A combinação entre o crescimento da inteligência artificial generativa, o avanço dos modelos agênticos e o aumento dos investimentos em processamento de alto desempenho deve transformar a forma como empresas e operadores de data centers planejam seus próximos anos.

Esse é o cenário das previsões sobre o impacto da inteligência artificial na infraestrutura de dados global, divulgadas pela Iron Mountain em parceria com a Structure Research. São quatro projeções sobre a evolução da infraestrutura de dados até 2030 e aponta que o maior desafio do setor será acompanhar o ritmo acelerado da demanda por capacidade computacional.

Déficit de capacidade

A primeira previsão indica que a demanda por data centers crescerá muito mais rápido do que a expansão da oferta. Segundo a empresa, os hyperscalers devem investir US$ 375 bilhões em infraestrutura neste ano, alta de 36% em relação a 2024. Os recursos serão divididos entre servidores equipados com GPUs e a ampliação da capacidade física dos data centers.

Mesmo com esse volume de investimentos, a expectativa é de que a procura global alcance quase 90 gigawatts (GW) até 2030. A demanda poderá superar a oferta disponível em mais de 500%, ampliando a competição por infraestrutura para aplicações de inteligência artificial.

Inferência ganha protagonismo

Uma mudança importante na arquitetura dos ambientes de IA está por vir, se os primeiros anos da tecnologia foram marcados pelo treinamento de modelos, os próximos serão dominados pela inferência, etapa responsável pela execução das aplicações em tempo real.

A projeção indica que, já em 2026, a capacidade dedicada à inferência ultrapassará a destinada ao treinamento. Até 2030, cerca de 80% das cargas críticas de TI voltadas à inteligência artificial estarão concentradas nessa etapa, o equivalente a quatro vezes mais infraestrutura para inferência do que para treinamento.

Essa mudança também altera a localização dos novos empreendimentos. Como as aplicações precisam responder rapidamente aos usuários, cresce a necessidade de instalar data centers próximos aos grandes centros urbanos para reduzir latência e melhorar o desempenho dos serviços.

Novos polos globais

Outra tendência apontada é a consolidação de grandes hubs de dados em diferentes regiões do mundo. A expectativa é que diversos mercados ultrapassem a marca de 2 GW de capacidade instalada até o fim da década.

Na América do Norte, o norte da Virgínia deve chegar a 8,5 GW, enquanto Dallas alcançará 2,8 GW e Phoenix, 2,7 GW. Na Europa, Londres, Frankfurt e Paris devem liderar a expansão, acompanhadas pelo crescimento de cidades como Madri, Barcelona, Berlim, Düsseldorf e Lisboa.

Na região Ásia-Pacífico, Tóquio, Sydney, Johor e Mumbai aparecem entre os principais polos de infraestrutura previstos para os próximos anos, impulsionados pela demanda crescente por serviços baseados em inteligência artificial.

Custos passam a influenciar estratégia

Além da expansão física da infraestrutura, as projeções destacam que o fator econômico será decisivo para a adoção corporativa da IA. Embora os modelos de linguagem estejam ficando mais baratos e o custo dos LLMs tenha registrado sucessivas reduções, o consumo tende a crescer na mesma velocidade.

Para as empresas, o desafio vai envolve o controle dos custos gerados pelo uso intensivo da tecnologia. O modelo de cobrança baseado em consumo exige maior acompanhamento da utilização dos tokens e a definição de políticas internas para direcionar a inteligência artificial às atividades que realmente agregam valor ao negócio.