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.
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À medida que o boom da IA se acelera, esses problemas técnicos apontam para custos adicionais e problemas de confiabilidade imprevistos.
Até mesmo alguns minutos de indisponibilidade podem afetar a receita dos operadores de data centers.
Isso ocorre em um momento em que investidores e credores já estão apreensivos com os centenas de bilhões de dólares que as grandes empresas de tecnologia estão destinando a esses projetos, em meio a preocupações crescentes de que essas instalações possam estar se depreciando muito mais rapidamente do que o estimado.
Os problemas também podem ser uma 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 orienta fornecedores de eletricidade e data centers sobre padrões e confiabilidade -- É como acelerar demais o motor do carro: ele se desgasta mais rapidamente do que se você mantiver uma velocidade constante.
Os data centers existem há décadas, consumindo grandes quantidades de eletricidade enquanto garantem que tudo, desde sua série favorita em um serviço de streaming até seu pedido de supermercado online, funcione sem problemas.
Mas as instalações projetadas para computação de IA são diferentes porque sua demanda é muito maior e oscila de maneira muito mais acentuada.
Aumentos de consumo equivalentes à demanda de fábricas, cidades ou até mesmo metrópoles inteiras podem surgir e desaparecer em questão de segundos, criando choques repetidos que os equipamentos conectados têm dificuldade para absorver.
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Um data center de 1 gigawatt equivale ao consumo de uma cidade do tamanho de Boston, sendo que metade dessa demanda pode ligar e desligar 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 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 sistema de fornecimento de energia quando estão treinando novos modelos — um processo que mobiliza todas as unidades de processamento gráfico, ou GPUs, simultaneamente.
Como o 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, o consumo de energia da IA chega a ficar até 50% acima da capacidade para a qual a instalação foi projetada.
-- 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 Co.
A empresa está desenvolvendo equipamentos para administrar as oscilações de energia dos servidores de próxima geração da Nvidia, ainda mais intensivos em consumo de energia, previstos 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.
-- Não é possível fazer uma mudança tão rápida -- disse.
Esta reportagem foi baseada em entrevistas com mais de três dezenas de especialistas em energia nos Estados Unidos 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, desenvolvedores de padrões, seguradoras e órgãos reguladores.
Quase todos afirmaram que os impactos físicos sobre as instalações eram evidentes.
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As manivelas de pequenos motores de combustão a gás natural usados para gerar energia em data centers se romperam, disseram algumas dessas pessoas.
Na instalação de computação Colossus, da xAI, em Memphis, no Tennessee, turbinas movidas a gás apresentaram rachaduras, segundo uma das fontes.
Baterias foram instaladas no sistema para ajudar a suavizar as oscilações de energia e reduzir a pressão sobre as turbinas em funcionamento, disse a pessoa.
A SpaceX, empresa controladora da xAI, não respondeu aos pedidos de comentário.
Turbinas também apresentaram rachaduras em data centers muito menores no Reino Unido, disse Andrew Cunningham, CEO da GeoPura, que fornece hidrogênio para uso em células a 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 chips de IA, disse Jennifer Scanlon, CEO da UL Solutions, empresa que testa e certifica novas tecnologias.
Alto volume de troca de baterias
Existe uma série de equipamentos, como baterias, capacitores, transformadores e volantes de inércia, que podem ajudar a estabilizar os fluxos de energia.
No entanto, na corrida para construir rapidamente capacidade de computação para IA, não estão sendo utilizadas tecnologias suficientes desse tipo nos novos data centers, disseram várias das fontes.
Baterias instaladas com essa finalidade às vezes precisaram ser substituídas em questão de meses ou até semanas devido ao alto nível de desgaste, segundo o Uptime Institute e outras pessoas que trabalham com operadores.
O problema é observado em data centers de todo o mundo, do Oriente Médio e da África à Europa e aos Estados Unidos, disse Villegas-Williamson, do Uptime Institute.
