Déficit de data centers – A expansão acelerada da inteligência artificial deve criar um dos maiores desafios já enfrentados pelo setor de infraestrutura digital. De acordo com um estudo elaborado pela Iron Mountain em parceria com a Structure Research, a procura mundial por capacidade de data centers poderá ultrapassar a oferta disponível em até 500% até 2030, impulsionada principalmente pelo crescimento das aplicações de IA generativa e pela consolidação da IA de inferência.

A análise identifica quatro movimentos que tendem a remodelar o mercado de infraestrutura ao longo dos próximos cinco anos. Segundo o relatório, a principal preocupação do setor deixa de ser apenas o desenvolvimento de modelos de inteligência artificial e passa a ser a capacidade de operá-los em larga escala.

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Investimentos crescem, mas expansão segue insuficiente

O levantamento estima que os grandes provedores globais de computação em nuvem, conhecidos como hyperscalers, deverão destinar aproximadamente US$ 375 bilhões para infraestrutura em 2026, valor 36% superior ao investido no ano anterior.

Metade desses recursos deverá ser aplicada na compra de servidores e unidades de processamento gráfico (GPUs), enquanto o restante financiará a construção e ampliação de data centers.

Apesar do volume expressivo de investimentos, o estudo aponta que a expansão da capacidade instalada não acompanhará o avanço das cargas de trabalho ligadas à inteligência artificial. A expectativa é de que a demanda anual se aproxime de 90 GW até o fim da década, aumentando a competição por energia elétrica, áreas para construção, conectividade e infraestrutura especializada.

IA de inferência assumirá protagonismo

O estudo destaca uma mudança importante na utilização da infraestrutura voltada à inteligência artificial. Se, nos primeiros anos da corrida pela IA, os investimentos estavam concentrados no treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs), agora o foco migra para a fase operacional.

Nesse cenário, o processamento das solicitações realizadas pelos usuários — etapa conhecida como inferência — deverá consumir a maior parte da capacidade disponível.

As projeções indicam que a infraestrutura dedicada à inferência ultrapassará a destinada ao treinamento já em 2026. Até 2030, cerca de 80% dos recursos críticos de TI voltados à IA deverão atender essa finalidade, representando uma capacidade quatro vezes superior à utilizada para treinar modelos.

Essa transformação também deverá influenciar a localização dos novos empreendimentos. Como muitas aplicações exigem respostas praticamente instantâneas, cresce a necessidade de instalar data centers próximos aos usuários, favorecendo investimentos em grandes centros urbanos e regiões densamente povoadas.

Grandes polos de infraestrutura ganharão força

Para sustentar o avanço da inteligência artificial, o mercado deverá acelerar a implantação de megacampus de data centers com capacidade superior a 2 GW.

Na América do Norte, o norte da Virgínia deverá manter a liderança global, alcançando cerca de 8,5 GW de capacidade instalada até 2030. Dallas e Phoenix também devem superar a marca de 2 GW.

Na Europa, Londres, Frankfurt e Paris continuarão como os principais centros do setor, enquanto Madri, Barcelona, Berlim, Düsseldorf e Lisboa aparecem entre os mercados com expansão mais acelerada.

Já na região Ásia-Pacífico, cidades como Tóquio, Sydney, Johor e Mumbai despontam como os principais destinos para novos investimentos em infraestrutura voltada à inteligência artificial.

Custos da IA entram no centro das decisões

Embora o valor para utilizar modelos de linguagem venha caindo rapidamente — segundo o estudo, o preço do LLM mais barato recuou cerca de dez vezes por ano nos ciclos mais recentes —, o aumento do uso da inteligência artificial cria novos desafios financeiros para empresas.

Com modelos de cobrança cada vez mais baseados no consumo, o processamento de grandes volumes de tokens tende a elevar os custos operacionais. Diante desse cenário, as organizações deverão intensificar políticas de governança para identificar em quais processos a IA realmente gera ganhos de produtividade e onde
sua utilização pode representar desperdício de recursos.

Na avaliação da Iron Mountain, a combinação entre o crescimento da IA de inferência, a limitação da capacidade dos data centers e a busca por maior eficiência operacional deverá redefinir as estratégias de investimento em infraestrutura digital nesta década, tornando energia, conectividade e poder computacional fatores cada vez mais estratégicos para a economia baseada em inteligência artificial.

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(Com informações de Convergência Digital)
(Foto: Reprodução/Magnific/dasun404malaka)