Durante boa parte da história industrial, países e cidades disputaram fábricas, portos, ferrovias, fontes de energia e acesso a matérias-primas. A revolução da inteligência artificial acrescentou um novo elemento a essa geografia econômica: a capacidade de processar dados em escala gigantesca.
Os grandes centros de dados deixaram de ser apenas galpões onde ficam armazenados servidores. Tornaram-se parte da infraestrutura estratégica das economias modernas. Inteligência artificial, computação em nuvem, sistemas financeiros, plataformas digitais, pesquisa científica, serviços públicos e inúmeras atividades empresariais dependem cada vez mais de instalações capazes de concentrar milhares de computadores e consumir quantidades de eletricidade comparáveis às de cidades inteiras.
É por isso que uma pergunta aparentemente técnica está se transformando em questão econômica, ambiental e até geopolítica: onde morarão as máquinas?
Não se trata simplesmente de encontrar terrenos baratos para instalar computadores. Na economia da inteligência artificial, localização significa energia disponível em grande quantidade e com elevada confiabilidade; redes de transmissão capazes de suportar novas cargas; fibras ópticas redundantes; proximidade dos grandes corredores internacionais de dados; refrigeração eficiente; mão de obra qualificada; segurança; estabilidade regulatória e capacidade de expansão.
O Brasil reúne condições raras para participar dessa transformação. Possui uma matriz elétrica relativamente limpa, extraordinário potencial eólico e solar, grandes hidrelétricas, amplo território, um enorme mercado consumidor e posição geográfica favorável às comunicações com diferentes continentes.
No entanto, possuir essas vantagens não significa que qualquer lugar do país seja igualmente adequado para receber qualquer tipo de centro de dados. E, talvez, seja justamente aí que esteja faltando uma discussão nacional, inclusive no debate eleitoral.
Energia: o novo minério da economia digital
Por trás da aparente imaterialidade da inteligência artificial existe uma infraestrutura intensamente física.
Modelos de IA são treinados e executados por milhares de processadores que precisam funcionar continuamente. Esses equipamentos consomem eletricidade e produzem calor, que também precisa ser retirado. Quanto maior o sistema, maior a demanda por energia, refrigeração e conexão.
Um grande complexo destinado à inteligência artificial pode exigir centenas de megawatts. Projetos internacionais já começam a ser planejados na escala de um gigawatt ou mais.
Isso modifica a lógica tradicional dos investimentos digitais. Não basta saber se um Estado possui energia no conjunto de sua matriz. É preciso saber se existe potência disponível exatamente no ponto onde o empreendimento pretende se instalar, com transmissão, subestações e redundância suficientes para mantê-lo funcionando vinte e quatro horas por dia.
Uma região pode produzir muita eletricidade e, ainda assim, não ter infraestrutura para conectar imediatamente uma nova carga de 500 MW.
Esse problema já entrou no planejamento elétrico brasileiro. Em junho de 2026, a Empresa de Pesquisa Energética apresentou solução de transmissão destinada a ampliar em até 4 GW a capacidade de conexão de grandes cargas nas regiões de Pecém, no Ceará, e Parnaíba, no Piauí, mencionando expressamente data centers e plantas de hidrogênio entre os potenciais consumidores.
A própria escala do planejamento mostra que não estamos falando apenas de tecnologia da informação. Estamos falando de uma nova categoria de infraestrutura industrial.
Entretanto, há ainda uma diferença que muitas vezes desaparece no debate: contratar energia não é a mesma coisa que conseguir recebê-la fisicamente.
Grandes consumidores podem atuar no mercado livre de energia e negociar diretamente preço, prazo, volume e fonte de eletricidade. Podem celebrar contratos de longo prazo, os chamados PPAs, participar de estruturas de autoprodução e contratar energia proveniente de fontes renováveis. A CCEE registra esses contratos e organiza o funcionamento desse mercado.
Também existem mecanismos para certificar a origem renovável da eletricidade. A plataforma CCEE Origem, por exemplo, permite rastrear atributos ambientais e dar suporte à emissão de certificados de energia renovável, reduzindo o risco de dupla contagem.
Isso é importante para uma empresa que pretenda afirmar que sua operação é abastecida, em termos contratuais, por fontes limpas.
Todavia, um certificado de origem não cria uma linha de transmissão. Uma empresa pode contratar 300 MW de geração eólica durante vinte anos e ainda assim não conseguir instalar imediatamente um centro de dados de 300 MW em determinado município se a subestação local e os corredores de transmissão não suportarem a nova demanda.
Também é preciso distinguir energia renovável contratada de fornecimento fisicamente renovável a cada hora do dia. Eólica e solar variam com vento e insolação; a rede elétrica faz o balanceamento instantâneo entre diferentes fontes. Armazenamento, geração firme, transmissão e mecanismos de reserva permanecem essenciais.
Por isso, planejamento energético para data centers envolve simultaneamente energia contratada, capacidade de conexão e segurança sistêmica.
Mercado livre, PPAs, autoprodução, certificados de origem, baterias, geração de reserva e expansão da transmissão deixam então de ser assuntos separados. Tornam-se partes da infraestrutura necessária à inteligência artificial.
