Os centros de dados de IA da China estão se deslocando para as regiões norte e noroeste

O centro geográfico da capacidade de IA na China está mudando de “próximo aos usuários” para “próximo à energia, terra e condições de refrigeração”.

Autor e fonte do artigo: ME News



• O centro geográfico da capacidade de computação de IA na China está mudando de “próximo aos usuários” para “próximo à energia, terra e condições de refrigeração”. Segundo estatísticas mais recentes da BloombergNEF, mais da metade dos projetos de centros de dados em construção e planejados no país já estão localizados no norte e noroeste; até 2028, essas regiões devem superar centros tradicionais como Pequim e Xangai, tornando-se as maiores regiões de fornecimento de capacidade de computação do país.
• Não é simplesmente uma “migração ocidental dos centros de dados”, mas sim a IA empurrando ainda mais os centros de dados em direção à infraestrutura energética. O treinamento de modelos e a inferência offline em larga escala aumentaram o consumo de energia dos projetos individuais, fazendo com que o preço da eletricidade, a estabilidade do fornecimento, a capacidade de acesso à energia verde e o espaço para expansão se tornem mais importantes do que a localização urbana.
• Os dados oficiais confirmaram a tendência de concentração. Até o final de 2025, mais de 13,73 milhões de racks padrão de infraestrutura de computação estavam em operação no país, com capacidade de computação inteligente atingindo 1,59 milhão de PFLOPS (FP16); a escala de computação inteligente nos oito centros nacionais de computação representa mais de 80% do total nacional, e os novos recursos de computação nas regiões dos centros também superaram 80% dos novos recursos de computação nacionais.
• O norte e o noroeste não “devorarão” a capacidade de processamento do leste. Negócios menos sensíveis à latência, como treinamento, armazenamento em nuvem e análise offline, são mais adequados para migração à distância, enquanto automação autônoma, controle industrial, transações online e inferência em tempo real voltada ao usuário ainda precisam estar próximos a áreas densamente povoadas e industriais. Futuramente, é mais provável que se forme uma estrutura de duas camadas: “base de capacidade de processamento de ativos pesados no oeste + nós de serviços de baixa latência no leste”.
• O verdadeiro risco não é a migração para o oeste em si, mas se o novo ciclo de investimento voltará a priorizar “construção em detrimento do uso”. Quando o investimento em servidores, chips e energia crescer em escala de GW, a taxa de retorno será determinada pela taxa de ocupação, utilização, eficiência do roteamento da rede e pela capacidade de obter cargas de trabalho de IA contínuas.

Nas últimas duas décadas, os locais mais naturais para data centers na China sempre foram regiões densamente povoadas por indústrias de internet e finanças, como Pequim, Xangai, Shenzhen e Hangzhou, pois data centers tradicionais atendem principalmente usuários e empresas, onde a latência de rede, a distância dos clientes e o ecossistema de serviços em nuvem são mais importantes do que o custo da energia. Mas a IA generativa está reescrevendo essa lógica de localização, pois a estrutura de custos central da treinamento de IA difere claramente dos negócios tradicionais de internet.

A mais recente pesquisa divulgada pela BloombergNEF em 8 de setembro mostra que mais da metade dos projetos de data centers na China já estão localizados nas regiões norte e noroeste, incluindo áreas como a Mongólia Interior. Segundo suas previsões, até 2028, essas regiões superarão mercados maduros como Pequim e Xangai para se tornarem as maiores fontes de capacidade de processamento do país; até 2030, a capacidade IT de data centers operacionais nas regiões norte e noroeste pode representar cerca de um terço do total nacional. Ao mesmo tempo, a capacidade IT real operacional dos data centers na China deverá mais que dobrar nos próximos cinco anos, e a demanda total de energia até 2030 poderá aumentar 151%, atingindo 329 terawatts-hora, correspondendo a cerca de 2,4% da demanda elétrica nacional.

