Eficiência de armazenamento na era da eletricidade

A demanda global por eletricidade está aumentando rapidamente, impulsionada pelo crescimento da AI e pela expansão do datacenter. O IEA World Energy Outlook 2025 alerta que a capacidade da rede pode não acompanhar a demanda digital, criando limites reais para a disponibilidade de energia. A inferência de AI e as cargas de trabalho de agentes emergentes intensificarão essa pressão. Para planejadores de datacenter, a eficiência do armazenamento agora é essencial. A plataforma da Pure Storage oferece alto desempenho com consumo de energia e espaço substancialmente menor, ajudando as organizações a expandir a AI enquanto permanecem dentro dos limites de energia, custo e sustentabilidade.

Por que a eficiência do armazenamento é importante na era da eletricidade

A demanda global por eletricidade está aumentando

O World Energy Outlook 2025 da International Energy Agency (IEA) confirma o que a maioria das equipes de infraestrutura de datacenter já vê. O mundo está mudando para a era da eletricidade. Em todos os cenários dos modelos IEA, a demanda por eletricidade aumenta mais rapidamente do que o uso total de energia. O crescimento da demanda por eletricidade costumava vir de economias emergentes. Agora, ela vem de datacenters e AI em mercados avançados também. A AIE projeta que o investimento global em datacenters atingirá cerca de US$ 580 bilhões em 2025, acima dos US$ 540 bilhões esperados para o investimento em fornecimento global de petróleo. E enquanto as energias renováveis continuam a se expandir, a velocidade do crescimento da rede e o novo fornecimento de energia não acompanharão o ritmo da demanda digital. O resultado é uma lacuna cada vez maior entre o que os sistemas de AI precisam e o que a rede pode oferecer.

Tabela 1: Tendências de datacenter e eletricidade da IEA WEO 2025

Fontes: IEA World Energy Outlook 2025, S&P Global, DataCenterDynamics.

AI está impulsionando a curva de poder

Nos anos anteriores, o crescimento dos dados era a história principal. Hoje, é inferência de AI. O treinamento de um modelo básico requer grandes picos de energia em curtos períodos. A inferência é executada em qualquer lugar, o tempo todo. Quando uma organização implanta chatbots, assistentes de código ou serviços de AI, esses modelos vivem em uso constante. O consumo de energia não termina quando o treinamento é interrompido. Até mesmo aumentos modestos no uso de AI em cargas de trabalho corporativas e na nuvem podem aumentar a demanda de energia do datacenter em várias centenas de terawatts-hora até 2030. As cargas de inferência dominam esse aumento porque elas se expandem com os usuários, não com os modelos.

Espera-se que as cargas de trabalho de inferência de AI sejam um fator dominante no crescimento da demanda de energia do datacenter. 

Fontes: Relatório da IEA: Demanda de energia da AI do Lawrence Berkeley National Laboratory: Relatório de uso de energia do datacenter dos EUA de 2024

Quando a energia não existe

O fornecimento de energia agora é um risco operacional. Na Califórnia, no norte da Virgínia e em partes da Europa, as concessionárias já atrasam as novas conexões de datacenter devido a restrições de rede. Algumas instalações no oeste dos EUA construíram shells que ficam inativos esperando alocação de energia. No Condado de Santa Clara, na Califórnia, por exemplo, novos projetos foram pausados porque a capacidade de rede disponível não conseguia atender à carga planejada. Mesmo quando novos projetos de energia são aprovados, colocá-los online leva anos. A AIE descreve isso como uma tensão crescente entre a expansão digital e os limites físicos. Quando a infraestrutura de eletricidade não consegue acompanhar o ritmo, os desenvolvedores de datacenter enfrentam custos mais altos, cronogramas mais longos e disponibilidade incerta.

Eficiência energética é a nova capacidade

O poder mais fácil de encontrar é o poder que você não precisa. Na prática, os ganhos de eficiência agora são equivalentes aos ganhos de capacidade. Quando o armazenamento, a computação e os equipamentos de rede consomem menos energia para a mesma carga de trabalho, isso libera espaço livre para mais AI e mais usuários sem novas subestações ou linhas. A IEA destaca que a flexibilidade e a eficiência em toda a infraestrutura são essenciais para evitar deficiências de fornecimento. Isso torna o desempenho da energia não apenas uma métrica de sustentabilidade, mas uma restrição de planejamento.

