O boom global da IA revelou o quão despreparados estamos realmente para uma expansão tão rápida do centro de dados, e já atingimos o ponto em que a construção está a lutar para competir com a taxa contínua de inovação.
Em nenhum lugar isso é mais evidente do que nos EUA, onde os fornecedores de hiperescala e de nuvem estão correndo para construir novos data centers que darão suporte à próxima onda de trabalho baseado em IA. Isto acontece, claro, à medida que as empresas continuam a ultrapassar os limites do conjunto da próxima geração, com o fornecimento de eletricidade e a infraestrutura de refrigeração em grande procura.
No entanto, o entusiasmo deixou a empresa de serviços públicos sob pressão para fazer as coisas necessárias mais rapidamente do que nunca, e os empreiteiros enfrentam expectativas rigorosas e muitas vezes irrealistas para construir e ligar instalações.
O desalinhamento entre tecnologia, construção e serviços públicos está aumentando rapidamente
No entanto, Dale Crawford, do Steel Tube Institute, não acredita que uma escassez permanente de competências seja necessariamente capaz de afetar as pessoas. Mas a questão reside na rapidez com que o sector poderá crescer antes de se desenvolver um entendimento comum entre toda a força de trabalho. Por outras palavras, o sector expande-se antes que as empresas tenham tempo para formar os seus funcionários.
No entanto, o desafio estende-se muito além dos centros de dados de IA, com sistemas eléctricos semelhantes de alta densidade cada vez mais utilizados em hospitais, instalações industriais e fábricas de processamento de alimentos, sugerindo que a indústria pode estar a passar por uma mudança muito maior na forma de satisfazer as exigências de infra-estruturas.
A velocidade de crescimento da IA é algo específico que realmente destaca esse problema, deixando tempo para desenvolver diretrizes de melhores práticas e recursos para aprender em vez de tempo.
Para entender melhor os impactos do boom da IA na infraestrutura elétrica e na construção, conversei com o Diretor Executivo do Steel Tube Institute, Dale Crawford, sobre a crescente lacuna de habilidades, as pressões que os empreiteiros e inspetores enfrentam e por que o padrão e o investimento em humanos se tornarão menos importantes para infraestruturas de IA como GPUs.
- O setor de serviços públicos é notoriamente lento em mudanças e é frequentemente atormentado por ataques. A indústria de IA é exatamente o oposto, contando com a burocracia e desejando a partida de amanhã. Esses dois podem se encontrar e parar de chorar?
O grande problema não é conflitante, está em um nível muito técnico. Os projetos passam do projeto à instalação antes que haja um entendimento comum de como esses sistemas de alta densidade são implementados em campo.
Quando um entendimento comum não é totalmente desenvolvido, existe uma margem de desalinhamento entre as restrições políticas, de formação e de supervisão, e é aí que os desafios começam a surgir.
É caracterizado por conduítes de aço, que mostram como os sistemas da pista são especificados versus como são instalados e inspecionados em prazos reduzidos. Os conduítes de aço são frequentemente escolhidos por sua durabilidade e desempenho previsível, mas se a equipe não tiver conhecimento em práticas de instalação e interpretação, mesmo sistemas comprovados podem se tornar pontos de atrito.
Quando essas ações ordinárias não estão presentes, a margem de desalinhamento diminui significativamente. De onde vêm os problemas? Dado que o sistema como um todo não se desenvolveu de forma coerente, o entendimento comum está a desenvolver-se ao mesmo ritmo que a infra-estrutura.
- Você consegue se aprofundar nas cenas que empreiteiros, inspetores e equipes de projeto executam nesses projetos centrais?
Os próprios sistemas foram desenvolvidos rapidamente. Cargas de trabalho de alta densidade, arquiteturas redundantes e perfis de distribuição avançados tornaram-se o padrão em um curto período de tempo.
O desafio não faz parte do projeto da equipe. Há velocidade, escala e densidade nesses designs. Os empreiteiros instalam grandes sistemas de canaletas em ambientes mais apertados e congestionados, ajustam os projetos para acomodar rapidamente a evolução dos requisitos de carga e redundância, e os AHJs revisam instalações altamente complexas em cronogramas incrementais.
Quando a intenção do projeto, as rotinas de treinamento e as expectativas de inspeção não são avaliadas antecipadamente, problemas podem surgir em pontos específicos.
A melhor maneira de reduzir atrasos e retrabalho é incorporar essa noite ao projeto desde o início, por meio de especificações claras, materiais comprovados, práticas de instalação alinhadas ao código e comunicação antecipada entre a equipe do projeto e a autoridade competente.
- Você mencionou o pagamento da conta no e-mail que compartilhou comigo. No papel, eles parecem ótimos, mas levam tempo para serem implementados, e se uma coisa são os hiperescaladores e a indústria de IA é curta, definitivamente é a hora.
Existe a percepção de que os projetos de padronização e educação são lentos, mas na prática, os projetos que atrasam no cronograma muitas vezes são aqueles que todos já entendem sobre os sistemas construídos.
Materiais alinhados a códigos bem estabelecidos, como o ferro dúctil, fornecem características de desempenho bem conhecidas e uma linguagem comum entre projetistas, empreiteiros, inspetores e proprietários.
Esta consistência ajuda a reduzir lacunas de interpretação, facilita um processo de revisão mais suave e reduz o risco de alterações ou revisões em fase tardia. Na era digital, a padronização não é um atraso. É uma forma de movimentar projetos
- Parte do problema é que a actual explosão da procura não foi prevista por ninguém. Isto só acontece quando é impossível recolher os dados e a experiência que muitas vezes fornecem a força motriz para a estabilidade a longo prazo de uma instalação de missão crítica. O que você sente sobre isso?
O nível e a escala da procura, especialmente relacionada com a IA, aceleraram além das expectativas e não acompanharam o desenvolvimento tradicional da força de trabalho. Isso coloca a indústria numa posição em que os sistemas evoluem mais rapidamente do que a experiência pode acumular, criando a educação contínua e a estrutura necessária para um conhecimento técnico superior.
Do ponto de vista do pipeline, as aplicações em si não são novas, mas a escala, a densidade e a integração destes sistemas são. Ao mesmo tempo, padrões estabelecidos e comprovados apoiam uma abordagem de ponte que fornece uma estrutura consistente que apoia o alinhamento ou a evolução dos sistemas.
- Agora vamos reduzir. A indústria precisa de especialistas e pessoas com experiência e precisamos deles agora. Esse será o atual durante todo o ano. Será que o investimento se tornará uma prática agora ou poderemos acabar com um bando de especialistas sem fazer nada depois que a bolha da IA estourar?
Isso não se limita aos data centers. A mesma complexidade em sistemas elétricos e a mesma dependência de soluções estruturais fortes e bem compreendidas, como dutos de aço, aparecem em hospitais, instalações de processamento de alimentos e outras instalações de missão crítica.
Esta é uma mudança estrutural mais ampla na infra-estrutura eléctrica, e não um ciclo de curto prazo, pelo que o investimento na formação em sistemas de aquisição pode ser realizado de forma segura e consistente.
Um risco maior é o custo de operar sem conhecimentos suficientes em ambientes onde o desempenho, o tempo de atividade e a conformidade deixam pouca margem para erros.
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