* Por Flávio Guimarães
Muito se fala sobre inteligência artificial como uma revolução de software e dados, mas menos se fala sobre o que torna tudo isso possível na prática: a infraestrutura física que conecta, transporta e processa os dados em escala global. Porém essa camada invisível, feita de fibras ópticas, data centers, chips e redes de energia, é o verdadeiro gargalo da revolução da IA.
A inteligência artificial é, em sua essência, uma equação de dados e conectividade: pessoas e empresas geram volumes crescentes de informação, enquanto aplicações em saúde, finanças, e indústria querem consumir esses dados para gerar valor. Para que essa equação funcione, os dados precisam se mover com velocidade, baixa latência e confiabilidade e é aí que a infraestrutura entra como protagonista.
O primeiro grande desafio é a energia. Data centers consomem quantidades massivas de eletricidade, para processamento e refrigeração. Em quase todos os países onde essa infraestrutura precisa crescer rapidamente, existem obstáculos de geração ou distribuição de energia, Nos Estados Unidos, esse problema já começa a aparecer em matérias e discussões regulatórias. No Brasil e na América Latina, a situação não é diferente. Sem expansão paralela da capacidade energética, construir data centers em escala suficiente será muito difícil.
O segundo desafio é a conectividade. Os modelos de linguagem não processam dados localmente, eles varrem a internet, absorvem informações globais e precisam estar conectados a data centers distribuídos ao redor do mundo para funcionar com a velocidade e a precisão que as aplicações exigem. Isso significa que a fibra óptica, a tecnologia que permite transportar dados na velocidade da luz por longas distâncias, segue sendo a espinha dorsal de toda essa arquitetura. A latência, aquele breve intervalo entre a pergunta feita a um modelo de IA e a resposta recebida, é em grande parte uma função da qualidade e da capacidade da infraestrutura de conectividade. Reduzir esse tempo é um dos principais vetores de inovação hoje.
O terceiro desafio é a velocidade de construção dessa cadeia. Uma fábrica de fibra óptica leva cerca de dois anos para ficar pronta; um data center exige terreno, licenças ambientais, materiais específicos e mão de obra especializada; e chips e GPUs têm ciclos de produção longos. A demanda por infraestrutura de IA cresce mais rápido do que a cadeia de suprimentos consegue acompanhar, o que vai gerar gargalos reais nos próximos anos.
Não por acaso, empresas como Meta, AWS, Microsoft e NVIDIA firmaram contratos bilionários com fornecedores de infraestrutura para assegurar acesso a componentes críticos antes que a escassez se agrave, mostrando que a corrida pela IA é também industrial.
Além dos desafios de infraestrutura física, há também uma questão estratégica: a escolha entre infraestrutura centralizada e distribuída. O Ocidente aposta em data centers de grande escala e no modelo de nuvem. A China constrói infraestrutura própria e modelos mais locais e eficientes em energia, um contraste que aponta para diferentes apostas sobre quem vai controlar os recursos mais críticos dessa cadeia.
Para organizações que dependem de IA estrategicamente, especialmente em saúde, essas escolhas têm implicações práticas: a nuvem de grandes provedores é uma aposta na disponibilidade; capacidade própria é uma aposta na soberania, mas exige investimento e tempo que nem toda organização tem.
O que está claro é que a revolução da IA chegou antes da infraestrutura necessária para sustentá-la em plena escala. Os próximos anos serão definidos tanto pela capacidade de criar modelos mais sofisticados quanto pela de construir, com velocidade, a base física que os sustenta.
* Flávio Guimarães, presidente da Corning na América Latina e Caribe