Por que o armazenamento tem um papel central

O armazenamento é frequentemente o elemento esquecido no planejamento de energia. Computação e refrigeração recebem a maior atenção, mas a escolha da arquitetura de armazenamento molda a carga total do datacenter de três maneiras:

1. Consumo direto de energia: Os watts por terabyte e os watts por IOPS do array
   
2. Carga indireta: Quantos racks, switches e recursos de refrigeração são necessários para dar suporte a esse armazenamento
   
3. Área ocupada pelo ciclo de vida: Custos incorporados de energia, fabricação e descarte

As cargas de trabalho de AI, especialmente sistemas de inferência e agente, são pesadas de I/O. Eles extraem e enviam grandes quantidades de dados por meio de armazenamentos de vetores, armazenamentos de recursos e índices de recuperação. Se esses dados estiverem no armazenamento ineficiente ou de baixa densidade, cada consulta consumirá mais energia e mais resfriamento.

Eficiência da Pure Storage no contexto

Os sistemas da Pure Storage são desenvolvidos com base no princípio de que o desempenho e a eficiência se unem. A plataforma da Pure Storage foi desenvolvida com arquiteturas de alta densidade baseadas em flash que oferecem alta taxa de transferência e capacidade de armazenamento de dados por watt. Em uma análise interna recente comparando arrays de disco híbrido tradicionais com arrays totalmente flash da Pure Storage, os resultados mostram:

Tabela 2: Comparação de espaço e energia de armazenamento 

Essas diferenças aumentam rapidamente. Em conjuntos de dados de AI de vários petabytes, uma área de cobertura do FlashBlade//EXA (FlashBlade//EXA) pode reduzir o uso de energia e refrigeração do datacenter em 75% ou mais em comparação com os sistemas concorrentes de escala de PB.

Por que as cargas de trabalho de inferência precisam de armazenamento eficiente

A inferência está se espalhando para todos os lugares. O modelo de serviço, a geração aumentada para recuperação (RAG, Recovery-Augmented Generation), os sistemas de agente e os recursos de AI integrados dependem do acesso rápido aos dados armazenados. Cada chamada de modelo pode tocar em gigabytes de dados ou logs de vetor. Multiplique isso em milhões de chamadas diárias entre usuários, e o perfil I/O de armazenamento se torna enorme.

Principais requisitos para armazenamento de inferência:

• Alta taxa de transferência para aceleradores de alimentação sem paralisações de I/O
  
• Baixa latência para resposta imediata
  
• Alta densidade para manter os dados próximos e reduzir a contagem de racks
  
• Eficiência energética para lidar com o crescimento sem sobrecarregar os orçamentos de energia

As arquiteturas do FlashBlade//EXA e do FlashArray (FlashBlade//EXA e FlashArray) atendem a essas necessidades por meio de paralelismo e design denso de flash. Para a mesma taxa de transferência de inferência, eles usam menos racks e menos energia do que discos mecânicos ou até mesmo sistemas flash de camadas mistas.

A próxima onda de AI agente

As cargas de trabalho de AI Agentic vão além da inferência simples. Eles encadeiam várias chamadas de modelo, recuperam dados repetidamente e executam etapas complexas de raciocínio que imitam fluxos de trabalho de vários estágios.

Cada interação de agente pode envolver:

1. Análise de entrada
   
2. Recuperação de bancos de dados estruturados ou vetoriais
   
3. Raciocínio ou invocação de ferramentas
   
4. Geração e verificação de saída

Esses loops podem ser executados dezenas de vezes por consulta. A camada de armazenamento deve lidar com milhares de solicitações pequenas e simultâneas com eficiência. Se isso for executado em um armazenamento ineficiente, cada sessão de agente adicionará um custo de energia mensurável. Com o tempo, o consumo total de energia do sistema pode competir com as cargas de treinamento. O único caminho viável para gerenciar isso é por meio da eficiência e densidade em cada camada.

Restrições de eletricidade agora são restrições de negócios

Os limites de energia não aparecem mais apenas nos relatórios de sustentabilidade. Agora, eles moldam cronogramas de implantação, tempo de atividade do serviço e crescimento do datacenter. Quando uma organização não consegue obter alocação de energia suficiente, seu plano de expansão é interrompido. Quando os sistemas de refrigeração atingem a capacidade, as margens de tempo de atividade diminuem. Quando o preço da rede aumenta, os custos operacionais aumentam. Esse é um risco sistêmico nas economias digitais. Muitas economias emergentes estão replicando esse padrão conforme a adoção da AI se espalha. O relatório WEO da IEA de 2025 também alerta que cadeias de fornecimento de minerais essenciais podem retardar a implantação de novos sistemas de energia, restringindo ainda mais o fornecimento.

