Por anos, a principal questão energética que desafiava os operadores de data centers era se haveria eletricidade suficiente para sustentar o crescimento. Hoje, esse desafio se tornou muito mais complexo.
A demanda total contratada na fila de conexão elétrica do Reino Unido saltou de 41 gigawatts para 125 gigawatts entre novembro de 2024 e junho de 2025 — quase três vezes a demanda máxima de eletricidade do país, que gira em torno de 45 gigawatts. O regulador Ofgem indicou que esse salto foi impulsionado principalmente por solicitações de conexão de centros de dados.
À medida que as cargas de trabalho de inteligência artificial se tornam maiores e mais dinâmicas, os operadores descobrem que o acesso à energia é apenas parte do problema. A capacidade dos sistemas elétricos de responder a uma demanda cada vez mais variável está se tornando tão importante quanto o volume de geração disponível.
A resiliência e o crescimento contínuo da infraestrutura de dados dependem de energia confiável e responsiva, o que significa que segurança de dados e segurança energética estão cada vez mais entrelaçadas — e ambas estão subindo nas agendas nacionais.
Para quem planeja novas instalações ou expande campuses existentes, a flexibilidade energética deve ser avaliada como consideração crítica, ao lado de conexões com a rede, custos, resiliência e desempenho operacional de longo prazo. Sem ela, os operadores correm o risco de custos mais altos, exposição à volatilidade, expansão mais lenta e instalações menos capazes de se adaptar à evolução contínua das cargas de trabalho de inteligência artificial.
A nova forma da demanda elétrica
Historicamente, os sistemas elétricos foram projetados em torno de uma demanda que podia ser prevista com razoável confiança. Instalações industriais, edifícios comerciais e até mesmo data centers tradicionais normalmente mostravam perfis de demanda com os quais os operadores de sistema podiam planejar.
As cargas de trabalho de inteligência artificial se comportam de maneira muito diferente. Durante o treinamento de modelos em grande escala, dezenas de milhares de unidades de processamento gráfico podem aumentar ou reduzir sua demanda de energia quase simultaneamente, à medida que as cargas de trabalho começam, pausam ou são concluídas. A Meta documentou flutuações dessa natureza durante o treinamento de seus modelos da linha Llama, enquanto pesquisas mais amplas sobre clusters de inteligência artificial em escala hyperscale sugerem que essas oscilações podem variar de dezenas a centenas de megawatts.
A demanda média de eletricidade pode parecer relativamente estável ao longo de um período de 24 horas, mas o perfil de carga subjacente pode ser muito mais variável do que o das gerações anteriores de infraestrutura de computação.
Diante de uma demanda cada vez mais imprevisível, como operadores, investidores, governos e, em última análise, clientes podem ter confiança na capacidade de um data center de alimentar seu desempenho de forma confiável ao longo do tempo? A resposta não é apenas mais energia — é o acesso a um sistema dinâmico que entrega energia no momento certo, com desperdício mínimo e sem comprometer o desempenho computacional crítico.
Construindo resiliência através da flexibilidade
Não existe uma tecnologia única capaz de atender de forma confiável às necessidades elétricas em evolução da inteligência artificial. Em vez disso, a resiliência vem da combinação de capacidades que operam em diferentes escalas de tempo, desde oscilações em menos de um segundo dentro de um único cluster de treinamento até mudanças de várias horas na demanda em uma rede inteira, incluindo:
Curto prazo: O armazenamento de baterias no local pode absorver e liberar energia em segundos, enquanto os serviços de flexibilidade do lado da demanda ajudam a coordenar como as instalações consomem energia em resposta às condições em tempo real da rede.
Médio prazo: A geração despachável — como usinas de pico a gás e outras fontes de partida rápida — pode aumentar ou reduzir a produção para ajudar a equilibrar o sistema elétrico mais amplo à medida que a demanda muda.
