Por Maurício Gomes
A próxima grande conta da inteligência artificial pode chegar pela rede elétrica.
Depois de uma primeira fase marcada por chatbots que recebem uma pergunta e produzem uma resposta, a indústria avança rapidamente para agentes de IA: sistemas capazes de pesquisar, programar, acessar ferramentas, revisar resultados e executar várias etapas de uma tarefa com pouca intervenção humana.
Essa mudança promete aumentar a produtividade, mas traz uma consequência física que muitas vezes fica escondida atrás das interfaces digitais: cada agente pode exigir muito mais processamento, tráfego de rede e tempo de execução do que uma conversa simples com um chatbot.
Um agente não faz apenas uma pergunta
Quando uma pessoa envia uma pergunta a um chatbot, o modelo processa a solicitação e gera uma resposta. Em um sistema agente, essa interação pode ser apenas o começo.
O software pode decompor um objetivo em etapas, consultar o modelo repetidamente, utilizar ferramentas externas, verificar informações, corrigir erros e continuar trabalhando durante minutos ou horas.
Na prática, uma única tarefa visível ao usuário pode esconder dezenas ou centenas de operações computacionais.
É por isso que a expansão dos agentes começa a alterar as previsões de infraestrutura para inteligência artificial. Quanto mais autonomia damos ao software, maior pode ser a quantidade de computação necessária para entregar um único resultado.
O crescimento já aparece nas redes
Dados recentes citados pela indústria de redes indicam forte crescimento do tráfego relacionado a aplicações baseadas em agentes. A tendência chama atenção porque não envolve apenas GPUs.
Agentes precisam mover dados entre modelos, bancos de dados, APIs, ferramentas corporativas e serviços na nuvem. Isso significa pressão adicional sobre servidores, armazenamento e redes de alta velocidade.
A infraestrutura necessária para a próxima fase da IA, portanto, não será medida apenas pela quantidade de chips disponíveis.
Data centers entram no centro da discussão
Todo esse processamento acontece em instalações físicas que precisam de eletricidade e sistemas de refrigeração.
Em diferentes regiões do mundo, governos e concessionárias já discutem como acomodar a rápida expansão dos data centers. Novos projetos podem exigir capacidade elétrica comparável à de grandes instalações industriais, enquanto redes locais precisam ser reforçadas para atender à demanda.
O desafio tende a crescer caso milhões de usuários e empresas passem a manter agentes trabalhando continuamente.
De milhões de usuários para milhões de trabalhadores digitais
Existe uma diferença fundamental entre a internet tradicional e o cenário que começa a surgir.
Hoje, boa parte do tráfego digital é consequência direta de uma ação humana: alguém abre uma página, assiste a um vídeo, faz uma pesquisa ou envia uma mensagem.
Agentes mudam essa relação. Um usuário pode iniciar uma tarefa e deixar o software executar inúmeras operações sozinho.
Em escala global, isso cria a possibilidade de milhões de “trabalhadores digitais” pesquisando, escrevendo código, analisando documentos e utilizando serviços simultaneamente — inclusive quando seus usuários não estão diante do computador.
O impacto ambiental também entra na conta
O debate sobre inteligência artificial e energia já existia antes da popularização dos agentes. O treinamento de grandes modelos exige enormes clusters de aceleradores, e a inferência de bilhões de solicitações também possui custo energético.
Os agentes acrescentam uma variável: a duração da tarefa.
Se uma resposta simples se transforma em um processo contínuo de planejamento, execução e verificação, o consumo total pode crescer mesmo quando os chips ficam mais eficientes.
Além da eletricidade, há discussões sobre água utilizada em determinados sistemas de refrigeração, construção de novas linhas de transmissão e geração adicional necessária para alimentar grandes centros computacionais.
A eficiência pode virar vantagem competitiva
Esse cenário cria um incentivo importante para a própria indústria.
Modelos menores, chips especializados, melhor gerenciamento de memória e agentes capazes de decidir quando realmente precisam utilizar um modelo poderoso podem reduzir custos significativamente.
Em outras palavras, a próxima disputa da inteligência artificial talvez não seja apenas por quem possui o modelo mais inteligente.
Pode ser também por quem consegue entregar a mesma capacidade utilizando menos energia, menos tokens e menos infraestrutura.
Quem fornecerá energia para a próxima fase da IA?
Até agora, grande parte da conversa sobre agentes está concentrada no que eles poderão fazer: programar, comprar, pesquisar, operar softwares e automatizar empresas.
Mas existe uma pergunta anterior a todas essas promessas.
Quem fornecerá a energia necessária para manter esses sistemas trabalhando continuamente?
A inteligência artificial parece cada vez mais virtual para quem a utiliza. Para a infraestrutura que a sustenta, porém, ela é extremamente física.
Por trás de cada agente existem chips, servidores, fibras ópticas, sistemas de refrigeração, subestações e usinas.
Se os agentes realmente se tornarem a próxima interface dominante da computação, a revolução da IA poderá ser medida não apenas em parâmetros e tokens, mas também em megawatts.
Maurício Gomes — Tecnologia, inovação e inteligência artificial
Fontes consultadas: WIRED, Cisco e cobertura recente sobre data centers, energia e infraestrutura de inteligência artificial.