Uma orquestra prospera com harmonia, cada instrumento afinado e em sintonia com as composições do maestro. No entanto, mesmo que uma nota saia de sincronia, uma sinfonia inteira pode ser arruinada.

A rede elétrica é praticamente a mesma coisa. A sincronização é essencial para garantir que cada gerador e fonte de energia forneça eletricidade exatamente alinhada com a frequência, voltagem e ângulo de fase do sistema. A falha em fazer isso pode desencadear problemas graves, incluindo instabilidade na rede, danos aos equipamentos e estresse mecânico.

À medida que a demanda por energia para computação de IA continua a disparar, a sabedoria convencional colocou essas instalações em conflito com a rede, um sistema que nunca foi projetado para seus perfis de energia únicos. Essa situação é agravada pelo ritmo acelerado da expansão da infraestrutura de rede, que fica muito atrás do insaciável apetite por energia proveniente do setor de data centers. Em hotspots como a Virgínia (EUA), data centers esperam até dez anos apenas para garantir uma conexão, enquanto os consumidores locais enfrentam os custos crescentes de construir nova infraestrutura de transmissão e energia para atender à demanda crescente.

Para o Dr. Varun Sivaram, CEO da startup Emerald AI, apoiada pela Nvidia, porém, a computação é a solução para esse problema, e tudo o que ela precisa é do condutor certo. Lançada no início do ano passado após uma rodada inicial de 24 milhões de dólares (123,3 milhões de reais), a Emerald AI se posicionou para assumir a batuta nessa nova forma de orquestra. A empresa acredita que os data centers de IA não precisam ser cargas rígidas e grandes na rede, podendo se tornar ativos flexíveis e de suporte à rede, trazendo clareza a essa sinfonia eletrônica.

Um maestro na rede

No cerne da Emerald AI está sua plataforma Emerald Conductor. Descrito por Sivaram como "uma IA para IA", o sistema orquestra milhares de cargas de trabalho de IA em um ou mais data centers, ajustando dinamicamente as operações para responder às condições da rede, garantindo que a instalação mantenha o desempenho.

O sistema alcança isso por meio de uma plataforma de orquestração em loop fechado composta por um agente autônomo e um simulador de gêmeos digitais. Projetado para funcionar de forma independente e depender de entradas muito simples, o sistema Conductor marca tarefas com prioridade ou tolerância para desaceleração. Em seguida, gerencia dinamicamente a demanda de computação, desacelerando processos específicos, transferindo cargas de trabalho entre locais ou ajustando as frequências do clock do chip, dependendo dos requisitos de desempenho e dos sinais da rede.

"A Emerald Conductor orquestra fábricas de IA, reduz o estresse da rede e mantém o desempenho", explica Sivaram. "Tornamos o data center de IA flexível. Aceitamos sinais de rede, previsões e orquestramos."

Portanto, se um operador da rede sinaliza que precisa que a carga de potência diminua, o Condutor pode modular cargas de trabalho e alcançar a redução de forma precisa e instantânea. Por outro lado, quando operadores de rede oferecem incentivos para regulação de frequência ou deslocamento de carga, a plataforma permite que os data centers monetizem sua flexibilidade, oferecendo um benefício duplo tanto para a rede quanto para os próprios data centers.

Sivaram afirma que o que realmente diferencia a EmeraldAI de seus concorrentes é sua abordagem apenas por software. Isso, ele argumenta, permite que o Conducter seja completamente independente de hardware e escalável em instalações existentes e futuras, o que "nos permite implantar em centenas ou até milhares de data centers sem redesenhar instalações do zero", afirma ele. Notavelmente, o sistema não requer acesso a dados sensíveis de modelos ou treinamento, aliviando preocupações sobre proteção de dados, e por isso pode ser implantado na maioria, senão em todos, os data centers.

A prática leva à perfeição

Tudo isso soa muito bem na teoria, mas e na prática? Para comprovar sua eficácia, a Emerald AI realizou duas demonstrações em escala comercial em Phoenix, Arizona, e Chicago, Illinois.

Em Phoenix, a empresa fez parceria com a Oracle para uma demonstração de prova de conceito. Durante o teste, o Conductor conseguiu modular cargas de trabalho reais de IA, alcançando uma redução de 25% de energia em três horas, mantendo o desempenho da carga de trabalho. Para Sivaram, o teste representou "uma prova clara e mensurável de que essas ideias funcionam no campo – não apenas no laboratório."

Em Chicago, a empresa aumentou a aposta. Diferente da demonstração do Phoenix, onde a equipe já conhecia os perfis de carga de trabalho antes da demonstração, em Chicago, o Conductor lidava com cargas de trabalho aleatórias e desconhecidas. Essa demonstração apresentou um ambiente significativamente mais desafiador e, segundo Sivaram, a plataforma mostrou-se resiliente.

"Ficamos agradavelmente surpresos com o quão robusto era o sistema", ele recorda. "Algumas cargas de IA falharam no durante o teste. O Emerald Conductor se adaptou automaticamente, garantindo um consumo estável de energia que permaneceu abaixo da meta de resposta definida pela rede. Ele demonstrou o poder da orquestração autônoma de IA para manter o desempenho da carga de trabalho de forma elegante e atender às necessidades da rede."

