{"id":17792,"date":"2026-04-23T16:48:35","date_gmt":"2026-04-23T19:48:35","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/?p=17792"},"modified":"2026-04-24T10:30:28","modified_gmt":"2026-04-24T13:30:28","slug":"mercado-de-ia-redireciona-investimentos-data-centers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/mercado-de-ia-redireciona-investimentos-data-centers\/","title":{"rendered":"Mercado de IA redireciona investimentos para otimiza\u00e7\u00e3o de data centers"},"content":{"rendered":"<p><strong>Mercado de IA &#8211;<\/strong> A infraestrutura global de intelig\u00eancia artificial vive um impasse em meio \u00e0 corrida por equipamentos cada vez mais potentes. Apesar dos investimentos bilion\u00e1rios na compra de <a href=\"https:\/\/pt.wikipedia.org\/wiki\/Unidade_de_processamento_gr%C3%A1fico\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Unidades de Processamento Gr\u00e1fico (GPUs)<\/a> como H100 e Blackwell, uma an\u00e1lise recente aponta que boa parte desse poder computacional n\u00e3o est\u00e1 sendo integralmente aproveitado nos data centers.<\/p>\n<p>Segundo o relat\u00f3rio, em diversos clusters de alto desempenho, as unidades de processamento gr\u00e1fico permanecem paradas ou operam abaixo da capacidade m\u00e1xima em at\u00e9 40% do tempo. O principal motivo seria a combina\u00e7\u00e3o entre falhas de software e atrasos na rede, que dificultam o fluxo cont\u00ednuo de dados necess\u00e1rio para manter os chips em atividade total.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/fenati.org.br\/en\/tecnologia-regularizacao-ambiental-campo-mt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>LEIA: Tecnologia impulsiona regulariza\u00e7\u00e3o ambiental no campo em MT<\/strong><\/a><\/p>\n<p>O centro do problema est\u00e1 na arquitetura de interconex\u00e3o dessas estruturas. Enquanto a capacidade de processamento das GPUs avan\u00e7ou em ritmo acelerado, os sistemas de rede e armazenamento n\u00e3o acompanharam a mesma velocidade. Como consequ\u00eancia, os chips acabam esperando pelo envio de informa\u00e7\u00f5es em redes sobrecarregadas.<\/p>\n<p>Em 2026, o desafio para as empresas deixou de ser apenas adquirir os processadores mais modernos. A quest\u00e3o agora \u00e9 garantir que eles permane\u00e7am ativos durante todo o tempo, justificando os altos gastos com energia, manuten\u00e7\u00e3o e expans\u00e3o da infraestrutura.<\/p>\n<p><strong>O custo do hardware parado<\/strong><\/p>\n<p>A baixa utiliza\u00e7\u00e3o afeta diretamente o retorno sobre investimento dos servi\u00e7os de nuvem. Isso porque uma GPU ligada, mesmo sem operar em carga m\u00e1xima, continua consumindo quase a mesma quantidade de energia que utilizaria em pleno funcionamento.<\/p>\n<p>O resultado \u00e9 aumento no desperd\u00edcio de eletricidade, maior gera\u00e7\u00e3o de calor e press\u00e3o adicional sobre os custos operacionais. Especialistas avaliam que, se a taxa de uso n\u00e3o ultrapassar 85%, o treinamento de modelos avan\u00e7ados, como o GPT-6, poder\u00e1 se tornar financeiramente invi\u00e1vel, desacelerando o ritmo de desenvolvimento de novas ferramentas de IA.<\/p>\n<p><strong>A nova disputa do setor<\/strong><\/p>\n<p>Diante desse cen\u00e1rio, a ind\u00fastria come\u00e7a a deslocar sua aten\u00e7\u00e3o do hardware para a otimiza\u00e7\u00e3o de software. Empresas passaram a investir em sistemas inteligentes de agendamento de tarefas, capazes de prever congestionamentos na rede e redistribuir cargas de trabalho entre diferentes n\u00f3s de processamento.<\/p>\n<p>A meta para o fim de 2026 \u00e9 tornar os data centers ambientes integrados e din\u00e2micos, reduzindo os tempos de inatividade e aproveitando melhor a capacidade instalada. Para o setor, eliminar desperd\u00edcios pode ser decisivo para sustentar a pr\u00f3xima fase da revolu\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n<p><em><strong>(Com informa\u00e7\u00f5es de Hardware)<\/strong><\/em><br \/>\n<em><strong>(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Freepik)<\/strong><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Empresas buscam otimizar software e redes ap\u00f3s gargalos reduzirem uso de GPUs de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o<\/p>","protected":false},"author":6,"featured_media":17795,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[13],"class_list":["post-17792","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ti","tag-sindical"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17792","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17792"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17792\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17796,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17792\/revisions\/17796"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17795"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17792"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17792"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17792"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}