
A rápida ascensão da inteligência artificial levou a uma crise energética imprevista, obrigando o setor de tecnologia a enfrentar as limitações físicas das redes elétricas globais. Em janeiro de 2026, um novo relatório do United Nations destaca uma mudança decisiva na estratégia energética: a "revolução da IA" está agora inextricavelmente ligada a um "renascimento nuclear". Com 71 novos reatores atualmente em construção no mundo, a narrativa passou de mera sustentabilidade para a necessidade urgente de confiabilidade de energia de base (base-load power) que as renováveis sozinhas não conseguem fornecer.
No cerne dessa transição está uma projeção assombrosa: até 2035, a demanda global por eletricidade deve disparar em mais de 10.000 terawatts-hora — um valor aproximadamente equivalente ao consumo total atual de todas as economias avançadas combinadas. Para os interessados na indústria de IA, isto não é apenas um desafio de infraestrutura, mas um requisito operacional existencial. A densidade computacional exigida para treinar e executar modelos de próxima geração está empurrando as redes tradicionais ao seu ponto de ruptura, exigindo uma mudança para soluções nucleares de alta densidade e sem carbono.
Para entender a escala do desafio, é preciso observar as métricas de consumo da infraestrutura moderna. A International Energy Agency (IEA) relata que a demanda de eletricidade vinda dos centros de dados (data centers) saltou mais de 75% entre 2023 e 2024. Até 2030, prevê-se que essas instalações respondam por mais de 20% do crescimento da demanda elétrica nas economias avançadas.
O perfil energético das operações de IA difere fundamentalmente do de computação em nuvem padrão. Modelos de IA generativa (Generative AI) exigem processamento contínuo e de alta intensidade para treinamento, que pode durar semanas ou meses. Um único centro de dados de porte médio agora consome tanta eletricidade quanto 100.000 residências típicas. Nos Estados Unidos, que abriga a maioria das principais empresas de IA, o consumo de energia do processamento de dados impulsionado por IA está a caminho de ultrapassar o uso combinado de eletricidade das indústrias de alumínio, aço, cimento e química até o final da década.
A tabela a seguir ilustra a escala comparativa do consumo de energia, destacando por que a indústria busca fontes de energia dedicadas.
Tabela 1: Métricas Comparativas de Consumo de Energia
| Entity Category | Energy Consumption Equivalence | Projected Impact |
|---|---|---|
| Medium-sized Data Center | 100,000 Households | High local grid stress |
| AI Data Processing (US) | Combined Heavy Industries (Steel, Cement, etc.) | Major national infrastructure load |
| Global Demand Increase (2035) | Total Advanced Economies' Current Usage | Global energy supply gap |
Durante anos, grandes empresas de tecnologia confiaram em Acordos de Compra de Energia (Power Purchase Agreements, PPAs) para energia eólica e solar a fim de compensar suas pegadas de carbono. No entanto, a natureza intermitente das renováveis — dependente das condições meteorológicas e da hora do dia — é incompatível com os requisitos de tempo de atividade 24/7 dos centros de dados mission-critical.
Manuel Greisinger, gerente sênior do Google focado em IA, explicitou essa mudança de forma direta no recente relatório do UN: “Precisamos de eletricidade limpa e estável, sem carbono, disponível a qualquer hora. Este é, sem dúvida, um limiar extremamente alto, e não é alcançável apenas com energia eólica e solar. A IA é o motor do futuro, mas um motor sem combustível é quase inútil.”
Esse sentimento reforça a realidade de que a energia nuclear deixou de ser vista meramente como uma opção, tornando-se um componente central indispensável da futura estrutura energética. A indústria precisa do que Rafael Mariano Grossi, Diretor-Geral da International Atomic Energy Agency (IAEA), descreve como as "cinco necessidades":
A resposta corporativa a essa realidade energética tem sido rápida e intensiva em capital. Os gigantes da tecnologia comprometeram-se coletivamente a apoiar a meta de triplicar a capacidade de energia nuclear global até 2050. Esse compromisso já se manifesta em acordos concretos e de alto perfil que ligam o Vale do Silício ao complexo industrial nuclear.
A Microsoft teve destaque com um acordo histórico de compra de energia de 20 anos que facilita o reinício da Unidade Um na usina nuclear Three Mile Island, na Pensilvânia. Esse movimento simboliza uma mudança significativa na percepção pública e corporativa, priorizando segurança energética e metas climáticas sobre apreensões históricas.
De forma semelhante, o Google quebrou novas barreiras ao assinar o primeiro acordo mundial para compra de energia nuclear de múltiplos Pequenos Reatores Modulares (Small Modular Reactors, SMRs). Ao contrário das usinas tradicionais, esses SMRs oferecem uma solução descentralizada que se alinha perfeitamente com a natureza modular da expansão de centros de dados. Se os prazos regulatórios e de construção se mantiverem, essas unidades podem estar operacionais até 2030, fornecendo uma alimentação de energia dedicada diretamente aos centros computacionais do Google.
A conversa em torno da energia nuclear está cada vez mais focada nos Pequenos Reatores Modulares como o "aplicativo matador" para energia de centros de dados. Usinas nucleares tradicionais exigem um investimento inicial massivo, grandes zonas de exclusão e prazos de implementação de uma década ou mais. Os SMRs, em contraste, prometem um paradigma diferente.
Principais Vantagens dos SMRs para Infraestrutura de IA:
O Diretor-Geral da IAEA, Grossi, observou que, embora os SMRs ainda estejam avançando além da fase de P&D, a agência está trabalhando em estreita colaboração com reguladores para acelerar sua viabilidade. A visão é ter "um grande número de pequenos reatores" implantados especificamente para atender à demanda localizada e intensa da economia digital.
A interseção entre IA e energia nuclear também está remodelando o cenário geopolítico. As nações reconhecem que a liderança em IA exige uma espinha dorsal energética robusta e independente.
Enquanto a energia nuclear fornece a solução imediata para a próxima década, empresas de tecnologia também olham mais além. O Google está explorando redes solares baseadas no espaço — satélites que coletam energia solar não filtrada em órbita e a transmitem de volta à Terra. Dois satélites protótipo estão programados para lançamento no início de 2027 para testar tolerância à radiação e processamento de dados no espaço.
No entanto, esses empreendimentos futuristas permanecem suplementares aos passos imediatos e concretos que estão sendo tomados em terra. O consenso entre formuladores de políticas, tecnólogos e especialistas em energia é claro: o caminho para um futuro sustentável de IA passa pelo núcleo do reator.
A narrativa de 2026 é de convergência. O mundo digital, frequentemente percebido como intangível e baseado em nuvem, está colidindo com as duras realidades da física e da infraestrutura. Os 71 reatores atualmente em construção representam mais do que apenas capacidade energética; representam a base da próxima era da computação. À medida que os modelos de IA crescem em complexidade e ubiquidade, o silêncio de uma sala de servidores será cada vez mais apoiado pelo zumbido de uma turbina nuclear. Para a indústria de IA, a energia nuclear graduou-se de uma alternativa controversa para uma dependência crítica.