Estamos em Abilene, no oeste do Texas.
À primeira vista, pode parecer um destino um pouco invulgar para uma viagem pelo mundo da inteligência artificial. Não estamos no Vale do Silício nem estamos em frente à sede de uma das grandes empresas tecnológicas da Califórnia.
No entanto, é precisamente aqui que está a tomar forma uma das infraestruturas mais importantes da nova erada inteligência artificial.
Por trás das ruas e dos espaços abertos do oeste do Texas encontra-se, de facto, o grande campus Stargate da OpenAI e dos seus parceiros: uma infraestrutura concebida para fornecer uma enorme quantidade de poder de computação aos sistemas de inteligência artificial.
O projeto de Abilene abrange cerca de 1 100 acres, oito edifícios e cerca de 4 milhões de pés quadrados de área, com uma capacidade prevista de cerca de 1,2 gigawatts.
Isso não quer dizer que o campus consuma constantemente 1,2 gigawatts: trata-se da capacidade prevista quando estiver a funcionar a pleno regime.
Mas porquê construir uma estrutura desta dimensão precisamente aqui?
Para perceber isso, temos de entrar, pelo menos idealmente, no Abilene AI Datacenter Campus Stargate
Campus Stargate de Abilene, onde a inteligência artificial ganha forma
O nome Stargate já está associado a um dos programas mais ambiciosos de expansão da infraestrutura necessária para apoiar a inteligência artificial.
O objetivo não é simplesmente construir novos edifícios cheios de computadores, mas criar uma rede de grandes infraestruturas capazes de fornecer a potência de cálculo necessária para a próxima geração de sistemas de IA.
Abilene é um dos primeiros exemplos concretos desta nova realidade.
O campus estende-se por uma área enorme e inclui edifícios concebidos especificamente para albergar infraestruturas informáticas de altíssima densidade. A sua dimensão ajuda a compreender uma transformação que, muitas vezes, quando usas um chatbot no computador ou no smartphone no dia a dia, passa completamente despercebida.
Quando escrevemos uma pergunta a uma inteligência artificial, só vemos uma janela no ecrã.
Por trás daquela janela, existe, na verdade, uma infraestrutura física complexa. São necessários edifícios, servidores, redes, sistemas de alimentação, refrigeração, ligações de fibra ótica e uma quantidade enorme de energia.
É por isso que Abilene se tornou interessante também para quem quer perceber o futuro da inteligência artificial sem se limitar a observar o software.
Aqui, a IA ganha uma forma concreta; já não é só um algoritmo, mas tornou-se uma infraestrutura industrial. E está destinada a crescer ainda mais.
A OpenAI indicou, de facto, o campus Stargate como um projeto destinado a expandir progressivamente a capacidade de computação nos Estados Unidos, com novas instalações e novos investimentos. A escolha de locais como Abilene também mostra como a geografia da tecnologia está a mudar.
Os novos centros de inteligência artificial não têm necessariamente de ficar no coração das grandes metrópoles tecnológicas. Acima de tudo, têm de ter espaço, energia, infraestruturas digitais e condições adequadas para a construção de grandes instalações.
Abilene, com os seus vastos espaços e a possibilidade de desenvolver infraestruturas à escala industrial, representa na perfeição esta nova geografia. Mas o que é que encontramos realmente dentro destes edifícios enormes?
Por dentro do centro de dados: a sala de centros de dados do futuro
Para perceber o que é um centro de dados moderno de IA, podemos começar por algo que nos é familiar:a sala do CED, o Centro de Processamento de Dados que muitas empresas usam para alojar servidores e sistemas informáticos.
A diferença está sobretudo no tamanho.
Num centro de dados tradicional, podemos encontrar servidores, sistemas de armazenamento, equipamentos de rede e dispositivos dedicados à gestão de dados.
Numa infraestrutura concebida para a inteligência artificial, por outro lado, a quantidade de computação necessária muda completamente as proporções.
O coração do sistema são os aceleradores de cálculo, processadores concebidos para executar enormes quantidades de operações matemáticas em paralelo.
