50 mil toneladas de cobre para um centro de dados de IA: a verdade sombria sobre o boom da IA

Dezesseis anos de espera: essa escassez de matéria-prima, que passou despercebida, pode estourar a bolha da IA

Montanhas de sucata metálica e bilhões de litros de água: o que a nova infraestrutura de IA realmente nos custa

Quando gigantes da tecnologia falam com entusiasmo sobre inteligência artificial, termos abstratos como algoritmos, parâmetros e nuvem dominam o discurso. Mas a realidade da IA ​​é assustadoramente física. O setor está consumindo quantidades inimagináveis ​​de recursos para construir gigantescos centros de dados em hiperescala: dezenas de milhares de toneladas de cobre e aço, bilhões de litros de água potável e metais tecnológicos raros que estão levando as cadeias de suprimentos globais à beira do colapso. Embora o debate público se concentre principalmente no consumo de eletricidade, uma análise dos bastidores revela uma dívida material muito maior e estrategicamente oculta. Desde a explosão dos preços das commodities e os gargalos intratáveis ​​da mineração até uma onda iminente de lixo eletrônico, o boom da IA ​​está se provando um dos consumidores de recursos mais agressivos e geopoliticamente explosivos da história industrial.

A indústria da IA ​​como uma saqueadora secreta de recursos – O que realmente está por trás dos bilhões em investimentos?

Quando as empresas de tecnologia revelam seus mais recentes modelos de IA, falam sobre bilhões de parâmetros, dados de treinamento e o futuro da civilização humana. A palavra cobre raramente é mencionada. E ainda menos frequentemente ouvimos falar das dezenas de milhares de toneladas de aço, dos milhões de metros cúbicos de concreto, dos elementos de terras raras essenciais ou do crescente problema do lixo eletrônico que surge por trás de cada novo modelo de linguagem. O debate público se concentra em duas narrativas: consumo de energia em quilowatts-hora e consumo de água em litros. Ambas as narrativas são precisas, mas incompletas. Isso porque a dívida material física gerada pelo boom da IA ​​é muito mais extensa, estruturalmente arraigada e geopoliticamente explosiva do que os relatórios de sustentabilidade usuais das empresas de tecnologia sugerem.

Cobre como o novo petróleo: por que 50 mil toneladas são apenas o começo

A Copper Development Association divulgou um dado que ainda não recebeu a atenção que merece: um único centro de dados de IA em hiperescala pode consumir até 50.000 toneladas de cobre. Para efeito de comparação, um centro de dados convencional utiliza entre 5.000 e 15.000 toneladas. O aumento não é linear — é um salto quântico. Um único centro de dados de IA, portanto, consome mais cobre do que três instalações convencionais juntas.

Esse número se torna real quando entendemos a função do cobre em um data center de IA moderno. O metal não é um componente isolado, mas um material onipresente que permeia praticamente todas as funções da instalação. Distribuição de energia, cabos de alto desempenho, transformadores, barramentos, conectores, sistemas de refrigeração – tudo depende do cobre. A mais recente unidade GB200 NVL72 da Nvidia, por si só, contém mais de 5.000 cabos de cobre, com um comprimento total superior a 3,2 quilômetros. E a potência térmica de projeto (TDP) de um único chip NVIDIA H100 já chega a 700 watts, o que impõe exigências extremas à dissipação de calor – e, consequentemente, aos sistemas de refrigeração baseados em cobre.

Para efeito de comparação, o centro de dados da Microsoft em Chicago, avaliado em US$ 500 milhões, exigiu 2.177 toneladas de cobre. Isso demonstra que mesmo projetos de médio porte já consomem milhares de toneladas, enquanto as maiores instalações de IA podem chegar às 50.000 toneladas mencionadas anteriormente.

O cobre é simplesmente insubstituível em sua função. Somente esse metal consegue conduzir calor de forma eficiente para o exterior dos dispositivos, e somente o cobre oferece a condutividade elétrica necessária para a distribuição de energia em um data center de alto desempenho. O banco de investimentos Goldman Sachs descreveu o cobre, com propriedade, como o petróleo da era da IA ​​– uma formulação que é mais precisa do ponto de vista econômico do que parece à primeira vista.