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 de 2,67 gigawatts planejado no oeste do Texas, disse Chris James, CEO da Joulent, que está desenvolvendo a instalação em parceria com a gigante de energia Chevron.
Com 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 tiverem melhor desempenho serão aqueles que levarem essas interações em consideração desde o início, em vez de tentar resolvê-las depois da construção.”
Problemas de confiabilidade
Se equipamentos essenciais quebrarem prematuramente, “a consequência financeira não está principalmente na substituição de uma bomba, de um disjuntor ou de algum componente elétrico — está no valor da capacidade de computação cara 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 perda de receita varia muito.
As estimativas vão de milhares a centenas de milhares de dólares por minuto, dependendo do tipo de instalação e de sua carga de trabalho.
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Os data centers são construídos com a premissa de que, uma vez que entrem em operação, funcionarão 24 horas por dia, 365 dias por ano, disse uma pessoa envolvida no financiamento dessas instalações.
Na realidade, algumas estão registrando níveis de disponibilidade próximos de 80% e, caso o problema não seja solucionado, isso poderá afetar investidores de determinados projetos nos próximos 12 a 24 meses, afirmou.
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 velocidade de depreciação de outro componente crucial dos data centers — os próprios racks de GPUs — levantou dúvidas sobre se o setor conseguirá ser tão rentável quanto promete.
IA pode desestabilizar a rede elétrica
Esses problemas de confiabilidade também têm potencial para desestabilizar a rede elétrica como um todo.
Essa extensa rede de linhas de alta tensão, transformadores e usinas de geração 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 intermitente de energia eólica e solar, que frequentemente provoca grandes oscilações no fornecimento de uma hora para outra, já é uma força de instabilidade.
Os data centers de IA podem elevar essa volatilidade a um novo patamar.
-- Essas cargas são extremamente dinâmicas ou flutuantes, o que provoca instabilidade na rede e pode levar, se não houver correção, a 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, no 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, afirmou.
-- Isso deixou as empresas de serviços públicos muito preocupadas em todo o mundo -- disse Roy.
Nos últimos dois anos, a North American Electric Reliability Corp — principal órgão regulador dos Estados Unidos responsável por estabelecer padrões para garantir a confiabilidade do sistema elétrico — alertou repetidamente que os data centers estão entre os maiores riscos à estabilidade da rede e emitiu alertas sobre o problema.
A NERC avaliou mais de 33 gigawatts de data centers em operação nos Estados Unidos e constatou que cerca de três quartos dos 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 três, exigindo que grandes data centers enfrentassem esses riscos imediatos e apresentassem suas respostas até 3 de agosto.
Uso de novas técnicas
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 onipresentes nos 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 utilizando nos próprios data centers da empresa -- disse Harris.
A Nvidia está trabalhando para tornar suas implementações muito mais estáveis “tanto na etapa de construção, projeto e engenharia dos data centers quanto no fornecimento de energia”.
Operadores de data centers vêm adotando técnicas para suavizar as oscilações de energia provocadas pelas cargas de trabalho de IA por meio da execução de cálculos paralelos — essencialmente operações matemáticas fictícias que não fazem parte do processo de treinamento — para manter as GPUs funcionando de maneira estável.
Essa abordagem, porém, tem sido criticada por desperdiçar eletricidade justamente em um momento em que a demanda por energia está aumentando.
No ano passado, o National Laboratory of the Rockies, próximo a Denver, no Colorado, montou uma estrutura de testes a pedido do Departamento de Energia dos Estados Unidos para descobrir como integrar a IA à rede elétrica com segurança, disse Martha Symko-Davies, gerente de programas do laboratório para o escritório de eletricidade do Departamento de Energia.
O local possui GPUs e geração de energia própria que os desenvolvedores podem utilizar para verificar 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 provocar danos em ambos os lados.
-- Temos agora a oportunidade de fazer isso da maneira correta -- disse Symko-Davies.