Um único processador não seria suficiente. Para treinar e utilizar os modelos mais avançados, é preciso ligar grandes quantidades de aceleradores através de redes de altíssima velocidade, para que possam funcionar como uma gigantesca máquina distribuída.
É um conceito difícil de imaginar.
No entanto, podemos imaginar o centro de dados como uma gigantesca sala de servidores onde, em vez de algumas filas de servidores, há uma quantidade enorme de máquinas que têm de funcionar ao mesmo tempo e comunicar entre si em tempos extremamente curtos.
A rede torna-se, assim, quase tão importante quanto a capacidade de cálculo.
Na verdade, os dados têm de circular rapidamente entre os diferentes sistemas e os aceleradores têm de conseguir trabalhar em conjunto sem criar gargalos.
Mas há outro aspeto fundamental: toda essa potência de cálculo gera calor.
E é precisamente aqui que um centro de dados de IA começa a destacar-se de forma ainda mais evidente de uma sala de servidores normal. Quando a densidade de computação aumenta, também a quantidade de calor concentrada no mesmo espaço cresce. O sistema de refrigeração é, portanto, uma parte fundamental da infraestrutura.
É por isso que os modernos centros de dados dedicados à IA estão a adotar cada vez mais sistemas de refrigeração líquida, capazes de transferir o calor diretamente dos componentes que o produzem para os sistemas de refrigeração.
No caso do campus Stargate em Abilene, a OpenAI optou por um sistema de refrigeração de circuito fechado e não evaporativo.
O líquido refrigerante circula continuamente para transferir o calor produzido pelos sistemas informáticos, sem que o funcionamento do arrefecimento dependa do consumo contínuo de água através da evaporação. É um pormenor técnico que se torna importante também quando se fala do impacto físico da inteligência artificial.
Porque num centro de dados não há só computadores. Há também infraestruturas energéticas, sistemas de distribuição de eletricidade, equipamentos de backup, redes, sistemas de refrigeração e sistemas de controlo.
Por outras palavras, uma estrutura como a Stargate já não se parece muito com a sala de informática de uma empresa. Parece mais uma grande infraestrutura industrial construída em torno da computação. E isso permite-nos perceber porque é que a inteligência artificial está também a mudar a geografia da indústria tecnológica.
A nova geografia da inteligência artificial
Durante décadas, associamos a inovação tecnológica sobretudo às grandes cidades. Silicon Valley, Seattle, Nova Iorque, Londres e outros grandes centros urbanos tornaram-se sinónimos de tecnologia.
No entanto, a inteligência artificial está a criar uma nova geografia.
Um grande centro de dados não pode ser construído simplesmente onde há muitos programadores. Precisa de energia elétrica, espaço, ligações de fibra ótica, infraestruturas de rede e sistemas capazes de arrefecer continuamente os equipamentos. É por isso que podem surgir enormes complexos mesmo longe dos centros tecnológicos tradicionais.
O Abilene AI Datacenter Campus Stargate é um dos exemplos mais evidentes.
O resultado é que a nova geografia da IA não se resume apenas a escritórios e laboratórios. É também composta por parques industriais, linhas elétricas, subestações, fibra ótica e sistemas de refrigeração.
Mas esta nova geografia tecnológica não se resume apenas aos locais onde são construídos os centros de dados. A inteligência artificial também depende de uma longa cadeia de matérias-primas e minerais necessários para produzir chips, equipamentos eletrónicos e infraestruturas energéticas. Outra viagem, das dunas chinesas às terras geladas da Gronelândia, conta exatamente a corrida às terras raras e aos recursos estratégicos da nova economia tecnológica.
A inteligência artificial, que do nosso ponto de vista parece quase imaterial, precisa, portanto, de uma presença física cada vez maior.
E a pergunta seguinte torna-se inevitável: quanto custa, em termos de energia e recursos, manter em funcionamento uma estrutura como a de Abilene?
Quanto custa a operação do Abilene AI Datacenter Campus Stargate?