As consequências para o mercado global de cobre são significativas. De acordo com uma análise da BloombergNEF, a demanda por cobre proveniente de data centers com inteligência artificial terá uma média de cerca de 400 mil toneladas por ano na próxima década, atingindo um pico de 572 mil toneladas em 2028. Até 2035, o cobre acumulado em data centers poderá ultrapassar 4,3 milhões de toneladas. Isso equivale aproximadamente à quantidade extraída pelo Chile — o maior produtor mundial de cobre — em seis meses. O JP Morgan prevê um déficit global de cobre de cerca de 4 milhões de toneladas até 2030, enquanto a S&P Global espera que a demanda por cobre aumente em cerca de 50%, chegando a 42 milhões de toneladas até 2040.

O preço dos metais está disparando: como o boom da IA ​​está remodelando os mercados

O preço do cobre conta uma história que a maioria das narrativas sobre inteligência artificial ignora. Em 2025, o preço do cobre na Bolsa de Metais de Londres subiu mais de 43% — seu melhor desempenho anual desde 2009. No início de 2026, o preço ultrapassou a marca de US$ 13.020 por tonelada pela primeira vez, antes de recuar para cerca de US$ 12.500. O Goldman Sachs prevê que os preços permanecerão permanentemente acima de US$ 12.000 até o final da década.

Os fatores que influenciam os preços são multifacetados e se reforçam mutuamente. Do lado da demanda, três grandes setores competem atualmente pelo mesmo metal: a transição energética com veículos elétricos e turbinas eólicas, a expansão das redes elétricas e os centros de dados com inteligência artificial. Do lado da oferta, são evidentes déficits estruturais que não podem ser sanados por investimentos de curto prazo. Interrupções na produção em países-chave como Chile, Indonésia e República Democrática do Congo, uma greve na mina de Mantoverde e anos de subinvestimento esgotaram as reservas do sistema.

O principal gargalo estrutural, no entanto, não reside na geologia, mas no tempo. Da descoberta de um depósito de cobre à produção comercial, decorrem, em média, 16,2 anos. Para uma nova mina de cobre, quase 12,4 anos devem ser gastos inicialmente em estudos de exploração e viabilidade, antes mesmo de qualquer investimento em construção. A consequência é brutalmente simples: as minas destinadas a atender à demanda de cobre de 2030 deveriam ter sido descobertas já em 2014 e financiadas até 2015. Isso não aconteceu.

Ao mesmo tempo, a dimensão da política comercial no âmbito do sistema tarifário dos EUA distorce os fluxos globais de cobre. Analistas do UBS estimam que os EUA, em determinado momento, detinham cerca de metade dos estoques mundiais de cobre disponíveis, embora o país represente menos de 10% da demanda global pelo metal. Essa distorção de mercado eleva os prêmios internacionais e agrava os riscos de abastecimento para a Europa e a Ásia.

Aço, concreto e alumínio: a estrutura oculta da infraestrutura de IA

O cobre é o material mais proeminente, mas de forma alguma o único, que está desaparecendo à sombra das narrativas sobre IA. Construir um centro de dados hiperescalável é um projeto industrial gigantesco que exige vastas quantidades de materiais de construção convencionais que não aparecem em nenhuma apresentação tecnológica.

O aço é a espinha dorsal de todos os centros de dados. Ele é necessário para estruturas de sustentação, construções de telhados, sistemas de paredes, suportes de equipamentos e infraestrutura de segurança. Centros de dados menores, com menos de 10.000 metros quadrados, já consomem cerca de 1.500 a 2.000 toneladas de aço e 10.000 metros cúbicos de concreto. Para instalações de hiperescala, que hoje atingem capacidades de 150 megawatts a bem mais de um gigawatt, esses números se multiplicam proporcionalmente. Além disso, o aumento da carga no piso devido aos pesados ​​racks de servidores — dos tradicionais 2,5 a 5 kilonewtons por metro quadrado para os atuais 12 a 15 kN/m² — exige lajes de concreto mais espessas e estruturas de aço reforçado.

Um estudo encomendado pelo Greenpeace e conduzido pelo Öko-Institut (Instituto de Ecologia Aplicada) determinou que a expansão de data centers específicos para inteligência artificial exigirá aproximadamente 920 quilotons de aço e cerca de 100 quilotons de matérias-primas críticas até 2030. O alumínio, também um material essencial, é usado em data centers para revestimento externo, sistemas de climatização, calhas de cabos e gabinetes de servidores, principalmente devido à sua baixa densidade e resistência à corrosão. A prata é usada em placas de circuito impresso e circuitos integrados de servidores; o tântalo, do qual os EUA dependem 100% de importações, é encontrado em capacitores críticos; platina e paládio são usados ​​em semicondutores.

