A inteligência artificial transformou o cenário de investimentos em data centers, introduzindo novos fatores que exigem atenção especial. Entre os mais importantes estão a necessidade de uma infraestrutura avançada e especializada para processar grandes volumes de dados, o alto consumo de energia associado às operações de IA e o impacto ambiental de sua construção e operação.

Países como o Brasil, com sua matriz energética diversificada e sua localização estratégica, têm o potencial de atrair investimentos em data centers voltados para IA. No entanto, eles também enfrentam desafios como a capacidade de distribuição de energia, a carga tributária e a necessidade de melhorar a conectividade. Para se posicionar globalmente, o país deve seguir as principais tendências, como o aumento da capacidade de processamento e o uso de IA para manutenção preditiva e segurança cibernética.

Vamos aprofundar a discussão deste assunto no dia 5 de novembro no evento DCD>Connect São Paulo. Luis Quiles Ardila, Head of Artificial Intelligence de NTT DATA, vai participar do nosso Investment Forum, num painel sobre este tema: DCD>Painel: Como a IA altera o fluxo de investimentos no setor de Data Centers? A DCD conversou um pouquinho com ele antes do painel para poder conhecer um pouco mais sobre a sua visão.

Quais são os principais fatores que a inteligência artificial traz à discussão quando se consideram novos investimentos em data centers?

A inteligência artificial introduz vários fatores críticos nos debates sobre novos investimentos em data centers, incluindo:

• Necessidade de infraestrutura especializada: AI exige um nível avançado de processamento e armazenamento de dados, demandando data centers com infraestruturas robustas e especializadas, projetadas para suportar operações complexas e de baixa latência.
• Alto consumo energético: Os data centers que suportam operações de IA consomem quantidades significativas de energia. Isso eleva a necessidade de soluções que promovam a eficiência energética e a sustentabilidade, mitigando impactos ambientais e otimizando custos operacionais.
• Impacto ambiental e localização: A seleção de localizações geográficas para data centers é crucial. Busca-se áreas que ofereçam acesso a fontes de energia renovável e possam contribuir para a redução de emissões de carbono, alinhando-se às práticas de sustentabilidade e exigências regulatórias ambientais.

O Brasil está preparado para receber data centers de IA? A localização geográfica do país e seus acordos comerciais internacionais podem influenciar na atração de investimentos para a construção de data centers de inteligência artificial?

O Brasil apresenta potencialidades e desafios nesse contexto:

Potencialidades: Destaca-se pela matriz energética diversificada e rica em fontes renováveis, atrativa para data centers focados em sustentabilidade energética. Sua localização estratégica pode servir como um ponto de conexão eficaz entre a América do Norte e a Europa, facilitando operações que atendem ambos os mercados.

Desafios: O país precisa superar barreiras significativas para se estabelecer como um hub global de data centers. A limitada capacidade de escoamento de energia e a alta carga tributária, juntamente com a complexidade regulatória, são obstáculos que podem desencorajar investidores estrangeiros. Embora a conectividade esteja melhorando, ainda são necessárias melhorias para atender às demandas de alta velocidade e estabilidade requeridas pelas operações de IA.

Quais tendências globais em inteligência artificial o Brasil deveria acompanhar para se tornar um polo relevante no desenvolvimento de data centers?

O Brasil deveria focar nas seguintes tendências globais:

• Aumento da capacidade de processamento: Com o crescimento de modelos de IA multimodais e a necessidade de processamento em tempo real, os data centers devem expandir drasticamente suas capacidades computacionais. Isso inclui a adoção de GPUs de alto desempenho, sistemas de resfriamento, e garantia de conexões de alta capacidade para transmissão de grandes volumes de dados com baixa latência.
• Uso de IA para manutenção preditiva: A IA está sendo utilizada para otimizar as operações internas dos data centers. Sistemas de manutenção preditiva baseados em IA monitoram e preveem falhas de hardware, reduzindo o tempo de inatividade e os custos de manutenção.
• Proteção de dados e monitoramento contínuo: A IA desempenha um papel fundamental na segurança cibernética, detectando e mitigando ameaças em tempo real, o que aumenta a proteção de dados e reduz vulnerabilidades.
• Evolução das normativas e regulamentações sobre o uso da IA generativa: Com o avanço da IA generativa, os data centers precisam se adaptar a regulamentações em evolução, especialmente em relação à privacidade de dados e ao uso ético dessa tecnologia.