Água, calor e eficiência: nem todo data center é igual
A discussão sobre água exige cuidado semelhante.
É comum ouvir que data centers necessariamente consomem enormes volumes de água. Isso pode ser verdade em determinadas configurações, mas não é uma característica inevitável de todo empreendimento.
O consumo depende, sobretudo, da tecnologia utilizada para remover o calor.
Sistemas com torres de resfriamento evaporativo podem apresentar boa eficiência energética, mas dissipam calor por evaporação e, portanto, consomem água. Sistemas adiabáticos utilizam água apenas em determinadas condições ambientais. Soluções secas rejeitam calor diretamente para o ar. Arquiteturas híbridas podem alternar entre métodos conforme temperatura e umidade.
Com a enorme densidade dos novos processadores de inteligência artificial, cresce ainda a utilização de refrigeração líquida direta. Como líquidos transportam calor de maneira mais eficiente que o ar, essa tecnologia pode reduzir o gasto energético com ventiladores e permitir racks muito mais densos.
Entretanto, refrigeração líquida não significa automaticamente consumo hídrico zero. O circuito que atravessa servidores pode ser fechado, mas o calor recolhido ainda precisa ser rejeitado em algum lugar e pode acabar transferido para uma torre evaporativa. É necessário analisar o sistema completo.
Dois indicadores ajudam a comparar instalações.
O PUE — Power Usage Effectiveness relaciona toda a eletricidade utilizada pelo centro de dados com aquela consumida diretamente pelos equipamentos de tecnologia. Se o PUE for 1,20, significa, de forma simplificada, que para cada unidade consumida pelos servidores outras 0,20 são utilizadas com refrigeração, conversão elétrica e demais sistemas.
A média mundial apurada pelo Uptime Institute em 2026 ficou em 1,52, embora grandes instalações modernas frequentemente consigam operar em 1,30 ou menos.
Já o WUE — Water Usage Effectiveness relaciona o consumo de água com a energia utilizada pelos equipamentos de tecnologia, normalmente em litros por quilowatt-hora.
A escala pode ser compreendida com um exemplo. Um centro com 1 MW de carga de TI funcionando continuamente utiliza cerca de 8,76 milhões de kWh por ano. Com WUE de 1 litro por kWh, isso representaria aproximadamente 8,76 milhões de litros de água por ano para cada MW de TI. Um campus de 100 MW, mantida a mesma relação, alcançaria a ordem de milhões de litros por dia.
Por isso é especialmente relevante que o texto do REDATA aprovado pelo Congresso tenha estabelecido, entre as condições do regime, WUE igual ou inferior a 0,05 L/kWh. A mesma redação exige atendimento da demanda elétrica contratual por fontes limpas ou renováveis e investimentos em pesquisa, desenvolvimento e inovação.
Assim, a pergunta correta para o licenciamento não é simplesmente se “data centers gastam muita água”.
É preciso perguntar qual tecnologia será utilizada, qual será seu WUE, qual será o PUE, de onde virá a água, como estará o manancial nos períodos críticos e como o sistema funcionará durante ondas de calor ou secas.
PUE e WUE poderiam inclusive ser utilizados como critérios graduais de política pública em que quanto mais eficiente o empreendimento em energia e água, melhores poderiam ser determinadas condições de incentivo.
Essa discussão torna ainda mais evidente por que diferentes regiões brasileiras apresentam vocações distintas.
Fortaleza: quando eletricidade se transforma em dados
Fortaleza talvez seja o exemplo brasileiro mais evidente de como geografia energética e geografia digital podem se encontrar.
O Ceará possui enorme potencial eólico e solar e já apresenta excedentes relevantes de geração renovável em determinados períodos. Ao mesmo tempo, Fortaleza consolidou-se como um dos principais pontos de conexão internacional da internet na América Latina. Segundo o governo estadual, 16 cabos submarinos estão ancorados na cidade.
Essa combinação produz uma vantagem peculiar.
Historicamente, grande parte da eletricidade gerada no Nordeste precisa ser transportada pelas redes de transmissão até os principais centros consumidores do país. Com data centers, torna-se possível converter parte dessa energia localmente em processamento computacional.
Em termos simplificados, em vez de transportar apenas elétrons por milhares de quilômetros, o país pode transformar eletricidade em dados, inteligência artificial, serviços de nuvem e capacidade computacional e transportar esse resultado por fibra óptica.
Essa possibilidade não elimina a necessidade de transmissão — até porque fontes renováveis variáveis continuam dependendo da integração ao Sistema Interligado Nacional —, mas altera a geografia econômica da energia.
Fortaleza tem ainda a vantagem de estar próxima das rotas transatlânticas. Para aplicações que dependem de baixa latência entre Brasil, América do Norte, Europa e África, poucos lugares no país possuem posição comparável.
Isso não significa ausência de desafios. Eólica e solar apresentam baixas emissões, porém variam ao longo do tempo. Um data center não pode desligar porque o vento diminuiu ou o sol se pôs. São necessários contratos adequados, transmissão, armazenamento, capacidade firme e redundância.