O concreto é conhecido por sua pegada de carbono desproporcionalmente alta: segundo a ONU, a indústria da construção civil é responsável por 38% das emissões globais de CO₂, e o concreto sozinho responde por 8% dos gases de efeito estufa globais. A fase de construção de um data center gera quantidades significativas do chamado carbono incorporado, ou seja, o CO₂ produzido não durante a operação, mas durante a extração, o transporte e a construção dos materiais. Essas emissões geralmente não são relatadas, ou são relatadas apenas parcialmente, nos relatórios de sustentabilidade das operadoras, porque os relatórios regulatórios historicamente se concentraram nas operações.

O paradoxo da água: três bilhões de litros por planta por ano

Embora o consumo de água dos centros de dados de IA tenha entrado no debate público, ele ainda é grosseiramente subestimado. Um único centro de dados de 100 megawatts pode exigir cerca de 2,5 bilhões de litros de água por ano – dependendo da tecnologia de refrigeração e da localização. Grandes centros de dados podem consumir até 19 milhões de litros de água por dia, segundo estimativas da Allianz Commercial, o que equivale ao consumo diário de uma cidade com até 50.000 habitantes.

O mecanismo de resfriamento é crucial para a compreensão do problema da água. Com o uso generalizado de torres de resfriamento evaporativo, entre 70% e 85% da água utilizada simplesmente evapora para a atmosfera. Essa água se perde irremediavelmente no ciclo hidrológico local. Quando o Google e a Microsoft estavam preparando seus grandes modelos de linguagem em 2021 e 2022, ambas as empresas registraram aumentos no consumo de água de 34% e 20% ao ano, respectivamente. Os data centers do Google consumiram cerca de 20 bilhões de litros de água em 2022 – o equivalente ao consumo anual de aproximadamente 2,5 milhões de europeus.

De acordo com um estudo da Universidade da Califórnia e da Universidade do Texas, o treinamento do modelo GPT-3 da OpenAI exigiu aproximadamente 5,4 milhões de litros de água. Desse total, 700 mil litros foram utilizados apenas para o resfriamento dos data centers, enquanto o restante foi consumido na cadeia de suprimentos para a fabricação de servidores e geração de energia. Uma análise do governo britânico estima que a demanda global adicional de água, impulsionada por IA, até 2027, ficará entre 4,2 e 6,6 bilhões de metros cúbicos. O Öko-Institut (Instituto de Ecologia Aplicada) prevê que a demanda de água dos data centers quase quadruplicará, chegando a 664 bilhões de litros até 2030.

A Microsoft apresentou um novo design de data center que não utiliza água para refrigeração e, segundo a empresa, economiza mais de 125 milhões de litros de água por ano por instalação. Essa inovação é louvável, mas ainda está longe de se tornar um padrão global. A grande maioria da infraestrutura de IA construída no mundo depende do resfriamento evaporativo convencional – principalmente em regiões onde a água ainda é abundante, mas já está sob pressão ecológica.

Terras raras e metais tecnológicos: o calcanhar de Aquiles invisível

Além de matérias-primas básicas como cobre, aço e alumínio, existe uma segunda camada de materiais, estrategicamente ainda mais crítica: as terras raras e os metais tecnológicos. Sem gálio, não existem LEDs de alto desempenho nem chips de alta frequência. Sem índio, não existem telas sensíveis ao toque nem antenas 5G. Sem germânio, não existem semicondutores modernos. Sem tântalo, não existem capacitores miniaturizados. Sem neodímio e disprósio, não existem ímãs permanentes de alto desempenho para ventiladores e bombas de refrigeração.

Todos esses metais têm algo em comum: a China controla seu fornecimento global em uma escala incomparável a qualquer outra cadeia de suprimentos de matérias-primas. Quando a China restringiu as exportações de gálio e germânio em agosto de 2023, os preços dispararam em poucas semanas. Desde o início de 2025, houve inclusive uma proibição total de exportação de elementos de terras raras pesados. Para a indústria ocidental de IA, isso representa uma dependência estrutural que não pode ser resolvida no curto prazo por meio de nenhuma estratégia de diversificação.

