A Google poderá vir a investir mais de 1 bilião de dólares (854 mil milhões de euros) na construção e expansão de centros de dados dedicados à inteligência artificial (IA), segundo projeções da Forbes baseadas nos atuais níveis de investimento anunciados pela tecnológica. A estimativa surge após declarações do novo responsável pela infraestrutura de IA da empresa, Amin Vahdat, numa entrevista exclusiva à Forbes Internacional.
Numa apresentação de resultados no mês passado, o CEO da Google, Sundar Pichai, afirmou que a empresa prevê gastar até 185 mil milhões de dólares (158 mil milhões de euros) em despesas de capital relacionadas com IA este ano, mais do dobro dos 90 mil milhões de dólares (76 mil milhões de euros) investidos em 2025. Contudo, este poderá ser apenas o início de um ciclo de investimento mais prolongado.
Amin Vahdat, recentemente nomeado Chief Technologist para infraestrutura de IA, indicou que o investimento deverá ser analisado numa perspetiva de longo prazo: “Em números simples, se existir uma perspetiva de 10 anos e estivermos entre 175 e 185 mil milhões de dólares este ano, pode imaginar-se, assumindo que não vai diminuir, que isso poderá estender-se a um número muito elevado ao longo de uma década.”
Com base nesses valores, a Forbes calculou que, mantendo um ritmo anual de 185 mil milhões de dólares, a Google poderia gastar cerca de 1,5 biliões de dólares (1,28 biliões de euros) em oito anos. Num horizonte de dez anos, o investimento poderia atingir aproximadamente 1,9 biliões de dólares (1,62 biliões de euros).
Vahdat sublinhou, contudo, que estes números “não são uma promessa”, mas refletem a dimensão da aposta estratégica da empresa: “O ponto essencial é que estamos, na Google, a investir aos níveis mais elevados.”
Ao contrário de outras empresas que procuram acompanhar a corrida da IA, a Google parte de uma posição financeira sólida. No quarto trimestre, a Alphabet, empresa-mãe da Google, registou receitas de 113 mil milhões de dólares (96 mil milhões de euros). No total do ano, as vendas ultrapassaram pela primeira vez os 400 mil milhões de dólares (342 mil milhões de euros) em mais de 25 anos de história. Em comparação, a OpenAI gerou cerca de 13 mil milhões de dólares (11 mil milhões de euros) em receitas no último ano, apesar de investir a níveis semelhantes.
A procura crescente por capacidade computacional tornou-se uma das principais forças económicas da era da inteligência artificial. Este fenómeno contribuiu para elevar a capitalização bolsista da Nvidia para cerca de 4,5 biliões de dólares (3,85 biliões de euros). Projetos como o Stargate, iniciativa conjunta da OpenAI, SoftBank e Oracle para construir infraestruturas de IA avaliadas em 500 mil milhões de dólares (427 mil milhões de euros) nos Estados Unidos, ilustram a escala da corrida tecnológica, ainda que o progresso do projeto tenha enfrentado atrasos.
Segundo um relatório da Goldman Sachs, as grandes tecnológicas poderão investir cerca de 500 mil milhões de dólares (427 mil milhões de euros) apenas este ano em centros de dados e chips dedicados à IA.
“É justo dizer que a procura por TPUs na cloud tem sido sem precedentes”, afirmou Vahdat, referindo-se às Tensor Processing Units, os chips de inteligência artificial desenvolvidos internamente pela Google.
O responsável explica que a expansão das infraestruturas exige planeamento a longo prazo. A construção de um único centro de dados pode demorar vários anos e requer garantir antecipadamente o fornecimento energético. Parte do investimento destina-se à aquisição imediata de chips e equipamentos para instalações existentes, enquanto outra parcela financia novos projetos. Recentemente, a Google assinou acordos com as empresas energéticas AES e Xcel para assegurar eletricidade para centros de dados nos Estados Unidos.
Vahdat, que integra a Google desde 2010 após uma carreira académica em universidades como Duke, Washington e UC San Diego, liderou anteriormente o desenvolvimento das TPUs, inicialmente utilizadas apenas internamente para serviços como Gmail e YouTube e para o treino de modelos de IA, incluindo o Gemini. Atualmente, estes chips tornaram-se uma oferta relevante no mercado cloud, permitindo a empresas externas alugar capacidade computacional. A Google já assinou contratos de grande dimensão, incluindo com a Anthropic, e terá mantido negociações com a Meta.
O banco Morgan Stanley estima que as TPUs possam gerar receitas de 13 mil milhões de dólares (11 mil milhões de euros) para a Google até 2027.
A expansão dos centros de dados levanta também questões energéticas e ambientais. Num artigo científico publicado em agosto, investigadores da Google procuraram contextualizar o consumo energético da IA, indicando que um pedido médio ao modelo Gemini consome energia equivalente a cerca de nove segundos de televisão e utiliza aproximadamente cinco gotas de água, valores que classificam como inferiores a várias estimativas públicas.
Ainda assim, a pressão pública levou algumas empresas do setor a assumir compromissos adicionais. A Anthropic anunciou recentemente que pretende calcular e compensar eventuais aumentos nos preços da eletricidade associados ao seu consumo energético. “Fiquei satisfeito por ver esse anúncio”, afirmou Vahdat, acrescentando que a Google deverá apresentar em breve a sua própria posição sobre o tema.
Para o responsável, o maior desafio não passa apenas por aumentar a escala, mas por redesenhar a própria forma como as infraestruturas são construídas. Nos próximos cinco anos, espera-se uma transição de centros de dados personalizados para modelos modulares e replicáveis, com projetos padronizados capazes de serem implementados globalmente a maior velocidade.
Essa transformação poderá consolidar a posição da Google como um dos principais concorrentes na corrida global pela liderança em inteligência artificial durante a próxima década.
Texto original aqui. Artigo traduzido e editado por Paulo Marmé.
