As rápidas oscilações na demanda de energia dos data centers de inteligência artificial estão sobrecarregando equipamentos essenciais, fazendo com que baterias, geradores e sistemas de refrigeração apresentem falhas ou se desgastem muito antes do esperado.
À medida que o boom da IA se acelera, esses problemas técnicos apontam para custos adicionais e problemas de confiabilidade imprevistos, já que até mesmo alguns minutos de indisponibilidade podem afetar a receita dos desenvolvedores de data centers. Isso acontece em um momento em que investidores e credores já estão apreensivos com os centenas de bilhões de dólares em gastos das grandes empresas de tecnologia, em meio a preocupações crescentes de que essas instalações possam estar se depreciando muito mais rapidamente do que o estimado.
Os problemas também representam uma possível fonte de instabilidade mais ampla para as redes elétricas, que já enfrentam dificuldades para manter o fornecimento de energia.
“A IA realmente cria uma demanda de energia muito incomum”, disse Amber Villegas-Williamson, consultora principal do Uptime Institute no Reino Unido, que presta consultoria a fornecedores de eletricidade e data centers sobre padrões e confiabilidade. “É como acelerar demais o motor do seu carro: isso o desgasta mais rapidamente do que mantê-lo em uma velocidade constante.”
Os data centers existem há décadas, consumindo grandes quantidades de eletricidade enquanto garantem que tudo, desde sua série favorita de streaming até seu pedido de supermercado online, funcione sem problemas. Mas as instalações projetadas para computação de IA são diferentes porque sua demanda de energia é muito maior e oscila de maneira muito mais intensa.
Incrementos de consumo de energia equivalentes ao consumo de fábricas, cidades pequenas ou até mesmo grandes cidades podem aparecer e desaparecer em questão de segundos, criando choques repetidos que os equipamentos conectados têm dificuldade para absorver.
Um data center de um gigawatt equivale, em termos de consumo de energia, a uma cidade do tamanho de Boston, sendo que metade dessa demanda pode piscar, ligando e desligando a cada poucos segundos, disse Shannon Miller, fundador e presidente da Mainspring Energy, empresa que trabalha em projetos de microrredes para clientes industriais e de data centers.
Alguns campi de IA planejados no Texas, no Meio-Oeste dos Estados Unidos e em outros estados são mais de cinco vezes maiores, consumindo, em média, quase tanta energia quanto a cidade de Nova York.
Os data centers de IA exercem uma pressão particularmente grande sobre seu fornecimento de energia quando estão treinando novos modelos, um processo que mobiliza todas as unidades de processamento gráfico (GPUs) simultaneamente. Como no equivalente digital de um enxame de abelhas ou de um cardume de peixes mudando de direção, centenas de milhares de GPUs podem ligar e desligar em questão de milissegundos.
Em alguns momentos, a IA faz o consumo de energia disparar até 50% acima da capacidade para a qual o sistema foi projetado. “Assim, uma instalação de 1 gigawatt pode consumir 1,5 gigawatts por uma fração de segundo”, disse Drew Baglino, ex-executivo da Tesla que fundou a Heron Power Electronics. A empresa está desenvolvendo equipamentos para gerenciar as oscilações de energia da próxima geração de servidores da Nvidia, ainda mais intensivos em consumo de energia, com lançamento previsto para 2027.
A maior parte dos equipamentos não foi projetada para suportar oscilações tão grandes no consumo de energia. Jon Parrella, CEO da desenvolvedora de sistemas de armazenamento de energia Terraflow Energy, compara a situação a dirigir uma Ferrari e passar diretamente da sexta para a primeira marcha. “Você não consegue fazer uma mudança tão rápida”, disse.
Esta reportagem é baseada em entrevistas com mais de três dezenas de especialistas em energia nos EUA e na Europa, incluindo fabricantes de geradores e outros fornecedores de energia, desenvolvedores de data centers, operadores de redes elétricas, empresas de serviços públicos, investidores, organizações responsáveis pela definição de padrões, seguradoras e órgãos reguladores. Quase todos disseram que os estresses físicos sobre essas instalações eram evidentes.
