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xAI e a corrida por energia: por que a I.A. está pressionando o consumo elétrico
Publicado 14/04/2026 • 16:40 | Atualizado há 6 meses
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Publicado 14/04/2026 • 16:40 | Atualizado há 6 meses
KEY POINTS
Foto: Reprodução Instagram
xAI e a corrida por energia: por que a I.A. está pressionando o consumo elétrico
A xAI, empresa de inteligência artificial de Elon Musk, se tornou um exemplo de como a expansão da I.A. tem aumentado a pressão sobre o consumo elétrico, já que esse tipo de tecnologia depende de infraestrutura de grande escala, com data centers operando de forma contínua e alto volume de processamento.
Essa situação surge após a companhia obter autorização para operar estruturas ligadas a uma usina de energia nos Estados Unidos e enfrentar oposição ao projeto.
A companhia se tornou um exemplo desse movimento ao avançar na expansão de sua infraestrutura e ampliar a necessidade de fornecimento energético para sustentar suas operações de inteligência artificial, segundo o Times Brasil – Licenciado Exclusivo CNBC.
Leia também: OpenAI pede investigação sobre supostos ataques de Elon Musk
A inteligência artificial demanda alto consumo de energia por causa da forma como funciona. Diferente de sistemas digitais tradicionais, ela depende de servidores que executam cálculos complexos de forma contínua, tanto no treinamento dos modelos quanto na sua operação diária.
Esse processamento, de acordo com o Times Brasil – Licenciado Exclusivo CNBC, envolve grandes volumes de dados sendo analisados ao mesmo tempo, o que exige infraestrutura de alta capacidade funcionando sem interrupções.
De acordo com o relatório “Powering sustainable AI in the United States”, divulgado em abril de 2025, o uso crescente da IA deve causar o aumento de 20% a 50% da demanda de eletricidade dos Estados Unidos entre 2025 e 2030. No entanto, até 2028, pode não ser possível gerar a energia elétrica suficiente em horários de pico.
Em geral, a demanda de energia elétrica tem aumentado pela combinação do: ‘boom’ da IA e data centers, ascensão do mercado de veículos elétricos, abertura de novas fábricas e crises climáticas que causaram eventos extremos.
A demanda de energia elétrica dos Estados Unidos pode atingir 157 gigawatts em 2029 e 173 gigawatts em 2030. Com isso, caso a capacidade da reserva atual seja mantida, pode ocorrer um déficit de 175 gigawatts até 2033, conforme afirmou Jeannie Salo, diretora de políticas públicas da Schneider Electric para a América do Norte.
Antes dos chatbots de IA e outras tecnologias similares se tornarem populares, não havia grandes aumentos na demanda elétrica dos Estados Unidos. Na verdade, o esperado é que fosse aumentando de forma gradual, como parte da transição energética que visa dar fim ao uso de combustíveis fósseis.
No entanto, segundo o relatório da Schneider Electric SE, estima-se que o tráfego global de internet deve crescer de 3,4 para 8,7 zettabyts até 2030 – com a IA e o streaming de vídeos representando até 61% desse volume.
Consequentemente, o setor de data centers tende a continuar crescendo em ritmo acelerado. Nesse sentido, o estudo destaca que a carga intensiva de IA pode exigir aumento de 50% dos data centers até 2030. Ademais, até 2030, o custo de eletricidade para IA deve aumentar 160%.
Em nível global, será necessário aumentar a capacidade de armazenamento de energia em quatro vezes a atual para comportar a ascensão da IA. Enquanto isso, 90% dos data centers já enfrentam limitações de capacidade elétrica. Nesse sentido, uma possível solução é que os centros de dados tenham uma matriz híbrida – isto é, combinar energia renovável e armazenada para evitar picos e quedas de energia.
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Siga o Times | CNBCToda essa operação acontece dentro dos data centers. São essas estruturas que mantêm os sistemas de I.A. ativos, conectando milhares de servidores que precisam funcionar simultaneamente.
Com a evolução da inteligência artificial generativa, o volume de processamento aumentou, o que fez crescer também a demanda por energia elétrica para sustentar essas operações.
Quando empresas de I.A. expandem suas operações, o impacto energético não está apenas no aumento de tamanho físico dos data centers, mas na complexidade do processamento.
Mais modelos em funcionamento, mais usuários acessando os sistemas e mais treinamento contínuo significam maior carga simultânea sobre os servidores.
Isso faz com que a expansão da infraestrutura tecnológica esteja diretamente ligada ao aumento do consumo elétrico.
No caso da xAI, a autorização para operar estruturas ligadas a uma usina de energia coloca outro elemento nessa equação: a necessidade de garantir fornecimento próprio ou mais direto de eletricidade para sustentar a operação.
Esse tipo de conexão mostra como projetos de I.A. em larga escala começam a buscar alternativas além da rede elétrica tradicional, justamente para dar conta da demanda constante dos data centers.
A ligação entre a operação da empresa e uma fonte de geração de energia também motivou questionamentos e oposição ao projeto, reforçando o debate sobre como essas estruturas devem ser autorizadas e monitoradas.
Leia também: A xAI de Elon Musk enfrenta nova oposição após obter autorização para pouso em usina de energia
A liberação da infraestrutura colocou o processo regulatório em evidência. Autoridades passaram a ser cobradas sobre os critérios utilizados na autorização e sobre os impactos desse modelo.
O caso da xAI ajuda a ilustrar um cenário mais amplo: o avanço da inteligência artificial depende não apenas de tecnologia, mas de uma base energética capaz de acompanhar seu ritmo de crescimento, algo que já pressiona o consumo elétrico em diferentes regiões.
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