Metais tecnológicos como o gálio e o índio são frequentemente produzidos apenas como subprodutos na extração de outras matérias-primas. Isso significa que, mesmo que o preço suba e a demanda aumente, a produção não pode ser simplesmente ampliada. Ela está atrelada à produção primária do respectivo metal principal. Essa inelasticidade do lado da oferta é uma característica estrutural do mercado de metais tecnológicos que exacerba significativamente os riscos de um pico de demanda impulsionado pela inteligência artificial.

A dimensão geopolítica é ainda mais agravada pelo fato de as rotas de abastecimento de matérias-primas essenciais estarem cada vez mais expostas a perturbações geopolíticas. Segundo a ONU, onze por cento de todo o comércio global passa pelo Estreito de Ormuz – uma rota que transporta matérias-primas estratégicas para a fabricação de chips e que recentemente sofreu considerável pressão devido ao conflito com o Irã. As interrupções nesses corredores não só aumentam os custos de transporte, como também obrigam as seguradoras a elevar drasticamente os prêmios de seguro contra riscos de guerra.

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Lixo eletrônico: a bomba-relógio de trilhões de toneladas no ciclo de vida da IA

Uma questão que nunca aparece nos folhetos brilhantes das empresas de IA é a vida útil drasticamente curta do hardware que utilizam. Analistas preveem que a maioria dos processadores de IA se tornará tecnicamente obsoleta após três a cinco anos, porque os ciclos de desenvolvimento de chips e aceleradores de IA envolvem um salto significativo de desempenho a cada 12 a 18 meses. Isso significa não apenas que bilhões de dólares em investimentos perdem valor em poucos anos, mas também que as matérias-primas utilizadas em sua construção acabam em um ciclo de reciclagem extremamente curto — um ciclo para o qual a infraestrutura global de reciclagem não foi projetada.

Um estudo da Academia Chinesa de Ciências, publicado na revista Nature Computational Science, estima que o lixo eletrônico acumulado proveniente apenas do hardware de LLM (Large Learning Machine) chegará a 9 milhões de toneladas em todo o mundo até 2030, em cenários conservadores. Em um cenário de rápida adoção por parte dos usuários, esse número poderia ser de cerca de 2,5 milhões de toneladas por ano até 2030. Para efeito de comparação, o total de lixo eletrônico global foi de aproximadamente 62 milhões de toneladas em 2022. Os data centers de IA (Inteligência Artificial) adicionam um novo componente, antes quase inexistente, a esse fluxo.

O Instituto Öko alerta que a expansão de centros de dados e das capacidades de inteligência artificial irá gerar até cinco milhões de toneladas adicionais de lixo eletrônico até 2030. Esse lixo contém materiais valiosos como cobre, ouro, prata, cobalto e elementos de terras raras, que teoricamente poderiam ser recuperados. Na prática, porém, tanto a capacidade técnica quanto os incentivos econômicos para uma reciclagem abrangente são insuficientes. Muitos desses dispositivos acabam em instalações de reciclagem informais no Sul Global, onde a extração de metais valiosos ocorre em condições perigosas.

A estrutura de custos oculta: quanto custa realmente um centro de dados de IA

Quando o setor discute os custos de data centers de IA, geralmente cita valores como cinco a vinte bilhões de dólares por grande instalação. O que frequentemente falta é uma contabilização honesta dos custos totais, que inclua todos os custos diretos e indiretos dos recursos.

Estima-se que o cobre represente até seis por cento dos custos de capital de um data center. Para um projeto de US$ 10 bilhões, isso equivaleria a US$ 600 milhões apenas em cobre. Com os preços do cobre atualmente acima de US$ 12.000 por tonelada e uma necessidade de 50.000 toneladas, isso resulta em um custo de cobre de aproximadamente US$ 600 milhões por instalação – e aumentando, porque os preços do cobre estão sob pressão estrutural de alta. Cada aumento de um ponto percentual no preço do cobre eleva os custos de construção de um data center de hiperescala em milhões.

A isso se somam os custos da expansão da rede elétrica. As demandas energéticas dos data centers já levaram diversos governos a adotarem medidas drásticas. Nos EUA, o presidente Trump determinou, em março de 2026, que empresas de tecnologia como Google, Microsoft, Amazon, Meta e OpenAI assinassem um Compromisso de Proteção ao Consumidor, exigindo que elas arcassem integralmente com os custos de novas usinas de energia e da expansão da rede elétrica. Embora esse modelo ofereça proteção de curto prazo aos consumidores residenciais de eletricidade, ele transfere os custos de infraestrutura para as despesas operacionais das empresas e, consequentemente, para os preços de seus serviços. No final de 2025, a Irlanda promulgou regulamentações rigorosas exigindo que novos data centers operem seus próprios sistemas de armazenamento de energia em baterias ou usinas de energia e cubram pelo menos 80% de suas necessidades de eletricidade com fontes de energia renováveis ​​recém-instaladas.

