A transição da gestão térmica por ar para a gestão térmica por líquido tornou-se uma das decisões fundamentais em matéria de infraestruturas no domínio da inteligência artificial. Os operadores de centros de dados, que outrora consideravam o arrefecimento por líquido uma opção exótica para casos extremos de supercomputação, enfrentam agora uma realidade completamente diferente: os planos de desenvolvimento das GPUs da NVIDIA, da AMD e da Intel levaram o consumo de energia por rack muito além do que as ventoinhas e o fluxo de ar conseguem suportar.
Encontrar a pessoa certa Arrefecimento líquido do servidor de IA A abordagem a cada cenário de implementação já não é meramente teórica — determina se um investimento em infraestrutura de IA cumpre a promessa de desempenho.
De acordo com a TrendForce, a penetração do arrefecimento líquido nos centros de dados de IA disparou de 14% em 2024 para 33% em 2025. O relatório da AFCOM de 2026 regista que a densidade média por rack subiu de 16 kW para 27 kW num único ano.
Atualmente, os racks de treino de IA operam entre 40 e 132 kW, com a plataforma Vera Rubin da NVIDIA a avançar para os 190 kW por rack e a unidade de teste Rubin Ultra Kyber a ter como objetivo atingir aproximadamente 600 kW por volta de 2027, de acordo com uma análise da Goldman Sachs. O arrefecimento por ar atinge o seu limite prático em cerca de 30 a 40 kW por rack, tornando a gestão térmica por líquido a opção padrão para os clusters de GPU modernos. Se a sua organização estiver a planear uma infraestrutura de IA, a questão não é se deve adotar o arrefecimento por líquido, mas sim qual a arquitetura que melhor se adequa à densidade da sua carga de trabalho.
A Barreira da Física: Por que razão o ar não consegue arrefecer a IA
O líquido transfere calor cerca de 3 500 vezes mais eficientemente do que o ar. Uma instalação tradicional arrefecida a ar funciona normalmente com valores de PUE entre 1,55 e 1,67, o que significa que cerca de um terço da eletricidade recebida alimenta a infraestrutura, em vez de equiparar os equipamentos de TI. Quando os operadores tentam arrefecer um rack de GPUs de 100 kW apenas com ar, o volume de fluxo de ar necessário torna-se fisicamente perturbador para os racks adjacentes e consumirá uma quantidade de energia proibitiva, conforme documentado na análise económica do arrefecimento da Axis Intelligence, de julho de 2026.
Em contrapartida, o arrefecimento líquido direto no chip atinge normalmente valores de PUE entre 1,10 e 1,20. A Schneider Electric refere que as suas arquiteturas de arrefecimento direto no chip proporcionam reduções de 30 a 60 por cento no consumo de energia de arrefecimento em aplicações adequadas. Para um operador limitado por uma dotação fixa de energia — as listas de espera para interligação estendem-se agora por três a quatro anos nos principais mercados, segundo a Data Center Dynamics — cada megawatt recuperado dos custos de refrigeração traduz-se diretamente em capacidade computacional de IA implementável. A sua dotação de energia atual pode, de repente, suportar mais 20 a 30 por cento de racks de GPU sem ter de esperar por novo acesso à rede elétrica.
Formação em grande escala: racks com mais de 100 kW exigem refrigeração líquida
O cenário de implementação de refrigeração líquida mais exigente é o cluster de treino em grande escala. O GB200 NVL72 da NVIDIA integra 72 GPUs e 36 CPUs Grace numa plataforma de um único rack, com um consumo de energia de aproximadamente 120 a 132 kW. O GB300 NVL72 eleva ainda mais este valor para 132 a 155 kW. Estes sistemas produzem cargas térmicas equivalentes às de dezenas de habitações, concentradas numa área inferior à de um lugar de estacionamento.
No caso de clusters de treino que abrangem centenas ou milhares de GPUs, o desafio térmico agrava-se. Uma implantação de 10 000 GPUs que utilize hardware da classe GB200 ocupa cerca de 140 racks, gerando entre 16 e 18 MW de calor. Sem o arrefecimento líquido dos servidores de IA, os operadores enfrentam duas consequências inaceitáveis: velocidades de clock das GPUs limitadas, o que prolonga os prazos de treino em 20 a 40 por cento, ou sistemas de tratamento de ar sobredimensionados que consomem mais energia do que o próprio processamento.
