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China aposta em data centers submersos para reduzir custos da inteligência artificial
Projeto inédito utiliza energia eólica offshore e água do mar para enfrentar um dos maiores desafios da era da IA: o consumo crescente de energia.
A corrida global pela inteligência artificial está transformando a infraestrutura digital em um dos ativos mais estratégicos da economia mundial. Mas, à medida que modelos de IA exigem mais capacidade computacional, cresce também a preocupação com o alto consumo de energia e os custos operacionais dos gigantes centros de dados.
De olho nesse desafio, a China colocou em operação o primeiro data center subaquático do mundo alimentado por energia eólica offshore. A iniciativa busca combinar eficiência energética, redução de emissões e menor dependência dos sistemas tradicionais de refrigeração, considerados um dos principais gargalos da expansão da inteligência artificial.
O projeto piloto Shanghai Lingang iniciou suas operações em maio, próximo à costa de Xangai. Com capacidade instalada de 24 megawatts, a estrutura foi desenvolvida pela HiCloud Technology em parceria com a estatal China Communications Construction.
Localizado a mais de 10 quilômetros da costa e submerso a cerca de 10 metros de profundidade, o centro de dados opera utilizando eletricidade proveniente de um parque eólico offshore instalado na mesma região.
A proposta é simples, mas ambiciosa: usar as condições naturais do ambiente marinho para reduzir drasticamente os custos de operação de uma infraestrutura que se tornou essencial para o avanço da inteligência artificial.
A conta de energia da IA preocupa governos e empresas
O crescimento acelerado da IA generativa elevou a demanda por processamento de dados em níveis sem precedentes. Com milhares de servidores funcionando continuamente, os centros de dados passaram a consumir volumes cada vez maiores de eletricidade.
Além do processamento em si, uma parcela significativa da energia é destinada ao resfriamento dos equipamentos. Em instalações convencionais, entre 25% e 40% do consumo total pode ser direcionado apenas para manter os servidores em temperaturas seguras.
No modelo chinês, a água do mar atua como um sistema natural de refrigeração, reduzindo a necessidade de equipamentos mecânicos e diminuindo significativamente o gasto energético.
Segundo informações divulgadas pelas autoridades chinesas, o novo conceito permite reduzir o consumo de energia em mais de 20% quando comparado aos data centers tradicionais.
Menos água doce, mais eficiência
Outro benefício apontado pelos desenvolvedores é a redução do uso de água doce. O tema tem ganhado relevância global diante da expansão da infraestrutura necessária para suportar aplicações de inteligência artificial.
Grandes centros de dados consomem milhões de litros de água anualmente para resfriamento, tornando-se alvo de debates em regiões que enfrentam escassez hídrica. Ao utilizar o ambiente marinho como aliado, o projeto busca minimizar essa dependência e criar um modelo mais sustentável para futuras instalações de alta capacidade computacional.
Tecnologia promissora, mas com desafios ambientais
Apesar das vantagens energéticas, especialistas alertam que a expansão de centros de dados submersos exige monitoramento rigoroso dos impactos ambientais. Entre as preocupações estão possíveis alterações nos ecossistemas marinhos, movimentação de espécies aquáticas e aumento localizado da temperatura da água ao redor das estruturas.
Pesquisadores, entretanto, avaliam que esses efeitos podem ser controlados por meio de sistemas contínuos de monitoramento e gestão ambiental.
A próxima fronteira da infraestrutura digital
Com a inteligência artificial impulsionando uma nova onda de investimentos em infraestrutura tecnológica, soluções capazes de reduzir custos energéticos tendem a ganhar protagonismo nos próximos anos.
O projeto chinês sinaliza uma tendência que começa a chamar a atenção de governos e empresas em todo o mundo: transformar o oceano em uma extensão estratégica da economia digital, unindo energia renovável, eficiência operacional e capacidade computacional para sustentar a próxima geração da IA.

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