Justamente por isso, o planejamento da EPE para permitir até 4 GW adicionais de grandes cargas no Ceará e no Piauí é tão significativo. A vantagem regional só poderá ser plenamente utilizada se a rede estiver preparada para transformar potencial energético em disponibilidade efetiva.
Ainda assim, a combinação entre renováveis e conectividade internacional faz de Fortaleza e do Pecém candidatos naturais a um dos grandes polos brasileiros da infraestrutura digital do futuro.
Foz do Iguaçu: a força computacional de Itaipu
Foz do Iguaçu representa uma lógica diferente.
Se Fortaleza possui como grande vantagem a combinação entre renováveis e cabos submarinos, Foz está ao lado de uma das maiores concentrações de geração elétrica do continente.
Itaipu possui 14 mil MW de potência instalada em vinte unidades geradoras, e sua energia chega ao sistema brasileiro a partir da subestação de Foz do Iguaçu.
Para compreender a dimensão dessa vantagem, basta imaginar um gigantesco centro de inteligência artificial consumindo 500 MW. Seria uma carga monumental em praticamente qualquer cidade brasileira, mas representaria uma fração relativamente pequena da potência instalada de Itaipu.
Naturalmente, isso não significa que um investidor possa simplesmente instalar servidores ao lado da barragem e adquirir diretamente energia da usina a preço privilegiado.
Itaipu é uma empresa binacional, sua energia está submetida a regras específicas e o acesso de um grande consumidor envolve comercialização, transmissão, contratação e conexão ao sistema elétrico.
Todavia, a concentração de infraestrutura energética na região é um ativo territorial difícil de reproduzir.
Foz possui ainda crescente integração digital com a região da tríplice fronteira. A presença de infraestrutura de troca de tráfego e conexões com Ciudad del Este reforça a possibilidade de constituir ali um corredor tecnológico transfronteiriço.
Falta-lhe, porém, a vantagem atlântica de Fortaleza.
Para alcançar os principais sistemas internacionais, o tráfego precisa percorrer longas rotas terrestres até grandes centros de conectividade. Essa diferença pode ser menos importante para determinadas aplicações de inteligência artificial.
O treinamento de um grande modelo não precisa necessariamente estar a poucos milissegundos de Nova York ou Lisboa. Durante semanas, milhares de processadores podem executar cálculos sobre dados já armazenados no próprio centro. Nessa atividade, a disponibilidade de energia firme, de baixa emissão e competitiva pode valer mais que a menor latência possível.
Assim, a região de Itaipu apresenta vocação potencial para aquilo que poderíamos chamar de computação eletrointensiva.
Há ainda uma dimensão geoeconômica: o Paraguai também percebeu que sua disponibilidade relativa de eletricidade pode ser transformada em vantagem na economia digital. A competição por determinados investimentos poderá ocorrer literalmente dos dois lados do rio Paraná.
O desafio brasileiro, portanto, será converter a proximidade de Itaipu não apenas em fornecimento de eletricidade, mas em ecossistema tecnológico, conectividade, pesquisa e capacidade empresarial.
Manaus: água não resolve tudo
Manaus apresenta outro conjunto de vantagens.
Há um grande mercado regional, a Zona Franca, indústria eletrônica, disponibilidade hídrica e uma necessidade evidente de ampliar a infraestrutura digital da Amazônia Ocidental.
A conectividade avançou consideravelmente. O programa Norte Conectado implantou, por exemplo, uma infovia subfluvial de aproximadamente 1.100 quilômetros entre Santarém e Manaus, ampliando as redes amazônicas de fibra óptica.
No entanto, Manaus demonstra por que benefícios tributários e abundância de água não bastam para criar um polo mundial de data centers.
A região está integrada ao Sistema Interligado Nacional, porém ainda possui vulnerabilidades de transmissão.
Não se trata de preocupação abstrata. Em 15 de agosto de 2025, o desligamento automático dos dois circuitos Lechuga–Manaus provocou o desligamento do subsistema Manaus e a interrupção de aproximadamente 408 MW de carga, segundo o próprio boletim de ocorrências do ONS.
Agora imaginemos acrescentar sozinho um centro de inteligência artificial consumindo 300 ou 500 MW.
Seria possível? Tecnicamente, investimentos podem tornar muitas coisas possíveis. Entretanto, seria necessário planejar geração, transmissão, subestações e redundância conjuntamente com o empreendimento.
Também existe o problema das comunicações internacionais. Manaus está no interior do continente. A expansão das infovias melhora enormemente sua integração digital, mas a cidade continua dependendo de longos caminhos de fibra até os grandes pontos de saída internacional.
Isso não torna Manaus inadequada. Ao contrário, talvez signifique que sua vocação seja diferente.
Um forte polo de centros de dados em Manaus poderia atender empresas da Zona Franca, governos estaduais e municipais, universidades, serviços de nuvem, distribuição de conteúdo, aplicações de inteligência artificial e usuários de toda a Amazônia Ocidental. Poderia reduzir a necessidade de transportar informações por milhares de quilômetros para processamento no Sudeste.
O erro seria imaginar que todo data center precisa desempenhar a mesma função.
Belém: a ponte entre a Amazônia e o Atlântico
Belém ajuda a compreender essa diversidade.