De acordo com o Datacentres.com, a Microsoft implementou o arrefecimento por imersão em 14 novos clusters regionais de centros de dados construídos desde janeiro de 2026. A NVIDIA passa agora a exigir o arrefecimento líquido como requisito básico — e não como uma opção de atualização — para as suas novas instalações na América do Norte, Europa e Ásia-Pacífico.
Clusters de inferência: rendimento sustentado sem limitação de velocidade
Embora o treino seja o que mais dá que falar, a inferência representa a espinha dorsal operacional da IA empresarial. As cargas de trabalho de inferência funcionam de forma contínua, atendendo a milhares de pedidos de utilizadores diariamente. A estabilidade térmica é importante para garantir uma latência e um débito previsíveis, e não apenas para o desempenho de pico.
Em cenários de inferência com elevada concorrência, as temperaturas de junção da GPU podem oscilar entre 15 e 20 graus Celsius durante picos de carga com arrefecimento a ar, o que desencadeia ajustes na velocidade do relógio que prejudicam os tempos de resposta. O arrefecimento líquido de precisão estabiliza as temperaturas de junção num intervalo de 3 a 5 graus, permitindo velocidades de relógio sustentadas e uma latência de inferência consistente. A CoolIT Systems salienta que isto reduz a variabilidade da temperatura de junção do chip, criando um ambiente térmico previsível para cargas de trabalho de longa duração e de precisão mista. Ao executar aplicações de IA voltadas para o cliente, em que a consistência do tempo de resposta afeta diretamente a satisfação do utilizador, esta previsibilidade térmica protege diretamente os acordos de nível de serviço e as receitas.
Colocação multi-inquilino e cargas de trabalho mistas de IA
As instalações de colocalização que acolhem diversos inquilinos têm de suportar cargas de trabalho de IA sem perturbar os clientes existentes. Uma única implementação de IA de alta densidade pode sobrecarregar o sistema de refrigeração partilhado, concebido para 8 a 12 kW por rack, criando pontos de calor que prejudicam o desempenho dos equipamentos vizinhos.
A Equinix colocou em funcionamento três instalações de IA de alta densidade nas regiões de Estocolmo e Gotemburgo, na Suécia, entre fevereiro e julho de 2026, num total de 340 MW. Estas instalações, construídas especificamente para o efeito, separam os clientes de IA em zonas com refrigeração líquida, mantendo simultaneamente a refrigeração convencional por ar para cargas de trabalho empresariais padrão. O arrefecimento líquido direto no chip permite que os fornecedores de colocalização ofereçam 50 a 70 kW por rack aos clientes de IA, sem que seja necessário que todos os inquilinos tenham de migrar.
Este modelo de refrigeração mista — líquida para os racks de servidores de IA e por ar para tudo o resto — é o padrão dominante entre os operadores de colocalização que estão a expandir-se para a hospedagem de IA. Se a sua empresa aluga espaço de colocalização, verificar se há suporte para zonas com refrigeração líquida antes de assinar o contrato pode evitar conflitos dispendiosos relacionados com a infraestrutura a meio do contrato de arrendamento.
IA de ponta: arrefecimento líquido em espaços reduzidos
Os cenários de implementação na periferia apresentam diferentes limitações. O espaço físico limitado, a ausência de equipas dedicadas às instalações e as condições ambientais adversas tornam os racks tradicionais refrigerados a ar impraticáveis para IA de alta densidade. O arrefecimento líquido de precisão permite o uso de caixas de servidores seladas e praticamente silenciosas, que podem funcionar em escritórios, chão de fábrica ou abrigos de telecomunicações ao ar livre, sem o ruído e a contaminação por poeira dos ventiladores de alta velocidade.
A Agência Internacional de Energia prevê que o consumo global de eletricidade dos centros de dados atinja aproximadamente 945 TWh até 2030, impulsionado em grande parte pela IA. Grande parte desse crescimento ocorrerá fora dos complexos tradicionais, em nós periféricos distribuídos que prestam serviços de inferência para veículos autónomos, inspeção de qualidade industrial e análise de vídeo em tempo real.
O arrefecimento líquido na periferia reduz o consumo energético das ventoinhas, diminui o consumo de água em até 96 por cento, segundo a Iceotope, e protege os componentes eletrónicos de contaminantes transportados pelo ar — tornando os servidores de periferia com arrefecimento líquido viáveis em locais onde não é possível utilizar racks convencionais com arrefecimento a ar, ao mesmo tempo que permite implementar a inferência de IA mais perto das fontes de dados, em vez de recorrer ao backhaul.