O que os planejadores de datacenter devem fazer agora

As equipes de datacenter e infraestrutura não podem controlar os cronogramas de construção da rede, mas podem controlar suas escolhas de design.

1. Auditoria e linha de base
Meça o uso total de energia e espaço para armazenamento, computação e refrigeração existentes. Rastreie watts por TB e watts por IOPS.

2. Modele a demanda futura por AI
Estime o crescimento do treinamento e da inferência. Inclua cargas de trabalho de agente esperadas e padrões de inferência distribuída.

3. Identifique gargalos
Descubra onde a energia ou o espaço limitarão o crescimento primeiro: espaço em rack, refrigeração, alimentação de energia ou capacidade do transformador.

4. Modernize o armazenamento
Mude de arrays híbridos ou pesados de HDD para sistemas totalmente flash densos, como FlashArray e FlashBlade//EXA. Isso reduz a energia por TB, a contagem de racks e as necessidades de refrigeração.

5. Otimize o posicionamento de dados
Mantenha os dados de inferência frequentemente acessados em flash de alto desempenho e mova os dados mais frios para camadas mais baixas ou armazenamento de objetos com desduplicação.

6. Alinhe-se com instalações e serviços públicos
Envolva provedores de energia locais antecipadamente. A previsão de energia precisa de três a cinco anos à frente. Integre upgrades de armazenamento à disponibilidade de energia.

7. Integre métricas de sustentabilidade
Inclua dados de energia e CO2 no planejamento da infraestrutura. Quantifique as reduções de cada medida de eficiência.

8. Prepare-se para a escassez de energia
Planeje cenários em que a energia é limitada ou atrasada. O armazenamento eficiente garante que você ainda possa expandir dentro dos limites existentes.

Exemplo de cenário de planejamento

Uma plataforma de AI corporativa de médio porte espera que o tráfego de inferência triplique até 2027. Sua arquitetura de armazenamento atual usa matrizes de HDD híbridas que consomem cerca de 1,2 kW por 100 TB. Se a empresa expandir a capacidade de dados de 2PB para 6PB, a capacidade total de armazenamento aumentará de 24kW para 72kW. O resfriamento acrescenta mais 30% a 40%, levando a carga total da instalação para quase 100kW apenas para armazenamento.

A substituição desses arrays por sistemas FlashBlade//EXA a 250W por 100TB reduz a carga de armazenamento projetada de 72kW para 15kW. Incluindo refrigeração, a carga total da instalação cai abaixo de 20kW. Isso economiza cerca de 700MWh por ano, aproximadamente US$ 85.000 em custo de energia, e evita cerca de 300 toneladas de emissões de CO2. E o mais importante: ele mantém o projeto dentro da capacidade de energia existente.

Olhando para o futuro

A AIE espera que as energias renováveis cresçam mais rapidamente do que qualquer outra fonte de energia até 2050, liderada pela energia solar PV. A Nuclear também se expande após décadas de estagnação. Mas mesmo com esse crescimento, colocar a nova energia limpa online leva tempo. Os serviços de AI e dados estão crescendo mais rapidamente do que a geração de energia e o reforço da rede. Esse desequilíbrio definirá a próxima década de design de infraestrutura. A eficiência do armazenamento não é mais um benefício secundário. É um requisito de design. Os sistemas que oferecem mais desempenho por watt e mais capacidade por rack oferecem suporte direto à continuidade e sustentabilidade dos negócios.

Pensamentos finais

A próxima onda de AI não será limitada pela computação. Ela será limitada pela disponibilidade de energia. As organizações que planejam eficiência de energia e espaço agora implantarão com mais rapidez, operarão a um custo menor e atingirão as metas de sustentabilidade com menos esforço. A plataforma da Pure Storage oferece aos datacenters um caminho prático para esse resultado. Eles oferecem alto desempenho, densidade e eficiência em uma plataforma, permitindo que a infraestrutura de AI se expanda dentro dos limites do mundo real. Como a AIE alerta, a era da eletricidade chegou. A energia é finita. Eficiência é capacidade. O melhor momento para se planejar é antes que a rede diga não.