O Brasil deve investir em data centers? A pergunta parece ter uma resposta óbvia. A inteligência artificial avança rapidamente, grandes modelos exigem quantidades crescentes de processamento e os data centers se tornaram uma das infraestruturas mais disputadas do planeta. Nosso país tem energia, território, água, mercado e posição geográfica privilegiada.
Parece uma oportunidade que não podemos perder. [shortcode-newsletter] Mas talvez estejamos começando a discussão pelo lado de fora do prédio. Um data center é uma infraestrutura física. Dentro dele estarão processadores, algoritmos, modelos, dados e, principalmente, conhecimento.
É aí que se trava a verdadeira disputa da inteligência artificial. Construir data centers no Brasil é importante. Mais importante será decidir se seremos só o lugar onde as máquinas estarão instaladas ou se participaremos da ciência e da tecnologia que funcionarão dentro delas. Estive recentemente em Pequim e Xangai, na China, e voltei com essa impressão muito forte.
Na China, o debate sobre inteligência artificial não está apartado da discussão sobre ciência, formação de pessoas, semicondutores, capacidade computacional, energia e desenvolvimento tecnológico. Diante das restrições ao acesso aos chips mais avançados, por exemplo, a resposta chinesa não foi simplesmente esperar que eles voltassem a estar disponíveis.
Buscaram novas arquiteturas, integração de sistemas e outras maneiras de obter capacidade computacional. A escassez obrigou a procurar outro caminho. Há uma lição importante aí para o Brasil. Podemos atrair bilhões de reais para construir data centers e ainda assim permanecer na periferia tecnológica da inteligência artificial.
Ter máquinas funcionando em nosso território não significa necessariamente dominar aquilo que elas fazem. O ReData avançou ao estabelecer contrapartidas para pesquisa, desenvolvimento e inovação. A lei determina que empresas beneficiadas invistam no país recursos em projetos de P&D e inovação, inclusive em parceria com instituições científicas, tecnológicas e universidades.
É uma direção importante. Mas o tamanho da oportunidade exige pensar além da contrapartida. Ciência não deveria ser o pedágio pago para construir um data center. Mais ainda, data centers funcionam dia e noite, faça sol ou não, haja vento ou não. Por que o Brasil, que dispõe de gás em abundância, abriria mão dessa fonte para cargas contínuas e recorreria a enormes sistemas de baterias –tudo importado–?
Como já discuti aqui, podemos só trocar uma dependência por outra. Nossa vantagem está justamente na diversificação energética. E aqui surge outro problema. Estamos planejando grandes infraestruturas para uma tecnologia cuja eficiência muda numa velocidade extraordinária. A Agência Internacional de Energia estima forte crescimento do consumo elétrico dos datacenters nesta década.
Mas essas projeções convivem com outra curva, muito menos discutida: a quantidade de energia necessária para realizar o mesmo processamento vem caindo rapidamente. O caminho da computação é também a história dessa redução. Fiz um exercício simples. Tomando como 100% a energia necessária para realizar determinado processamento em 2008, a tendência observada nos sistemas de alto desempenho levou esse índice para aproximadamente 1% em 2023.
Se prolongarmos matematicamente a mesma curva —e aqui se trata de uma extrapolação, não de uma previsão— chegaríamos a aproximadamente 0,13% em 2030. Isso não significa que os data centers consumirão menos energia. Quanto mais barato e eficiente fica o processamento, mais processamento fazemos.
É o conhecido paradoxo de Jevons. Criamos modelos maiores, processamos mais dados e inventamos aplicações que antes não existiam. O consumo total será resultado do encontro de duas curvas: quanto processamento queremos fazer e quanta energia será necessária para cada unidade desse processamento.
Há razões para acreditar que estamos ainda longe dos limites de eficiência. A inteligência artificial atual utiliza em grande medida aquilo que chamo de força bruta, ou seja, bilhões de parâmetros, gigantescas operações e enormes movimentações de dados. Funciona extraordinariamente bem.
Mas não significa que essa seja a maneira mais eficiente de produzir resultados. Em nosso laboratório e com colegas no Brasil e no exterior estudamos, entre outras possibilidades, a esparsidade. Esse conceito significa que, em vez de mobilizar uma estrutura gigantesca para resolver cada problema, utiliza-se só aquilo que é necessário.
A natureza oferece o melhor exemplo. Nosso cérebro realiza percepção, memória, aprendizagem, linguagem e raciocínio com potência de só 20 watts. Não se pode comparar diretamente um neurônio com uma operação de um processador. Mas há uma constatação física incontornável: ela não precisa necessariamente ser energeticamente cara.
É por isso que discutir data centers só em megawatts talvez seja uma maneira pobre de discutir o futuro da inteligência artificial. O Brasil precisa discutir energia, também. Data centers funcionam 24 horas por dia. Energia produzida ao longo do ano não é a mesma coisa que potência disponível a cada instante.
Temos hidroeletricidade, gás, petróleo, biomassa, solar, eólica e nuclear. Poucos países dispõem de tantas possibilidades de diversificação energética. Mas energia será só uma das matérias-primas dessa disputa. A outra é conhecimento. Se vamos conceder incentivos para trazer data centers ao Brasil, deveríamos aproveitar a oportunidade para construir capacidade científica ao redor deles.
Universidades e institutos precisam ter acesso a capacidade computacional. Necessitamos formar pesquisadores, desenvolver algoritmos, arquiteturas, modelos e aplicações brasileiras. É importante descobrir como fazer mais processamento com menos energia. E é fundamental criar condições para que empresas brasileiras nasçam e cresçam utilizando essa infraestrutura.
Data centers construídos agora funcionarão na década de 2030. Os algoritmos, processadores e arquiteturas que estarão dentro deles provavelmente serão muito diferentes dos atuais. Podemos planejar enormes consumidores de eletricidade supondo que a inteligência artificial continuará utilizando energia como utiliza hoje.
Ou devamos investir também na ciência que determinará quanta energia ela precisará amanhã. O objetivo não deveria ser só trazer os datacenters para o Brasil mas colocar o país dentro dos data centers.
