A inteligência artificial tem uma materialidade que muitas vezes passa despercebida. Por trás de uma pergunta feita a um chatbot, de uma imagem gerada em segundos ou de um algoritmo capaz de analisar milhões de dados existe uma infraestrutura física cada vez maior — e que precisa de energia para funcionar e de sistemas eficientes para controlar o calor gerado pelo processamento.
É por isso que a expansão da IA trouxe os data centers para uma discussão que vai muito além da tecnologia. Quanto essa infraestrutura vai consumir? Há energia suficiente para sustentar seu crescimento? E qual será o impacto sobre recursos como a água?
São perguntas legítimas. O problema começa quando tentamos respondê-las a partir de uma premissa simplificadora: a de que mais data centers significam, necessariamente, um aumento proporcional no consumo de recursos naturais.
Não é tão simples! Segundo a Agência Internacional de Energia (IEA), a demanda global de eletricidade dos data centers cresceu 17% em 2025 e deve praticamente dobrar até 2030, passando de cerca de 485 TWh para aproximadamente 950 TWh. É uma expansão significativa e que não deve ser minimizada. Mas ela também nos obriga a fazer uma pergunta mais importante: que tipo de infraestrutura queremos construir para atender a essa demanda?
A inteligência artificial está mudando o desafio de engenharia dos data centers. Servidores cada vez mais potentes concentram maior capacidade de processamento em espaços menores e, consequentemente, geram mais calor. Isso torna a refrigeração uma decisão estratégica.
Escolher entre sistemas baseados em ar, refrigeração evaporativa ou circuitos fechados deixou de ser apenas uma questão técnica. A decisão influencia consumo de energia, necessidade de água, custos operacionais e até a escolha da região onde uma instalação será construída.
Energia e água, portanto, já não podem ser analisadas separadamente.
Durante muitos anos, a indústria utilizou principalmente o PUE (Power Usage Effectiveness) para medir a eficiência energética de um data center. O indicador continua relevante, mas a nova geração de infraestrutura digital exige um olhar mais amplo.
O WUE (Water Usage Effectiveness), que mede a eficiência no uso da água, ganhou importância justamente porque existe uma relação entre as duas variáveis. Determinadas tecnologias de refrigeração podem reduzir o consumo de energia, mas aumentar a utilização de água. Outras conseguem reduzir drasticamente ou até eliminar o consumo de água associado à refrigeração da instalação, embora possam apresentar características energéticas diferentes.
Isso significa que não existe uma solução universal.
Um data center eficiente não será necessariamente aquele que apresenta o melhor resultado isolado em um indicador, mas aquele capaz de equilibrar energia, água, refrigeração, disponibilidade e desempenho de acordo com as condições do local onde está instalado.
Essa mudança de perspectiva é particularmente importante para o Brasil.
Segundo o Balanço Energético Nacional 2026, da Empresa de Pesquisa Energética (EPE), quase 87% da matriz elétrica brasileira foi composta por fontes renováveis em 2025. Trata-se de uma vantagem importante em um momento em que empresas de tecnologia buscam ampliar capacidade computacional ao mesmo tempo que enfrentam pressões para reduzir a intensidade de carbono de suas operações.
Mas ter uma matriz elétrica predominantemente renovável não resolve a equação sozinho.
A vantagem brasileira só se transforma em diferencial competitivo se vier acompanhada de planejamento energético, conectividade, segurança jurídica, disponibilidade de infraestrutura e projetos capazes de utilizar os recursos naturais de maneira eficiente. Da mesma forma, tecnologias de refrigeração em circuito fechado ou baseadas em ar podem reduzir drasticamente a necessidade de água na operação, mas precisam ser consideradas desde a concepção dos projetos.
Por isso, talvez estejamos fazendo a pergunta errada quando discutimos se data centers “consomem muito” ou “consomem pouco”.
Grandes infraestruturas digitais consomem recursos. Isso é um fato. A questão relevante é quanto desse consumo pode ser evitado por meio de tecnologia, eficiência e boas decisões de engenharia e qual benefício econômico e tecnológico essa infraestrutura é capaz de gerar em contrapartida.
Esse debate se tornará ainda mais importante à medida que países disputarem os investimentos necessários para sustentar a inteligência artificial. Energia disponível, conectividade, clima, recursos hídricos e capacidade de expansão passarão a pesar cada vez mais na decisão sobre onde instalar grandes capacidades computacionais.
O Brasil tem condições favoráveis para participar dessa disputa. Mas não basta ter energia renovável ou território disponível. Precisamos transformar essas vantagens em uma estratégia para infraestrutura digital.
A inteligência artificial está nos obrigando a rever o próprio conceito de eficiência. O data center do futuro não será definido por um único indicador, mas pela capacidade de integrar energia, água, refrigeração e processamento da maneira mais inteligente possível.
A IA vai demandar mais infraestrutura. Isso dificilmente está em discussão. O que ainda podemos decidir é que infraestrutura será essa e quão eficiente queremos que ela seja.
Tito Costa é CRO (Chief Revenue Officer) da Tecto Data Centers*
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