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Energia vira principal gargalo para expansão da inteligência artificial no mundo; entenda
Publicado 03/08/2026 • 22:45 | Atualizado há 1 hora
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Publicado 03/08/2026 • 22:45 | Atualizado há 1 hora
KEY POINTS
Foto: unsplash
Energia vira principal limite para expansão da inteligência artificial; entenda
A expansão da inteligência artificial (I.A) continua impulsionando investimentos em chips, data centers e infraestrutura computacional.
Apesar da recente volatilidade nas ações de empresas ligadas ao setor, executivos de fabricantes de semicondutores afirmam que a demanda permanece forte e que o principal desafio para o avanço da tecnologia está na capacidade de sustentar esse crescimento.
A disponibilidade de energia aparece como um dos principais fatores que podem limitar a expansão da infraestrutura de I.A. O aumento do uso de modelos avançados exige maior capacidade de processamento, o que amplia a necessidade de data centers e, consequentemente, de eletricidade.
Leia também: Executivos de chips descartam freio na IA e veem demanda “quase ilimitada”
Nos últimos meses, fabricantes de chips registraram forte valorização no mercado devido às expectativas sobre o papel dos semicondutores no desenvolvimento da inteligência artificial.
No entanto, a volatilidade recente das ações levantou dúvidas sobre uma possível desaceleração dos investimentos. Ainda assim, executivos do setor afirmam que a procura por capacidade computacional continua elevada.
Pat Gelsinger, ex-CEO da Intel e atual sócio-geral da Playground Global, afirmou que a demanda por I.A permanece próxima de um nível ilimitado e apontou a disponibilidade de energia como o principal fator de restrição para ampliar a infraestrutura necessária.
Além da energia, empresas enfrentam desafios relacionados à construção de novos data centers e ao fornecimento de componentes essenciais para aumentar a capacidade de processamento.
A expansão dos data centers se tornou uma prioridade para empresas que desenvolvem e utilizam inteligência artificial. Porém, a ampliação dessa estrutura depende de investimentos em energia, equipamentos e componentes especializados.
Movimentos recentes envolvendo Meta e xAI, de Elon Musk, chamaram atenção após as empresas disponibilizarem parte de sua capacidade computacional excedente. As iniciativas levantaram dúvidas sobre uma possível sobra de infraestrutura em algumas áreas do mercado.
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Siga o Times | CNBCLeia também: Como o agronegócio brasileiro pode liderar a exportação de soluções de inteligência artificial
Apesar disso, executivos do setor avaliam que esses casos são específicos e não indicam uma redução geral da demanda. Empresas como Nebius e Cerebras Systems afirmam que ainda existe falta de capacidade computacional para atender aos investimentos em I.A.
A Lumentum, fornecedora de componentes ópticos para data centers, também informou que possui demanda contratada para os próximos cinco anos e trabalha para ampliar sua produção.
Enquanto ampliam os investimentos em infraestrutura, companhias também passaram a avaliar com mais cuidado os gastos com inteligência artificial.
Durante o período conhecido como “tokenmaxxing”, algumas empresas incentivaram o uso intenso de ferramentas de IA, principalmente de plataformas como OpenAI e Anthropic. Agora, organizações passaram a priorizar aplicações que apresentem retorno financeiro e ganhos de produtividade.
Essa mudança ocorre porque modelos avançados continuam com custos elevados, enquanto alternativas de código aberto, como as desenvolvidas por DeepSeek e Alibaba, ganharam espaço.
Leia também: Startup usa inteligência artificial para agilizar diagnóstico cerebral no SUS
Com isso, o mercado deve caminhar para o uso de diferentes modelos de I.A conforme a necessidade de cada aplicação. Soluções mais avançadas serão utilizadas em tarefas complexas, enquanto modelos mais simples poderão atender demandas específicas.
Assim, embora a demanda por inteligência artificial continue crescendo, a expansão do setor dependerá da capacidade de ampliar a infraestrutura necessária. Nesse cenário, a energia se torna um dos principais desafios para manter o ritmo de desenvolvimento da tecnologia.
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