Um centro de dados dedicado à inteligência artificial foi anunciado na capital paraense em 2026, com capacidade inicial relativamente pequena diante dos grandes projetos internacionais, mas possibilidade de expansão para cerca de 100 MW.
Seu interesse estratégico, porém, vai além da dimensão.
Belém ocupa uma posição diferente de Manaus: está na entrada atlântica da Amazônia e pode funcionar como elo entre as redes regionais e os grandes corredores nacionais e internacionais.
Há ainda uma lição importante sobre água.
Embora o empreendimento esteja localizado em região associada à abundância hídrica, seu projeto prevê circuito fechado de refrigeração e consumo operacional extremamente reduzido de água para esse fim. Isso demonstra como tecnologia e projeto podem ser mais importantes que generalizações sobre a localização.
Belém e Manaus, portanto, não precisam ser tratadas como concorrentes.
É mais interessante imaginá-las como nós complementares de uma infraestrutura digital amazônica: Belém aproximando a região do Atlântico; Manaus aproximando capacidade computacional do interior da Amazônia e da Zona Franca.
Rio de Janeiro: energia, conectividade e ciência em escala metropolitana
O Rio de Janeiro também ocupa uma posição que merece atenção própria nessa nova geografia da computação.
À primeira vista, sua vantagem pode parecer menos evidente que a de Fortaleza, beneficiada pelos cabos submarinos e pelas renováveis nordestinas, ou a de Foz do Iguaçu, localizada ao lado da gigantesca capacidade de geração de Itaipu.
Entretanto, o Rio reúne um conjunto particularmente diversificado de ativos. Isto é, grande mercado consumidor, forte sistema de telecomunicações, infraestrutura energética, universidades e centros de pesquisa, proximidade de São Paulo e conexão internacional.
E já existe uma tentativa concreta de transformar essas condições em vantagem competitiva.
O projeto Rio AI City, previsto para a região do Parque Olímpico, na Barra da Tijuca, pretende formar um grande campus dedicado a inteligência artificial e computação em nuvem. A configuração divulgada em junho de 2026 prevê capacidade energética inicial de aproximadamente 1,5 GW, com possibilidade de chegar a 3 GW até 2032.
Convém tratar esses números pelo que ainda são: capacidade projetada, e não infraestrutura efetivamente instalada.
Entretanto, a escala pretendida demonstra a transformação. Um complexo de 3 GW deixaria de ser apenas um empreendimento imobiliário ou tecnológico e passaria a representar uma nova grande carga no sistema elétrico nacional.
Não por acaso, a EPE programou estudo específico para o Estado do Rio destinado a avaliar reforços necessários para viabilizar a conexão da ordem de 4 GW em novos projetos de grandes cargas. O estudo deverá analisar capacidade remanescente de subestações, corredores de transmissão, critérios de confiabilidade e alternativas de expansão.
Esse talvez seja um dos melhores exemplos do argumento central deste artigo: não basta anunciar data centers; é preciso planejar a energia que os alimentará antes que sejam ligados.
O Rio, contudo, não apresenta uma vantagem energética tão simples de explicar quanto Itaipu. Sua oferta regional reúne diferentes fontes e forte presença de geração térmica e nuclear, dentro de um sistema nacional amplamente interligado.
Para que grandes complexos possam reivindicar baixa pegada de carbono, tornam-se importantes contratos renováveis, certificação da origem e expansão adequada da rede.
Na conectividade, entretanto, a posição fluminense é particularmente favorável. A cidade está ligada a múltiplos sistemas internacionais e possui um ecossistema significativo de telecomunicações e interconexão.
Existe ainda uma vantagem que não pode ser medida apenas em megawatts ou quilômetros de fibra. Trata-se da capacidade científica acumulada.
Em Petrópolis funciona o Laboratório Nacional de Computação Científica, responsável pelo supercomputador Santos Dumont, uma das principais infraestruturas brasileiras de computação de alto desempenho dedicadas à comunidade científica.
Somam-se universidades, centros de pesquisa e instituições tecnológicas situadas na capital e em outras regiões do Estado.
Para uma estratégia de soberania tecnológica, esse fator é tão importante quanto oferecer terreno e eletricidade: um verdadeiro polo de inteligência artificial necessita não apenas de servidores, mas de pesquisadores, engenheiros, empresas e capacidade de transformar computação em conhecimento.
O Rio pode, portanto, ocupar posição peculiar no mapa brasileiro.
Não possui exatamente a mesma vocação atlântica de Fortaleza, nem a concentração hidrelétrica de Foz, nem a função amazônica de Manaus e Belém. Sua vantagem, porém, está na combinação entre conectividade internacional, grande mercado, infraestrutura urbana e energética, proximidade de São Paulo e capacidade científica.
Isso permite imaginar algo mais ambicioso do que simplesmente um conjunto de data centers na Barra da Tijuca.
Se os projetos forem articulados ao LNCC, às universidades, às empresas nacionais de tecnologia, à indústria fluminense e aos instrumentos de política científica, o nosso Estado poderá tentar converter capacidade computacional em verdadeiro ecossistema de inteligência artificial e computação de alto desempenho.
