Gary Wong (*)
O que é desperdício para uma indústria pode ser um tesouro para outra. Isso é certamente verdade em partes da Europa, onde o calor residual de data centers agora abastece redes de aquecimento urbano. Na Alemanha, por exemplo, os centros de dados convertem atualmente mais de 13 TWh de eletricidade por ano em calor. Esse montante é suficiente para suprir as necessidades elétricas de 3,7 milhões de residências, considerando um consumo médio anual de 3.500 kWh. Países como Dinamarca, Suécia e Países Baixos também estão explorando formas de os centros de dados contribuírem para a rede elétrica.
Esses projetos ainda são a exceção, mas mostram que os data centers, assim como os produtores residenciais de energia solar, podem se tornar “prosumidores”, ou seja, tanto fornecedores quanto consumidores.
Essa é uma maneira de abordar o debate sobre a quantidade de energia que os data centers consomem. À medida que a inteligência artificial(IA) se dissemina, essas instalações figuram entre os consumidores de energia que mais crescem.A Agência Internacional de Energia (IEA) estima que, até 2030, os data centers poderão dobrar seu atual consumo. A IEA também aponta preocupações crescentes da opinião pública em relação à acessibilidade de custos e ao meio ambiente, e que já estão entrando no debate público.
Segundo a Goldman Sachs Research, o mundo precisará de mais capacidade de data centers ao longo dos próximos cinco anos, especificamente projetados para atender à demanda das empresas. Não apenas os data centers existentes precisam ser ampliados para suprir essa demanda, como também estão sendo planejados novos complexos que, em termos de complexidade operacional e a interdependência com as comunidades locais onde se situam, assemelham-se, cada vez mais, a instalações industriais de grande porte do que a instalações de TI convencionais.
Assim como instalações industriais construídas em qualquer lugar, essas novas fábricas de IA de escala de gigawatts devem ser planejadas para gerar o maior impacto positivo possível nas regiões onde estão sediadas, e projetadas, desde o início, para serem boas vizinhas.
Os data centers se conectam às redes locais de energia e de abastecimento de água. Por isso, sua localização e a estratégia de resfriamento das novas instalações devem ser compatíveis com as condições regionais antes que se tomem decisões finais de onde serão construídas.
Isso significa que um projeto de escala gigawatt precisa demonstrar como se integra ao cenário local de energia e clima. Se a rede elétrica da região já opera próxima ao limite de sua capacidade e o ambiente local apresenta escassez de chuvas, esses fatores precisam ser considerados logo no início.
Paralelamente, as autoridades locais precisam repensar a cadeia de valor, da produção à distribuição e à resposta. O setor já está investindo em soluções para contornar as filas de conexão à rede elétrica, com mais de 130 GW em recursos energéticos localizados anunciados nos EUA. O primeiro centro de dados subaquático alimentado por energia eólica offshore acaba de entrar em operação. Enquanto isso, em Manchester, no Reino Unido, empresas estão testando parcerias de deslocamento de carga responsivo, visando gerar receita adicional e, ao mesmo tempo, contribuir para a preservação do meio ambiente.
Nesse contexto, faz todo sentido seguir o exemplo do setor de Engenharia, Suprimentos e Construção (EPC) que, há décadas, constrói as infraestruturas industriais mais complexas do mundo e sabe como realizar entregas em escalas monumentais, sob enormes pressões de prazo e custo.
Os epecistas agora utilizam uma fórmula comprovada e escalável conhecida como gêmeo digital. Esse modelo virtual da instalação planejada opera a partir de uma espinha dorsal digital comum, que abrange todo o projeto, desde o design 3D até a montagem final e a operação.
Na fase de planejamento, os engenheiros podem acessar gráficos, layouts e conectores pré-configurados, específicos para a indústria de data centers, em sistemas baseados no gêmeo digital, como um Centro de Operações Unificado. O conteúdo também pode ser personalizado, inclusive com o uso de IA de design generativo, capaz de gerar inúmeras opções de roteamento de tubulações e sistemas elétricos.
Essas possibilidades podem, então, ser mapeadas em projetos detalhados dentro do gêmeo digital e sobrepostas ao histórico de dados climáticos locais e ao uso atual da rede elétrica em um único modelo. Assim, planejadores e operadores conseguem visualizar o funcionamento da nova instalação antes mesmo de o primeiro tijolo ser assentado.
Todos têm acesso ao mesmo conjunto de dados, e equipes multidisciplinares podem testar layouts e estratégias de resfriamento para avaliar como a eficiência do uso de energia(PUE) ou a eficiência do uso de água (WUE) seriam afetadas caso a densidade computacional aumentasse mais rapidamente do que o previsto.
