*Por Franklin Lacerda, economista e CEO da Análise Econômica
A próxima grande disputa tecnológica talvez não seja decidida apenas por quem desenvolver o melhor modelo de inteligência artificial. A infraestrutura da inteligência artificial está transformando uma tecnologia aparentemente digital em uma corrida por ativos bastante físicos: chips, data centers, redes de transmissão e, sobretudo, energia.
Segundo a Agência Internacional de Energia, o consumo de eletricidade dos data centers no mundo deve mais que dobrar até 2030, chegando a aproximadamente 945 TWh — ligeiramente acima de toda a eletricidade consumida atualmente pelo Japão. A infraestrutura da inteligência artificial ajuda a explicar por que empresas de tecnologia começaram a negociar diretamente com geradoras, investir em novas fontes e até apoiar projetos nucleares.
O algoritmo pode estar na nuvem, mas a nuvem precisa estar conectada à tomada. Para entender a dimensão dessa transformação, vale consultar o relatório Energy and AI, da Agência Internacional de Energia.
Da corrida por algoritmos à corrida por capacidade
A infraestrutura da inteligência artificial também está criando um ciclo de investimento de dimensões incomuns. A PwC estima que os data centers poderão exigir US$31,6 trilhões em investimentos acumulados até 2050, com os gastos anuais avançando de aproximadamente US$800 bilhões em 2026 para US$1,1 trilhão em 2030 e US$1,8 trilhão em 2050.
Diferentemente de uma ferrovia ou rodovia, porém, boa parte desse capital não termina quando a instalação fica pronta: GPUs, servidores e outros equipamentos precisam ser substituídos em ciclos relativamente curtos. O BIS estimou que apenas as cinco maiores empresas globais de tecnologia deverão gastar mais de US$1 trilhão em investimentos relacionados à IA entre 2025 e 2026.
Isso significa que a infraestrutura da inteligência artificial começa a adquirir dimensão macroeconômica. Não estamos falando apenas de um novo software, mas de uma nova fronteira de formação de capital capaz de movimentar construção, energia, semicondutores, crédito e cadeias produtivas globais.
Energia, chips e redes: os novos fatores de localização
Essa mudança também ajuda a compreender a nova geografia da inovação. Se a infraestrutura da inteligência artificial exige capacidade computacional em grande escala, nem todos os lugares conseguem oferecê-la.
A disponibilidade de eletricidade confiável, competitiva e de baixa emissão passou a influenciar diretamente onde novos data centers serão construídos. A PwC coloca a disponibilidade de energia como um dos fatores decisivos para a localização desses investimentos. Ao mesmo tempo, existe um segundo gargalo: semicondutores.
Segundo a OCDE, China, Taiwan, Coreia do Sul, Japão e Estados Unidos concentram quase 90% da capacidade mundial de fabricação de wafers, enquanto mais de 90% dos chips lógicos de fronteira são produzidos por uma única empresa, a TSMC, em Taiwan.
A infraestrutura da inteligência artificial revela, assim, uma aparente contradição: nunca tivemos uma tecnologia tão fácil de acessar pelo usuário final e, ao mesmo tempo, tão dependente de uma infraestrutura altamente concentrada, intensiva em capital e geograficamente específica.
O digital ficou novamente físico
Isso muda a própria economia da inovação. Durante parte das últimas décadas, a transformação digital alimentou a ideia de que distância, recursos naturais e infraestrutura física perderiam importância diante do software e dos ativos intangíveis.
A infraestrutura da inteligência artificial aponta na direção contrária. Sem energia não há capacidade computacional; sem capacidade computacional não há treinamento de modelos; sem chips avançados não há escala; sem redes elétricas e de telecomunicações não há data centers.
É por isso que renováveis, gás, nuclear, armazenamento, linhas de transmissão e semicondutores passaram a integrar a mesma discussão que antes envolvia principalmente software e venture capital.
A AIE estima que cerca de metade do crescimento da demanda elétrica dos data centers até 2035 será atendida por fontes renováveis, mas gás natural e energia nuclear também terão papel relevante. A nova economia digital, paradoxalmente, está tornando eletricidade, território e infraestrutura novamente estratégicos.
E o Brasil?
Poucos países reúnem todos os elementos necessários para dominar a infraestrutura da inteligência artificial, mas isso não significa que todos precisem ocupar a mesma posição nessa cadeia. Para o Brasil, a oportunidade mais evidente está justamente onde a nova economia digital reencontra a economia física.
O país possui uma matriz elétrica com forte participação de fontes renováveis, disponibilidade territorial e potencial de expansão da geração, ao mesmo tempo em que já enfrenta uma procura crescente por conexão de grandes cargas. O PDE 2035, elaborado pelo Ministério de Minas e Energia e pela EPE, passou a incorporar explicitamente data centers entre as cargas especiais capazes de alterar o consumo de eletricidade no país.
Dependendo do cenário, data centers, hidrogênio e eletromobilidade podem representar conjuntamente entre 1,2% e 12,9% da demanda brasileira de eletricidade em 2035. O tema já deixou, portanto, de ser apenas uma discussão tecnológica para se tornar também um problema de planejamento energético.
Hospedar data centers não é o mesmo que dominar tecnologia
O movimento ganhou uma dimensão adicional em setembro de 2026, quando o Congresso aprovou o Redata, regime que prevê incentivos tributários para estimular data centers voltados, entre outras atividades, à computação em nuvem e à inteligência artificial.
Em 4 de setembro, o projeto foi encaminhado à sanção presidencial. A política pode aumentar a capacidade do Brasil de capturar parte da infraestrutura da inteligência artificial, mas abre uma discussão mais importante: qual parcela do valor dessa cadeia permanecerá no país?
Atrair servidores é diferente de desenvolver chips; oferecer energia é diferente de controlar modelos; hospedar dados é diferente de produzir tecnologia.
O Brasil tem uma vantagem que se tornou mais valiosa exatamente porque a IA passou a depender intensamente de eletricidade. O desafio agora é transformar essa vantagem energética em capacidade tecnológica, fornecedores, pesquisa, capital humano e inovação local.
Na nova geografia da inovação, talvez não seja necessário vencer todas as corridas. Mas é fundamental escolher em quais partes da cadeia queremos deixar de ser apenas fornecedores de recursos para começar a capturar conhecimento, produtividade e valor.
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