O primeiro elemento é, claro, a energia elétrica.
Uma infraestrutura como o Abilene AI Datacenter Campus Stargate, concebida para atingir cerca de 1,2 gigawatts de capacidade, está numa escala completamente diferente da de um centro de dados empresarial normal.
Mas é preciso, mais uma vez, distinguir entre a capacidade máxima prevista e o consumo efetivo.
A eletricidade serve para fazer funcionar os aceleradores e todos os outros sistemas informáticos, mas também as redes, o armazenamento, os sistemas de alimentação e os equipamentos necessários para garantir a continuidade operacional.
E depois há o problema do calor.
Na verdade, quase toda a energia utilizada pelos sistemas informáticos acaba por se transformar em calor, que tem de ser dissipado para fora dos equipamentos.
Daí a importância da refrigeração líquida.
No Abilene AI Datacenter Campus Stargate, o sistema anunciado pela OpenAI é de circuito fechado e não evaporativo. O líquido circula para transferir o calor, reduzindo a necessidade do consumo contínuo de água típico dos sistemas evaporativos.
A OpenAI explicou que o enchimento inicial do sistema de refrigeração de cada edifício requer uma quantidade de água comparável a cerca de duas piscinas olímpicas. Depois de o circuito estar cheio, a necessidade de água para a refrigeração é muito menor.
Mas o consumo de energia não se limita apenas aos servidores.
Um campus desta dimensão tem de poder contar com sistemas de alimentação redundantes, distribuição elétrica, infraestruturas de emergência e uma rede capaz de garantir a continuidade operacional.
Assim, podemos perceber por que razão uma simples pergunta digitada no smartphone é apenas o último elo de uma cadeia muito maior.
E quanto é que consome, afinal, uma única solicitação feita ao ChatGPT?
Não há uma resposta que sirva para todos.
Uma pergunta curta em texto exige um nível de cálculo diferente do de uma tarefa longa e complexa, sobretudo quando entram em jogo o raciocínio, a análise de documentos, imagens ou vídeos.
Um estudo publicado pela Microsoft em 2026 estimou um consumo mediano de cerca de 0,31 Wh por consulta nos sistemas analisados. No entanto, trata-se de uma estimativa relativa a condições específicas e não pode ser considerada como o consumo universal de todos os serviços de IA.
A diferença torna-se ainda mais evidente quando passamos do texto para as imagens e, sobretudo, para os vídeos.
De facto, gerar um vídeo requer uma capacidade de processamento muito superior à necessária para uma simples resposta escrita. A questão, portanto, não é atribuir a cada uma das nossas perguntas um número exato de watt-hora. É perceber que, por trás de cada serviço de inteligência artificial, existe uma máquina física que precisa de ser alimentada, arrefecida e mantida.
A mentira da água: a notícia falsa dos meio litro por cada pergunta
Há uma frase que, nos últimos anos, se tornou quase um cliché: cada pergunta feita ao ChatGPT consumiria meio litro de água.
É uma das notícias falsas mais conhecidas sobre a inteligência artificial.
Mas a quantidade de meio litro não é inventada.
Isto resulta de uma estimativa científica da Universidade da Califórnia, em Riverside, que tinha calculado o consumo de água associado à utilização de um modelo como o GPT-3 em determinadas condições. A estimativa referia-se a uma sessão de cerca de 20 a 50 perguntas, dependendo das condições e do local onde o cálculo era feito.
O problema surge quando essa estimativa é transformada numa fórmula muito mais simples:
uma pergunta ao ChatGPT = meio litro de água.
Dito assim, é uma farsa.
Na verdade, não existe uma quantidade fixa de água que se possa associar a cada pedido específico.
O consumo depende da tecnologia utilizada para a refrigeração, do clima, da conceção do centro de dados, da fonte de água e da forma como o calor é dissipado.
E, acima de tudo, nem toda a água que está num sistema de arrefecimento é necessariamente consumida.
