A IA dispara o seu consumo: modelos de raciocínio usam 100× mais energia

Fonte: CriptoTendencia Título Original: A IA dispara o seu consumo: modelos de raciocínio usam 100× mais energia Link Original: https://criptotendencia.com/2025/12/05/la-ia-dispara-su-consumo-modelos-de-razonamiento-usan-100x-mas-energia/ Uma nova investigação revelou que os modelos de inteligência artificial desenhados para imitar o raciocínio humano consomem 100 vezes mais energia do que os sistemas padrão. O estudo, liderado por especialistas do projeto AI Energy Score, alerta que esta diferença antecipa um salto estrutural na pressão que a IA exercerá sobre as redes elétricas globais.

OpenAI avança com um campus de IA de 7.000 milhões de dólares para sustentar a nova procura energética

Enquanto o consumo dispara, as grandes tecnológicas estão a acelerar investimentos de infraestrutura sem precedentes. A OpenAI anunciou a construção de um campus de IA de 7.000 milhões de dólares em Sidney, em conjunto com o operador de centros de dados NextDC.

A instalação, localizada a 45 quilómetros a oeste do distrito central da cidade, contará com uma capacidade potencial de 550 megawatts, tornando-se na maior aposta de infraestrutura do criador do ChatGPT na Ásia-Pacífico.

O objetivo é claro: assegurar o poder de computação e a energia necessários para uma geração de modelos que exige recursos muito superiores aos utilizados até agora.

Amazon escala Trainium2 com receitas multimilionárias e mais de 1 milhão de chips em produção

Em paralelo, a Amazon reforçou a sua aposta no hardware de IA. Durante o AWS re:Invent em Las Vegas, o CEO Andy Jassy confirmou que o chip Trainium2 já gera receitas de vários milhares de milhões de dólares, com mais de 1 milhão de unidades em produção e adoção em 100.000 empresas. O chip, optimizado para o treino de modelos, pretende desafiar o domínio da Nvidia no mercado de computação avançada.

Com um consumo energético disparado, um ecossistema que exige escalabilidade extrema e uma concorrência crescente em hardware especializado, a IA entra numa fase em que a eletricidade se torna o recurso crítico. Os limites desta tecnologia já não dependem apenas de algoritmos ou GPUs: dependem de megawatts.