Longo prazo: A flexibilidade se torna uma questão de agendamento: transferir computação não crítica para períodos ou locais onde a energia está mais prontamente disponível, enquanto utilizam uma combinação diversificada de geração renovável e de baixo carbono, incluindo hidrelétrica reversível.
Nenhuma tecnologia única pode resolver esse desafio de forma confiável por conta própria. Mas juntos, essas abordagens ajudam os sistemas elétricos a responder de forma mais eficaz à demanda dinâmica crescente da inteligência artificial.
A flexibilidade está se tornando uma vantagem competitiva
Em toda a indústria, o fio condutor comum é a diversificação. Em vez de depender de uma tecnologia ou fonte única de eletricidade, os operadores estão cada vez mais buscando combinar múltiplas soluções que melhoram a resiliência, ao mesmo tempo em que lhes dão maior confiança em sua capacidade de crescimento a longo prazo.
Algumas das maiores empresas de tecnologia do mundo já estão diversificando suas abordagens para aquisição de energia:
A Microsoft assinou um contrato de compra de energia de 20 anos com a Constellation Energy para trazer de volta à operação a Unidade 1 de Three Mile Island — agora renomeada Crane Clean Energy Center — com energia esperada a partir de aproximadamente 2027.
A Google, meanwhile, diversificou-se além de seus compromissos anteriores com energia nuclear; em julho de 2025, assinou um Acordo-Quadro Hidrelétrico com a Brookfield Renewable Partners, dando-lhe a capacidade de adquirir energia de até 3 gigawatts de ativos hidrelétricos conforme são relicenciados, reformados ou modernizados.
A Amazon comprometeu mais de 500 milhões de dólares com a X-energy para desenvolver pequenos reatores nucleares modulares, com um projeto inicial de 320 megawatts em andamento no estado de Washington e a opção de escalar para mais de 5 gigawatts de nova capacidade nuclear nos Estados Unidos até 2039.
O acesso confiável à eletricidade depende cada vez mais não apenas de quanta energia está disponível, mas de quão efetivamente essa energia pode responder às mudanças nos requisitos operacionais.
A flexibilidade não é teórica — já está funcionando
Maior flexibilidade pode fortalecer os sistemas elétricos, enquanto atrasos em sua implementação já estão criando pressões evitáveis.
O armazenamento de energia por baterias se expandiu rapidamente no Reino Unido na última década, com a capacidade de baterias em escala de rede atingindo aproximadamente 7,5 gigawatts até 2025. Isso equivale a cerca de 15 por cento dos aproximadamente 50 gigawatts de capacidade de centros de dados atualmente buscando uma conexão à rede no Reino Unido.
Armazenar energia eólica e solar quando a geração é abundante e liberá-la quando necessário não é apenas mais eficiente — também ajuda a reduzir um custo que o Reino Unido já está pagando. Dados do operador NESO mostram que os custos de restrição térmica atingiram 1,7 bilhão de libras em 2024/25, um aumento de 64 por cento em relação ao ano anterior, impulsionados pelo aumento do corte de geração renovável, já que a geração limpa continua a superar a capacidade da rede em algumas regiões.
Ao mesmo tempo, a National Grid confirmou um julgamento pioneiro no Reino Unido demonstrando que centros de dados de inteligência artificial podem ajustar dinamicamente seu consumo de energia em resposta a sinais da rede em tempo real sem interromper operações críticas. Ao longo de cinco dias em dezembro de 2025, um cluster de 96 unidades de processamento gráfico da Nvidia em um data center de Londres respondeu a mais de 200 eventos simulados de despacho em tempo real da National Grid, reduzindo o consumo de energia em até 40 por cento sob solicitação, enquanto mantinha 98,8 por cento de desempenho em suas cargas de trabalho de maior prioridade.
Para os operadores de centros de dados, a flexibilidade energética não é uma consideração futura — já está moldando quem pode escalar e quão rápido.
Fonte: DCD
