O que é um data center de IA e como ele funciona?

POR Pedro Coelho

Publicado: segunda-feira, 8 de setembro de 2025

Compartilhe :

A inteligência artificial está revolucionando a forma como vivemos, trabalhamos e tomamos decisões. Com sua capacidade de identificar padrões complexos em grandes volumes de dados e entregar respostas em tempo recorde, a IA está transformando setores inteiros que vão desde saúde à indústria financeira. De acordo com a McKinsey, até 69% do tempo gasto em coleta e processamento de dados pode ser automatizado com IA. Isso representa um salto gigantesco em eficiência e produtividade.

Mas todo esse poder tem um custo. Os modelos de IA exigem uma infraestrutura robusta e altamente especializada. Eles não podem simplesmente ser executados em servidores tradicionais, logo se faz necessário ter um novo tipo de ambiente: o data center de IA. E esses data centers não são apenas versões turbinadas dos tradicionais. Eles são projetados desde o início para lidar com demandas de energia muito mais altas, densidades de processamento extremo e sistemas de resfriamento altamente inovadores.

À medida que a adoção da IA se torna uma vantagem competitiva, a necessidade de se entender como funcionam esses data centers se torna cada vez mais essencial. Neste artigo, você vai descobrir o que diferencia um data center de IA dos demais, por que ele é tão crucial e como ele sustenta o futuro da tecnologia.

Data center de IA e as suas adaptações com a evolução da IA

Um data center voltado para IA é uma infraestrutura especialmente desenvolvida para suportar as exigências extremas de energia, armazenamento e resfriamento associadas à tecnologia de inteligência artificial. Ele é equipado com uma capacidade computacional sem precedentes, essencial para suportar tanto o treinamento quanto a execução de modelos complexos de aprendizado de máquina.

As cargas de trabalho de IA demandam até 10 vezes mais recursos do que as operações em nuvem tradicionais. Essas exigências são tão intensas que tornam inviável o uso de data centers convencionais ou locais, que geralmente não dispõem da energia, da refrigeração ou da redundância necessária para operar com eficiência nesse nível. Além disso, conforme o uso da IA cresce, os custos associados ao treinamento e à inferência em nuvem também aumentam significativamente.

Hoje, a implementação de modelos de IA em aplicações práticas já se tornou indispensável. Esses modelos, quando executados em servidores de produção, são capazes de realizar tarefas como reconhecimento facial e tradução de idiomas em tempo real. Mais do que isso, os algoritmos de IA também otimizam o gerenciamento de cargas de trabalho, melhoram a alocação de recursos e reforçam a segurança e a conformidade ao identificar comportamentos anômalos de forma proativa.

Embora os benefícios da inteligência artificial sejam vastos, é importante lembrar que seu desenvolvimento e aplicação dependem de uma infraestrutura poderosa. É justamente por isso que os data centers de IA se tornaram peças-chave para o avanço tecnológico atual.

Por que os data centers de IA são tão necessários hoje?

Apesar do avanço tecnológico, muitas empresas ainda optam por manter seus dados em ambientes locais e tradicionais, operando a partir de uma única instalação para gerenciar tarefas rotineiras.

Essa abordagem pode ser suficiente para cargas de trabalho convencionais, mas não atende às exigências crescentes de aplicações que utilizam computação de alta densidade e inteligência artificial, que demandam muito mais energia e capacidade de resfriamento.

O desenvolvimento de um modelo de IA pode ser dividido, de forma simplificada, em quatro etapas principais:

• Identificação do problema: definir com clareza qual desafio de negócio a IA precisa resolver.
• Preparação dos dados: reunir e ajustar os dados que serão utilizados no processo de aprendizagem da IA.
• Treinamento do modelo: ensinar a IA a reconhecer padrões e executar tarefas com base em grandes volumes de dados.
• Inferência: a etapa em que a IA começa a aplicar o que aprendeu para fazer previsões e tomar decisões com dados que nunca viu antes.

A fase de treinamento, em especial, é extremamente exigente em termos de energia e resfriamento, já que envolve o ajuste contínuo dos parâmetros do modelo com base em vastos conjuntos de dados, sendo isso um processo que ultrapassa os limites das infraestruturas tradicionais.

