O Ruído dos Dados e o Desafio da Qualidade em Grandes Modelos

A Nova Equação da Inovação Coletiva

A inteligência artificial (IA) está alterando fundamentalmente o valor econômico da inovação, deslocando o foco da “genialidade isolada” para a “coordenação”. Enquanto o valor da genialidade individual diminui, o valor da capacidade de coordenar conhecimentos especializados aumenta drasticamente.

Esse movimento redefine a forma como as empresas inovam e exige uma reestruturação total da infraestrutura necessária para sustentar essa nova lógica. Um estudo publicado em 2026 na revista científica Nature Human Behaviour fornece a base dessa nova realidade: a análise de mais de 205 milhões de trabalhos científicos, a conexão de mais de 90 milhões de pesquisadores e a identificação de 511.550 núcleos de colaboração persistente.

A evidência antecede a expansão atual da IA, desmontando a ideia de que problemas difíceis são resolvidos por indivíduos solitários. A lógica é clara: problemas complexos exigem competências complementares, continuidade e coordenação. A inteligência artificial adiciona uma nova camada a esse processo, permitindo decompor uma tarefa, distribuir partes entre agentes especializados, confrontar evidências e recompor o resultado em um ciclo muito mais curto.

Em um experimento publicado em maio de 2026, um sistema multiagente analisou 551 artigos em apenas 30 minutos. Os pesquisadores estimaram que o trabalho equivalente levaria 294 horas para ser realizado por humanos, calculando assim uma redução de 200 vezes no tempo dedicado ao fluxo científico completo. A comparação utiliza estimativas de literatura para o tempo humano, mas o ponto central permanece: a IA reduz o custo de coordenar conhecimento especializado.

A Infraestrutura Física como Limitador Prático

Embora os modelos, algoritmos e agentes atraiam a atenção, o limite prático da revolução da IA continua sendo físico. A expansão da capacidade intelectual passa a exigir disciplina física rigorosa, pois a infraestrutura define a velocidade com que uma empresa consegue transformar conhecimento em resultado.

Na prática, a infraestrutura tornou-se um dos pilares centrais da estratégia de IA, superando a discussão teórica sobre modelos. Mais usuários, modelos mais complexos e agentes com várias etapas multiplicam as inferências, o movimento de dados e as horas de processamento. A consequência para a infraestrutura é direta e urgente:

• Crescimento da Demanda: Em 2025, a demanda mundial de eletricidade dos data centers cresceu 17%. Nos centros voltados especificamente à inteligência artificial, esse crescimento chegou a 50%.
• Projeções para o Brasil: Um estudo setorial publicado em setembro de 2025 projeta um consumo de 27,3 TWh pelos data centers em 2029, equivalente a 3,6% do consumo nacional. A mesma análise estima 2.192 MW de potência instalada de TI naquele ano.

A discussão sobre inteligência coletiva termina inevitavelmente em uma decisão de engenharia. A distribuição da capacidade intelectual amplia a obrigação de sustentar a computação exigida por esse trabalho. O CIO (Chief Information Officer) que tratar energia e refrigeração como premissas tardias poderá comprar capacidade que jamais usará plenamente.

O Problema do Ruído e da Densidade de Potência

A pressão sobre a infraestrutura cria desafios específicos relacionados à densidade e à estabilidade da energia, aspectos críticos para a qualidade e eficiência dos grandes modelos.

Aumento da Densidade de Potência

Entre 2020 e 2025, a densidade de potência dos servidores de inteligência artificial aumentou 11 vezes. Até 2027, a projeção aponta outro aumento de quatro vezes. Um rack avançado poderá atingir um pico de potência equivalente ao consumo de 65 residências. A escolha de servidor, portanto, exige uma análise conjunta de processadores, memória, preço, alimentação elétrica e refrigeração.

Oscilações e Transientes Elétricos

Há um problema menos intuitivo que impacta diretamente a qualidade do serviço: a potência exigida pela inteligência artificial varia com velocidade e amplitude incomuns em comparação às cargas corporativas convencionais. Uma análise técnica publicada em dezembro de 2025 registra que conjuntos sincronizados de GPU (Graphics Processing Unit) podem alcançar 150% da potência máxima em regime estável.

Esses picos de potência causam pressões severas sobre:

• Fontes de alimentação.
• Sistemas de alimentação ininterrupta.
• Conectores e baterias.
• Aumenta o risco de reinicialização e degradação de componentes.

Dimensionar a infraestrutura apenas pela média cria uma falsa sensação de capacidade. No cenário atual, para uma empresa, esse contexto valoriza projetos capazes de entregar mais computação útil dentro de limites elétricos e térmicos conhecidos.

O Data Center Inteligente como Solução

Para suportar essa nova realidade, o conceito de “data center inteligente” torna-se essencial. Um data center inteligente precisa conhecer a carga que executa, relacionando o perfil de processamento, densidade por rack, rede, armazenamento, potência disponível, refrigeração e margem de expansão.

Em cargas de inteligência artificial, a arquitetura também deve acompanhar os transientes elétricos e a ocupação dos aceleradores. Essa visão abrangente permite comparar infraestrutura própria, nuvem e ambientes especializados com base em critérios reais de sustentabilidade e eficiência:

• Custo total.
• Capacidade sustentada.
• Eficiência por carga de trabalho.

A próxima vantagem competitiva em inteligência artificial pertence às empresas capazes de converter energia, silício e conhecimento em computação útil, disponível e economicamente previsível. Ignorar o “ruído” gerado pela complexidade física da infraestrutura pode comprometer a viabilidade de qualquer projeto de IA, por mais sofisticado que seja o modelo em si.

Silvio Ferraz de Campos, CEO da Positivo Servers & Solutions