em rápida evolução da IA, em que cada mês perdido representa milhões em receitas diferidas, o megawatt mais atraente é aquele que pode ser construído mais rapidamente. Cada vez mais, isso implica a energia solar e o armazenamento.
O que a procura de energia para a IA significa para os investidores
Durante décadas, a modernização das redes de energia ocidentais tem sido uma eterna «dama de honra». Tem sido apoiada por todos, mas financiada por ninguém, e não é considerada urgente por ninguém em particular (ou, pelo menos, por ninguém com uma posição de autoridade suficiente). A IA altera essa dinâmica. Quando a eletricidade se torna o fator limitante de uma tecnologia que os governos tratam como infraestrutura estratégica, as instituições criadas para restringir a construção passam a ter um motivo para a autorizar. A reforma das listas de espera para interligação nos EUA, o Pacote das Redes da UE e os gastos com transmissão em níveis recorde indicam que a gigantesca maquinaria das redes ocidentais está a começar a entrar em movimento. Fundamentalmente, o principal catalisador não foi a tão esperada concretização do argumento climático, mas sim o repentino argumento da competitividade.
A composição da expansão da rede e a velocidade a que esta deve ocorrer não podem ser dissociadas. Ambas seguem um caminho interligado rumo a uma transição ecológica. Com os recursos das turbinas a gás a esgotarem-se na próxima década, o megawatt mais rápido — e, por isso, mais valioso — é aquele proveniente de fontes renováveis. A procura de IA, tantas vezes apontada como o principal antagonista da transição energética, poderá revelar-se o seu mais poderoso acelerador.
Esta transição, e a corrida que a impulsiona, exigirá um capital avultado. Ao mobilizá-lo, os investidores terão de responder a uma longa lista de questões que abrangem temas sociais, de governação, da cadeia de abastecimento e ambientais. Quais são as empresas de serviços públicos e os fornecedores de equipamentos de rede que se encontram do lado certo de um ciclo de investimento de capital com a duração de uma década? Quão expostas estão as regiões com grande concentração de centros de dados (e as empresas que nelas operam) à reação negativa dos consumidores e a possíveis reviravoltas regulatórias? O que estão as empresas a fazer para reduzir essa exposição?
As respostas não serão fáceis de encontrar, mas serão elas a determinar quem irá obter lucro com esta revolução energética.
O bolo de Huang tem cinco camadas, mas apenas uma delas é moldada em betão e entrelaçada com cobre. Os parâmetros de referência medem a inteligência de que uma nação dispõe; as redes determinam a inteligência que esta pode acrescentar. As nações que constroem estabelecerão o seu próprio limite máximo para esta última.
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