A importância dessa mudança vai além da implementação do "Cálculo Oriental, Processamento Ocidental". Mais importante ainda é que a IA fez com que a lógica de localização de data centers se aproximasse claramente da indústria energética. Quando um cluster de treinamento passa de dezenas de megawatts para centenas de megawatts e até níveis de 1 GW, a primeira pergunta que as empresas precisam responder já não é a que distância o data center está dos usuários, mas sim onde é possível obter energia estável e suficiente, onde é possível expandir a capacidade a longo prazo com baixo custo e onde é mais fácil atender aos requisitos de proporção de energia verde e indicadores de consumo energético. Pela primeira vez, a capacidade de processamento está sujeita a restrições energéticas semelhantes às da indústria pesada, embora produza parâmetros de modelos, resultados de inferência e serviços digitais.

Não é acidental que a Mongólia Interior se torne a amostra mais observada. A região possui terra relativamente abundante, clima frio, ricos recursos eólicos e fotovoltaicos, além de estar relativamente próxima de Pequim. O ambiente de baixa temperatura ajuda a reduzir a carga de refrigeração; mais importante ainda, quando clusters de IA atingem centenas de megawatts até gigawatts, conseguir resolver de forma simultânea o fornecimento de energia em larga escala e a expansão contínua tornou-se uma condição essencial para a escolha do local.

O relatório “Relatório sobre o Desenvolvimento da China Digital (2025)” emitido pelo Escritório Nacional de Dados mostra que, até o final de 2025, o número total de racks de infraestrutura de computação em operação no país superou 13,73 milhões de racks padrão, com 42 clusters de computação inteligente de dez mil GPUs construídos, alcançando uma capacidade de computação inteligente de 1,59 milhão de PFLOPS (FP16). Mais notavelmente, as regiões dos oito centros nacionais de computação já representam mais de 80% de todo o novo poder computacional adicionado no país; o “Relatório Nacional de Pesquisa sobre Recursos de Dados (2025)” também indica que a escala de computação inteligente nos oito centros e dez clusters representa mais de 80% da escala nacional de computação inteligente. Isso demonstra que a concentração de poder computacional já não é mais um objetivo planejado, mas uma estrutura real.

As restrições políticas reforçaram ainda mais essa tendência. O parecer sobre a implementação da rede nacional integrada de capacidade de computação, lançado no final de 2023, especificou claramente que, fora dos nós de枢纽 nacionais, não se deve construir novos data centers grandes ou ultra-grandes, ao mesmo tempo em que promove a migração de atividades como treinamento de modelos, aprendizado de máquina, renderização de vídeo, análise offline e armazenamento e backup para o oeste. Em outras palavras, o governo e o mercado estão juntos reorganizando a importância dos fatores de produção: anteriormente, o mais caro nos data centers era “estar próximo aos clientes”; agora, o cada vez mais caro é “obter eletricidade suficiente e estável”.

Ações corporativas falam mais alto. No final de julho de 2026, várias mídias citaram a Bloomberg, afirmando que a DeepSeek planeja construir um data center de IA com capacidade de cerca de 1 GW em Ulanqab e alugar a capacidade de outros operadores locais, com o objetivo de colocar pelo menos parte da produção em operação até o final de 2027 ou início de 2028. Para uma empresa conhecida por sua eficiência de modelo, planejar infraestrutura na escala de GW é representativo: o aumento da eficiência não eliminou a demanda por poder de computação, mas pode ter liberado mais demanda total devido ao aumento nos ciclos de treinamento, maior uso de inferência e iterações de modelos.

O caso da Zhipu ilustra outra mudança. Relatos públicos indicam que a Z.AI, subsidiária da Zhipu, já construiu um data center de IA de aproximadamente 1 GW e começou a operar parcialmente, utilizando chips de IA nacionais. No entanto, os relatos atuais não revelam a localização exata deste projeto, portanto não se pode simplesmente classificá-lo como localizado na Mongólia Interior ou no noroeste. O que realmente merece atenção é que empresas independentes de modelos grandes estão passando de “comprar capacidade de nuvem” para “controlar diretamente a infraestrutura”; a capacidade de computação deixou de ser um problema de aquisição do departamento de tecnologia e tornou-se uma questão estratégica no balanço patrimonial da empresa.

