Os data centers podem exigir US$ 6,7 trilhões em investimentos globais até 2030, de acordo com o cenário central da McKinsey. A maior parcela, estimada em US$ 5,2 trilhões, está associada à infraestrutura necessária para inteligência artificial. O US$ 1,5 trilhão restante atenderia a aplicações tradicionais de tecnologia.
O valor ajuda a dimensionar a quantidade de capital envolvido, mas precisa ser lido com cuidado. Investimento anunciado, potência elétrica solicitada, capacidade contratada e infraestrutura em operação medem etapas diferentes.
Um campus pode ter terreno, projeto e clientes interessados sem ter conexão à rede. Também pode receber energia e equipamentos, mas ainda operar abaixo da capacidade porque os servidores não foram instalados ou as cargas de trabalho não ocuparam o espaço disponível.
Essa diferença explica por que os números do setor parecem tão grandes e, ao mesmo tempo, tão difíceis de comparar. Dólares medem investimento. Megawatts e gigawatts medem potência, isto é, a capacidade de fornecer ou consumir energia em determinado momento.
Terawatts-hora medem a energia consumida ao longo de um período. Nenhuma dessas unidades, isoladamente, informa quantos servidores estão efetivamente funcionando, qual é a taxa de ocupação ou quanta receita o data center gera.
O que entra na conta de US$ 6,7 trilhõesNo bloco de infraestrutura voltada à inteligência artificial, a McKinsey estima que 60% do capital seria destinado a chips e outros equipamentos de tecnologia. Essa parcela inclui os componentes que realizam o processamento, armazenam os dados e conectam os servidores.
Outros 25% seriam empregados em geração e fornecimento de energia, sistemas de refrigeração e infraestrutura elétrica. Essa parte inclui os equipamentos que levam eletricidade até os servidores, mantêm a operação estável e retiram o calor produzido pelo processamento intensivo.
Os 15% restantes cobririam terrenos, materiais e construção. É a parcela física do campus, como aquisição ou preparação da área, edifícios, estruturas de apoio e obras necessárias para receber a infraestrutura tecnológica e elétrica.
A divisão mostra por que reduzir um data center de IA à compra de unidades de processamento gráfico, as GPUs, produz uma leitura incompleta. O chip executa o cálculo, mas depende de memória, armazenamento, rede de alta velocidade, fibra, fornecimento elétrico e refrigeração. Se um desses componentes atrasa, a capacidade de processamento também atrasa.
A projeção de US$ 5,2 trilhões para IA corresponde ao cenário central. A faixa calculada pela McKinsey vai de US$ 3,7 trilhões a US$ 7,9 trilhões. O resultado varia conforme a velocidade da adoção empresarial, a eficiência dos modelos, a disponibilidade de semicondutores e as decisões regulatórias. A consultoria também reconhece que existem incertezas que não consegue quantificar.
Por isso, os US$ 6,7 trilhões não representam contratos já assinados. São uma estimativa do capital que poderá ser necessário se a demanda e a construção seguirem as premissas adotadas pela consultoria.
A Reuters Breakingviews chegou a outro número de grande escala. Com base em projeções da Visible Alpha, estimou que Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft e Oracle poderiam somar US$ 4,8 trilhões em despesas de capital entre 2026 e 2030. Despesas de capital, ou capex, são os recursos empregados em ativos de longo prazo, como data centers, servidores, redes e equipamentos.
A eletricidade define onde e quando o projeto pode operarA Agência Internacional de Energia estima que os data centers consumiram cerca de 415 terawatts-hora de eletricidade em 2024. Esse volume correspondeu a aproximadamente 1,5% do consumo mundial.
No cenário-base da agência, o consumo sobe para cerca de 945 terawatts-hora em 2030, pouco menos de 3% da demanda global. Os servidores acelerados, usados principalmente em aplicações de inteligência artificial, responderiam por quase metade desse aumento.
O percentual global parece administrável quando comparado ao consumo total de eletricidade. O problema aparece com mais força nas regiões em que muitos data centers disputam a mesma rede, a mesma capacidade de conexão e os mesmos equipamentos elétricos.
A Agência Internacional de Energia estima que quase metade da capacidade instalada de data centers dos Estados Unidos se concentrava, em 2024, em cinco clusters: Northern Virginia, na região de Washington, DC; Chicago; Dallas; Omaha; e Atlanta. O mapa foi elaborado pela agência com dados da Omdia e considera a carga instalada de tecnologia da informação, medida em gigawatts.
