O investimento em infraestruturas e energia pode ser o fator decisivo para o crescimento da IA

A ascensão meteórica da IA tem o potencial de acrescentar 13 biliões de dólares à economia global até 2030 (1), mas o seu crescimento futuro depende fortemente de dois componentes frequentemente negligenciados: infraestruturas e energia. Desde a construção de centros de dados até à tecnologia eficiente do ponto de vista energético, saiba como as indústrias se estão a adaptar.

Ao longo da última década, a inteligência artificial (IA) revolucionou indústrias inteiras e a vida quotidiana. As taxas de adoção da IA dispararam em todos os setores, estimando-se que as tecnologias de IA poderão acrescentar 13 biliões de dólares à produção económica global até 2030.

Este crescimento explosivo salienta o papel central da IA como motor da inovação e da produtividade em todo o mundo. No entanto, do nosso ponto de vista, dois componentes menos frequentemente discutidos são a chave para o crescimento futuro da IA: infraestruturas e energia.

Porque é que as infraestruturas são cruciais para a IA

• - As infraestruturas funcionam como base da inovação e do avanço da IA. Asseguram a capacidade de computação, as capacidades de gestão de dados e a segurança necessárias para apoiar o desenvolvimento, a implementação e o funcionamento das soluções de IA. Quanto mais utilizamos a IA, mais dados são gerados e processados pelos algoritmos de IA, e é necessário processar e armazenar toda essa informação de forma segura em locais eficientes.

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• - Os centros de dados fornecem soluções de armazenamento robustas e sistemas de gestão eficientes, mas é necessário um investimento substancial para expandir as infraestruturas existentes. Isto permitirá às organizações gerir conjuntos de dados maiores e implementar soluções de IA em todos os domínios.

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• - Os chips constituem a espinha dorsal de um centro de dados, capazes de processar dados e calcular rapidamente milhares de milhões de resultados, permitindo o funcionamento de servidores e de outros dispositivos eletrónicos. No entanto, para acompanhar o atual crescimento do mercado da IA, alguns especialistas consideram que a procura de chips nos centros de dados poderá aumentar mais de 9 vezes nos próximos anos, passando de 5,1 milhões em 2023 para 46 milhões em 2027.

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• - No caso dos centros de dados, a localização é importante. As aplicações de IA em tempo real – como veículos autónomos, diagnósticos de cuidados de saúde e automação industrial – requerem baixa latência para um processo de decisão mais rápido. Isto poderá exigir a construção de mais centros de dados para permitir tempos de resposta mais rápidos e melhorar o desempenho das aplicações de IA.

As remessas globais de chips de IA para centros de dados estão a aumentar

Fonte: Divulgações financeiras, estimativas e análises da Mercury Research e da New Street Research, em 4 de janeiro de 2024. Os valores para 2024-2027 são estimados. 

Como a IA está a afetar a rede energética

A energia é outra componente fundamental que pode facilitar ou dificultar o crescimento da IA. Os centros de dados poderão representar até 7,5% do consumo total de eletricidade nos EUA até 2030 (3), e algumas estimativas preveem que a utilização poderá triplicar até ao final da década – de 126 TWh/hora em 2022 para 390 TWh/hora em 2030 (4). O consumo de energia tem um impacto direto nos custos operacionais do funcionamento dos sistemas de IA, e a produção de toda essa energia pode criar dificuldades suscetíveis de prejudicar o ambiente.

De onde vem toda esta procura? Grande parte provém de dispositivos e aplicações equipados para IA – como sensores inteligentes, veículos autónomos e dispositivos da "Internet das coisas” (IoT) – colocando uma pressão adicional nas redes de telecomunicações e redes de energia existentes. Estas tecnologias dependem de uma ligação à Internet de elevado débito e do fornecimento ininterrupto de energia para funcionarem eficazmente.

O que está a ser feito a este respeito? Nos próximos anos, é expectável que várias tendências alterem o panorama do consumo energético da IA.

• - As redes inteligentes podem ajudar a equilibrar a oferta e a procura em tempo real, otimizar a transmissão e minimizar as perdas de energia, resultando numa infraestrutura energética mais resiliente e sustentável.

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• - Os avanços na conceção do hardware, como o desenvolvimento de processadores mais eficientes em termos energéticos e de chips de IA especializados, permitirão reduções substanciais no consumo de energia.

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• - As técnicas de otimização de software desempenharão um papel fundamental na minimização da utilização de energia sem sacrificar o desempenho. Ferramentas e técnicas como ajustes de modelos, a quantização e os algoritmos de inferência de baixo consumo visam ser mais eficientes têm por objetivo ser mais eficazes no plano energético sem prejudicar a precisão.

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• - É provável que haja também um impulso contínuo no sentido da computação periférica e do processamento de IA em dispositivos para reduzir a dependência dos recursos da nuvem e minimizar a transferência de dados. Esta mudança não só melhorará a latência e a privacidade, como também conduzirá a um menor consumo de energia ao eliminar a necessidade de transmitir dados para servidores centralizados para processamento, reduzindo o consumo de energia em várias aplicações, desde smartphones a dispositivos IoT.

O resultado final

A crescente procura de inteligência artificial deverá reconfigurar o panorama atual das infraestruturas e da energia, o que poderá ser um desenvolvimento interessante para os investidores.

1. 1. Criação de infraestruturas: para tornar a IA escalável, é necessário um investimento substancial. Estamos a encontrar oportunidades em empresas envolvidas na construção de centros de dados, fabrico de chips e desenvolvimento de infraestruturas de rede.

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3. 2. Soluções de eficiência energética: dado o aumento do consumo de energia dos sistemas de IA, as empresas estão a encontrar novas formas de otimizar o hardware e o software. As tecnologias de redes inteligentes também podem ajudar a satisfazer as necessidades energéticas da IA, promovendo simultaneamente a sustentabilidade.

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5. 3. Computação periférica: as empresas envolvidas no desenvolvimento de tecnologias de computação periférica, algoritmos de inferência de baixo consumo e chips de IA para dispositivos móveis e IoT poderiam beneficiar da construção de "IA de ponta”. Esta abordagem não só melhora a latência e a privacidade, como também reduz a dependência dos recursos da nuvem, resultando num baixo consumo energético e numa maior eficiência.

1. AI performance processing | McKinsey

2. Divulgações financeiras, estimativas e análises da Mercury Research e da New Street Research, em 4 de janeiro de 2024. 2024- 2027

3. Barrons.com: How AI Is Sparking a Change in Power. Em 14 de março de 2024

4. Barrons.com: AI chips electricity usage. Em 16 de março de 2024

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