As projeções da Allianz Commercial são preocupantes: as estimativas preveem que os gastos com infraestrutura de IA chegarão a aproximadamente sete trilhões de dólares até 2030. Para justificar esses investimentos, consumidores e empresas precisariam investir cerca de 800 bilhões de dólares em produtos de IA, segundo cálculos do Wall Street Journal – e isso ao longo de toda a vida útil dos data centers atualmente em construção. Ao mesmo tempo, a seguradora industrial Allianz Commercial prevê que cronogramas apertados, a escassez de mão de obra qualificada e a disparada dos preços das matérias-primas estão colocando em risco cada vez mais esses projetos de construção.

A dívida ecológica da mineração: quem paga o preço no Sul Global?

A discussão sobre o consumo de recursos da IA ​​geralmente termina onde a cadeia de suprimentos se torna opaca: na mina. No entanto, a extração de cobre nos principais países produtores, Chile e Peru, está longe de ser um processo neutro.

No Chile, o maior produtor mundial de cobre, a mineração leva ao consumo massivo de água no Deserto do Atacama, uma das regiões mais secas da Terra. O processo de mineração a céu aberto e a subsequente fundição causam significativa poluição do solo e do ar, além de profundos impactos nos ecossistemas locais. No Peru, pesquisas da organização Facing Finance demonstraram que as importações alemãs de cobre estão comprovadamente ligadas a violações de direitos humanos: em vez das prometidas melhorias nas condições de vida, conflitos sociais e ambientais assolam as regiões mineradoras. Esses custos externos não constam nos balanços das empresas de tecnologia. Eles são suportados pelas populações afetadas.

A própria indústria de mineração enfrenta um problema fundamental de capacidade. Especialistas em mineração falam de um déficit de oferta de até dez milhões de toneladas de cobre até 2040 – o equivalente aproximado à produção anual atual do Chile. A queda na qualidade dos minérios em novos depósitos, o aumento dos custos de desenvolvimento, os processos de licenciamento mais demorados e a crescente resistência das comunidades afetadas estão prolongando ainda mais os prazos de desenvolvimento, que já são extremamente longos. Uma nova mina de cobre descoberta hoje não poderia iniciar a produção antes de 2042, na melhor das hipóteses. Isso não é uma fragilidade técnica – é a realidade física de uma indústria projetada para as próximas décadas, que agora se depara com uma curva de demanda exponencial, e não linear.

Uso do solo: a pegada invisível da infraestrutura de IA

Outro aspecto raramente discutido da grande demanda por recursos da IA ​​é o consumo de terra. Os data centers de hiperescala hoje não exigem apenas alguns hectares, mas frequentemente centenas de hectares de terra – para os próprios edifícios de servidores, mas também para o fornecimento de energia, infraestrutura de refrigeração, sistemas de backup e as subestações e distribuição de energia associadas. A demanda por locais adequados próximos a redes elétricas estáveis ​​e com suprimento de água suficiente já está impulsionando os preços dos imóveis em regiões tradicionais de data centers, como Virgínia, Amsterdã e Frankfurt.

Segundo a McKinsey, sistemas de 200 megawatts já não são incomuns, e projetos que ultrapassam um gigawatt estão sendo ativamente planejados. A densidade de potência por rack de servidores aumentou de uma média de oito quilowatts em 2022 para 17 quilowatts para racks com inteligência artificial em 2024 – e essa tendência continua. As implicações disso para os requisitos de espaço e o planejamento de infraestrutura ainda não são suficientemente abordadas pelas regulamentações na maioria das regiões.

Só na Virgínia, o maior polo de data centers dos EUA, a demanda por capacidade de rede deverá atingir 12,1 gigawatts até 2025 – um aumento de quase 30% em comparação com o ano anterior. Nesse estado, um em cada quatro quilowatts-hora já é destinado ao resfriamento e à operação da infraestrutura digital. Na Alemanha e na Europa, os processos de planejamento e aprovação para projetos de infraestrutura de grande escala representam um gargalo à parte: muitas vezes, são necessários de sete a doze anos para que novas subestações e linhas de transmissão de alta tensão sejam aprovadas, construídas e comissionadas.