A concentração ajuda a explicar por que uma participação inferior a 3% no consumo mundial pode produzir gargalos graves em determinadas cidades. A rede elétrica precisa atender ao volume solicitado naquele lugar e no prazo previsto pelos projetos. Energia disponível em outra região não resolve uma conexão atrasada em Northern Virginia, Dallas ou Atlanta, por exemplo.
A própria agência estima que 20% dos projetos planejados podem sofrer atrasos se os gargalos das redes elétricas não forem resolvidos. Em economias avançadas, a construção de novas linhas de transmissão pode levar de quatro a oito anos. Também aumentaram os prazos de entrega de transformadores, disjuntores, cabos e equipamentos de distribuição e controle de energia, conhecidos no setor como switchgear.
As fontes renováveis responderiam por cerca de metade da geração adicional necessária para atender aos data centers até 2030, segundo o cenário da Agência Internacional de Energia. Gás e carvão continuariam presentes no fornecimento.
Brasil: muitos projetos e pouca capacidade comprovadaO descompasso aparece com clareza no Brasil. A Empresa de Pesquisa Energética registrou 26,2 GW de projetos de data centers em processo no Ministério de Minas e Energia em novembro de 2025.
Esse total reúne pedidos e estudos apresentados ao poder público. Não significa que o país já tenha 26,2 GW de data centers construídos, conectados e em operação. Para chegar à capacidade energizada, cada empreendimento ainda precisa avançar pelas etapas de licenciamento, conexão, transmissão, financiamento, construção e instalação de equipamentos.
Em São Paulo, cerca de R$ 1,6 bilhão em obras recomendadas poderia liberar 4 GW de margem de conexão. Outros 5 GW dependiam de estudos adicionais. Margem de conexão é a capacidade que a rede pode oferecer a novos projetos sem perder as condições necessárias de operação e segurança.
O caso mostra onde está a restrição. O Brasil pode ter energia produzida e demanda empresarial. O projeto, porém, só avança quando potência firme, rede elétrica, fibra óptica, licença, equipamentos e prazo estão disponíveis no mesmo local.
São Paulo continua sendo o principal mercado de data centers da América Latina. A CBRE, empresa global de serviços imobiliários comerciais e investimentos, registrou 536,7 MW de inventário de atacado no primeiro trimestre de 2026.
São Paulo, Querétaro, Santiago e Bogotá, os quatro maiores mercados latino-americanos acompanhados na comparação, somavam 1.045 MW. Northern Virginia, sozinha, tinha 4.182 MW e vacância de 0,3%.
A comparação revela duas diferenças. A primeira é de escala, já que Northern Virginia tem quase quatro vezes a capacidade conjunta dos quatro maiores mercados latino-americanos citados. A segunda é de disponibilidade, porque a vacância de 0,3% indica que quase toda a capacidade existente já estava ocupada ou comprometida.
A Meta e a BlackRock montaram uma joint venture para financiar, construir e operar um campus de data centers em El Paso, no Texas, sem que a Meta precise bancar sozinha todo o investimento. Na prática, a Meta transfere para o novo veículo terrenos e ativos em construção avaliados em US$ 2,3 bilhões, fica com 20% da sociedade e garante a demanda futura pelo uso da infraestrutura.
Fundos administrados pela BlackRock assumem 80% do negócio, aportam cerca de US$ 4,9 bilhões em dinheiro e participam de uma estrutura que inclui US$ 12,5 bilhões em dívida. O campus está em construção, deve entregar 1 GW de capacidade computacional e tem operação prevista para 2028. O acordo também prevê uma distribuição de US$ 1 bilhão à Meta como ajuste da participação societária.
A lógica financeira é deslocar parte do custo e do risco de construção para investidores de infraestrutura e credores, mantendo para a Meta o acesso a capacidade computacional de longo prazo. Para o mercado, o caso é relevante porque transforma data center de IA em ativo financiável: a big tech ancora a demanda, o gestor de ativos organiza o capital e a dívida é sustentada pela expectativa de uso contratado. O risco está em antecipar compromissos bilionários antes de a receita final de IA estar comprovada na mesma escala.
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