SemiAnalysis: Capacidade da rede elétrica dos EUA pode se tornar negativa em 2027, centros de dados de IA forçados a entrar na era da "auto-geração de energia"

A corrida pela capacidade de computação de IA está a levar a rede elétrica dos EUA ao seu ponto crítico.

O mais recente relatório energético da SemiAnalysis indica que a "capacidade excedente" da rede elétrica dos EUA para suportar novas cargas de grande escala poderá tornar-se negativa já em 2027, significando que os futuros centros de dados de IA terão cada vez mais dificuldade em depender da rede pública para obter fornecimento estável de eletricidade.

Com a expansão da rede elétrica a ficar muito aquém do crescimento da procura por capacidade de computação de IA, cada vez mais centros de dados terão de construir os seus próprios sistemas de geração de energia (Behind-the-Meter, BTM), marcando o início de uma era de "autossuficiência energética" para a infraestrutura de IA nos EUA.

O relatório prevê que, após 2028, mais de metade dos novos centros de dados nos EUA adotarão o modelo BTM para fornecimento de energia; até 2029, apenas o mercado de equipamentos BTM para centros de dados poderá ultrapassar os 50 GW anuais, tornando-se uma das novas áreas de crescimento mais rápido na cadeia de investimento em infraestrutura de IA.

A procura por IA dispara, mas a expansão da rede não acompanha

A SemiAnalysis considera que a velocidade atual de construção de centros de dados nos EUA já ultrapassou em muito a capacidade da rede elétrica de fornecer nova capacidade.

O relatório prevê que a nova procura de eletricidade dos centros de dados nos EUA crescerá rapidamente de 21 GW em 2026 para 84 GW em 2030, mas, durante o mesmo período, a capacidade anual de nova oferta da rede elétrica dos EUA que é realmente fiável (ELCC) será de apenas cerca de 15 GW, podendo aumentar gradualmente para mais de 20 GW apenas no final da década.

Mais importante, esta nova capacidade não se destina exclusivamente aos centros de dados; terá também de satisfazer outras novas cargas, como as da indústria transformadora, fábricas de semicondutores e habitações.

Por outras palavras, nos próximos anos, o novo fornecimento de eletricidade nos EUA terá cada vez mais dificuldade em cobrir a procura explosiva dos centros de dados de IA.

O modelo desenvolvido pela SemiAnalysis mostra que, após deduzir os picos de carga e os requisitos de capacidade de reserva, a capacidade remanescente da rede dos EUA para suportar novas cargas de grande escala está quase esgotada e deverá tornar-se negativa por volta de 2027. Isto significa que continuar a depender da rede tradicional para construir grandes parques de IA será cada vez mais limitado por estrangulamentos energéticos.

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

O relatório salienta que o mercado subestima amplamente a complexidade da construção da rede elétrica nos EUA.

Atualmente, a maior restrição não reside apenas na capacidade de geração, mas em toda a cadeia de abastecimento.

Por um lado, o período de construção de centrais a gás natural é geralmente de 4 a 6 anos, e os novos projetos de geração a gás natural nos EUA nos próximos dois anos são muito limitados. Após acompanhar cerca de 40.000 ativos de geração, a SemiAnalysis prevê que, entre 2026 e 2027, a nova capacidade instalada anual de gás natural nos EUA será inferior a 10 GW, só melhorando significativamente depois de 2028.

Por outro lado, os prazos de entrega de equipamentos críticos, como transformadores de alta tensão, turbinas a gás e disjuntores, são geralmente prolongados para 3 a 4 anos, muito acima da média histórica. Simultaneamente, questões como aprovação de projetos, filas de ligação à rede, financiamento e licenças comunitárias atrasam ainda mais o ritmo de construção.

Muitos promotores de centros de dados já enfrentaram situações semelhantes: as empresas de eletricidade prometem inicialmente fornecer centenas de MW de carga em 2027, mas depois notificam que o fornecimento será adiado para 2029 ou mais tarde, muitas vezes sem qualquer responsabilidade por parte da empresa de eletricidade pelo atraso.