No caso do Abilene AI Datacenter Campus (Stargate / Lancium), o sistema descrito pela OpenAI é de circuito fechado e não evaporativo. Isso não significa que o campus não use água.
Isso significa que não podemos pegar numa estimativa obtida em determinadas condições e transformá-la automaticamente numa quantidade de água associada a cada pedido do ChatGPT.
A verdadeira questão é, portanto, muito mais interessante: como é que se concebem os sistemas que têm de dissipar o calor produzido pela enorme capacidade de cálculo necessária para fazer funcionar a IA?
Do problema ao recurso: o aquecimento urbano
Mas é precisamente esse calor, que normalmente é visto como algo a eliminar, que pode tornar-se um recurso.
O princípio é simples: se os centros de dados consomem enormes quantidades de eletricidade e quase toda essa energia se transforma em calor, porque não tentar recuperá-la?
A resposta pode ser o aquecimento urbano.
O calor produzido pelos sistemas informáticos pode ser transferido, através de permutadores de calor, para uma rede de água e, quando necessário, aquecido até à temperatura pretendida com grandes bombas de calor. A partir daí, pode ser distribuído pelos edifícios ligados à rede.
Não é só uma hipótese teórica.
Na Finlândia, a Microsoft está a desenvolver, em conjunto com a Fortum, um sistema em que o calor residual dos centros de dados é recuperado para alimentar o aquecimento urbano de Espoo, Kauniainen e Kirkkonummi. Quando estiver a funcionar a pleno regime, o projeto deverá cobrir cerca de 40% das necessidades anuais de uma rede que serve cerca de 250 000 clientes, com uma redução estimada das emissões de cerca de 400 000 toneladas de CO₂ por ano.
A Agência Internacional da Energia considera que o calor residual dos centros de dados é uma das fontes que podem ser integradas nas redes de aquecimento urbano, sobretudo quando as instalações ficam suficientemente perto das zonas que precisam de calor.
O futuro dos centros de dados pode, portanto, ser diferente do que imaginamos.
Não são só enormes instalações que consomem eletricidade e produzem calor, mas infraestruturas capazes, pelo menos em determinadas condições, de devolver parte desse calor às cidades.
O centro de dados poderia assim tornar-se não só uma máquina para produzir capacidade de computação, mas também uma componente do sistema energético urbano.
E é precisamente quando falamos de água que surge uma das simplificações mais comuns sobre a inteligência artificial.
Podemos visitar as instalações do Abilene AI Datacenter Campus Stargate?
E aqui estamos nós com uma pergunta que, quando se fala de uma viagem a Abilene, surge quase espontaneamente. Se chegássemos à cidade, poderíamos visitar o grande campus Stargate?
No que diz respeito aos espaços interiores, a resposta é não. Um centro de dados que aloja infraestruturas críticas não é um local aberto ao público. No interior, há sistemas informáticos, equipamentos de rede, instalações energéticas e sistemas de refrigeração que têm de ser protegidos tanto fisicamente como digitalmente.
O Abilene AI Datacenter Campus Stargate não tem um programa normal de visitas guiadas abertas ao público.
Isso, no entanto, não significa que a viagem não tenha o seu interesse.
Na verdade, há uma diferença importante entre visitar um centro de dados e ver o local onde este se encontra. O campus Stargate, em Abilene, fica numa zona que, vista de fora, tem um aspeto muito diferente daquilo que imaginamos quando pensamos em inteligência artificial.
Não há um letreiro gigante a dizer «a IA mora aqui». Mas há grandes edifícios industriais, infraestruturas elétricas, estradas de serviço e amplas áreas técnicas.
E é precisamente esse contraste que torna o lugar interessante.
A inteligência artificial que usamos todos os dias parece algo imaterial, fechada numa janela do navegador.
Em Abilene, por sua vez, assume a forma concreta de uma enorme infraestrutura industrial.
Para perceber o que há realmente dentro de um centro de dados, é preciso, portanto, basear-se sobretudo nos materiais disponibilizados pelos próprios operadores.
