À medida que os hiperscaladores e outros operadores de data centers aceleram os esforços para fornecer a capacidade necessária para IA generativa e treinamento de modelos em grande escala, a modernização dos data centers para as mais recentes tecnologias de GPU tornou-se um desafio definidor.
A mudança para aceleradores altamente avançados requer melhorias radicais em energia, refrigeração e conectividade de alta velocidade. O que era considerado o que há de mais moderno há alguns anos não é suficiente para acompanhar as atuais cargas de trabalho de IA, forçando os operadores a repensar tudo, desde o design do rack até a estratégia térmica.
Diretor de Data Center da Onnec.
A escala do investimento global reflecte este pivô. A McKinsey estima que os gastos com data centers chegarão a US$ 6,7 trilhões até 2030, com a maioria indo para instalações projetadas especificamente para IA.
No entanto, a rápida expansão da indústria já enfrenta grandes restrições: gargalos na GPU e nas cadeias de fornecimento interconectadas, limitações de design que reduzem a densidade e uma escassez de engenheiros qualificados para apoiar construções complexas.
Estas pressões ajudaram a alimentar a ascensão de fornecedores de “neocloud”, cujos modelos de negócio giram inteiramente em torno da computação GPU de alto desempenho.
Uma neo-nuvem em ascensão
As Neoclouds se tornaram uma das forças mais dinâmicas que remodelam a infraestrutura dos data centers. Ao contrário dos operadores tradicionais, que devem equilibrar a capacidade da IA com as exigências mais amplas da nuvem, estas empresas concebem tudo em torno da aceleração da GPU.
À medida que a procura por IA generativa cresce mais rapidamente do que os centros de dados existentes podem ser atualizados, as neonuvens estão a ganhar impulso ao serem implementadas a velocidades extraordinárias e ao fornecerem computação de alto desempenho a preços competitivos.
A escala e a ambição destes projetos não têm precedentes. CoreWeave, por exemplo, cresceu rapidamente de implantações modestas para dezenas de GPUs por construção, completas com implementação de sistemas GB300 NVL72 da NVIDIA.
Os ganhos de desempenho são dramáticos, com capacidade de resposta até dez vezes maior e melhorias significativas na eficiência energética em comparação com as gerações anteriores. Enquanto isso, as instalações de 230 megawatts da NScal na Noruega pretendem fornecer 100.000 GPUs até 2026, alimentadas inteiramente por energia renovável.
A Nebius ressaltou a escala de seu apetite de mercado com um acordo multimilionário de infraestrutura de GPU com a Microsoft, um acordo que transformou instantaneamente sua posição no mercado.
A motivação vai além da corrida técnica da habilidade. As nações veem cada vez mais a infraestrutura de IA como um pilar da competitividade a longo prazo. Os países que conseguem expandir-se rapidamente são bons a atrair investimento e talento. Aqueles que se movem muito lentamente correm o risco de procurar oportunidades noutros lugares.
Botões de engenharia
A construção de infraestruturas preparadas para IA expõe as limitações das instalações construídas recentemente. Os requisitos de densidade de energia estão crescendo significativamente, enquanto as restrições de refrigeração e largura de banda muitas vezes exigem reprojetos em grande escala.
Muitas operadoras enfrentam a desconfortável realidade de que as transformações podem ser mais caras ou perturbadoras do que o esperado, levando a atrasos nos projetos ou ao cancelamento de expansões.
A mudança mais significativa é a transição dos sistemas tradicionais refrigerados a ar para o resfriamento líquido em diversas formas, especialmente direto no chip.
Esses sistemas permitem que clusters densos de GPU operem dentro de limites térmicos aceitáveis, mas exigem a consideração de recursos inteiramente novos, como distribuição de fluidos e capacidade de integração de energia e protocolos de segurança.
A conectividade apresenta outro desafio crítico. As cargas de trabalho de IA dependem de grandes fluxos de tráfego leste-oeste entre GPUs, levando tecnologias de interconexão como InfiniBand e fibra ótica avançada ao seu limite.
O fornecimento destes componentes permanece limitado em todo o mundo, enquanto a instalação em si requer competências especializadas e uma coordenação cuidadosa. As GPUs são tão fortes quanto o cabo que as mantém unidas; Implementações mal projetadas ou baratas rapidamente se tornam gargalos de desempenho.
Esse aumento de complexidade se reflete nas demandas dos colaboradores. Construir data centers de IA é muitas vezes mais manual do que projetos tradicionais, muitas vezes envolvendo equipes com experiência especializada em fibra, energia e refrigeração.
Coordenar essas disciplinas mantendo a velocidade, a qualidade e a segurança tornou-se o desafio operacional definidor da era da IA.
Por que os parceiros certos são importantes
É por isso que os operadores de data centers estão recorrendo cada vez mais a parceiros confiáveis que possam trazer profundidade técnica, experiência global e escala operacional. Nenhum operador, independentemente do tamanho, pode arcar com todo o fardo dos projetos de IA.
Parceiros fortes ajudam a preencher lacunas em engenharia, logística, atendimento e mobilização de força de trabalho para que os operadores possam agir rapidamente sem sacrificar a qualidade ou a resiliência.
Esses parceiros contribuem de diversas maneiras críticas. Sua familiaridade com arquiteturas de cabeamento de alta densidade, soluções avançadas de resfriamento e integração de cluster de GPU permite projetar e executar atualizações que atendam às demandas dos sistemas de IA de próxima geração.
Eles também ajudam a navegar nos ambientes regulatórios e de licenciamento locais, mitigando riscos que podem paralisar ou atrasar a construção. No lado operacional, eles podem movimentar equipes grandes e qualificadas em ritmo acelerado.
Isto significa que os recursos, a formação e a coordenação de engenheiros, a saúde e a segurança e o controlo de qualidade permanecem robustos em prazos acelerados.
Em suma, a capacidade de aproveitar parceiros com profundo conhecimento técnico e modelos de entrega ágeis pode ser a diferença entre um design ambicioso no papel e um data center de IA pronto para cargas de trabalho comerciais.
Vencendo a corrida da infraestrutura
A corrida para construir data centers prontos para IA não envolve mais a implantação das GPUs mais recentes. É um teste de coordenação entre tecnologia, regulamentação, trabalho e cadeias de abastecimento. As operadoras que combinam uma forte liderança interna com as parcerias externas certas estarão melhor posicionadas para colocar capacidade online de forma rápida e confiável.
À medida que a procura global por computação GPU continua a superar a oferta, aqueles que forem capazes de fornecer rapidamente infraestruturas avançadas ganharão uma vantagem competitiva decisiva. Nesta nova era de IA em hiperescala, a colaboração e as capacidades determinarão quem lidera o caminho.
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