Adaptar centros de dados antigos para refrigeração líquida
Nem todas as organizações têm condições para construir um centro de dados de IA a partir do zero. As instalações existentes, concebidas para 5 a 10 kW por rack, têm de ser adaptadas para albergar clusters de GPU — e é precisamente neste processo de adaptação que o arrefecimento líquido demonstra a sua flexibilidade. É possível implementar circuitos de arrefecimento diretos ao chip em zonas específicas dos racks, sem necessidade de reconstruir todo o sistema de arrefecimento.
Os principais componentes da adaptação incluem unidades de distribuição de líquido de arrefecimento (CDUs), que podem ser instaladas como unidades laterais ou em linha, e permutadores de calor na porta traseira que tratam do calor residual do lado do ar. A análise da Schneider Electric mostra que as adaptações faseadas para arrefecimento líquido permitem aos operadores efetuar a transição dos racks de alta potência de forma gradual.
No campus Lake Mariner da TeraWulf, em Buffalo, Nova Iorque — um projeto de reabilitação de uma zona industrial abandonada —, a infraestrutura integrada de energia e arrefecimento líquido suporta uma expansão faseada que se prevê que atinja os 750 MW, comprovando que as interligações existentes à rede elétrica podem servir como ativos fundamentais para implementações de IA de alta densidade. Se as suas instalações dispõem de capacidade de energia excedente, mas de uma infraestrutura de refrigeração envelhecida, uma modernização faseada do sistema de refrigeração líquida pode gerar receitas com o alojamento de GPUs sem o prazo de vários anos que uma nova construção implicaria.
Construções Greenfield: Arrefecimento líquido integrado desde o primeiro dia
A construção de novos centros de dados de IA tem convergido para uma filosofia comum: o arrefecimento líquido é a norma. No conjunto de projetos globais de 25 000 MW, cerca de 60 por cento dos projetos de hiperescaladores exigem agora arquiteturas de imersão ou de arrefecimento direto no chip, segundo o Datacentres.com. A Google e a AWS implementaram centros de dados modulares preparados para refrigeração líquida na Europa, enquanto a construção modular reduziu os prazos de construção de novas instalações de 36–42 meses para 22–26 meses, no caso de uma instalação típica de 50 MW.
A conceção para arrefecimento líquido nativo permite uma infraestrutura térmica e elétrica integrada, eliminando as perdas de eficiência decorrentes de adaptações posteriores e possibilitando a recuperação do calor residual para aquecimento urbano, cada vez mais exigida pela regulamentação europeia. O custo adicional de capital para uma infraestrutura preparada para arrefecimento líquido, estimado entre 8 % e 12 % em relação aos projetos convencionais, é recuperado através de reduções nos custos operacionais de 20 % a 30 % ao longo do ciclo de vida da instalação.
Escolher a arquitetura adequada de refrigeração líquida para servidores de IA
A seleção da arquitetura adequada depende de três parâmetros: densidade de potência do rack, tipo de instalação e características da carga de trabalho. Para racks com potência inferior a 40 kW, as abordagens híbridas ar-líquido são suficientes. Para racks de treino com potência entre 40 e 100 kW, o arrefecimento direto ao chip com CDU na linha é o padrão estabelecido. Para mais de 100 kW por rack, torna-se essencial o arrefecimento totalmente líquido com dissipação de calor líquido-líquido. O arrefecimento por imersão atinge um PUE tão baixo quanto 1,05, mas implica custos de capital mais elevados, limitando-o a implementações de densidade ultra-elevada.
Ao planear um cluster de IA com refrigeração líquida, avaliar atempadamente a capacidade da CDU, a redundância e a compatibilidade da interface com as instalações permite evitar reformulações dispendiosas. As placas de refrigeração, os acoplamentos de desconexão rápida e os coletores têm de corresponder a configurações específicas de GPU — um desafio SOETECK aborda estas questões através do fornecimento integrado de equipamentos, considerando a refrigeração como parte de uma pilha de fornecimento de computação de ponta a ponta.
A Goldman Sachs salienta que os projetos de racks de IA para 2027 exigem cerca de 50 vezes mais energia do que os atuais racks de servidores de Internet, estando os consultores a projetar racks com potências até 2,2 MW num prazo de cinco anos. O arrefecimento líquido dos servidores de IA passou de um fator diferenciador de nicho para o pressuposto básico de qualquer organização que implemente computação acelerada por GPU em grande escala.