Um exemplo vem da Google, que não oferece visitas guiadas abertas ao público aos seus centros de dados por motivos de segurança, mas disponibiliza uma visita virtual em 360 graus ao centro de dados de The Dalles, no Oregon, juntamente com imagens e materiais informativos.
É uma solução que permite fazer, pelo menos virtualmente, o que fisicamente seria muito difícil: entrar num dos locais onde se constrói a capacidade de computação da nova era digital.
Para quem chega a Abilene, portanto, a viagem continua a ser, acima de tudo, uma experiência vista de fora. Mas talvez seja precisamente isso que a torna interessante. Não é preciso entrar numa sala de servidores para perceber o que se está a passar. Basta observar a dimensão dos edifícios, as infraestruturas que os rodeiam e a quantidade de energia necessária para os manter a funcionar.
A inteligência artificial, que parecia ser um fenómeno imaterial, de repente torna-se algo físico.
Preços e ferramentas de inteligência artificial
Se existe um custo físico para fazer funcionar a inteligência artificial, existe naturalmente também um custo económico para quem a utiliza.
Os principais serviços optaram por modelos diferentes, oferecendo níveis de acesso gratuitos e planos pagos.
O ChatGPT, por exemplo, tem um plano gratuito e vários níveis pagos. A OpenAI indica atualmente 8 dólares por mês para o ChatGPT Go, 20 dólares para o Plus e 200 dólares para o Pro, com preços adaptados a alguns mercados.
Os planos superiores não significam apenas ter o ChatGPT pago, mas podem oferecer mais funcionalidades, acesso a modelos mais avançados e ferramentas adicionais.
O Claude, desenvolvido pela Anthropic, também oferece um plano Pro de 20 dólares por mês nos Estados Unidos.
A Google segue um caminho semelhante com os seusplanos Google AI, integrando o Gemini noutros serviços do ecossistema da Google. Em Itália, o Google AI Pro custa 21,99 euros por mês.
Além dos chatbots, existem também serviços especializados na geração de imagens, áudio e vídeo, muitas vezes baseados em créditos ou limites mensais: o modelo económico muda, mas a lógica subjacente mantém-se a mesma: por trás de cada função está a capacidade de cálculo. E por trás da capacidade de computação está uma infraestrutura como aquela que acabámos de ver em Abilene.
Para onde é que esta viagem com a inteligência artificial nos vai levar?
A viagem começou em Abilene, em frente a edifícios enormes que, vistos de fora, poderiam parecer simplesmente parte de uma nova zona industrial. Entrámos, por assim dizer, no centro de dados e descobrimos que, por trás da inteligência artificial, há energia, redes, processadores, sistemas de refrigeração e infraestruturas enormes.
Mas, no final desta jornada, a questão mais interessante já não é o que há dentro daqueles armazéns. É o que a IA vai fazer nas nossas vidas. Vai poder ajudar-nos a aceder ao conhecimento, a criar, a comunicar, a viajar, a aprender e a viver experiências que hoje exigem tempo e recursos.
Mas também pode vir a ser capaz de criar imagens, música, vídeos, conversas e ambientes virtuais cada vez mais de acordo com os nossos desejos.
E é aqui que surge a pergunta mais difícil.
Será que a vida artificial vai ser mais gratificante do que a realidade?
A realidade é imperfeita, imprevisível e, muitas vezes, diferente do que gostaríamos. Uma inteligência artificial, por outro lado, poderia chegar a construir um mundo cada vez mais personalizado à nossa volta. Talvez o verdadeiro desafio não seja, portanto, apenas perceber o que a inteligência artificial será capaz de fazer, mas decidir o que vamos deixar que ela faça.
Partimos à procura do lugar onde a IA vive e encontrámos centros de dados, energia, sistemas de refrigeração, processadores e redes.
Mas, no fim de contas, descobrimos que a questão mais importante não é onde é que a inteligência artificial está, mas sim onde é que queremos levá-la na nossa vida: se conseguirmos construir uma realidade artificial exatamente como a queremos, ainda vamos precisar da realidade tal como ela é?
