SemiAnalysis: A capacidade da rede elétrica dos EUA pode se tornar negativa em 2027, e os data centers de IA são forçados a entrar na era da "autogeração de energia".

A corrida por capacidade computacional de IA está levando a rede elétrica dos EUA ao limite.

Um novo relatório de pesquisa energética da SemiAnalysis aponta que a "capacidade ociosa (Headroom)" da rede elétrica dos EUA para suportar novas cargas de grande porte pode cair para valores negativos já em 2027, o que significa que, no futuro, novos data centers de IA terão cada vez mais dificuldade em obter fornecimento estável da rede pública.

Como a expansão da rede elétrica está muito aquém do crescimento da demanda por capacidade computacional de IA, cada vez mais data centers terão que construir seus próprios sistemas de geração de energia (Behind-the-Meter, BTM), e a infraestrutura de IA nos EUA pode entrar em uma era de "geração própria de energia".

O relatório prevê que, após 2028, mais da metade dos novos data centers nos EUA adotarão o modelo BTM; até 2029, apenas o mercado de equipamentos BTM para data centers deve ultrapassar 50 GW por ano, tornando-se uma das áreas de crescimento mais rápido na cadeia de investimentos em infraestrutura de IA.

Demanda de IA dispara, mas expansão da rede elétrica não acompanha

A SemiAnalysis acredita que a velocidade atual de construção de data centers nos EUA já supera em muito a capacidade da rede de fornecer nova capacidade.

O relatório estima que a nova demanda de eletricidade dos data centers nos EUA crescerá rapidamente de 21 GW em 2026 para 84 GW em 2030, mas, no mesmo período, a capacidade anual que a rede dos EUA pode adicionar e realmente fornecer com confiabilidade (ELCC) é de apenas cerca de 15 GW, podendo aumentar gradualmente para mais de 20 GW apenas no final da década.

Mais importante, essa nova capacidade não será totalmente destinada a data centers, mas também precisará atender a novas cargas de outros setores, como manufatura, fábricas de semicondutores e residências.

Em outras palavras, nos próximos anos, o novo fornecimento de eletricidade nos EUA terá cada vez mais dificuldade em cobrir a demanda explosiva dos data centers de IA.

O modelo desenvolvido pela SemiAnalysis mostra que, após descontar os requisitos de pico de carga e reserva, a capacidade ociosa remanescente da rede dos EUA para suportar novas cargas de grande porte está quase esgotada e deve se tornar negativa por volta de 2027. Isso significa que continuar dependendo da rede tradicional para construir grandes complexos de IA será cada vez mais limitado por restrições de energia.

O problema não é apenas a geração, mas a velocidade de construção de toda a rede elétrica

O relatório aponta que o mercado geralmente subestima a complexidade da construção da rede elétrica dos EUA.

Atualmente, a maior restrição não vem apenas da capacidade de geração, mas de toda a cadeia de suprimentos.

Por um lado, o ciclo de construção de usinas a gás natural é geralmente de 4 a 6 anos, e os novos projetos de geração a gás nos EUA nos próximos dois anos são muito limitados. Após rastrear cerca de 40.000 ativos de geração, a SemiAnalysis estima que, entre 2026 e 2027, a nova capacidade instalada de gás nos EUA será inferior a 10 GW por ano, com melhora significativa apenas após 2028.

Por outro lado, os prazos de entrega de equipamentos-chave, como transformadores de alta tensão, turbinas a gás e disjuntores, geralmente se estenderam para 3 a 4 anos, muito acima da média histórica. Além disso, questões como aprovação de projetos, filas de conexão à rede, financiamento e licenças comunitárias retardam ainda mais o ritmo de construção.

Muitos desenvolvedores de data centers já enfrentam situações semelhantes: empresas de energia inicialmente prometem fornecer centenas de MW de carga até 2027, mas depois notificam que só poderão atender em 2029 ou mais tarde, e geralmente não assumem responsabilidade pelo atraso.

