A inteligência artificial vem redefinindo a infraestrutura digital e pressionando as operações dos data centers a adotar novas soluções de eficiência e desempenho. O aumento de aplicações de alto processamento, como IA generativa, análise avançada de dados e workloads de alto desempenho, está elevando a demanda por energia e acelerando a adoção de sistemas de liquid cooling.

O Gartner estima que o consumo global de eletricidade dos data centers deve crescer 26% em 2026, alcançando 565 TWh, ante os 447 TWh registrados em 2025. A necessidade de potência também avança: a consultoria projeta 132 GW em 2026, podendo chegar a 290 GW até 2030, impulsionada principalmente pela expansão da GenAI.

Esse cenário favorece o surgimento das chamadas AI Factories, estruturas projetadas para treinar e operar modelos avançados de IA em larga escala. Diferentemente dos data centers tradicionais, essas instalações utilizam plataformas aceleradas por GPUs de alto desempenho, o que demanda maior consumo de energia e sistemas de dissipação térmica mais robustos.

Enquanto data centers convencionais operam com densidades entre 5 kW e 50 kW por rack, as AI Factories já ultrapassam 50 kW e, em muitos casos, chegam a 100 kW por rack, tornando o liquid cooling uma necessidade operacional.

A Schneider Electric avalia que essa transformação redefine a arquitetura tecnológica atual. Segundo Luis Cuevas, diretor de Secure Power e Cloud & Service Provider da empresa no Brasil, a IA eleva a densidade de potência a níveis que desafiam os sistemas tradicionais de refrigeração. Ele afirma que o liquid cooling remove o calor diretamente dos componentes críticos, como GPUs, garantindo maior eficiência térmica, disponibilidade e continuidade das operações.

O avanço da inteligência artificial está intensificando a pressão sobre a infraestrutura energética global. A Schneider Electric projeta que a demanda mundial por eletricidade deve crescer em mais de 20% até 2030, impulsionada principalmente pela expansão das aplicações de IA.

Segundo Luis Cuevas, esse aumento exige uma abordagem integrada, já que perdas ocorrem em toda a cadeia, da transmissão e da distribuição aos sistemas de UPS, à refrigeração e à eficiência dos próprios processadores. Assim, apenas uma parte da energia gerada chega, de fato, às GPUs responsáveis pelas cargas de IA.

Nesse cenário, a eficiência energética torna-se estratégica para garantir escalabilidade, reduzir custos e mitigar impactos ambientais. Cuevas afirma que os novos data centers precisam ser concebidos como um ecossistema único, que combine energia, refrigeração e capacidade computacional.

A expectativa do setor é que as futuras instalações adotem modelos híbridos, unindo refrigeração a ar e liquid cooling conforme a densidade das aplicações. Para acelerar essa transição, a Schneider Electric mantém parceria com a NVIDIA no desenvolvimento de arquiteturas de AI Factories validadas por meio de gêmeos digitais e de simulações de CFD, o que permite otimizar o desempenho térmico e energético antes da construção.

Cuevas avalia que essa combinação de tecnologias deve equilibrar eficiência, desempenho e sustentabilidade, preservando a resiliência necessária para sustentar a expansão da IA.