Data centers de IA podem consumir energia equivalente a milhões de casas no Brasil
Nos últimos anos, a expansão global da IA gerou uma corrida por novos data centers de alto desempenho, e o Brasil entrou definitivamente nessa disputa
Um data center — ou centro de dados — é uma infraestrutura física destinada a armazenar, processar e distribuir informações digitais. Ele abriga servidores e equipamentos de rede que sustentam desde serviços em nuvem até operações complexas de inteligência artificial (IA), como o treinamento de modelos de linguagem natural usados em aplicativos como o ChatGPT. Esses centros podem operar com diferentes finalidades: os de nuvem são voltados para o armazenamento e acesso remoto a dados e serviços pela internet; já os de IA são projetados para suportar cargas computacionais intensas, como algoritmos de aprendizado de máquina.
Nos últimos anos, a expansão global da IA gerou uma corrida por novos data centers de alto desempenho, e o Brasil entrou definitivamente nessa disputa. Os quatro primeiros complexos voltados para inteligência artificial no país — previstos para serem construídos no Rio de Janeiro (RJ), Eldorado do Sul (RS), Maringá (PR) e Uberlândia (MG) — devem, juntos, ter um potencial de consumo elétrico comparável ao de até 16,4 milhões de residências brasileiras. O cálculo se baseia nas potências máximas anunciadas pelas empresas responsáveis pelos projetos.
Um quinto centro, previsto para Caucaia (CE), está fora dessa estimativa por ainda não ter a confirmação de foco exclusivo em IA.
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O crescimento desse setor ocorre num modelo semelhante ao do mercado imobiliário: empresas constroem a infraestrutura e oferecem o espaço para locação, garantindo energia e refrigeração adequadas para os equipamentos dos clientes. Porém, ao contrário de centros convencionais — que operam com potências próximas de 20 megawatts, equivalentes ao consumo de cerca de 80 mil casas — os data centers de IA operam em escala muito superior. Os impactos, portanto, são diretamente proporcionais.
No Rio de Janeiro, a empresa Elea Data Centers planeja instalar quatro novos centros dedicados à IA dentro do projeto Rio AI City, em Jacarepaguá. Um deles já opera, ainda com foco em nuvem. A potência inicial anunciada é de 1.500 megawatts, o equivalente ao consumo diário de cerca de 6 milhões de casas, podendo chegar futuramente a 3.200 megawatts. A iniciativa conta com o apoio da prefeitura, que assinou um memorando de intenções para impulsionar o projeto. O prefeito Eduardo Paes (PSD) quer posicionar o Rio como “capital da inteligência artificial brasileira”.
Outro grande empreendimento é o Scala AI City, em Eldorado do Sul (RS), que prevê a instalação de “bairros de servidores” e potência inicial de 1.800 megawatts, com possibilidade de expansão para 5.000 até 2033. A empresa Scala Data Centers promete um sistema de refrigeração com óleo em circuito fechado, alternativa mais sustentável que reduz o uso de água — recurso sensível nesse tipo de operação. A cidade gaúcha aprovou legislação específica para transformar a região em polo tecnológico, com incentivos fiscais e conexão direta à rede elétrica nacional.
Já a empresa RT-One anunciou a construção de dois data centers, um em Maringá (PR) e outro em Uberlândia (MG), ambos com capacidade de 400 megawatts, ou o equivalente ao consumo diário de 1,6 milhão de casas, cada um. Em Maringá, a prefeitura busca transformar a área do projeto em zona de livre comércio para facilitar a importação de equipamentos. A RT-One admite a possibilidade de utilizar água do Aquífero Guarani no processo de resfriamento, devolvendo-a ao subsolo após passagem por trocadores de calor. A empresa assegura que o método é seguro e de baixo impacto ambiental.
Por fim, em Caucaia (CE), a Casa dos Ventos planeja investir mais de R$ 50 bilhões na construção de um data center com potência inicial de 300 megawatts, podendo chegar a 576 megawatts. A operação está prevista para 2027. A empresa afirma que usará um sistema de refrigeração em circuito fechado e já recebeu autorização para conexão com a rede elétrica nacional.
Apesar das promessas de sustentabilidade, especialistas alertam para a escassez de informações públicas que permitam avaliar com precisão o real impacto desses empreendimentos sobre o meio ambiente. “Não se consome toda a potência estimada, mas ainda assim é um consumo significativo”, afirma o engenheiro Eduardo Fagundes, especialista em IA. Ele explica que o uso energético depende da carga de trabalho dos servidores, e não apenas da capacidade instalada.
Outro ponto crítico é o uso da água. Estudos como o da Universidade da Califórnia em Riverside apontam que o treinamento de modelos como o GPT-3 pode evaporar até 700 mil litros de água, enquanto simples interações com usuários — como 50 perguntas ao ChatGPT — podem consumir meio litro de água. O professor Shaolei Ren, um dos autores do estudo, defende que os benefícios da IA precisam ser constantemente comparados aos impactos ambientais causados por sua infraestrutura. “É preciso garantir que o lado positivo compense os danos à sociedade e ao meio ambiente”, alerta.
Com o avanço acelerado desse mercado no Brasil, o debate sobre regulação, transparência e sustentabilidade torna-se cada vez mais urgente. Afinal, a inteligência artificial pode ser revolucionária — mas seu custo energético e ambiental já é uma realidade palpável.
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