Segundo o material repercutido a partir da investigação da Bloomberg, essas oscilações chegam a exceder em até 50% a capacidade para a qual os equipamentos foram projetados . Na prática, o efeito se assemelha a submeter a infraestrutura a choques mecânicos e térmicos sucessivos:

• Baterias e geradores: bancos de baterias de chumbo-ácido e de íons de lítio se desgastam e falham antes do previsto. Geradores de emergência também sofrem com os padrões irregulares de carga .
• Sistemas de refrigeração: chillers e bombas, projetados para operar em condições mais estáveis, enfrentam choques mecânicos e térmicos repetidos à medida que variam o consumo de energia e a produção de calor. Isso pode antecipar falhas .
• Motores a gás: em alguns equipamentos menores usados para geração local, virabrequins chegaram a se romper completamente .

O caso do Colossus, da xAI

No Colossus, supercomputador da xAI em Memphis, no Tennessee, turbinas a gás desenvolveram rachaduras associadas ao estresse térmico e mecânico provocado pelo acionamento rápido da carga. Para tentar proteger as turbinas, engenheiros teriam escrito software personalizado que força as GPUs a consumir energia adicional, suavizando as oscilações de demanda .

O problema não parece restrito a esse local. Rachaduras semelhantes em turbinas foram relatadas em vários data centers menores no Reino Unido . Baterias de backup e outros sistemas de estabilização também estariam precisando ser substituídos em períodos muito mais curtos do que o esperado .

O custo financeiro da instabilidade

As consequências vão além de uma manutenção mais frequente. Quando equipamentos críticos falham, os data centers precisam reduzir a operação ou interromper tarefas de treinamento que envolvem hardware caro e cargas computacionais de alto valor.

• A disponibilidade operacional de algumas instalações caiu para até 80%, muito abaixo da meta de 99,99% normalmente associada a operações desse tipo .
• Em grandes clusters de IA, cada minuto de paralisação pode representar dezenas de milhares de dólares em perdas .
• Analistas alertam que, se a questão não for resolvida, as falhas poderão afetar de forma relevante o fluxo de investimentos de US$ 1 trilhão previsto para a infraestrutura de IA nos próximos 12 a 24 meses, à medida que a confiança dos investidores seja pressionada .

Isso transforma a volatilidade elétrica em um risco de negócio. A capacidade de construir instalações maiores não garante, por si só, que elas consigam operar de forma contínua ou que os ativos instalados mantenham a vida útil prevista.

Por que a NERC elevou o nível de alerta

O impacto também ultrapassa os limites dos data centers. Em maio de 2026, a North American Electric Reliability Corporation (NERC), organização responsável por supervisionar a confiabilidade do sistema elétrico dos Estados Unidos, do Canadá e de partes do México, emitiu um raro alerta de nível 3, classificado como “Essential Action” — sua notificação de maior urgência — para tratar dos riscos associados a grandes cargas computacionais, como data centers de IA e operações de mineração de criptomoedas .

O alerta veio após múltiplos eventos em que mais de 1.000 megawatts (MW) de carga computacional deixaram a rede em questão de segundos ou passaram a oscilar rapidamente. Alterações desse tipo podem provocar distúrbios de frequência e tensão em áreas amplas . Um dos episódios relatados envolveu uma queda repentina de 1.800 MW atribuída a data centers de IA .

A NERC determinou sete ações essenciais para planejadores e coordenadores de transmissão:

1. Criar e distribuir novos requisitos de dados para a modelagem de cargas computacionais.
2. Coletar informações sobre o consumo mínimo e máximo e sobre a composição da carga — incluindo a parcela usada por equipamentos de TI e por sistemas de refrigeração.
3. Realizar estudos de impacto no sistema para novas conexões à rede.
4. Estabelecer processos de comissionamento para novas instalações.
5. Instalar dispositivos de registro dinâmico de falhas, capazes de capturar o comportamento da rede durante distúrbios.
6. Manter comunicação direta com os operadores de data centers.
7. Realizar estudos anuais das margens de estabilidade em áreas que concentrem cargas computacionais .

A organização afirmou que os operadores da rede ainda não dispõem de “processos, procedimentos ou métodos suficientes para lidar com os riscos associados às cargas computacionais” .

O desafio para a expansão da IA

A preocupação central é que o mesmo padrão de consumo que desgasta turbinas, baterias e sistemas de refrigeração dentro dos data centers também pode exportar instabilidade para a rede elétrica. Em escala de gigawatts, uma variação que dura milissegundos deixa de ser apenas um problema operacional local e passa a representar um risco de confiabilidade para todo o sistema .

Para a indústria, isso significa que a próxima etapa da expansão da IA dependerá não apenas de mais chips e capacidade de processamento, mas também de uma infraestrutura elétrica capaz de absorver cargas que mudam de forma muito mais rápida e intensa do que as dos data centers convencionais.