Mesmo os data centers locais mais modernos, baseados em CPU, já dobraram seu consumo de energia no último ano, atingindo uma densidade média de aproximadamente 12 kW por rack. No entanto, aplicações de IA podem ultrapassar facilmente os 60 kW por rack, exigindo uma reformulação completa na arquitetura do data center.

Para lidar com essas demandas, é essencial contar com servidores de alta densidade, redes altamente otimizadas e sistemas de resfriamento avançados. Diante disso, muitas organizações estão optando por migrar suas operações para data centers de colocation, que oferecem a infraestrutura necessária para suportar as complexas e pesadas cargas de trabalho da IA.

A seguir, vamos explorar em detalhes quais são esses recursos avançados dos componentes de um data center de IA e por que eles são cruciais para o futuro da computação.

Componentes de um data center de IA

Diferentemente dos data centers tradicionais, os voltados para IA exigem componentes especializados, capazes de lidar com cargas intensivas de dados e alto desempenho computacional.

Neste tópico, exploraremos os principais componentes que compõem um data center de IA, destacando suas funções e a importância de cada um para garantir eficiência, escalabilidade e velocidade no processamento de algoritmos inteligentes. Para se ter um melhor entendimento, vamos dividir esses componentes em quatro componentes principais, e dentre eles estão:

Capacidade de computação avançada: Nos data centers voltados para inteligência artificial, os tradicionais racks com CPUs estão sendo substituídos por servidores mais potentes. Esses equipamentos utilizam componentes de hardware especializados, como GPUs (responsáveis por acelerar a renderização de gráficos e imagens) e TPUs (projetadas para otimizar o desempenho em tarefas de IA e aprendizado de máquina).

Armazenamento massivo e eficiente: Esses ambientes contam com sistemas de armazenamento de alto desempenho e escalabilidade, capazes de suportar e fornecer acesso rápido a grandes volumes de dados, sendo  elemento essencial para o desenvolvimento e execução de modelos de inteligência artificial.

Infraestrutura de rede de alta velocidade: Como a IA depende fortemente de processamento paralelo, é fundamental que GPUs e TPUs operem em redes com alta velocidade e baixa latência. Isso garante uma comunicação eficiente entre os componentes, reduzindo gargalos e atrasos no processamento.

Soluções avançadas de resfriamento: O resfriamento a ar, comum em data centers tradicionais, não é suficiente para lidar com o calor gerado pelas operações intensivas de IA. Devido à alta densidade de processamento das GPUs, que podem consumir mais energia por rack, é necessário adotar sistemas mais eficientes, como o resfriamento líquido. Essa tecnologia utiliza fluidos não corrosivos e não condutores para dissipar o calor, proporcionando uma solução mais eficaz e sustentável para manter a temperatura adequada da infraestrutura de TI.

Quais são os recursos e benefícios dos data centers de IA?

Os data centers voltados para Inteligência Artificial (IA) proporcionam diversos benefícios concretos para as empresas. Entre eles, destacam-se a proteção física dos modelos de IA e, consequentemente, da propriedade intelectual da organização, o aumento da eficiência operacional e a possibilidade de crescimento em larga escala. A seguir, exploramos esses benefícios de forma mais detalhada.

Proteção física para a propriedade intelectual e cargas de trabalho de IA

Os data centers são construídos com alto nível de segurança física, funcionando como verdadeiras fortalezas que protegem os dados e modelos de IA das empresas. Essa segurança é essencial, considerando que os dados utilizados no treinamento desses modelos frequentemente contêm informações confidenciais. Por isso, soluções abertas nem sempre são viáveis. Os data centers garantem a integridade desses ativos valiosos por meio de:

• Sistemas de controle de acesso avançados,
• Monitoramento 24 horas por dia, 7 dias por semana,
• Medidas rigorosas de proteção para evitar acessos não autorizados.

Aceleração do treinamento e da implementação de modelos de IA

Com a crescente importância da IA no ambiente corporativo, a demanda por capacidade computacional também aumenta. Diferente da infraestrutura tradicional de TI, os data centers especializados em IA são capazes de fornecer os recursos necessários para lidar com esses modelos em larga escala. Isso permite:

• Resolução de problemas mais eficaz: A capacidade de processar grandes volumes de dados permite ganhos substanciais de produtividade, liberando os especialistas para focar em inovação e melhorias estratégicas.
• Infraestrutura escalável e moderna: Para empresas que buscam crescimento contínuo, os data centers oferecem uma base tecnológica capaz de acompanhar as inovações futuras.
• Alta agilidade: Com recursos quase ilimitados de energia e espaço, é possível expandir rapidamente a capacidade computacional, por exemplo, de 7 kW para 100 kW, em menos de uma hora, sendo isso algo inviável em ambientes internos convencionais.