Isso também alterará a estrutura de clientes do setor de data centers. Futuros grandes projetos de IA serão cada vez mais prováveis de envolver empresas de modelos, provedores de nuvem, empresas de energia e plataformas locais; quem conseguir resolver simultaneamente chips, energia, rede, refrigeração líquida e financiamento de longo prazo terá direito a participar da próxima rodada de competição em infraestrutura.

Se entender o surgimento do norte e noroeste como a eliminação sistemática dos centros de dados do leste, cometerá um erro na avaliação do próximo estágio. Na avaliação atual de competitividade da BloombergNEF, a região do Delta do Rio Yangtzé ainda ocupa uma posição de destaque, pois a conectividade de rede, os clientes industriais, os talentos e o ecossistema de serviços digitais permanecem concentrados no leste. Seu problema não é principalmente a falta de demanda, mas sim preços de energia mais altos, terreno mais limitado e restrições de consumo energético mais rigorosas, o que o torna inadequado para empilhar infinitamente grandes clusters de treinamento.

A divisão de trabalho verdadeiramente clara no futuro surgirá na “sensibilidade à latência”. Tarefas como treinamento prévio de grandes modelos, parte do pós-treinamento, armazenamento em nuvem, backup e análise offline podem tolerar latências de rede mais altas e são mais fáceis de migrar para regiões com recursos abundantes; já o automobilismo autônomo, controle industrial, negociação online e inferência em tempo real voltada ao consumidor ainda precisarão estar próximas aos locais de geração de dados e aos usuários. Mesmo a inferência de IA não será totalmente transferida para o oeste, pois a inferência em si já formou diferentes níveis de carga, desde interações em tempo real até processamento em lote.

Portanto, a infraestrutura de poder de computação futura da China se assemelhará mais a uma “central de geração de energia + rede de distribuição urbana”: o norte e o noroeste assumirão a capacidade de computação básica de alta potência, de alto investimento e centralizável, enquanto o leste manterá nós de alto valor, baixa latência e próximos às aplicações, conectados entre si por redes de alta velocidade e uma plataforma de coordenação unificada. O objetivo do projeto “Computação do Leste, Processamento do Oeste” não é mover servidores de um local A para um local B, mas sim redistribuir diferentes tarefas de computação para os locais mais economicamente vantajosos.

Este também é o risco mais negligenciado no investimento atual. O Escritório Nacional de Dados revelou que, até março de 2024, a taxa geral de ocupação dos dez clusters de data centers nacionais era de 62,72%, um aumento de cerca de 4 pontos percentuais em relação a 2022. Desde então, a escala de construção continuou a expandir-se, e o setor já não pode apenas observar “quantos gabinetes foram construídos”, mas deve analisar se esses gabinetes realmente suportam tarefas de IA contínuas.

Os gastos de capital em centros de dados de IA são extremamente altos, e a depreciação dos chips é muito mais rápida do que a das infraestruturas tradicionais. Se um grande centro de computação inteligente não tiver clientes estáveis, mesmo com tarifas de energia baratas e PUE muito baixo, pode se tornar um ativo com baixa utilização. Especialmente em meio à competição entre regiões por projetos de "centros de computação inteligente" e "nós de capacidade de processamento", o mais importante a evitar é confundir a capacidade planejada com a demanda real e considerar a construção dos datacenters como o encerramento do ciclo comercial.

A rede e o agendamento tornam-se, portanto, mais importantes. O Departamento Nacional de Dados anteriormente revelou que a latência da rede entre os nós centrais leste e oeste já atende basicamente ao requisito de 20 milissegundos e avança com conexões ópticas de alta largura de banda de 400G e 800G. Até 2026, a rede experimental da internet de computação, os nós nacionais de interconexão de computação e a plataforma de teste e validação da rede nacional integrada de computação continuarão sendo desenvolvidas. Somente quando a computação remota puder ser rapidamente descoberta, chamada, cobrada e migrada como um serviço em nuvem, a eletricidade barata do oeste se tornará verdadeiramente computação de baixo custo disponível para empresas do leste.

