O Brasil atraiu atenção de investidores para data centers voltados à inteligência artificial com um pipeline que, segundo estimativas do mercado, pode somar até R$ 500 bilhões em investimentos até 2030. A projeção envolve a expansão da capacidade de TI do país de cerca de 730 megawatts para aproximadamente 3,2 gigawatts, com projetos distribuídos por estados como Rio Grande do Sul, Paraná, Minas Gerais, Rio de Janeiro e Ceará.
Parte do apelo do país vem de vantagens estruturais. A matriz elétrica majoritariamente renovável, o custo competitivo de geração em várias regiões e incentivos tributários recentes, como o Regime Especial de Tributação para a Área de Data Centers, criado pela MP 1.318, têm sido apontados como fatores decisivos. O programa isenta tributos sobre ativos de TI e foi desenhado para reduzir o custo de capital, com benefícios válidos até 31 de dezembro de 2026.
Energia e transmissão como gargalo
Apesar desses atrativos, o principal entrave para a escala projetada não é a geração de energia, mas a transmissão. Data centers de IA exigem fornecimento contínuo e alta densidade de carga, o que demanda subestações e linhas de transmissão que podem levar de quatro a cinco anos para ficar prontas, prazo superior ao de implantação dos próprios centros de dados.
Esse descompasso expõe gargalos regionais, especialmente no Sudeste, onde se concentra grande parte da demanda. Mesmo com energia disponível, a limitação da rede pode atrasar ou inviabilizar projetos.
Curtailment e uso inteligente da energia
Outro ponto técnico relevante é o curtailment, os cortes programados de geração renovável quando a produção supera a demanda. No Brasil, parte desses cortes ocorre pela manhã, abrindo uma possibilidade operacional: deslocar consumo de data centers para períodos de menor uso residencial pode ajudar a absorver energia disponível e reduzir perdas.
Entre as estratégias discutidas estão a coordenação entre fontes de geração, como solar durante o dia e eólica à noite, uso de baterias e apoio de térmicas e hidrelétricas para atender picos de demanda.
Modelos tarifários e contratos
Consultores e operadores apontam a necessidade de sinalização tarifária mais sofisticada. Modelos sugeridos incluem contratos por hora, em vez de acordos anuais tradicionais, e tarifas dinâmicas que incentivem o deslocamento do consumo para horários com excesso de oferta. Sem esses instrumentos, a vantagem na geração pode não se traduzir em competitividade devido às restrições de rede.
Dimensão econômica do desafio
A demanda projetada é expressiva. Estudos citam que os novos projetos podem chegar a uma necessidade conjunta de até 9.400 megawatts, equivalente ao consumo de cerca de 16 milhões de residências. Além dos investimentos diretos em data centers, consultorias estimam aportes adicionais entre R$ 100 bilhões e R$ 120 bilhões até 2030 para reforçar a infraestrutura elétrica.
O financiamento tende a combinar capital de fundos soberanos e institucionais, private equity, bancos e operadores locais. Grandes empresas globais de tecnologia aparecem como clientes finais, enquanto operadores de data centers, gestores de infraestrutura e companhias de energia assumem papéis operacionais.
Riscos e incertezas
Há riscos relevantes a considerar. A continuidade dos incentivos fiscais depende da tramitação legislativa, o que pode afetar a atratividade dos projetos. A concentração de geração em regiões diferentes da maior demanda cria disputas por capacidade de transmissão e contratos de energia. Além disso, a importação de equipamentos ainda enfrenta carga tributária e desafios logísticos.
O que está em jogo
No balanço, a expansão de data centers de IA no Brasil coloca desafios técnicos, regulatórios e de planejamento. Para que os projetos avancem sem aumentar a vulnerabilidade do sistema elétrico, será necessário combinar investimentos em rede, contratos mais flexíveis, mercados de serviços auxiliares e coordenação entre infraestrutura de energia e telecomunicações.
O potencial de impacto econômico e de geração de empregos qualificados é relevante, mas sua materialização dependerá de decisões de política pública, prazos de conexão e modelos de mercado capazes de alinhar oferta e demanda de forma sustentável.