Maior precisão e eficiência em aplicações de IA

As soluções de IA automatizam boa parte da manipulação de dados que antes demandava esforço humano, permitindo que analistas dediquem mais tempo a desafios complexos e estratégicos. A utilização de servidores com alto desempenho (GPU/TPU) e redes avançadas garante:

• Decisões em tempo real: A análise rápida de grandes volumes de dados torna possível obter insights de negócio quase instantaneamente.
• Análises preditivas eficazes: A precisão dos modelos facilita a identificação de riscos e oportunidades com antecedência.
• Eficiência operacional: Automatizar tarefas rotineiras reduz erros, economiza tempo e melhora a produtividade.

Capacidade de expansão para cargas de trabalho de IA complexas

Embora o uso de IA já seja comum nas empresas, o potencial de crescimento ainda é enorme. Os data centers dedicados à IA fornecem a flexibilidade necessária para acompanhar essa evolução. Entre os principais benefícios estão:

• Escalabilidade contínua: A estrutura é preparada para absorver o aumento de volume e complexidade à medida que os projetos de IA se desenvolvem.
• Preparação para o futuro: Com a IA em constante transformação, investir em data centers é uma forma de garantir que a infraestrutura acompanhará essa evolução.
• Gestão inteligente de recursos: A capacidade de ajustar a alocação de recursos conforme as necessidades do projeto garantem que as empresas não fiquem limitadas pela infraestrutura local. Isso é especialmente útil no desenvolvimento de IA generativa.

Redução de custos e compromisso com a sustentabilidade

Treinar modelos de IA exige grande poder computacional, e isso tem um custo bem elevado. Um exemplo é o da IA Gemini, do Google, cujo treinamento custa cerca de 191 milhões de dólares. Com isso, surge a preocupação com sustentabilidade. Os data centers oferecem uma solução mais eficiente do ponto de vista econômico e ambiental, equilibrando performance e responsabilidade.

Conformidade com normas e regulamentações

Empresas que precisam seguir normas rígidas de conformidade encontram nos data centers de IA uma solução eficaz, já que esses ambientes normalmente atendem aos principais padrões internacionais, como:

• HIPAA (proteção de dados de saúde),
• PCI DSS (segurança em transações financeiras),
• GDPR (proteção de dados pessoais na União Europeia).

Essa conformidade embutida contribui para maior segurança jurídica, evita penalidades e reduz a complexidade da gestão de dados.

Exemplos reais de empresas que estão migrando para data centers de IA

Diversas empresas líderes e inovadoras estão apostando fortemente na infraestrutura de data centers voltados para inteligência artificial. Entre elas, destacam-se:

• Tesla: A infraestrutura de IA da Tesla é fundamental para seus veículos autônomos. Seus data centers são responsáveis por processar algoritmos que analisam dados em tempo real e tomam decisões de forma autônoma.
• Google: A empresa tem investido bilhões em seus data centers voltados para IA, com o objetivo de sustentar produtos como a Pesquisa Google e o Google Assistente. Para otimizar o desempenho, utiliza TPUs desenvolvidas internamente, projetadas para acelerar cargas de trabalho baseadas em IA.
• Nvidia: Reconhecida por oferecer soluções avançadas em hardware, a Nvidia desenvolve arquiteturas de ponta para GPUs, DPUs e CPUs. Um exemplo é a Blackwell GPU , que incorpora seis tecnologias inovadoras para facilitar o processamento, o treinamento e a implementação de modelos de IA
• Alibaba: Gigante do comércio eletrônico na China, a Alibaba criou uma ampla rede de data centers com foco em IA para apoiar seus serviços digitais. Além disso, a empresa está comprometida em construir novas instalações com foco em práticas sustentáveis.

Apesar desse avanço, o setor da saúde ainda não deu passos significativos nessa direção, sendo que isso provavelmente ainda não ocorreu devido às exigências rigorosas relacionadas à conformidade regulatória e à soberania de dados. No entanto, é possível que mais organizações dessa área comecem a adotar data centers de IA, à medida que reconheçam os benefícios concretos da tecnologia, especialmente no reforço à segurança e à eficiência operacional.

