Os data centers ? a espinha dorsal da infraestrutura física que sustenta a Inteligência Artificial ? demandam grandes volumes de minerais críticos, acirrando a disputa geopolítica entre Estados Unidos e China. Data center Freepik No dia 11 de junho, o presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, anunciou um acordo com a China que prevê a entrada de estudantes chineses em universidades norte-americanas em troca do fornecimento de minerais de terras raras. A medida alinha-se às recentes pressões exercidas sobre a Ucrânia, país que Trump instou a assinar um acordo que garantiria aos EUA acesso preferencial a contratos de fornecimento de minerais críticos, especialmente terras raras. A iniciativa, que visa reduzir a dependência mineral em relação à China, foi acompanhada de uma ameaça explícita: caso o acordo não fosse firmado, os Estados Unidos deixariam de apoiar a Ucrânia na guerra contra a Rússia. Mas afinal, por que esses minerais despertam tanto interesse dos norte-americanos? A resposta está no papel central que as terras raras ? e outros minerais estratégicos ? ocupam na infraestrutura física da inteligência artificial, além de suas inúmeras aplicações, inclusive militares. Embora muitas vezes associada a conceitos abstratos como ?nuvem?, ?big data?, ?machine learning? e ?virtualização? ? e, por isso, percebida como uma tecnologia imaterial, que opera exclusivamente na esfera digital ?, a IA depende de uma estrutura física complexa e massiva. Entre os principais elementos dessa base, destacam-se os data centers: instalações projetadas para abrigar milhares de equipamentos responsáveis pelo processamento e armazenamento de enormes volumes de dados. Como ex-lavador de pratos criou fabricante de chips e ficou bilionário A espinha dorsal das tecnologias digitais Considerados a espinha dorsal das tecnologias digitais, os data centers somam cerca de 12 mil unidades em operação no mundo, sendo 992 classificadas como de hiperescala ? ou seja, com mais de 10 mil pés quadrados (aproximadamente 929 m²). Entretanto, alguns dos maiores complexos vão muito além, como o ?The Citadel Campus?, localizado em Reno, Nevada (EUA), que ocupa cerca de 669 mil m². A manufatura desse ecossistema ? composto por servidores, redes, unidades de processamento, sistemas de armazenamento e refrigeração, fontes de energia, sensores e cabeamentos ? exige uma ampla variedade de minerais e metais, em sua maioria extraídos em diferentes regiões do Sul Global. Entre os mais relevantes estão gálio, germânio, silício metálico, tântalo, metais do grupo da platina, cobre, terras raras, prata e ouro, geralmente purificados em altos graus para atender às exigências eletrônicas, ópticas e magnéticas dos equipamentos. Horário, bitcoin, insistência: as pistas que ajudaram a revelar ataque a sistema ligado ao PIX Os maiores influenciadores do mundo em 2024, segundo a Forbes Ciclo de vida dos equipamentos é curto Para se ter uma ideia, a produção de dispositivos eletrônicos avançados pode exigir de 50 e 350 vezes o peso final do produto em matérias-primas. Essa demanda é agravada pelo curto ciclo de vida dos equipamentos ? muitas vezes substituídos em apenas dois a cinco anos ?, em razão da rápida obsolescência tecnológica. O descarte frequente de hardware, além de representar riscos ambientais e à saúde devido à presença de materiais tóxicos, interrompe o reaproveitamento de metais valiosos, exigindo nova extração de recursos minerais e pressionando ainda mais os ecossistemas. A crescente demanda por minerais críticos tem provocado tensões geopolíticas nos últimos anos, tornando-se um dos pilares da disputa por supremacia global entre Estados Unidos e China. Atualmente, a China domina as etapas de extração e refino de vários materiais essenciais à IA ? como antimônio, gálio, germânio e terras raras ?, enquanto os Estados Unidos lideram a fase de manufatura, que envolve alta especialização, domínio tecnológico e propriedade intelectual. Investimento em inteligência artificial traz desafios para a geração de energia China possui ampla hegemonia na produção de minerais críticos Desde 2018, ambos os países têm adotado sanções, embargos e restrições envolvendo esses recursos estratégicos. Em 2023, os EUA proibiram a venda de chips avançados à China e restringiram o envio de equipamentos para a produção de semicondutores ? medidas intensificadas em outubro e culminando, em novembro de 2024, na suspensão completa da exportação de chips voltados à IA. Como resposta, a China restringiu as exportações de minerais críticos, setor