Na abertura da semana acadêmica de informática da UPF, em Passo Fundo (RS), o executivo levou aos estudantes os bastidores da IA: energia, processadores, rede e dados. E um diagnóstico direto sobre quem vai operar essa estrutura
O assistente que responde em segundos na tela do celular é a ponta de uma engrenagem que consome energia, processadores especializados, redes de alta velocidade e o trabalho de quem mantém tudo funcionando. Essa engrenagem foi o assunto da palestra de abertura da 11ª Semana Acadêmica da Informática da Universidade de Passo Fundo (UPF), a Senainfo, realizada de 27 a 30 de outubro, no norte do Rio Grande do Sul.
Convidado para abrir a programação, Guilherme Friol, CEO da Friol Enterprise, presidente do Instituto Friol, fundador da Vircos e executivo com mais de 20 anos de carreira em tecnologia, levou a um auditório de estudantes, professores e pesquisadores os bastidores da inteligência artificial, com a palestra “HPC, IA e Infraestrutura Crítica: o que sustenta, na prática, as aplicações de IA”. HPC é a sigla em inglês para computação de alto desempenho, os conjuntos de servidores e processadores que trabalham em paralelo para treinar e rodar modelos.
O primeiro slide resumia a proposta: “O chat é só a ponta”. A fala, avisava o texto logo abaixo, seria sobre “a parte que ninguém vê: energia, GPU, rede, dados e a conta que vem depois”. Cada item da lista corresponde a uma especialidade: dimensionar energia e refrigeração, montar redes de alta velocidade, operar clusters de processadores gráficos, organizar dados e calcular quanto custa manter tudo isso ligado. Mais adiante, outro slide dispensava rodeios: “Falta mão de obra qualificada nessa camada”.
“Aprender a usar o modelo continua sendo necessário. O que falta é quem saiba mantê-lo de pé quando ele sai do notebook e entra em operação”, afirma Friol, que vem se dedicando à formação de empresários e executivos para decisões de inteligência artificial.
A escala ajuda a explicar o alerta. Segundo a Agência Internacional de Energia (IEA), os data centers consumiram cerca de 415 terawatts-hora (TWh) em 2024, o equivalente a 1,5% da eletricidade usada no mundo. No relatório Energia e IA, de 2025, a agência projeta que esse consumo mais que dobre até 2030 e chegue a cerca de 945 TWh, um pouco acima de tudo o que o Japão consome hoje. A inteligência artificial aparece como o principal motor do aumento: a demanda dos centros de dados otimizados para IA deve mais que quadruplicar no período.
O Brasil passou a disputar uma fatia desse movimento. Em setembro, foi sancionada a Lei 15.504, que cria o Regime Especial de Tributação para Serviços de Datacenter (Redata). A norma suspende tributos na compra de equipamentos para centros de dados de computação em nuvem, processamento de alto desempenho e treinamento e inferência de IA, em troca de contrapartidas como o uso de energia renovável e a destinação de parte da capacidade ao mercado interno. Em agosto, o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) anunciou a compra de um supercomputador de IA de pouco mais de R$ 1 bilhão, que será instalado em Macaíba, no Rio Grande do Norte, com capacidade prevista de 7.200 petaflops. A máquina mais potente do país hoje, o Santos Dumont, opera com 27 petaflops. Entre as contrapartidas do edital está a capacitação de 5 mil brasileiros em cinco anos.
Na outra ponta, a formação cresce. Levantamento da Brasscom, associação que reúne empresas de tecnologia, com base no Censo da Educação Superior do Inep, mostra que o número de concluintes de cursos superiores de tecnologia da informação e comunicação passou de 69.750 em 2022 para 110.960 em 2024. Cerca de 40% dos formandos de 2024 cursaram Análise e Desenvolvimento de Sistemas, formação voltada sobretudo ao desenvolvimento de software. No mesmo estudo, publicado em maio, computação em nuvem aparece em primeiro lugar entre as competências técnicas prioritárias, à frente de cibersegurança e de inteligência artificial. A conclusão da entidade é que o gargalo do mercado de trabalho em tecnologia no país “não está na demanda e nem na oferta, mas no caminho entre elas”.
É nesse caminho que Friol situa o problema da infraestrutura de inteligência artificial. Na palestra, ele mostrou onde um projeto costuma quebrar quando sai da apresentação e chega à operação. “O modelo é a parte que aparece. A infraestrutura é a parte que decide se ele funciona. E saber quanto custa é o que decide se ele permanece na empresa”, resume. Para o executivo, é nessa conta de custo e benefício que pesa a escolha entre comprar uma solução pronta, com o preço definido pelo fornecedor, e construir em casa, com soberania de dados e controle sobre o valor.
Organizada pelos estudantes do Diretório Acadêmico, com supervisão dos professores, a Senainfo chegou à 11ª edição com o propósito de aproximar a comunidade universitária das novidades, das inovações e das demandas do mercado de tecnologia, em uma agenda de palestras, painéis e workshops. Na abertura, Friol defendeu levar discussões técnicas e estratégicas para dentro da universidade, num momento em que a inteligência artificial ocupa espaço cada vez maior na sociedade e nas empresas.
Neste ano, o evento começou pela parte que não aparece na tela. A questão vai além do auditório: se a inteligência artificial depende cada vez mais de energia, chips e redes, e o Brasil acaba de criar incentivos para atrair a estrutura que a sustenta, quem vai formar as pessoas que vão mantê-la funcionando?
