Inteligência Artificial

As empresas de IA estão construindo enormes usinas de gás natural para abastecer centros de dados. O que poderia dar errado?

Publicado porRedacao AIDaily
6 min de leitura
Autor na fonte original: Tim De Chant

A Meta, a Microsoft e o Google estão apostando alto em novas usinas de energia a gás natural para alimentar seus data centers de IA. Talvez venham a se arrepender.

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Quem não gosta de uma boa dose de FOMO? Da era das pontocom à Web 2.0, da realidade virtual ao blockchain, o setor de tecnologia sempre teve sua parcela de medo de ficar de fora de uma tendência.

A bolha da IA é a maior de todas. Seu primeiro fruto — a corrida para garantir energia para os data centers — está agora gerando uma corrida frenética para garantir o abastecimento de gás natural e equipamentos. Se o FOMO pudesse ter filhos, a bolha da IA já estaria tendo netos.

A Microsoft anunciou na terça-feira que está trabalhando com a Chevron e a Engine No. 1 para construir uma usina de gás natural no oeste do Texas que poderá chegar a produzir 5 gigawatts de eletricidade. Esta semana, o Google confirmou que está trabalhando com a Crusoe para construir uma usina de gás natural de 933 MW no norte do Texas. E na semana passada, a Meta anunciou que estava adicionando mais sete usinas de energia a gás natural ao seu data center Hyperion, na Louisiana, elevando a capacidade do local para 7,46 GW — o suficiente para abastecer todo o estado da Dakota do Sul.

Os investimentos recentes estão concentrados no sul dos EUA, onde se encontram alguns dos maiores depósitos de gás natural do mundo. Recentemente, o Serviço Geológico dos Estados Unidos estimou que há recursos suficientes em uma única região para abastecer de energia todo o país por 10 meses. Todos os operadores de data centers parecem querer uma fatia desse mercado.

A corrida pelo gás natural levou à escassez de turbinas para as usinas, com preços que devem subir 195% até o final deste ano em relação aos preços de 2019, de acordo com a Wood Mackenzie. O equipamento representa de 20% a 30% do custo de uma usina de energia. As empresas não poderão fazer novos pedidos até 2028, e a entrega das turbinas está demorando seis anos, observa a consultoria.

Isso significa que as empresas de tecnologia estão apostando que a febre da IA não vai passar, que a IA continuará precisando de quantidades exponenciais de energia e que a geração de energia a gás natural será necessária para o sucesso na era da IA.

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Elas podem vir a se arrepender dessa terceira suposição.

Embora os suprimentos de gás natural nos EUA sejam abundantes, e como o transporte do combustível não é barato, o país permanece de certa forma isolado da turbulência no Oriente Médio. Mas os suprimentos não são ilimitados e, recentemente, o crescimento da produção nas três grandes regiões — responsáveis por três quartos de toda a produção de gás de xisto dos EUA — desacelerou consideravelmente.

Não está claro o quanto as empresas de tecnologia estão protegidas contra oscilações de preço, já que nenhuma delas divulgou os termos específicos de seus contratos. Muito dependerá de quão fixo é o preço nesses contratos.

Mesmo que os preços contratados sejam tão fixos quanto possível, as empresas ainda assim podem enfrentar repercussões.

Como o gás natural gera cerca de 40% da eletricidade nos EUA, de acordo com a Administração de Informações sobre Energia, os preços da eletricidade estão intimamente ligados aos preços do gás natural. As empresas de tecnologia podem conseguir se proteger do escrutínio por um tempo transferindo suas usinas a gás para o lado do medidor — contornando a rede elétrica e conectando-as diretamente aos seus data centers. Mas o gás natural não é um recurso ilimitado e, se suas ambições crescerem demais, mesmo as operações “atrás do medidor” poderiam elevar os preços da energia para todos. Todos nós já vimos como isso se desenrolou.

E não serão apenas as famílias comuns que ficarão insatisfeitas. Outros setores, incluindo aqueles que continuam muito mais dependentes do gás natural e ainda não podem recorrer às energias renováveis, podem se opor ao fato de os data centers consumirem grande parte do recurso. Alimentar um data center com energia eólica, solar e baterias é fácil. Operar uma fábrica petroquímica? Nem tanto.

Depois, há o clima. Um inverno rigoroso poderia mudar o cenário, elevando a demanda entre as famílias. As bocas de poço podem congelar, reduzindo drasticamente o abastecimento, como aconteceu no Texas em 2021. Quando o gás escassear, os fornecedores enfrentarão uma escolha: manter os data centers de IA funcionando ou permitir que as pessoas aqueçam suas casas?

Ao adquirir suprimentos de gás natural e migrar para o modelo “behind-the-meter”, as empresas de tecnologia podem alegar que estão “trazendo sua própria energia” e não sobrecarregando a rede elétrica. Mas, na realidade, elas estão apenas transferindo seu uso de uma rede para outra: a rede de gás natural. A corrida pela IA ilustrou o quanto o mundo digital continua fisicamente limitado. Faz sentido para elas apostarem alto em um recurso finito? As empresas de tecnologia podem se arrepender de ter cedido ao FOMO.

Tim De Chant é repórter sênior de clima na TechCrunch. Ele já escreveu para uma ampla variedade de publicações, incluindo a revista Wired, o Chicago Tribune, a Ars Technica, a The Wire China e a NOVA Next, onde foi editor fundador.

De Chant também é professor do Programa de Pós-Graduação em Redação Científica do MIT e recebeu uma bolsa Knight Science Journalism Fellowship no MIT em 2018, período durante o qual estudou tecnologias climáticas e explorou novos modelos de negócios para o jornalismo. Ele obteve seu doutorado em ciências ambientais, políticas e gestão pela Universidade da Califórnia, em Berkeley, e seu bacharelado em estudos ambientais, inglês e biologia pelo St. Olaf College.

Você pode entrar em contato ou confirmar a divulgação feita por Tim enviando um e-mail para tim.dechant@techcrunch.com.

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Fonte original:

TechCrunch AI

Sobre este artigo

Este artigo foi curado e publicado pelo AIDaily como parte da nossa cobertura editorial sobre desenvolvimentos em inteligência artificial. O conteúdo é baseado na fonte original citada abaixo, enriquecido com contexto e análise editorial. Ferramentas automatizadas podem auxiliar tradução e estruturação inicial, mas a decisão de publicar, a revisão factual e o enquadramento de contexto seguem responsabilidade editorial.

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