A demanda por energia dos data centers americanos deve mais que dobrar em dois anos, de 31 gigawatts em 2025 para 66 gigawatts em 2027, segundo relatório do Goldman Sachs publicado nesta semana.

A projeção resume uma mudança na corrida pela inteligência artificial (IA). Depois de criar fortunas em fabricantes de chips, plataformas de nuvem e empresas de software, a IA passa a enfrentar gargalos menos visíveis: energia elétrica, conexões à rede e infraestrutura de transmissão de dados.

Outro relatório do banco, publicado em abril pela equipe global de tecnologia, aponta as redes ópticas como a próxima grande tendência da infraestrutura de IA.

O mercado endereçável de redes de escala-up e escala-out pode crescer nove vezes, de US$ 15 bilhões em 2026 para US$ 154 bilhões em 2028, segundo o Goldman Sachs.

Lidos em conjunto, os dois documentos indicam que chips mais rápidos deixam de ser suficientes se não houver energia para alimentar os data centers nem redes rápidas o bastante para conectar milhares de GPUs em baixa latência.

O avanço da demanda por energia

A demanda por energia dos data centers nos Estados Unidos deve subir de 31 gigawatts em 2025 para 41 gigawatts em 2026 e 66 gigawatts em 2027, segundo Hongcen Wei, Daan Struyven e Samantha Dart, da equipe de commodities do Goldman Sachs Research.

A projeção considera que a capacidade americana de data centers deve chegar a cerca de 95 gigawatts até o fim de 2027, mais que o dobro do nível previsto para o fim de 2025. O cálculo parte de uma taxa de utilização de capacidade de 70%.

A aceleração aparece nas novas adições de capacidade. O Goldman Sachs projeta 13,6 gigawatts em 2026 e 36,3 gigawatts em 2027, ante 6,4 gigawatts em 2024 e 8,5 gigawatts em 2025.

O avanço deve aumentar a participação dos data centers no pico de demanda elétrica do verão americano. A fatia deve sair de 4,1% em 2025 para 5,3% em 2026 e 8,5% em 2027, segundo o banco.

Nem todo projeto deve sair do papel no prazo

O crescimento previsto não significa que todos os projetos anunciados entrarão em operação dentro do cronograma.

Segundo o Goldman Sachs Research, apenas cerca de 50% a 60% da capacidade de data centers prevista para os próximos um a dois anos deve ficar pronta no prazo.

Historicamente, cerca de 72% dos data centers programados para ativação nos quatro trimestres seguintes entraram em operação dentro do prazo, segundo o banco.

Os atrasos têm causas conhecidas. Desenvolvedores costumam apresentar pedidos em várias regiões ao mesmo tempo e avançar apenas com os locais mais favoráveis.

Cadeias de suprimentos, falta de mão de obra e o prazo de 18 a 24 meses para construir um data center após a obtenção de licenças também pesam no cronograma.

Os efeitos devem variar por região. Mercados do Meio-Atlântico, Meio-Continente e Noroeste dos Estados Unidos enfrentam risco elevado de confiabilidade elétrica, segundo o Goldman Sachs. Texas e Geórgia devem ter impacto menor por causa de planos de geração adicional.

Já mercados como Tennessee, Nova Inglaterra e Flórida devem registrar adições mais limitadas de data centers, já que a rede elétrica local já opera sob restrição, de acordo com o banco.

A rede vira parte do problema

Energia resolve apenas uma parte da equação. O segundo gargalo está na conexão entre chips, racks e centros de processamento.

No relatório Optical Networking: The Next Mega Trend in AI Infrastructure, o Goldman Sachs afirma que as redes são a próxima fronteira da infraestrutura de IA, por permitirem troca de dados em baixa latência e ampliarem a capacidade de computação de múltiplos chips conectados.

O banco define escala-out como a adição de mais equipamentos conectados por tecnologias de comutação.

Já escala-up consiste em adicionar mais GPUs e recursos de computação dentro do mesmo equipamento, geralmente no mesmo rack ou em supernós conectados entre racks.

Na prática, a expansão da IA depende das duas frentes. Clusters maiores exigem mais equipamentos conectados entre si, enquanto racks mais densos exigem conexões internas capazes de mover dados em velocidade compatível com o volume de processamento.

Por que as redes ópticas ganham espaço

Cabos de cobre e placas de circuito impresso continuam usados em conexões curtas. Eles têm menor custo e menor consumo de energia em distâncias pequenas, segundo o relatório do Goldman Sachs.

O problema aparece quando a distância aumenta ou a velocidade exigida sobe.

Nessas condições, a qualidade do sinal se degrada rapidamente, o que abre espaço para conexões por fibra óptica em interligações de longa distância ou alta velocidade.

O banco afirma que os data centers de IA estão sendo desenhados para mais largura de banda, maior escala, implantação mais simples e menor custo.

Entre as tendências apontadas estão a evolução dos cabos de cobre, o uso de placas de circuito impresso em conexões dentro dos racks e a expansão da óptica da escala-out para a escala-up.

As redes ópticas também avançam por causa da migração de velocidade. O Goldman Sachs projeta continuidade da transição de 800G para 1.6T em 2026 e para 3.2T nos anos seguintes.

O papel da tecnologia CPO

Uma das tecnologias acompanhadas pelo banco é a Co-Packaged Optics, ou CPO. Ela aproxima os componentes ópticos dos chips, encurtando o caminho elétrico e reduzindo consumo de energia e latência.

Segundo o Goldman Sachs, a CPO é uma tecnologia de próxima geração e seu ritmo de adoção deve influenciar o tamanho do mercado de conexões, especialmente pelo valor de componentes por rack.

O banco estima que a CPO possa representar US$ 91 bilhões, ou 59% do mercado total de US$ 154 bilhões previsto para redes de escala-up e escala-out em 2028, assumindo penetração de 29% em escala-out.

O relatório também projeta que o mercado de escala-up pode chegar a US$ 106 bilhões dentro do total de US$ 154 bilhões, enquanto o mercado de escala-out pode alcançar US$ 48,3 bilhões no cenário Rubin Ultra NVL576.

A nova fase da corrida da IA

Os dois relatórios do Goldman Sachs descrevem uma mudança na infraestrutura de IA. A primeira fase foi marcada pela corrida por chips.

A próxima depende de eletricidade disponível, redes de transmissão, licenças, equipamentos e capacidade de construir data centers no prazo.

O banco afirma que a disponibilidade de energia e o tempo até o atendimento do cliente são os principais fatores na escolha dos locais onde data centers são construídos.

A capacidade de processamento continua relevante, mas deixa de ser o único centro da disputa. Sem energia suficiente e sem redes capazes de conectar os chips em escala, a expansão da inteligência artificial encontra limites fora dos semicondutores.