Nos últimos dois anos, vimos a IA evoluir da fase de testes para um momento crucial em 2025, no qual as organizações estão mudando o foco para a implementação prática e resultados de negócios tangíveis. Chamado de "o ano da virada da IA" pela IDC, 2025 deve marcar uma transição da experimentação para operações de IA integradas que impulsionam inovação, eficiência e crescimento.
Para aproveitar o poder transformador da IA, as empresas precisam de infraestruturas de TI, incluindo data centers e soluções de gerenciamento de dados, projetadas para a natureza exigente e intensiva em dados da IA. Isso requer investimento em sistemas que agilizem os processos em ambientes como instalações locais, nuvens públicas e computação de borda. Abaixo, estão as três tendências para data centers em 2025 e além:
1. Data centers prontos para IA
Data centers prontos para IA desempenharão um papel essencial, com as organizações buscando escalar e integrar a IA às principais operações para alcançar resultados estratégicos. Até 2027, os líderes empresariais esperam altas taxas de sucesso para iniciativas de IA generativa, o que exige colaboração entre equipes de TI e negócios, governança de IA responsável, treinamento da força de trabalho, dados de alta qualidade e infraestrutura escalável.
Várias tendências ressaltam a importância da infraestrutura pronta para IA. Até 2026, um terço das empresas corre o risco de permanecer na fase experimental, a menos que priorizem casos de uso de IA em nível empresarial. Políticas formais de governança de IA abordarão os riscos éticos e operacionais, e as aplicações integradas de IA generativa aprimorarão a tomada de decisões e a eficiência. Plataformas unificadas estão substituindo ferramentas de IA fragmentadas, enquanto os sistemas híbridos são cada vez mais otimizados para desempenho, custo e conformidade. Até o fim deste ano, quase metade das grandes empresas adotará plataformas de dados multinuvem para melhorar a governança de dados e reduzir custos.
2. Nuvem híbrida para o sucesso da IA
O modelo híbrido oferece um ecossistema de dados coeso, permitindo o processamento de dados em tempo real com baixa latência para inferência de IA. Ele aprimora a governança de dados e a eficiência de custos, ao mesmo tempo em que permite que as organizações se adaptem a tecnologias emergentes, como a IA generativa. Ao colocar as cargas de trabalho estrategicamente em ambientes apropriados, as empresas podem impulsionar a inovação e atingir metas de sustentabilidade.
3. Sustentabilidade em data centers preparados para IA
A sustentabilidade é outra área crítica para data centers preparados para IA, dadas as altas demandas computacionais e de energia. Até 2028, estima-se que o crescimento das cargas de trabalho de IA exigirá cerca de 20 gigawatts de energia dentro dos data centers, de acordo com um white paper da Schneider Electric.
As cargas de trabalho de IA alimentadas por GPU exigem tecnologias avançadas de resfriamento, como resfriamento líquido direto no chip, e atualizações significativas na capacidade de energia. As demandas de energia devem aumentar dos atuais 6 MW, para cargas de trabalho tradicionais, para até 42 MW, para cargas de trabalho de IA. Os data centers modernos também devem abordar as preocupações ambientais incorporando fontes de energia renováveis, localizando estrategicamente as cargas de trabalho em climas mais frios e adotando princípios de economia circular, como a recuperação de calor residual.
As práticas sustentáveis se estendem pela eficiência de dados, design de software, uso de equipamentos, otimização de energia e gerenciamento de recursos. As organizações enfrentam pressão crescente de governos, clientes e investidores para reduzir as pegadas de carbono e adotar estratégias de TI ambientalmente responsáveis. Uma abordagem holística para a sustentabilidade é essencial, equilibrando os objetivos dos negócios com a minimização do impacto ambiental, promovendo o sucesso comercial a longo prazo em uma economia cada vez mais orientada por dados.