Para as empresas de IA que trocam capacidade de computação por receitas, esta incerteza é quase inaceitável.

As energias renováveis dificilmente preencherão a lacuna de carga da IA

A SemiAnalysis sublinha que, embora a instalação de energia solar e armazenamento de energia nos EUA continue a crescer rapidamente nos próximos anos, esta capacidade instalada não equivale a um fornecimento de eletricidade verdadeiramente fiável para suportar a operação contínua de grandes centros de dados.

O relatório utiliza o indicador ELCC (Capacidade de Carga Efetiva), amplamente utilizado no setor elétrico, e conclui que, devido à intermitência óbvia da energia solar e eólica, e à elevada coincidência dos seus períodos de geração, a contribuição das novas instalações para a capacidade de fornecimento fiável do sistema é muito inferior à capacidade instalada nominal.

À medida que a proporção de energias renováveis aumenta, a sua contribuição marginal continuará a diminuir.

Embora os sistemas de armazenamento possam aliviar flutuações de carga de curta duração, também sofrem de retornos marginais decrescentes. Quando uma grande quantidade de armazenamento de 4 horas entra em funcionamento, o risco do sistema desloca-se gradualmente para lacunas de fornecimento de maior duração, tornando o armazenamento insuficiente para satisfazer as necessidades de funcionamento 24/7 dos centros de dados de IA.

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

"A autossuficiência energética" torna-se a solução mais rápida e mais certa

Num contexto em que a rede pública se torna cada vez mais insuficiente para satisfazer a procura, o modelo Behind-the-Meter está a tornar-se rapidamente a nova escolha para grandes centros de dados de IA.

O que é BTM? Refere-se a centros de dados que constroem ou possuem instalações de geração dedicadas, fornecendo energia dentro do próprio parque, em vez de dependerem inteiramente da rede pública.

A SemiAnalysis considera que, em comparação com a espera por uma ligação à rede longa e cheia de incertezas, a maior vantagem do BTM reside na velocidade e na certeza.

Para laboratórios de IA como a OpenAI e a Anthropic, a capacidade de computação determina diretamente a capacidade de treino e inferência de modelos, bem como o crescimento futuro das receitas. O relatório salienta que, no custo total de propriedade (TCO) dos serviços de cloud de IA, o custo da eletricidade não é muito elevado, mas obter um fornecimento estável de energia pode corresponder a receitas de milhares de milhões de dólares ou mais, pelo que as empresas preferem suportar o custo de construir a sua própria geração a esperar anos pelo processo de ligação à rede.

Entretanto, alguns centros de dados de IA estão também a reduzir os requisitos tradicionais de fiabilidade de "cinco noves" (99,999%) para a eletricidade, em troca de uma entrada em funcionamento mais rápida. Por exemplo, alguns centros de dados de IA de hiperescala estão a aceitar níveis mais baixos de redundância de fornecimento, melhorando ainda mais a economia do modelo BTM.

A competição em infraestrutura de IA está a passar dos GPUs para a energia

A SemiAnalysis acredita que, nos próximos anos, a restrição chave para a competição na indústria de IA dos EUA deixará de ser apenas o fornecimento de GPUs, mas sim a capacidade de obter recursos energéticos.

O relatório prevê que, com o aperto contínuo da capacidade da rede, cada vez mais centros de dados de IA adotarão um modelo híbrido de "geração própria + rede pública", e a infraestrutura elétrica dos EUA será consequentemente reconfigurada. As oportunidades de investimento em equipamentos de geração a gás, células de combustível, sistemas de geração no local e equipamentos elétricos relacionados deverão tornar-se importantes beneficiários da próxima fase de despesas de capital em IA.

Para toda a indústria de IA, isto significa que o foco da competição está a passar gradualmente dos chips e servidores para a infraestrutura energética. No futuro, quem conseguir garantir primeiro recursos energéticos estáveis, fiáveis e escaláveis terá maior probabilidade de obter vantagem na próxima ronda de competição em capacidade de computação de IA.

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