Para empresas de IA que trocam capacidade computacional por receita, essa incerteza é quase inaceitável.

Energia renovável difícil de preencher a lacuna de carga da IA

A SemiAnalysis enfatiza que, embora a instalação de energia solar e armazenamento nos EUA ainda cresça rapidamente nos próximos anos, essa capacidade instalada não equivale a um fornecimento de eletricidade realmente utilizável para sustentar a operação contínua de grandes data centers.

O relatório utiliza o indicador ELCC (Capacidade Efetiva de Suporte de Carga), comum no setor elétrico, e descobre que, devido à intermitência óbvia da energia solar e eólica e à alta coincidência de seus horários de geração, a contribuição de suas novas instalações para a capacidade confiável do sistema é muito menor do que a capacidade nominal instalada.

À medida que a proporção de renováveis continua aumentando, sua contribuição marginal continuará diminuindo.

Embora os sistemas de armazenamento possam aliviar flutuações de carga de curto prazo, eles também enfrentam o problema de retornos marginais decrescentes. Quando um grande número de sistemas de armazenamento de 4 horas entra em operação, o risco do sistema se desloca gradualmente para lacunas de fornecimento de duração mais longa, e apenas o armazenamento já não consegue atender às necessidades de operação 24 horas dos data centers de IA.

Portanto, nos próximos anos, fontes de energia despacháveis, como o gás natural, ainda serão o núcleo do suporte à expansão da infraestrutura de IA.

"Geração própria de energia" torna-se a solução mais rápida e certa

No contexto em que a rede pública está cada vez menos capaz de atender à demanda, o modelo Behind-the-Meter está rapidamente se tornando uma nova opção para grandes data centers de IA.

O chamado BTM refere-se a data centers que constroem diretamente ou possuem instalações de geração dedicadas, fornecendo eletricidade internamente no complexo, em vez de depender completamente da rede pública.

A SemiAnalysis acredita que, em comparação com esperar por uma conexão à rede longa e cheia de incertezas, a maior vantagem do BTM é a velocidade e a certeza.

Para laboratórios de IA como OpenAI e Anthropic, a capacidade computacional determina diretamente a capacidade de treinamento e inferência de modelos, bem como o crescimento futuro da receita. O relatório aponta que, no custo total de propriedade (TCO) dos negócios de nuvem de IA, o custo da eletricidade não é alto, mas garantir um fornecimento estável de energia pode corresponder a dezenas de bilhões de dólares ou mais em receita. Portanto, as empresas preferem arcar com o custo de construir sua própria geração a esperar anos pelo processo de conexão à rede.

Ao mesmo tempo, alguns data centers de IA também estão reduzindo os requisitos tradicionais de confiabilidade de "cinco noves" (99,999%) para obter um tempo de entrada em operação mais rápido. Por exemplo, alguns data centers de IA em hiperescala estão aceitando níveis mais baixos de redundância de energia, melhorando ainda mais a economia do modelo BTM.

A concorrência em infraestrutura de IA está mudando de GPUs para energia

A SemiAnalysis acredita que, nos próximos anos, a restrição-chave para a concorrência na indústria de IA dos EUA não será mais apenas o fornecimento de GPUs, mas a capacidade de obter recursos energéticos.

O relatório prevê que, com a contínua pressão sobre a capacidade da rede, cada vez mais data centers de IA adotarão um modelo híbrido de "geração própria + rede pública", e a infraestrutura elétrica dos EUA será consequentemente reconfigurada. Oportunidades de investimento em equipamentos de geração a gás, células a combustível, sistemas de geração no local e equipamentos elétricos relacionados devem se beneficiar significativamente dos próximos gastos de capital em IA.

Para toda a indústria de IA, isso significa que o foco da concorrência está se estendendo gradualmente de chips e servidores para infraestrutura energética. No futuro, quem conseguir garantir primeiro recursos energéticos estáveis, confiáveis e escaláveis terá mais chances de obter vantagem na próxima rodada de concorrência por capacidade computacional de IA.

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