O boom da IA tornou algumas empresas incrivelmente valiosas. OpenAI e Anthropic são agora as duas empresas privadas mais valiosas do mundo. Google, Microsoft e Nvidia se tornaram maiores do que nunca. Mas entre os maiores vencedores está a Caterpillar, fornecedora de caminhões amarelos e guindastes. As ações da Caterpillar mais que dobraram de valor no último ano, tornando a empresa seis vezes mais valiosa que a Nike. Sua ascensão tem pouco a ver com os veículos de construção (reais e de brinquedo) pelos quais é conhecida. Em vez disso, o sucesso da Caterpillar vem de seus motores gigantes movidos a gás que estão ajudando a alimentar a construção de centros de dados no país.
Por toda a atenção dada à melhoria das capacidades dos modelos, os insumos mais importantes para a IA não são bits, mas átomos e elétrons. Para treinar e executar seus modelos, a indústria de IA precisa construir. Os centros de dados são operações tecnológicas e industriais incrivelmente complexas — exigem que as empresas de tecnologia ergam usinas de energia, construam instalações de tratamento de águas residuais e instalem todo tipo de equipamento elétrico, linhas de energia e equipamentos de resfriamento avançados. Isso requer concreto, aço, silício, vidro, cobre e gás natural liquefeito.
Essa construção de centros de dados há muito é frenética, mas agora está se aproximando rapidamente de um ponto de inflexão que é ao mesmo tempo impressionante e alarmante. Os principais players — Amazon, Google, Microsoft, Meta e Oracle — estão a caminho de gastar mais em centros de dados até o final do ano do que obtêm de suas operações. Isso significa que gigantes da tecnologia cujos negócios não relacionados a chatbots geram dezenas de bilhões de dólares todos os anos provavelmente precisarão contrair dívidas para continuar pagando por suas ambições de IA. Desde o lançamento do ChatGPT, no final de 2022, até o final do ano passado, os gastos de capital dessas empresas — a maioria dos quais vai para centros de dados — ultrapassaram meio trilhão de dólares. As empresas pretendem gastar um valor semelhante apenas em 2026. E no próximo ano, seus investimentos em IA provavelmente excederão US$ 1,1 trilhão, de acordo com um relatório recente do J.P. Morgan.
O Vale do Silício há muito desfruta de uma vantagem direta: seus produtos e serviços custam relativamente pouco para serem feitos, mas geram receitas tremendas. Mas operar um centro de dados é, em muitos aspectos, mais como administrar uma siderurgia do que um aplicativo de smartphone. Em particular, os centros de dados exigem quantidades impressionantes de eletricidade, especialmente à medida que os modelos de IA se tornam mais poderosos. Cinco anos atrás, um centro de dados padrão poderia exigir 10 ou 50 megawatts de energia, o suficiente para dezenas de milhares de residências. Um ano atrás, centros de dados exigindo um ou dois gigawatts de energia eram considerados gigantescos. Esta semana, a Meta anunciou que está mais que dobrando o tamanho de seu principal centro de dados de IA, o que aumentará suas necessidades de pico de energia para cinco gigawatts. Um centro de dados proposto em Utah, se concluído, exigirá nove gigawatts de energia. Isso é energia de várias grandes cidades pulsando através de alguns grandes armazéns, todos dedicados a bots.
As redes elétricas normalmente não têm energia suficiente para abastecer esses megaprojetos, então a maneira mais rápida de colocar um centro de dados online é construir sua própria usina de energia. É aí que entra a Caterpillar: A empresa tem um enorme número de pedidos em atraso para seus equipamentos de energia, assim como todos os principais fabricantes de turbinas a gás natural do mundo. Em maio, Elon Musk supostamente gastou pelo menos US$ 1 bilhão para comprar uma empresa de energia com uma frota de turbinas de combustão, provavelmente para alimentar seu modelo de IA, Grok.
Energia é apenas uma parte do desafio. Um centro de dados requer conectar dezenas de chips de IA de ponta em um rack do tamanho de uma geladeira, depois ligar milhares desses racks em um edifício. Esses chips esquentam, até 200 graus Fahrenheit, e são normalmente resfriados por alguma combinação de água e ventiladores industriais; chegue muito perto de um dos racks, e você pode suar.
O objetivo auto-proclamado da OpenAI de tornar "a inteligência mais barata, melhor e mais abundante ao longo do tempo" realmente se resume a alimentar e resfriar centros de dados de forma eficiente.