A empresa pretende realizar vários outros projetos de demonstração nos EUA, incluindo um projeto de migração geográfica de carga de trabalho no final de 2025. Também está dialogando com operadores regionais de transmissão, como a PJM, para explorar uma implementação em larga escala. Em outubro, a Nvidia anunciou que implantaria a plataforma Conductor em um data center que está construindo com a Digital Realty em Manassas, Virgínia. Também foi relatado que a gigante das GPUs investiu na Emerald AI como parte de uma rodada de financiamento de US$ 18 milhões.

O próximo projeto da Emerald, no entanto, tem um sabor internacional.

Ambições internacionais

Embora os EUA continuem sendo o principal mercado da EmeraldAI, a empresa também está olhando para o exterior. Em agosto, anunciou uma parceria com a National Grid, operadora do sistema elétrico e de gás do Reino Unido, e, enquanto essa revista vai para a gráfica, um teste ao vivo está acontecendo para testar o sistema da Emerald sob condições britânicas.

"Este é nosso primeiro passo internacionalmente. Queremos que o Emerald Conductor se torne um padrão global para data centers de IA amigáveis à rede", diz Sivaram.

Então, por que o Reino Unido? Para Sivaram, foi por três razões. A primeira foi a estratégia visionária da National Grid, com a empresa abertamente ciente das possibilidades que o sistema Conductor poderia oferecer às concessionárias para apoiar a rede, mantendo uma conexão consistente entre data centers.

Um ponto destacado de forma incisiva por Steve Smith, diretor de estratégia e regulamentação da National Grid, na época do anúncio: "À medida que a economia digital do Reino Unido cresce, desbloquear novas formas de gerenciar o uso de energia de forma flexível é essencial para conectar mais data centers à nossa rede de forma eficiente."

A segunda razão foi o prestígio transatlântico da National Grid – como uma empresa americana ativa tanto nos mercados do Reino Unido quanto dos EUA – e seu compromisso com a tecnologia. "Eles investiram no programa e concordaram com uma demonstração, o que os torna o parceiro ideal para nosso primeiro lançamento internacional", diz Sivaram.

O fator final, e mais importante, observa Sivaram, foi o acesso à NextGrid Alliance, um consórcio de 150 concessionárias ao redor do mundo. Ao obter acesso a uma rede de parceiros tão robusta, o acordo pode servir como trampolim para futuros projetos internacionais.

Isso está alinhado com a abordagem mais ampla de parceria da empresa. A Emerald AI já utilizou a rede de parceiros em nuvem da Nvidia para testar sua tecnologia em data centers dos EUA, preparando o terreno para uma implantação mais ampla e colaboração global contínua. Por meio do acordo da National Grid, a Emerald AI espera exercer a mesma influência em todo o setor de serviços públicos.

Positivo líquido

Para a National Grid, a decisão de fazer parceria com a Emerald AI baseou-se principalmente no impacto potencial que isso poderia ter na forma como as concessionárias veem os data centers na rede.

Portanto, para a Sivaram, iluminar as capacidades da plataforma para o maior número possível de partes interessadas é crucial para redefinir a relação entre concessionárias e data centers, rumo a um futuro em que as concessionárias possam começar a competir para conectar data centers às suas redes.

"Data centers flexíveis se tornam ativos. As concessionárias podem até competir para te conectar primeiro", diz Sivaram. Subsequentemente, poderíamos ver data centers que utilizam sistemas como o Emerald Conducter se beneficiarem de uma "interconexão avançada", argumenta Sivaram, avançando na fila para acesso à rede, reduzindo os tempos de conexão em meses ou até anos, agindo de forma semelhante aos sistemas de armazenamento de energia em bateria (BESS), que ganham acesso prioritário e custos menores por seu papel na estabilização da rede.

Além disso, com maior flexibilidade, a demanda por grandes extensões de infraestrutura de transmissão pode diminuir, "tornando possível conectar muito mais data centers com menos expansão imediata da rede", afirma Sivaram. Ele explica: "Não estou dizendo que não vamos atualizar as redes de forma prudente – vamos – mas se os data centers puderem ser flexíveis de forma confiável, podemos evitar muitos reforços apressados e caros e reduzir a pressão para cima sobre os preços da eletricidade do consumidor."

Uma visão para o futuro

Olhando para o futuro, Sivaram imagina dois cenários. Em um, data centers inflexíveis sobrecarregam a rede, levando a apagões, custos mais altos e resistência da comunidade. No outro, os data centers tornam-se participantes ativos, estabilizando a rede, reduzindo custos e impulsionando o desenvolvimento econômico.

"Fábricas de IA podem ser o melhor amigo que uma rede já teve. Se orquestrado corretamente, você obterá um sistema de energia mais confiável, limpo e acessível, enquanto impulsiona a revolução da IA", diz Sivaram.

No entanto, com a empresa ainda em sua infância, precisamos esperar para ver se ela consegue, de fato, acertar nas notas certas e se tornar o condutor perfeito da rede elétrica.