Você sabia que todo rolo Tiktok, meme gerado pela IA e resposta do chatbot é alimentado por data centers maciços? Os data centers são a infraestrutura principal de nossas vidas digitais.
Mas quando a IA está ficando mais inteligente e fazendo mais, os data centers tradicionais estão sentindo a tensão.
Essas cargas de trabalho de IA exigem muito mais energia, resfriamento e recursos de computação do que o previsto. As empresas estão se esforçando para adaptar sua infraestrutura antes de atingirem um engarrafamento digital.
As boas notícias? Existem algumas estratégias realmente inteligentes emergentes para lidar com esse boom da IA. Neste artigo, discutiremos alguns deles.
#1 Adote arquitetura híbrida e de várias nuvens
Não coloque todas as suas coisas digitais em uma nuvem privada, como data centers locais. Em vez disso, comece a usar uma combinação de nuvens privadas e nuvens públicas. Esta mistura é o que é conhecido como uma nuvem híbrida.
Essa estratégia oferece o melhor dos dois mundos: controle sobre informações sensíveis e a capacidade de acessar facilmente mais poder de computação quando necessário.
Levando essa idéia um passo adiante, use não apenas um, mas duas ou três empresas de armazenamento de big data. Isso é Multi-nuvem. É uma maneira de evitar confiar muito em um único provedor. Se uma nuvem tiver um problema, seus aplicativos de IA geralmente podem continuar funcionando sem problemas em outro.
O Relatório de Segurança do Estado de Cloud da Fortinet 2025 revelou que mais de 78% das empresas usam 2 ou mais provedores de nuvem.
Como isso ajuda? As cargas de trabalho da IA podem ser incrivelmente exigentes. Às vezes, eles exigem uma grande explosão de poder computacional, como realizar milhões de cálculos em uma fração de segundo. A nuvem permite que os data centers escalarem rapidamente seus recursos para atender a essas demandas flutuantes de IA. Isso oferece agilidade sem custos iniciais substanciais de hardware.
#2 Transição para resfriamento líquido para reduzir o consumo de energia
À medida que o uso da IA for, o mesmo acontece com a quantidade de água necessária. A IA generativa, em particular, precisa de milhões de galões de água para resfriar o equipamento em data centers, relatou o Escola do Meio Ambiente de Yale.
O resfriamento de ar é o método mais tradicional para esfriar os data centers. Mas sua desvantagem é que esses sistemas consomem muita energia, especialmente em climas mais quentes e data centers maiores.
A tecnologia de refrigeração líquida surge como uma alternativa ideal para apoiar Data Center Inteligência Artificial adoção. Este método usa líquidos, como água ou refrigerantes especializados, para resfriar diretamente os componentes que geram mais calor.
Suas propriedades térmicas mais altas podem ajudar a resfriar os racks de servidores de alta densidade e potencialmente reduzir o consumo de energia em até 90%.
Os data centers de fluxo afirmam que o resfriamento líquido pode reduzir o escopo 2 e o escopo 3 emissões de data centers. As emissões do escopo 2 envolvem emissões indiretas associadas à compra de eletricidade. Enquanto isso, o escopo 3 são as emissões indiretas de GEE associadas à cadeia de valor.
Portanto, o resfriamento líquido não apenas reduz os custos operacionais, mas também contribui para uma pegada de carbono menor para data centers.
#3 Use IA para organizar e otimizar a infraestrutura
Curiosamente, a própria tecnologia que impulsiona essas demandas de data center, a inteligência artificial, também pode ser usada para gerenciar e otimizar os próprios centers. Como?
Os algoritmos de IA podem analisar as vastas quantidades de dados gerados por sensores e sistemas dentro de um data center. Isso pode ajudar a melhorar as operações.
Uma aplicação poderosa é a manutenção preditiva. Os sistemas de IA podem monitorar continuamente o desempenho do equipamento, as flutuações de temperatura e os padrões de consumo de energia para identificar indicadores sutis de falhas em potencial.
A identificação de problemas em potencial permite que os operadores de data center os resolvam imediatamente. Isso reduz significativamente o risco de tempo de inatividade inesperado e preserva a integridade de sua infraestrutura.
Pesquisas descobriram que manutenção preditiva pode reduzir os custos de manutenção em 25% e reduzir em 70%.
A IA também pode ajudar na otimização de recursos. Ele pode alocar dinamicamente a potência de computação, a capacidade de armazenamento e a largura de banda de rede com base em cargas de trabalho em tempo real e antecipadas.
Essa alocação inteligente garante que os recursos sejam usados com eficiência. Também impede a subutilização e a sobrecarga, o que leva a um melhor desempenho e redução do desperdício de energia.
#4 Construa mais centers modulares
O movimento em direção a mais Designs modulares é outra tendência significativa em escalar data centers para a era da IA.
A revista Statetech explica data centers modulares como partes de contêineres, como uma caixa de remessa, que pode ser transportada com facilidade e implantada rapidamente.
A escalabilidade é uma vantagem fundamental dessa abordagem. À medida que a demanda pelo processamento da IA cresce, as organizações podem simplesmente adicionar mais módulos para aumentar a capacidade. Portanto, fornece uma maneira muito mais rápida e flexível de expandir em comparação com a construção tradicional.
O que há mais? Designs modulares permitem personalização. Os data centers podem ser projetados para atender aos requisitos de energia da IA e podem ser prontamente implantados.
Então, qual é a linha inferior? Os data centers estão passando por uma transformação significativa para atender às demandas sem precedentes da era da IA. Indo além da simples expansão, essas estratégias permitirão que os data centers escalem de maneira mais eficiente.
Não existe uma abordagem única aqui. Sua estratégia de escala precisa se alinhar com suas cargas de trabalho específicas de IA e objetivos de negócios. Mas aqueles que planejam cuidadosamente agora terão a vantagem, pois a IA continua remodelando como pensamos sobre a infraestrutura do data center.
