A BloombergNEF lança uma projeção impressionante: os workloads de treino e inferência de IA poderão consumir quase 40% de toda a capacidade dos data centers dos EUA até 2035. Não é apenas um número — é uma mudança fundamental na forma como a infraestrutura de computação é utilizada.

O que chama a atenção? As taxas de utilização dos data centers a saltar de 59% para 69%. É um aumento de 10 pontos impulsionado puramente pela procura de IA.

Pense nos efeitos em cadeia. Os principais intervenientes em infraestruturas tecnológicas — desde fabricantes de chips a gigantes dos serviços de cloud e fornecedores de software empresarial — estão posicionados no centro desta transformação. A procura já não se resume apenas a poder de computação bruto; trata-se de arquiteturas especializadas concebidas para fluxos de trabalho de machine learning.

Para o sector das criptomoedas e blockchain, isto é mais importante do que parece. As redes descentralizadas dependem cada vez mais de infraestruturas de dados robustas. À medida que a IA consome capacidade, a dinâmica de custos e a disponibilidade de recursos computacionais irão mudar. Projetos que constroem modelos de IA on-chain ou que requerem computação intensiva podem enfrentar realidades económicas diferentes.

O horizonte de 2035 dá à indústria cerca de uma década para se adaptar. Se esse tempo será suficiente depende da rapidez com que a infraestrutura se expande face à velocidade da adoção da IA.