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  "textContent": "\nA corrida global pela inteligência artificial está transformando um tema antes restrito à infraestrutura técnica em uma questão estratégica para empresas, cidades e governos: como resfriar os data centers que sustentam os novos modelos de IA. O avanço acelerado dos chips voltados para inteligência artificial – especialmente GPUs de alta potência – elevou drasticamente o calor gerado dentro dos servidores. O resultado é uma pressão crescente sobre energia, eficiência operacional e consumo de água. Nesse cenário, o “liquid cooling”, sistema que utiliza líquidos para dissipar calor diretamente dos chips, deixou de ser uma alternativa experimental e passou a ser tratado pela indústria como uma necessidade operacional. Um data center para chamar de seu? Empresa quer criar solução doméstica para turbinar IA, mas conta de luz pode virar problema Empresas de data centers se unem para formar talentos e preparar mão de obra especializada Google e SpaceX discutem parceria para levar data centers de IA ao espaço, diz jornal “Liquid cooling não é mais uma opção. É obrigatório”, afirmou Rich Whitmore, CEO da Motivair, empresa da Schneider Electric especializada na solução. Segundo ele, o ponto de virada aconteceu quando os processadores passaram da faixa de 700 watts de potência, caso dos chips mais avançados usados em IA generativa. “Foi o momento em que começamos a desafiar as leis da física com refrigeração a ar”, disse. A discussão ganhou força porque a explosão da IA também ampliou o debate sobre impacto ambiental dos data centers. Hoje praticamente toda a energia consumida por esses sistemas é convertida em calor. Quanto maior a densidade computacional, maior o desafio térmico. Whitmore afirma que a mudança é estrutural. Historicamente, data centers eram projetados para suportar diferentes tipos de servidores com densidade relativamente baixa. A IA mudou completamente essa lógica. “Agora não é mais colocar qualquer servidor dentro do data center e circular mais ar frio. É entender como esses computadores demandam energia, como o sistema inteiro opera junto e como garantir desempenho e confiabilidade em escala”, afirmou. O executivo também destacou que, na economia da IA, eficiência deixou de ser apenas redução de consumo energético. O objetivo passou a ser maximizar retorno financeiro da infraestrutura. “O valor agora está em gerar mais tokens por watt consumido ou reduzir o custo por token”, disse. A pressão sobre água e energia Durante a apresentação, Tuan Hoang, head de Cooling Technology da Schneider Electric, tentou desmontar uma percepção que vem crescendo em torno da IA: a de que data centers refrigerados a líquido necessariamente consomem volumes gigantescos de água. Segundo ele, existe uma diferença importante entre usar líquido para transferir calor dos chips e utilizar água no processo de dissipação térmica. “Liquid cooling no chip é obrigatório. Consumo de água para resfriar o data center é uma escolha tecnológica e geográfica”, afirmou. Para explicar, Hoang comparou os sistemas atuais aos radiadores automotivos. O líquido circula em um circuito fechado para remover calor dos processadores, sem necessariamente consumir água continuamente. “É como o radiador de um carro moderno. O circuito interno não consome água. O líquido apenas transporta o calor até o sistema que faz a dissipação”, disse. Para ilustrar essa mudança, a empresa apresentou projeções teóricas para data centers de 100 megawatts em Dallas, nos Estados Unidos, comparando diferentes arquiteturas de resfriamento. Em um modelo tradicional refrigerado a ar e usando torres evaporativas, o consumo anual de água ultrapassaria 400 mil metros cúbicos por ano. Já um data center de IA utilizando liquid cooling reduziria esse consumo para cerca de 197 mil metros cúbicos anuais, praticamente metade do volume projetado no modelo tradicional. *O jornalista viajou a convite da Schneider Electric Mais Lidas",
  "title": "Como resfriar um data center – e por que isso é tão importante na era da IA"
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