Exemplo brasileiro
E não se trata de teoria. A empresa brasileira de engenharia multidisciplinar AP Consultoria e Projetos utilizou um conjunto de tecnologias voltado a epecistas para acelerar a modelagem, o projeto e a construção de projetos de capital complexos. Ao combinar projetos em 3D, varreduras a laser e dados de engenharia em um ambiente digital compartilhado, as equipes conseguem identificar erros mais cedo e colaborar de forma mais eficiente.Em média, o prazo de entrega foi reduzido pela metade (49%), com 29% menos retrabalho e até 90% menos visitas a campo.
Em todo o setor, uma abordagem que prioriza o digital poderia reduzir drasticamente os prazos e os custos de construção em até 20% cada, diminuindo em até US$ 250 bilhões o gasto total de US$ 1,7 trilhão previsto até 2030, segundo a McKinsey.
Mas enquanto grande parte da discussão sobre data centers se concentra em novos projetos, exige-se cada vez mais que as instalações existentes façam mais com menos.
O setor de data centers enfrenta o mesmo ambiente de negócios que outros segmentos da economia. Choques geopolíticos e políticas imprevisíveis vieram para ficar, sendo que os custos de energia se revelaram a maior surpresa do ano, conforme aponta a pesquisa da PwC com CEOs globais realizada em meados do ano.
Em um cenário em que a disrupção se tornou o novo normal, empresas altamente técnico resilientes – aquelas que aliam planejamento estratégico de longo prazo à flexibilidade operacional e bases sólidas em IA – têm 66% mais probabilidade de relatar confiança em um alto crescimento de receita.
No entanto, a resiliência começa com maior visibilidade e insights mais precisos: a inteligência industrial do dia a dia que capacita as equipes operacionais a tomarem decisões mais rápidas e fundamentadas, mesmo sob pressão. Ao visualizar para onde a energia e a água estão sendo realmente direcionadas, as equipes podem passar de ajustes periódicos para pequenos ajustes constantes.
É possível, por exemplo, desativar um único chiller antes que ele precise de reparos, em vez de desligar toda a instalação. Da mesma forma, alertas sobre servidores ociosos permitem que sejam desativados regularmente, evitando que máquinas zumbis continuem consumindo energia e capacidade de refrigeração. Isso reduz as surpresas e permite que as instalações lidem melhor com aumentos repentinos nas cargas de trabalho de IA.
O PayPal exemplifica como métricas em tempo real, incluindo o status de energia e a refrigeração,viabilizam a resiliência tecnológica. Desde que a gigante de pagamentos criou uma visão centralizada que integra 3 milhões de pontos de dados, atuais e históricos, provenientes de toda a sua operação, suas equipes têm conseguido monitorar cargas de servidores, dados de temperatura e problemas de refrigeração, além de prever quando a capacidade dos racks precisará ser reduzida ou aumentada.
Desbloqueando a inteligência industrial em prol da comunidade
Quando os data centers realizam otimizações em tempo real, eles utilizam menos recursos e reduzem os custos operacionais. Uma menor dependência de resfriadores superdimensionados resulta em menor consumo de energia, ao passo que um projeto de refrigeração mais eficiente pode reduzir o consumo de água e diminuir a emissão de calor para as ruas, que já estão mais quentes do que costumavam ser.
Ao ser gerido dessa forma, o data center fortalece sua licença social para operar. Como um vizinho melhor, ele apoia a economia digital local e consome menos energia e água, recursos que, de outra forma, sobrecarregariam as redes locais.
Ajustes de eficiência não substituem a expansão da capacidade, mas operações mais otimizadas podem prolongar a vida útil dos sistemas existentes e dar tempo para que investimentos maiores tramitem pelos processos de aprovação e licenciamento.
Como aponta a IEA, os formuladores de políticas já dispõem de ferramentas para gerenciar a acessibilidade dos custos de eletricidade, seja por meio de uma melhor gestão da rede ou de exigências regulatórias. Apenas a IA, por exemplo, poderia economizar mais de 13 exajoules (EJ) de energia até 2035, ou cerca de 3% do consumo final global de energia, caso sejam superadas as barreiras para sua adoção em maior escala.
No que diz respeito às regulamentações, o exemplo da Alemanha é ilustrativo: novos centros de dados em construção devem atingir um PUE de 1,2 ou inferior, embora as instalações já existentes disponham de mais tempo para se adequar. Em contrapartida, a média global de PUE do setor situa-se em 1,55.
Talvez seja uma métrica difícil, mas é necessária e perfeitamente alcançável se as operações do data center forem estruturadas com base na inteligência industrial. Quanto as equipes têm visibilidade em tempo real do comportamento do consumo de energia, da refrigeração e das cargas de trabalho de IA, elas podem operar a instalação de maneira a facilitar a convivência com a vizinhança.
(*) Gary Wong é especialista em transformação digital e inteligência operacional em tempo real. Também possui expertise em gestão de água e infraestrutura, com experiência em estratégia digital, big data, IoT, análise de dados, consultoria e desenvolvimento de negócios. Engenheiro de Computação com MBA pela Queen’s University, Wong também é presidente emérito da Smart Water Networks Forum Americas Alliance.