Considerações referentes a sustentabilidade dos data centers de IA

Uma preocupação crescente é que, com a expansão da inteligência artificial, a demanda por energia também aumente, o que pode intensificar as críticas quanto ao impacto ambiental dos data centers.

Por isso, é essencial que os data centers voltados para IA sejam projetados considerando princípios de sustentabilidade desde o início. A seguir, são apresentados dois avanços que contribuem para tornar esse objetivo mais viável:

Resfriamento líquido : A enorme quantidade de equipamentos de computação exigidos pelo data center de IA significa que o resfriamento a ar por si só não é suficiente. O resfriamento líquido com eficiência energética se tornará a norma para o data center de IA. Essas soluções exigem muito menos energia para manter os servidores na temperatura ideal, o que significa que podem reduzir o consumo de energia em até 90% .

Energia renovável: A transição para energia solar ou eólica, parcial ou total, permite que os projetistas de data centers reduzam a pegada de carbono e mitiguem o impacto ambiental. Essa será uma consideração crucial à medida que os data centers se tornam maiores e mais difundidos. Além disso, o uso de reatores de fissão nuclear está a ganhando força entre as grandes empresas, mas o uso da energia da fissão não é renovável como a energia gerada pela fusão nuclear, pois a fissão depende do uranio.

As contradições da sustentabilidade do data center de IA e o futuro dos data centers de IA

Embora pareça contraditório, a inteligência artificial representa tanto um dos principais motivos do aumento no consumo energético dos data centers quanto uma ferramenta promissora para torná-los mais sustentáveis.

A IA é capaz de monitorar e ajustar o uso de energia com base em dados históricos ou em necessidades operacionais em tempo real. Além disso, pode prever futuras demandas energéticas, otimizando sistemas de refrigeração e alocação de recursos de forma autônoma, desde que alimentada por um modelo adequado dentro de um data center inteligente.

Assim, apesar de contribuir para o crescimento do consumo energético, a própria IA também oferece meios para reduzir esse impacto.

Quando se olha para o futuro dos data centers voltados à IA, o principal desafio é acompanhar o ritmo acelerado de crescimento dessa tecnologia. Espera-se que, na próxima década, tanto a computação quântica quanto modelos de IA mais avançados ganhem ainda mais destaque, exigindo que os data centers evoluam continuamente e colaborem com a indústria para garantir um desenvolvimento sustentável.

À primeira vista, considerando a Lei de Moore, pode parecer que os data centers estão em desvantagem nessa corrida tecnológica. No entanto, esse não é o caso.

Novas tecnologias vêm sendo desenvolvidas para aumentar a eficiência operacional dessas infraestruturas. O setor tem trabalhado em parceria com fabricantes de chips, como a NVIDIA, para criar hardware mais potente e sistemas de resfriamento mais eficazes.

Entre as inovações emergentes está a computação neuromórfica, que é uma abordagem inspirada no funcionamento do cérebro humano. Essa arquitetura permite que modelos de IA operem de forma mais eficiente e com maior escalabilidade, representando uma alternativa promissora para os data centers do futuro, que precisam aliar desempenho, custo e sustentabilidade.

Referências

• https://www.itssolution.com/data-center-artificial-intelligence-in-your-network/ (acessado em 07/09/2025 as 14:11)
• https://www.northcdatacenters.com/en/knowledge/what-makes-an-ai-data-center-different-from-a-traditional-data-center/ (acessado em 07/09/2025 as 14:21)
• https://www.macquariedatacentres.com/blog/what-is-an-ai-data-centre-and-how-does-it-work/(acessado em 07/09/2025 as 14:29)
• https://www.digitalrealty.com/resources/articles/data-center-ai (acessado em 07/09/2025 as 14:33)

Sobre o autor

Olá meu nome é Pedro Coelho, eu sou engenheiro químico com Pós Graduação em Engenharia de Segurança do Trabalho e também sou Green Belt em Lean Six Sigma. Além disso, eu conclui recentemente o curso de Engenharia Civil, e em parte de minhas horas vagas me dedico a escrever artigos aqui no ENGQUIMICASANTOSSP, para ajudar estudantes de Engenharia Química e de áreas correlatas. Se você está curtindo essa postagem, siga-nos através de nossas paginas nas redes sociais e compartilhe com seus amigos para eles curtirem também :)