Novamente surge a mesma escolha estratégica. O Rio pode apenas hospedar máquinas pertencentes a grandes empresas globais ou aproveitar essas máquinas para produzir também pesquisa, empresas, profissionais, propriedade intelectual e tecnologia brasileira.
São Paulo: a infraestrutura que dificilmente poderá ser deslocada
A emergência desses novos polos não significa desaparecimento da centralidade paulista.
Pelo contrário, qualquer estratégia nacional de descentralização precisa começar reconhecendo a enorme vantagem já acumulada por São Paulo.
Segundo o relatório Data Center Brasil 2026, da JLL, o Estado concentra aproximadamente 38% da capacidade instalada brasileira, sobretudo nos eixos Capital/Barueri e Campinas.
Na interconexão, a concentração é ainda mais expressiva. Em 11 de setembro de 2026, o IX.br São Paulo reunia 2.703 participantes, entre provedores, operadoras, redes de conteúdo, instituições e empresas.
Também é em São Paulo que se concentram regiões de computação em nuvem dos principais provedores globais, além de bancos, fintechs, empresas de tecnologia, companhias de comércio eletrônico, sistemas de pagamento e milhares de grandes clientes empresariais.
Isso cria um poderoso efeito de aglomeração: empresas querem permanecer próximas das redes, serviços e clientes que já estão ali; novos provedores se instalam porque outros provedores já estão presentes; e o crescimento reforça a vantagem anteriormente existente.
São Paulo, portanto, não será simplesmente substituída por Fortaleza, Foz, Rio de Janeiro ou qualquer outro polo.
O mais provável é surgir uma divisão mais sofisticada das cargas computacionais.
O treinamento de grandes modelos de inteligência artificial tende a ser relativamente mais sensível à disponibilidade e ao custo da eletricidade do que à proximidade física do usuário final. São operações intensivas em processamento, frequentemente executadas durante longos períodos, o que permite que determinadas cargas procurem regiões nas quais grandes blocos de energia estejam disponíveis em condições mais vantajosas.
A inferência, por outro lado, pode ser extremamente sensível à latência. Sistemas financeiros, prevenção de fraudes, comércio eletrônico, aplicações corporativas em tempo real, jogos e determinados serviços de inteligência artificial se beneficiam de permanecer próximos dos usuários e das redes às quais estão conectados.
Essa distinção não é absoluta.
Há inferência realizada em lote e treinamento que precisa permanecer próximo a grandes conjuntos de dados ou a outros sistemas. Hardware, redes e arquiteturas de IA continuarão modificando essa fronteira.
Portanto, não seria prudente tentar calcular desde já uma porcentagem da capacidade paulista que “migrará”.
No entanto, a tendência pode ser resumida da seguinte maneira: cargas muito eletrointensivas e menos sensíveis à distância tornam-se geograficamente mais móveis; cargas dependentes de latência, mercado e interconexão permanecem mais fortemente ancoradas nos grandes centros digitais.
Assim, a descentralização pode não significar declínio paulista.
São Paulo poderá continuar como grande coração digital e empresarial do país enquanto outros territórios se especializam em processamento eletrointensivo, conectividade internacional ou atendimento regional.
A nuvem, apesar do nome, não apenas tem endereço.
Ela começa a adquirir uma geografia própria.
Os benefícios não eliminam as externalidades
A disputa por data centers não deveria conduzir à conclusão de que todo empreendimento é automaticamente vantajoso apenas porque envolve bilhões de reais.
Grandes instalações produzem externalidades que precisam ser conhecidas antes da concessão de incentivos.
A primeira delas é a pressão sobre o sistema elétrico.
Não basta comparar a demanda de um data center com a geração total de um Estado ou do Brasil. O impacto ocorre concretamente sobre subestações, linhas, transformadores e corredores de transmissão próximos ao empreendimento.
Esse é um dos motivos pelos quais os estudos da EPE ganharam importância. Após a edição inicial do REDATA, os pedidos relacionados a novos projetos de data centers enviados ao planejamento federal aumentaram fortemente. Em novembro de 2025, a EPE contabilizava 26,2 GW de projetos em processo no Ministério de Minas e Energia, deixando claro que nem todos necessariamente se concretizarão, mas evidenciando a dimensão da demanda potencial.
Antes de conceder grandes incentivos, portanto, deve existir avaliação da capacidade de conexão, dos reforços necessários e de quem será responsável pelos respectivos custos.
E outras externalidades também precisam ser consideradas.
Há ocupação territorial por edifícios, subestações e linhas; ruído de chillers, ventiladores e equipamentos elétricos; possível consumo de água; utilização de geradores de emergência; armazenamento de combustíveis e baterias; aumento da circulação durante a construção; impactos visuais e novas necessidades de segurança física e cibernética.
Esses efeitos dependem enormemente da localização.
Consumir água numa bacia abundante com tecnologia eficiente é diferente de ampliar demanda sobre região submetida a estresse hídrico. Conectar 100 MW numa subestação com capacidade disponível é diferente de fazê-lo numa rede operando perto do limite.
O objetivo dessa análise não deve ser impedir investimentos.