Manivelas de pequenos motores de combustão a gás natural usados para gerar energia em data centers se quebraram, disseram várias dessas pessoas. Na instalação de computação Colossus, da xAI, em Memphis, Tennessee, turbinas movidas a gás apresentaram rachaduras, segundo uma delas. Baterias foram instaladas no sistema para ajudar a suavizar as oscilações de energia e reduzir o estresse sobre as turbinas em funcionamento, disse a fonte.
A SpaceX, empresa controladora da xAI, não respondeu aos pedidos de comentário.
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Turbinas também apresentaram rachaduras em data centers muito menores no Reino Unido, disse Andrew Cunningham, CEO da GeoPura, empresa que fornece hidrogênio para uso em células de combustível destinadas a suavizar o fluxo de energia em algumas instalações.
Rachaduras ou desgaste em dispositivos podem provocar arcos elétricos —quando uma corrente elétrica salta entre condutores— potencialmente danificando os chips de IA, disse Jennifer Scanlon, CEO da UL Solutions, empresa que testa e certifica novas tecnologias.
Existe um conjunto de equipamentos, como baterias, capacitores, transformadores e volantes de inércia, que pode ajudar a estabilizar o fluxo de energia. No entanto, na corrida para construir rapidamente capacidade de computação para IA, esses recursos não estão sendo utilizados em quantidade suficiente nos novos data centers, disseram várias das pessoas entrevistadas.
Baterias instaladas especificamente para essa finalidade, às vezes, precisaram ser substituídas em questão de meses ou até semanas devido ao elevado nível de estresse a que são submetidas, segundo o Uptime Institute e outras pessoas que trabalham com operadores.
Esse problema é observado em data centers de todo o mundo, do Oriente Médio e da África à Europa e aos EUA, disse Villegas-Williamson, do Uptime Institute.
Problemas de confiabilidade
Esses problemas já estão provocando atrasos ou reduzindo as operações e, consequentemente, a receita, em algumas instalações de computação de IA.
Tempo adicional foi incluído no cronograma de engenharia de um campus de IA planejado de 2,67 gigawatts no oeste do Texas, disse Chris James, CEO da Joulent, que está desenvolvendo a instalação em parceria com a gigante de energia Chevron. Por isso, o fornecimento de energia começará em 2028, em vez de 2027, afirmou.
“Os data centers e o fornecimento de energia não podem ser construídos de forma independente”, disse ele em uma declaração posterior. “A carga, a geração, o armazenamento, os sistemas de controle e a conexão à rede afetam uns aos outros. À medida que a infraestrutura de IA cresce, os projetos que terão melhor desempenho serão aqueles que considerarem essas interações desde o início, em vez de tentar resolvê-las depois da construção.”
Se equipamentos essenciais quebrarem prematuramente, “a consequência financeira não é principalmente substituir uma bomba, um disjuntor ou algum componente elétrico, é o valor daquela cara capacidade de computação que deixa de gerar receita porque está fora de operação”, disse Jason Hoffman, diretor de estratégia da Switch, empresa que constrói e opera data centers.
O custo da indisponibilidade em termos de receita perdida varia bastante, com estimativas que vão de milhares a centenas de milhares de dólares por minuto, dependendo do tipo de instalação e de sua carga de trabalho.
Os data centers são construídos com a premissa de que, uma vez conectados, funcionarão ininterruptamente, 24 horas por dia, 365 dias por ano, disse uma pessoa envolvida no financiamento dessas instalações. Na realidade, alguns estão registrando níveis de disponibilidade próximos de 80% e, caso o problema não seja resolvido, isso poderá afetar investidores de determinados projetos nos próximos 12 a 24 meses, afirmou a fonte.
Quaisquer problemas de confiabilidade aumentam as preocupações mais amplas sobre os retornos gerados pelas centenas de bilhões de dólares em investimentos planejados em IA. A taxa de depreciação de outro componente crucial dos data centers, os próprios racks de GPUs, levantou dúvidas sobre se o setor poderá ser tão lucrativo quanto promete.