Segundo o material repercutido a partir da investigação da Bloomberg, essas oscilações chegam a exceder em até 50% a capacidade para a qual os equipamentos foram projetados . Na prática, o efeito se assemelha a submeter a infraestrutura a choques mecânicos e térmicos sucessivos:

• Baterias e geradores: bancos de baterias de chumbo-ácido e de íons de lítio se desgastam e falham antes do previsto. Geradores de emergência também sofrem com os padrões irregulares de carga .
• Sistemas de refrigeração: chillers e bombas, projetados para operar em condições mais estáveis, enfrentam choques mecânicos e térmicos repetidos à medida que variam o consumo de energia e a produção de calor. Isso pode antecipar falhas .
• Motores a gás: em alguns equipamentos menores usados para geração local, virabrequins chegaram a se romper completamente .

O caso do Colossus, da xAI

No Colossus, supercomputador da xAI em Memphis, no Tennessee, turbinas a gás desenvolveram rachaduras associadas ao estresse térmico e mecânico provocado pelo acionamento rápido da carga. Para tentar proteger as turbinas, engenheiros teriam escrito software personalizado que força as GPUs a consumir energia adicional, suavizando as oscilações de demanda .

O problema não parece restrito a esse local. Rachaduras semelhantes em turbinas foram relatadas em vários data centers menores no Reino Unido . Baterias de backup e outros sistemas de estabilização também estariam precisando ser substituídos em períodos muito mais curtos do que o esperado .

O custo financeiro da instabilidade

As consequências vão além de uma manutenção mais frequente. Quando equipamentos críticos falham, os data centers precisam reduzir a operação ou interromper tarefas de treinamento que envolvem hardware caro e cargas computacionais de alto valor.

• A disponibilidade operacional de algumas instalações caiu para até 80%, muito abaixo da meta de 99,99% normalmente associada a operações desse tipo .
• Em grandes clusters de IA, cada minuto de paralisação pode representar dezenas de milhares de dólares em perdas .
• Analistas alertam que, se a questão não for resolvida, as falhas poderão afetar de forma relevante o fluxo de investimentos de US$ 1 trilhão previsto para a infraestrutura de IA nos próximos 12 a 24 meses, à medida que a confiança dos investidores seja pressionada .

Isso transforma a volatilidade elétrica em um risco de negócio. A capacidade de construir instalações maiores não garante, por si só, que elas consigam operar de forma contínua ou que os ativos instalados mantenham a vida útil prevista.

Por que a NERC elevou o nível de alerta

O impacto também ultrapassa os limites dos data centers. Em maio de 2026, a North American Electric Reliability Corporation (NERC), organização responsável por supervisionar a confiabilidade do sistema elétrico dos Estados Unidos, do Canadá e de partes do México, emitiu um raro alerta de nível 3, classificado como “Essential Action” — sua notificação de maior urgência — para tratar dos riscos associados a grandes cargas computacionais, como data centers de IA e operações de mineração de criptomoedas .

O alerta veio após múltiplos eventos em que mais de 1.000 megawatts (MW) de carga computacional deixaram a rede em questão de segundos ou passaram a oscilar rapidamente. Alterações desse tipo podem provocar distúrbios de frequência e tensão em áreas amplas . Um dos episódios relatados envolveu uma queda repentina de 1.800 MW atribuída a data centers de IA .

A NERC determinou sete ações essenciais para planejadores e coordenadores de transmissão:

1. Criar e distribuir novos requisitos de dados para a modelagem de cargas computacionais.
2. Coletar informações sobre o consumo mínimo e máximo e sobre a composição da carga — incluindo a parcela usada por equipamentos de TI e por sistemas de refrigeração.
3. Realizar estudos de impacto no sistema para novas conexões à rede.
4. Estabelecer processos de comissionamento para novas instalações.
5. Instalar dispositivos de registro dinâmico de falhas, capazes de capturar o comportamento da rede durante distúrbios.
6. Manter comunicação direta com os operadores de data centers.
7. Realizar estudos anuais das margens de estabilidade em áreas que concentrem cargas computacionais .

A organização afirmou que os operadores da rede ainda não dispõem de “processos, procedimentos ou métodos suficientes para lidar com os riscos associados às cargas computacionais” .

O desafio para a expansão da IA

A preocupação central é que o mesmo padrão de consumo que desgasta turbinas, baterias e sistemas de refrigeração dentro dos data centers também pode exportar instabilidade para a rede elétrica. Em escala de gigawatts, uma variação que dura milissegundos deixa de ser apenas um problema operacional local e passa a representar um risco de confiabilidade para todo o sistema .

Para a indústria, isso significa que a próxima etapa da expansão da IA dependerá não apenas de mais chips e capacidade de processamento, mas também de uma infraestrutura elétrica capaz de absorver cargas que mudam de forma muito mais rápida e intensa do que as dos data centers convencionais.