Ao contrário, regras previsíveis reduzem riscos tanto para a sociedade quanto para o próprio investidor.
Uma boa política pode exigir indicadores de eficiência, estudos prévios de conexão, plano de segurança hídrica, contingência energética, controle de ruído e divulgação periódica de PUE e WUE, variando a intensidade das exigências conforme escala e localização.
A questão é evitar que custos privados acabem socializados enquanto os benefícios econômicos e tecnológicos permanecem excessivamente concentrados.
Atrair data centers deve ser um meio, não um fim
É nesse ponto que a discussão deixa definitivamente de ser apenas técnica.
O Brasil poderia simplesmente competir para ser o lugar onde grandes empresas estrangeiras instalam servidores porque encontram terreno, eletricidade e benefícios tributários.
Só que isso seria pouco. Precisamos atrair data centers, mas também usá-los como instrumentos de construção da soberania tecnológica brasileira.
Não basta transformar o país em um lugar economicamente competitivo para o capital internacional. É preciso aproveitar a revolução da inteligência artificial para desencadear uma nova etapa de industrialização tecnológica, capaz de gerar conhecimento, qualificação profissional, inovação e novas cadeias produtivas no próprio Brasil.
Um centro de dados isolado pode envolver investimento bilionário sem produzir, depois da construção, número proporcional de empregos permanentes.
O impacto econômico torna-se muito maior quando ao seu redor surgem pesquisa em inteligência artificial, universidades, empresas de software, serviços de nuvem, cibersegurança, fabricação de equipamentos, eletrônica de potência, refrigeração avançada, robótica, semicondutores e profissionais especializados.
O desafio não é apenas receber as máquinas. É aprender a construir cada vez mais aquilo que existe dentro e ao redor delas.
Todavia, isso exige compreender que manter servidores dentro das fronteiras não equivale, por si só, a possuir a tecnologia. A cadeia mundial de inteligência artificial encontra-se fortemente concentrada. Os três maiores provedores respondem por mais de 60% do mercado global de nuvem, segundo levantamento citado pela OCDE, e os grandes hyperscalers estão crescentemente integrados ao desenvolvimento de sistemas de IA.
Autoridades de concorrência britânicas também identificaram poder significativo de mercado, barreiras à interoperabilidade e custos que dificultam a migração entre provedores.
A mesma concentração aparece em outras etapas: aceleradores de IA, fabricação avançada de semicondutores, equipamentos de redes e determinadas camadas de software dependem de número limitado de fornecedores.
Isso não significa defender autarquia tecnológica.
Seria irreal imaginar que o Brasil produzirá sozinho, em curto prazo, todos os chips, aceleradores, equipamentos, softwares e serviços de que necessita.
Soberania tecnológica significa outra coisa: reduzir dependências críticas, manter alternativas, formar conhecimento nacional e aumentar progressivamente a quantidade de valor agregado que permanece no país.
Há muitos degraus possíveis: projeto de chips, encapsulamento e testes, eletrônica de potência, refrigeração, racks, integração de sistemas, softwares, cibersegurança, modelos de IA, serviços de nuvem, pesquisa científica e formação de profissionais.
O texto do REDATA aprovado pelo Congresso aponta nessa direção ao exigir, entre outras contrapartidas, destinação mínima de 10% da capacidade beneficiada ao mercado interno e investimento equivalente a 2% do valor dos equipamentos incentivados em pesquisa, desenvolvimento e inovação no país.
É justamente nessa articulação que parcerias com universidades, LNCC, institutos tecnológicos, empresas nacionais e programas de formação podem transformar investimentos privados em capacidade permanente.
Também é importante evitar dependências excessivas de um único fornecedor. Interoperabilidade, portabilidade dos dados, arquiteturas multicloud e padrões abertos podem ter valor estratégico.
Assim, soberania não é fechar o mercado às empresas internacionais. Significa fazer com que sua presença amplie, em vez de substituir, a capacidade tecnológica brasileira.
A política começa a perceber essa transformação
A dimensão estratégica desse processo já começa a aparecer na disputa presidencial de 2026.
Há convergências importantes entre candidaturas politicamente distintas, embora os instrumentos e prioridades sejam diferentes.
Lula chega à campanha com uma característica que inevitavelmente o distingue dos adversários: pode apresentar políticas já em execução.
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial 2024–2028 prevê aproximadamente R$ 23 bilhões em investimentos, incluindo expansão da infraestrutura computacional e supercomputação nacional.
O governo também começou a estruturar uma Nuvem Brasileira, destinada a ampliar a capacidade nacional de armazenamento e processamento de dados estratégicos.
Há ainda o REDATA. O projeto aprovado pelo Senado em 1º de setembro de 2026 seguiu para sanção presidencial e estabelece incentivos tributários à instalação de centros de dados. Sua redação associa os benefícios a compromissos de eficiência hídrica, energia limpa ou renovável, capacidade para o mercado brasileiro e investimentos em pesquisa e desenvolvimento.
A orientação é relativamente clara: atrair investimento, mas tentar vinculá-lo à formação de capacidade tecnológica doméstica.