Esses problemas de confiabilidade também têm o potencial de desestabilizar a rede elétrica como um todo. Essa extensa rede de linhas de alta tensão, transformadores e usinas de energia exige calibração constante, algo que se tornou mais difícil a cada ano devido ao envelhecimento dos equipamentos, ao aumento da demanda e aos eventos climáticos extremos.
A expansão da geração de energia eólica e solar intermitente, que frequentemente provoca grandes oscilações na oferta de energia de uma hora para outra, já é uma força desestabilizadora. Os data centers de IA podem levar essa volatilidade a um nível completamente diferente.
“Essas cargas são extremamente dinâmicas e sujeitas a flutuações, o que provoca instabilidade na rede e pode levar, se não for corrigido, a potenciais apagões ou interrupções no fornecimento de energia”, disse Sreemant Roy, especialista em qualidade de energia e gerente global de ofertas da Schneider Electric em Nashville, Tennessee.
Uma preocupação específica é a capacidade de um data center de provocar oscilações subsíncronas no fluxo de energia, o que pode danificar equipamentos conectados a outras partes da rede, disse ele.
“Isso deixou as empresas de serviços públicos muito preocupadas em todo o mundo”, afirmou Roy.
Nos últimos dois anos, a North American Electric Reliability Corp. (NERC), principal órgão regulador dos EUA responsável por estabelecer padrões destinados a manter a estabilidade do fornecimento de energia, emitiu repetidos alertas de que os data centers estão entre os maiores riscos para a estabilidade da rede elétrica.
A NERC avaliou mais de 33 gigawatts de data centers em operação nos EUA e descobriu que cerca de três quartos de seus modelos de carga “são insuficientes para representar o comportamento dinâmico dos data centers”, segundo um relatório de setembro.
No início deste ano, a agência emitiu um raro alerta de nível 3, exigindo que grandes data centers enfrentassem esses riscos imediatos e apresentassem suas respostas até 3 de agosto.
De cima a baixo, a indústria de IA está ciente desses problemas e trabalhando ativamente em soluções.
A Nvidia começou a trabalhar mais de perto com especialistas em energia quando desenvolveu as GPUs Blackwell, lançadas inicialmente em 2024 e que se tornaram amplamente utilizadas em data centers, disse Dion Harris, diretor sênior de soluções de infraestrutura para hyperscalers da fabricante de chips.
“Estamos construindo os chips e processadores”, mas também os utilizamos nos próprios data centers da empresa, disse Harris. A Nvidia está trabalhando para tornar suas implementações muito mais estáveis, “tanto na fase de construção, projeto e engenharia dos data centers quanto no fornecimento de energia”.
Os usuários de data centers desenvolveram técnicas para suavizar as oscilações de energia provocadas pelas cargas de trabalho de IA, executando cálculos paralelosn —essencialmente operações matemáticas fictícias que não fazem parte do processo de treinamento— para manter as GPUs funcionando de maneira constante. No entanto, essa abordagem tem sido criticada por desperdiçar eletricidade em um momento em que a demanda por energia está disparando.
No ano passado, o National Laboratory of the Rockies (NLR), próximo a Denver, no Colorado, criou uma instalação de testes a pedido do Departamento de Energia dos EUA para descobrir como integrar a IA à rede elétrica de forma segura, disse Martha Symko-Davies, gerente de programas do NLR para o escritório de eletricidade do Departamento de Energia.
O local possui GPUs e sistemas de geração de energia próprios que os desenvolvedores podem utilizar para descobrir se suas configurações conseguem lidar com a variabilidade da IA. Um fornecedor de energia disse que utilizará a instalação para testar baterias, softwares e outros equipamentos destinados a suavizar as oscilações entre o data center e a rede elétrica, que podem causar danos em ambos os lados.
“Temos agora a oportunidade de fazer isso da maneira certa”, disse Symko-Davies.
Autor: Folha
