Servidores de IA da NVIDIA apresentam aumento de 100 vezes no consumo de energia — o fornecimento global de energia é adequado para as crescentes demandas da IA?

Desenvolvimentos recentes na tecnologia de servidor de IA da NVIDIA revelam um aumento impressionante nos requisitos de energia, levando a preocupações significativas em relação à sustentabilidade diante do rápido crescimento.

Transição da NVIDIA de Ampere para Kyber: uma projeção de crescimento do consumo de energia

À medida que o setor de IA acelera em direção a capacidades computacionais aprimoradas, as empresas estão interessadas em inovar em hardware ou estabelecer clusters de IA expansivos. Esse esforço, impulsionado por empresas líderes como OpenAI e Meta, que buscam marcos como a inteligência artificial geral (IAG), levou os fabricantes, em particular a NVIDIA, a reforçar agressivamente suas linhas de produtos. Insights recentes do analista Ray Wang ilustram uma tendência preocupante: cada geração subsequente de servidores de IA da NVIDIA está associada a um aumento drástico na demanda de energia, destacado por um aumento previsto de 100 vezes no consumo de energia da geração Ampere para a nova arquitetura Kyber.

Aumento do consumo de energia em gerações sucessivas de servidores $NVDA AI.pic.twitter.com/BM4KSUEIbk

— Ray Wang (@rwang07) 15 de outubro de 2025

O aumento nas classificações de potência dos servidores da NVIDIA pode ser atribuído a vários fatores. Uma causa proeminente é o aumento do número de GPUs em um determinado rack, o que levou ao aumento das classificações de Potência Térmica de Design (TDP) ao longo das gerações. Por exemplo, enquanto a arquitetura Hopper operava a cerca de 10 kW por chassi, as configurações Blackwell estão elevando esse valor para perto de 120 kW devido à maior densidade de GPU. A NVIDIA não hesitou em aumentar sua capacidade para atender às demandas de computação do setor, mas essa trajetória de crescimento levanta sérias preocupações com o consumo de energia.

Gráfico mostrando o aumento de potência do servidor de Ampere 10kW em 2020 para Rubin Ultra 1000kW+ em 2028, marcado com imagens do servidor.

Além disso, inovações como as tecnologias avançadas NVLink/NVSwitch, juntamente com gerações de racks de última geração e taxas de utilização mais elevadas, contribuíram significativamente para o aumento da demanda energética dos data centers em hiperescala. Essa demanda crescente transformou a competição entre as grandes empresas de tecnologia em uma corrida pelos maiores campi de IA em escala de rack, com métricas de consumo de energia agora medidas em gigawatts. Empresas como OpenAI e Meta projetam expandir suas capacidades de computação em mais de 10 GW em um futuro próximo.

Unidades de servidor sem marca com cabos e conectores visíveis alojados em racks de servidor pretos conectados por tubos. — Créditos da imagem: NVIDIA

Para colocar a escala desse consumo de energia em perspectiva, estima-se que 1 GW de demanda energética de hiperescaladores de IA poderia abastecer aproximadamente 1 milhão de residências nos EUA, sem considerar os custos adicionais de energia vinculados à refrigeração e ao fornecimento de energia. Esse consumo crescente ilustra que alguns data centers podem, em breve, exigir energia equivalente à de nações de médio porte ou estados americanos de grande porte, gerando sérias preocupações locais e nacionais com o setor energético.

Pesquisas da Agência Internacional de Energia (AIE) em 2025 projetam que a IA potencialmente dobrará o consumo de eletricidade até 2030, aumentando em quase quatro vezes a taxa de crescimento atual da rede elétrica. Além disso, a rápida implantação de data centers em todo o mundo pode levar ao aumento dos custos de eletricidade das residências, especialmente em regiões próximas a essas infraestruturas significativas. Consequentemente, os EUA, juntamente com outras nações envolvidas na corrida da IA, enfrentam um desafio energético urgente que merece atenção urgente.

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