Flávio Bolsonaro apresenta uma ênfase diferente. Seu programa relaciona explicitamente a atração de data centers à oferta de energia abundante, barata e confiável, propõe expansão e modernização da transmissão e um programa de armazenamento de energia com baterias de grande porte. Também conecta data centers, minerais críticos e novas cadeias tecnológicas, defendendo que o Brasil aproveite simultaneamente sua matriz energética e suas reservas minerais para agregar valor no território nacional.
A lógica é mais fortemente orientada à competitividade do investimento privado: tornar o Brasil suficientemente atraente para disputar empreendimentos que poderiam se instalar em outros países. Porém, seria simplificador reduzir uma proposta apenas à atração de capital. O programa do opositor de Lula afirma que o Brasil não deveria ser somente consumidor, mas também desenvolvedor e produtor de tecnologia, embora detalhe menos do que o REDATA quais as contrapartidas específicas que seriam impostas aos operadores de centros de dados.
Já Augusto Cury parte de uma terceira construção. Seu discurso programático associa inteligência artificial, educação, ciência, semicondutores, computação em nuvem e reindustrialização tecnológica.
Antes mesmo da formalização da candidatura, Cury já defendia expressamente que o país ampliasse sua geração renovável e convidasse grandes centros de dados dedicados à inteligência artificial a instalar-se no Brasil utilizando energia limpa.
Sua proposta procura inserir data centers dentro de uma transformação tecnológica mais abrangente, associada a formação científica e novas cadeias industriais.
Entretanto, quando a discussão passa da estratégia geral à engenharia específica da instalação desses empreendimentos, há ainda menor detalhamento sobre conexão ao sistema elétrico, regime tributário, localização territorial, contrapartidas e relação com os instrumentos já aprovados.
As diferenças podem ser resumidas sem transformá-las em caricaturas.
Lula, porém, enfatiza mais diretamente política industrial, infraestrutura pública e nacional, pesquisa, contrapartidas e soberania tecnológica, apoiado em instrumentos que já começaram a ser implantados.
Flávio enfatiza competitividade econômica, energia, infraestrutura, armazenamento, minerais estratégicos, capital privado e redução de entraves, combinando atração de investimentos com ambição de produzir mais tecnologia no país. Só que lhe falta um detalhamento suficiente.
Cury, por sua vez, procura conectar inteligência artificial, educação, ciência, semicondutores, energia renovável e uma nova industrialização tecnológica, embora ainda apresente menor detalhamento operacional especificamente para data centers.
Talvez a política nacional mais consistente não precise escolher integralmente uma dessas perspectivas.
O Brasil pode ser competitivo para atrair capital, exigir contrapartidas que aumentem sua autonomia e utilizar os investimentos para formar pesquisadores, empresas, fornecedores e cadeias industriais brasileiras.
A divergência política continuará existindo sobre o tamanho do Estado, os incentivos, a regulação e o papel do capital privado. Porém, uma pergunta deveria antecedê-la: o Brasil quer simplesmente hospedar a infraestrutura mundial da inteligência artificial ou pretende utilizar essa infraestrutura para mudar sua posição na economia tecnológica mundial?
Um mapa brasileiro da computação
Há ainda uma dimensão insuficientemente desenvolvida no debate: onde e em que escala essa infraestrutura deve ser instalada?
O Brasil poderia elaborar um verdadeiro Mapa Nacional de Infraestrutura Computacional, integrando planejamento energético, telecomunicações, política industrial, ciência, meio ambiente e desenvolvimento regional.
Não seria simplesmente um mapa dos data centers existentes. Ele deveria indicar, para cada grande região potencial, quanta carga computacional poderia ser conectada no curto, médio e longo prazo sem comprometer a segurança da rede elétrica; quais ampliações seriam necessárias; quais fontes poderiam abastecê-la; que disponibilidade hídrica existe; quais rotas de fibra estão presentes; qual a proximidade dos cabos internacionais e que tipo de atividade computacional teria maior racionalidade naquele território.
Esse planejamento permitiria distinguir áreas aptas a receber instalações de algumas dezenas de megawatts daquelas capazes de comportar complexos de 200, 500 ou 1.000 MW.
Também permitiria responder antecipadamente a uma questão que muitas vezes surge apenas depois do anúncio do investimento: quem pagará pela infraestrutura necessária para conectar a nova carga?
A existência de um contrato de energia renovável não significa que haja linha ou subestação capaz de entregar fisicamente aquela eletricidade ao local desejado. Por isso, grandes projetos deveriam ser confrontados previamente com estudos de capacidade, cronogramas de expansão e definição transparente das responsabilidades pelos investimentos necessários.
O mapa poderia cruzar, entre outros fatores: capacidade atual e futura de geração e transmissão; proximidade de subestações; preço e origem da eletricidade; possibilidade de armazenamento; redundância das redes de fibra; acesso aos cabos submarinos; disponibilidade e segurança hídrica; PUE e WUE projetados; riscos climáticos; disponibilidade territorial; universidades e centros de pesquisa; mão de obra; mercado consumidor; segurança física e cibernética; e capacidade de expansão.
Isso evitaria uma política baseada simplesmente na disputa entre Estados oferecendo benefícios fiscais.