Pegada de carbono da construção: o que ninguém quer medir

Os relatórios de sustentabilidade das principais empresas de tecnologia concentram-se, com notável consistência, em uma métrica fundamental: o valor PUE (Power Usage Effectiveness), ou seja, a proporção entre o consumo total de eletricidade e o consumo de eletricidade da área de TI. Um PUE baixo é considerado um indicador de eficiência tecnológica. O que essa métrica não captura é o chamado carbono incorporado – a pegada de CO₂ gerada durante a extração de matérias-primas, seu processamento, transporte e construção das instalações.

À medida que as redes elétricas se tornam cada vez mais descarbonizadas e a pegada de carbono operacional de um centro de dados diminui correspondentemente, a participação relativa do carbono incorporado no balanço geral está aumentando. Para a próxima geração de centros de dados, projetados para serem alimentados por eletricidade renovável, o carbono incorporado já poderá representar metade ou mais das emissões totais do ciclo de vida. Essa consequência, até o momento, mal foi considerada no debate público.

O Öko-Institut (Instituto de Ecologia Aplicada) calculou que as emissões de CO₂ de data centers aumentarão de 212 milhões de toneladas em 2023 para 355 milhões de toneladas em 2030 – apesar da expansão massiva prevista para as energias renováveis. Nos EUA, 55% da eletricidade usada por data centers ainda é gerada a partir de combustíveis fósseis, como carvão e gás natural. Enquanto essa situação persistir, cada novo data center de IA que entrar em operação significa não apenas um aumento na demanda por cobre, aço e água, mas também um aumento direto nas emissões de CO₂ – com todos os custos consequentes para a sociedade, a saúde e o sistema climático, que também não constam nos balanços das empresas de tecnologia.

Conclusões estruturais: Os custos da invisibilidade

Que conclusões podemos tirar desta análise? Em primeiro lugar, uma observação que nos faz refletir: a narrativa da IA ​​como uma tecnologia essencialmente digital e intangível é um mito. A IA representa um dos investimentos tecnológicos mais intensivos em materiais na história da humanidade. Ela consome cobre, aço, concreto, alumínio, elementos de terras raras e água em quantidades que superam em muito qualquer outro boom tecnológico do passado.

A principal questão econômica é: quem arca com esses custos? Atualmente, a alocação segue o princípio da externalização máxima. As empresas de mineração e as comunidades afetadas arcam com os custos ambientais e sociais da extração de matéria-prima. Os municípios e as operadoras de redes elétricas arcam com os custos da infraestrutura sobrecarregada. As gerações futuras arcam com os custos das mudanças climáticas e do lixo eletrônico. E os contribuintes, em sociedades democráticas, subsidiam a expansão da rede elétrica, que não seria necessária nessa escala sem o boom da inteligência artificial.

A falha de mercado é estrutural. Os preços do cobre, os custos de construção e os preços da energia internalizam uma parcela crescente dos custos reais, mas os danos ambientais no Chile, as violações dos direitos humanos no Peru e os custos climáticos a longo prazo permanecem sem precificação. Sem um sistema de contabilidade de custos totais que incorpore essas externalidades, a indústria de IA opera com acesso efetivamente subsidiado a matérias-primas — às custas daqueles sem poder de negociação.

A segunda conclusão diz respeito às implicações estratégicas para a Europa e a Alemanha. Cobre, gálio, germânio, índio e elementos de terras raras são matérias-primas para as quais a Europa depende quase inteiramente de importações. O boom da inteligência artificial exacerba essa dependência e aumenta a vulnerabilidade geopolítica. A China demonstrou sua disposição e capacidade de usar controles de exportação como instrumento de pressão em sua política externa. A Europa não possui uma resposta adequada a isso.

A terceira conclusão é talvez a mais importante: o ritmo de expansão da infraestrutura de IA e o ritmo de desenvolvimento de matérias-primas são fundamentalmente incompatíveis. Centros de dados de IA são construídos em dois a cinco anos. Novas minas de cobre levam 16 anos. Novos projetos de terras raras levam ainda mais tempo. O mercado irá compensar essa diferença por meio do mecanismo de preços — aumentando os preços das matérias-primas, os custos de construção e, por fim, os preços dos serviços de IA. Quem arcará com esses custos ainda não está definido. O que está claro, no entanto, é que a conta será substancial.

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Konrad Wolfenstein

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