A explosão da inteligência artificial mudou a lógica dos investimentos em tecnologia em 2025. Pela primeira vez, o mundo está destinando mais capital à construção de data centers do que à busca por novas reservas de petróleo. A leitura geral é de que manter o ritmo atual de evolução da IA depende, antes de tudo, de capacidade computacional. E isso está remodelando prioridades de governos, big techs e empresas de nuvem em escala global.
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Segundo projeções consolidadas do setor, os investimentos em data centers devem alcançar cerca de US$580 bilhões este ano, impulsionados por workloads avançados de IA generativa, modelos cada vez maiores e operações que exigem latência mínima. A capacidade global já chega a aproximadamente 114 GW, mais de cinco vezes o nível observado em 2005, enquanto a demanda energética atinge novos patamares e pressiona redes elétricas nos EUA, Europa e Ásia.
A corrida inclui projetos que vão de expansões hiperescaláveis de AWS, Microsoft e Google ao avanço de soluções de resfriamento líquido e imersivo, essenciais para rodar GPUs de última geração. A tendência também acelera iniciativas altamente automatizadas, como o Projeto Concord, na Coreia do Sul, que prevê um data center de US$35 bilhões projetado e operado por sistemas de IA com mínima intervenção humana.
Movimento das gigantes: Anthropic e comparação com as big techs
Nesse cenário, a Anthropic — uma das principais empresas de IA generativa do mundo e criadora do modelo Claude — anunciou um dos investimentos mais comentados do ano. A empresa firmou parceria com a britânica Fluidstack, uma provedora de neocloud especializada em infraestrutura distribuída e otimizada para cargas de IA, para construir dois data centers nos Estados Unidos, em Texas e Nova York, com aporte estimado em US$50 bilhões. As instalações serão totalmente personalizadas para o volume e tipo de processamento exigidos pelos modelos da empresa e devem entrar em operação ao longo de 2026. Segundo a Anthropic, a expansão é essencial para sustentar modelos mais sofisticados e acelerar descobertas científicas habilitadas por IA.
Embora significativo, o valor da Anthropic é modesto diante dos planos de concorrentes: a Meta prevê investir cerca de US$600 bilhões em infraestrutura nos próximos três anos, enquanto a parceria Stargate (formada por SoftBank, OpenAI e Oracle) planeja um pacote de US$500 bilhões. O ritmo de investimento reacende debates sobre uma possível bolha, mas especialistas destacam que a demanda global por processamento e armazenamento segue em alta e deve continuar pressionando o mercado.
Ao mesmo tempo, a Agência Internacional de Energia (IEA) alerta que o crescimento acelerado traz desafios estruturais: congestionamento de redes, filas de conexão para novos projetos e atrasos no fornecimento de transformadores e componentes críticos. Tecnologias mais modernas, como transformadores de estado sólido, prometem aliviar parte da pressão, mas ainda precisam ganhar escala para acompanhar o volume atual de projetos.
Cenário de data centers no Brasil
No Brasil, a concentração de cerca de 90% da infraestrutura no Sudeste cria gargalos de latência e limita a resiliência dos serviços. A expansão do 5G e o avanço da IA vêm acelerando movimentos de descentralização, especialmente entre provedores regionais, que começam a construir seus próprios data centers para oferecer processamento mais próximo do usuário. Esse modelo de edge computing ganhou força em 2025 e foi destaque no Data Center AI & Cloud Summit, onde especialistas reforçaram que experiências baseadas em IA exigem respostas em milissegundos, algo impossível sem nós distribuídos pelo país, isto é, pequenos pontos locais de processamento capazes de reduzir a distância entre o usuário e a computação necessária para executar a tarefa.
Com capacidade instalada de 493 MW apenas em São Paulo no primeiro trimestre de 2025, o Brasil se consolida como um dos hubs mais relevantes da América Latina. Mas o futuro da infraestrutura nacional dependerá da expansão para além dos grandes centros, de políticas energéticas mais robustas e da capacidade de atender ao ritmo imposto pela nova geração de aplicações de IA.
A próxima década, ao que tudo indica, não será movida exclusivamente por quem tem mais petróleo, mas por quem constrói rápido o poder computacional capaz de sustentar a economia da inteligência artificial.