Seria profundamente irracional conceder bilhões em incentivos para instalar carga eletrointensiva em determinada região e descobrir posteriormente que o próprio poder público terá de executar obras emergenciais de transmissão de bilhões de reais apenas para mantê-la conectada.
Planejamento não significa determinar burocraticamente onde uma empresa privada deve investir. Significa reduzir incertezas para investidores e sociedade, identificar previamente as verdadeiras vantagens territoriais e preparar infraestrutura antes que o gargalo se transforme em crise.
Nesse mapa, as regiões não precisariam disputar necessariamente a mesma função.
Fortaleza e Pecém poderiam consolidar uma vocação atlântica e internacional, combinando energia renovável e extraordinária conectividade submarina.
Foz do Iguaçu poderia desenvolver um polo de computação eletrointensiva associado à escala energética de Itaipu e à integração continental.
Belém poderia funcionar como ponte digital entre a Amazônia e o Atlântico.
Manaus poderia tornar-se o principal núcleo computacional da Amazônia Ocidental, articulado à Zona Franca e às novas infovias.
O Rio de Janeiro poderia combinar conexão internacional, infraestrutura energética, universidades, LNCC e seus novos projetos para formar grande polo de inteligência artificial e computação de alto desempenho integrado ao mercado do Sudeste.
São Paulo permaneceria como o maior núcleo de interconexão, cloud, serviços empresariais, instituições financeiras e demanda digital do país, ainda que algumas das cargas mais eletrointensivas encontrem condições mais favoráveis em outras regiões.
E outras áreas certamente apareceriam quando energia, transmissão, conectividade, ciência e demanda fossem analisadas conjuntamente.
O resultado não deveria ser uma única “capital brasileira dos data centers”.
Uma economia continental precisa de uma arquitetura nacional de computação: distribuída, redundante, especializada e interligada.
A próxima infraestrutura do desenvolvimento
Ferrovias transportaram a industrialização do século XIX. Redes elétricas sustentaram a indústria pesada do século XX. Rodovias, portos, aeroportos e telecomunicações moldaram as décadas seguintes.
A inteligência artificial acrescenta uma nova camada a essa infraestrutura.
Energia e dados estão cada vez mais ligados. Um país capaz de produzir eletricidade limpa e abundante poderá transformá-la não apenas em alumínio, aço ou outros produtos industriais, mas também em capacidade computacional, conhecimento e serviços de alto valor agregado.
O Brasil possui vantagens extraordinárias para participar dessa nova economia. No entanto, possuir sol, vento, rios, território e cabos submarinos não garante desenvolvimento tecnológico por si só.
Da mesma forma que países ricos em minério podem continuar exportando matéria-prima e importando produtos sofisticados, um país rico em eletricidade pode terminar fornecendo energia, água, terrenos e incentivos para máquinas concebidas, controladas e exploradas economicamente a partir do exterior.
A escolha estratégica está no que construiremos ao redor dessa infraestrutura.
Precisaremos decidir onde cada tipo de centro de dados faz sentido; quem financiará as redes necessárias para conectá-lo; quanta água e eletricidade poderá consumir; quais padrões de eficiência deverá cumprir; que redundância e segurança serão exigidas; e que contrapartidas em pesquisa, formação profissional e desenvolvimento de fornecedores justificarão os incentivos recebidos.
Precisaremos também reconhecer que soberania tecnológica não significa produzir tudo dentro das fronteiras, mas tampouco significa depender integralmente de poucos fornecedores estrangeiros para chips, aceleradores, computação em nuvem e sistemas dos quais atividades econômicas e serviços públicos essenciais passarão a depender.
Atrair data centers, portanto, deve ser um meio, e não um fim.
A questão fundamental não é simplesmente quantas máquinas conseguirão encontrar endereço no Brasil. É saber onde elas morarão, com que energia funcionarão, quanta água utilizarão, por quais redes conversarão com o mundo, quem controlará as tecnologias que carregam e, sobretudo, quanto conhecimento, capacidade produtiva e desenvolvimento permanecerão conosco depois que forem ligadas.
📝 Nota metodológica:
Ao comparar projetos de data centers, é importante observar que números expressos em megawatts nem sempre representam a mesma coisa. Um anúncio pode referir-se à potência destinada diretamente aos equipamentos de tecnologia — a carga de TI —, à demanda elétrica total da instalação, à capacidade contratada de conexão ou à capacidade máxima prevista para futuras expansões.
O PUE ajuda a compreender a diferença. Um data center com 200 MW de carga de TI e PUE de 1,25, por exemplo, necessitaria aproximadamente 250 MW de potência total em plena utilização. Por isso, valores anunciados para projetos distintos não devem ser comparados automaticamente como se medissem exatamente a mesma grandeza.
Da mesma forma, capacidades futuras anunciadas — como complexos planejados na escala de gigawatts — devem ser entendidas como projetos e possibilidades de expansão, e não como carga já conectada à rede. A distinção é particularmente importante num setor em rápida expansão, no qual pedidos de conexão, anúncios de investimento e capacidade efetivamente instalada podem apresentar diferenças consideráveis.
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