Demanda por IA pode gerar déficit de até 500% na capacidade de data centers até 2030

A rápida expansão da inteligência artificial deverá provocar um desequilíbrio sem precedentes entre oferta e demanda por infraestrutura digital. Segundo projeções da Iron Mountain, em parceria com a Structure Research, a demanda global por capacidade de data centers poderá superar a oferta disponível em até 500% até 2030, impulsionada pelo crescimento das aplicações de IA generativa e, principalmente, da chamada IA de inferência.

O levantamento reúne quatro tendências que devem transformar o mercado de infraestrutura nos próximos cinco anos e reforça que o desafio da IA deixou de ser apenas o desenvolvimento de modelos para se concentrar na capacidade de colocá-los em produção em larga escala.

Investimentos aceleram, mas oferta não acompanha

Mesmo com esse ritmo de investimentos, a capacidade instalada não será suficiente para atender ao crescimento das cargas de trabalho de IA. A previsão é que a demanda anual alcance quase 90 GW de capacidade até 2030, ampliando a disputa por energia, terrenos, conectividade e infraestrutura especializada.

Inferência será o principal motor da infraestrutura

O estudo aponta uma mudança significativa no perfil das cargas de trabalho de inteligência artificial. Enquanto os primeiros investimentos foram direcionados ao treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs), o mercado entra agora na fase de produção, na qual o processamento das consultas feitas pelos usuários — conhecido como inferência — passa a dominar o consumo de infraestrutura.

Segundo a pesquisa, a capacidade dedicada à inferência ultrapassará a de treinamento já em 2026. Até 2030, cerca de 80% da infraestrutura crítica de TI voltada à IA será destinada à inferência, o equivalente a uma capacidade quatro vezes superior à utilizada para treinamento.

Essa mudança deverá alterar também a geografia dos data centers. Como aplicações de IA exigem respostas em tempo real, cresce a necessidade de construir infraestrutura mais próxima dos usuários finais, impulsionando investimentos em regiões metropolitanas e mercados com maior densidade populacional.

Megacampus de data centers ganharão escala global

Para suportar o avanço da IA, o mercado deverá acelerar a construção de grandes polos de infraestrutura digital com capacidade superior a 2 GW.

Na América do Norte, o norte da Virgínia deverá alcançar 8,5 GW de capacidade instalada até 2030, consolidando sua posição como maior mercado mundial de data centers. Dallas e Phoenix também ultrapassarão 2 GW.

Na Europa, Londres, Frankfurt e Paris formarão os principais hubs, enquanto Madri, Barcelona, Berlim, Düsseldorf e Lisboa aparecem entre os mercados com crescimento acelerado.

Na Ásia-Pacífico, Tóquio, Sydney, Johor e Mumbai deverão liderar a expansão da infraestrutura voltada à inteligência artificial.

Custos da IA passam a ser fator estratégico

Embora o custo dos modelos de linguagem venha caindo rapidamente — segundo o estudo, o preço do LLM mais barato diminuiu cerca de dez vezes ao ano nos últimos ciclos —, a pesquisa alerta que o consumo crescente de IA cria novos desafios financeiros para as empresas.

Com a adoção de modelos de cobrança baseados em consumo, o uso intensivo de tokens poderá impactar diretamente os custos operacionais das organizações. Como consequência, cresce a necessidade de estabelecer políticas de governança para definir onde a inteligência artificial gera efetivamente ganhos de produtividade e onde seu uso pode representar desperdício de recursos.

Para a Iron Mountain, a combinação entre expansão da inferência, escassez de capacidade de data centers e necessidade de maior eficiência operacional deverá redefinir as estratégias de investimento em infraestrutura digital ao longo desta década, tornando conectividade, energia e processamento ativos cada vez mais críticos para a economia baseada em inteligência artificial.

Fonte: TI Inside