no qual possui ampla hegemonia. Logo após tomar posse para seu segundo mandato, Donald Trump reuniu-se com executivos de grandes empresas de inteligência artificial para anunciar reformas legislativas e investimentos privados da ordem de US$ 500 bilhões destinados à infraestrutura do setor. Na ocasião, um dos executivos presentes anunciou a construção de vinte novos data centers, com cerca de 46,5 mil m² cada. Poucos dias depois, a até então pouco conhecida empresa chinesa DeepSeek lançou o DeepSeek-R1, um chatbot desenvolvido para competir com o norte-americano ChatGPT, da OpenAI. Apesar das restrições impostas pelos EUA ao acesso chinês a chips avançados, o modelo foi viabilizado a baixo custo e com desempenho competitivo, o que provocou perdas de aproximadamente US$ 1 trilhão no valor de mercado das empresas americanas. DeepSeek, ChatGPT e Gemini: qual é a melhor inteligência artificial? Conjuntos de episódios que reforçam o papel estratégico da IA e dos minerais críticos na geopolítica contemporânea. Outro aspecto frequentemente subestimado é o elevado consumo energético associado à inteligência artificial. Devido a características intrínsecas ? como o uso de redes neurais complexas e a movimentação de vastos conjuntos de dados entre milhares de componentes físicos ?, as aplicações de IA consomem muito mais eletricidade do que serviços digitais convencionais, como o envio de e-mails ou buscas na internet. Uma simples interação com o ChatGPT pode demandar até dez vezes mais energia do que uma pesquisa no Google. Tecnologias voltadas à geração de imagens e vídeos exigem ainda mais. Por que a nova IA do Google virou a queridinha dos vídeos bizarros e bobos no TikTok Data centers consomem 2% do consumo global de energia Segundo a Agência Internacional de Energia, data centers, criptomoedas e IA consumiram aproximadamente 460 TWh de eletricidade em 2022 ? o equivalente a 2% do consumo global. A projeção para 2026 varia entre 620 e 1.050 TWh. Nos Estados Unidos ? país com o maior número de data centers ? essas estruturas já são responsáveis por cerca de 4% da demanda elétrica nacional. Estima-se que esse percentual suba para 6% em 2026 e alcance 9,1% até 2030. Uma investigação da Bloomberg revelou que a crescente demanda energética dos data centers já supera a oferta em diversas regiões do planeta, provocando sobrecargas nas redes elétricas, riscos de apagões e aumento nas tarifas de energia ? o que tem gerado apreensão em comunidades locais. Grandes empresas investem em fontes renováveis Para atender à crescente demanda energética de suas infraestruturas, grandes empresas de tecnologia têm investido em fontes renováveis, como solar e eólica, alinhando seus compromissos às exigências de sustentabilidade de consumidores e investidores. A Amazon, por exemplo, afirma manter cerca de 500 projetos globais; o Google firmou mais de 115 contratos de energia limpa entre 2010 e 2023; e a Microsoft assinou um dos maiores contratos corporativos do setor, estimado em US$ 17 bilhões. No entanto, essas fontes também dependem fortemente de minerais críticos, devido à menor densidade energética, à vida útil reduzida e às dificuldades de reciclagem. Uma usina eólica terrestre pode exigir até nove vezes mais minerais do que uma usina a gás, e projetos offshore, até quinze vezes mais. O mesmo ocorre com os painéis solares, cuja produção requer uma variedade de minerais estratégicos. Para ilustrar, atender à demanda prevista de 35 GW dos data centers dos EUA até 2030 exigiria cerca de 50 milhões de painéis solares ? evidenciando a intensificação da pressão sobre a extração mineral. Esse panorama revela que a expansão da inteligência artificial impõe desafios que transcendem o campo da inovação tecnológica, envolvendo dimensões ambientais, sociais, econômicas e geopolíticas. Compreender essas inter-relações é fundamental para que cientistas, sociedade civil, tomadores de decisão, empresas e países consigam avaliar com mais precisão os custos e implicações associados, além de promoverem caminhos e estratégias que enfrentem tais desafios, especialmente se a tendência de expansão acelerada da inteligência artificial persistir. João Stacciarini recebe financiamento da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). Ricardo Assis Gonçalves recebe financiamento do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e da Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PrP) da Universidade Estadual de Goiás (UEG). Por que a nova IA do Google virou a queridinha dos vídeos bizarros e bobos no TikTok