A próxima rodada de competição, portanto, não é mais apenas “quem tem mais GPU”, mas “quem consegue transformar GPU em tokens e receita de negócios com maior utilização”. A localização dos data centers pode ser deslocada para o oeste, mas os modelos, algoritmos, clientes e ecossistema de aplicações ainda determinam o poder de precificação final.

Do ponto de vista de ciclos mais longos, o significado mais importante deste movimento para o norte e o oeste é vincular amplamente a vantagem da China em infraestrutura energética à demanda por IA. Anteriormente, a China construiu linhas de transmissão de alta tensão para levar eletricidade do oeste para o leste; a outra abordagem do “Cálculo Oriental, Computação Ocidental” é, em certos cenários, mover tarefas de computação móveis para perto da energia elétrica. O primeiro transporta eletricidade, enquanto o segundo transporta dados — ambos envolvem uma reconfiguração subjacente dos recursos regionais.

Isso também explica por que o norte e o noroeste se tornarão os principais polos de crescimento da nova capacidade de computação, mas não necessariamente os novos centros de todas as atividades da economia digital. A capacidade de computação é a base da IA, mas a capacidade de computação em si não equivale à indústria. O desenvolvimento de modelos de alto valor, o ecossistema de software, os clientes setoriais e os cenários de comercialização ainda dependem fortemente de cidades como Pequim, Xangai, Shenzhen e Hangzhou. O oeste tem mais facilidade em obter infraestrutura de ativos pesados e valor de absorção de energia, enquanto o leste ainda pode reter uma proporção maior dos lucros de software e aplicações.

Não se pode julgar se este reconfiguração territorial foi bem-sucedida apenas olhando para quantos racks e quantos GW o norte e o noroeste ocuparão em 2030, mas sim para três resultados: se a nova capacidade de processamento no oeste terá uma utilização de longo prazo suficientemente alta, se a energia verde e o processamento poderão formar uma vantagem de custo estável, e se a rede e o agendamento interregionais permitirão que as empresas acessem capacidade de processamento remota como se fossem recursos de nuvem locais. Se esses três pontos forem válidos, a China realmente formará um sistema de infraestrutura de IA no qual “regiões ricas em energia fornecem cálculo em grande escala e regiões industrialmente densas realizam aplicações de alto valor”.

A capacidade de computação de IA na China está se concentrando no norte e no noroeste, não como uma transferência industrial tradicional, mas como resultado da reordenação dos preços dos fatores de produção na era da IA. Embora terra, clima e políticas sejam importantes, o que realmente altera o mapa é a energia elétrica: quando o treinamento e a inferência de modelos empurram os centros de dados para níveis de GW, a energia barata, estável e sustentavelmente expansível naturalmente se torna o recurso mais escasso.

Mas este novo mapa não apagará o leste. É mais provável que surja uma estrutura hierárquica na qual o treinamento se aproxime da energia, a inferência se aproxime dos usuários; os ativos pesados se concentrem no oeste, enquanto as aplicações de alto valor permanecem agrupadas no leste. As oportunidades no norte e noroeste são tornar-se a base de capacidade de cálculo da era da IA na China; seu desafio é transformar a eletricidade de baixo custo em capacidade de cálculo de alta utilização, em vez de transformar novos parques e salas de servidores em ativos excedentes da próxima rodada.

Se nos últimos anos o projeto "Computação Oriental, Processamento Ocidental" resolveu onde construir a capacidade de processamento, a partir de 2026 a questão mais importante já se tornou: será que essa capacidade de processamento poderá ser utilizada de forma contínua e eficiente. Essa questão decidirá, por fim, se o mapa da capacidade de IA na China será redesenhado como um verdadeiro aumento de eficiência ou como mais uma corrida de infraestrutura.

[1] Bloomberg News. China Está Construindo um Futuro de IA Longe de Suas Maiores Cidades. 2026-09-08.

[2] Agência Nacional de Dados: Relatório sobre o Desenvolvimento da China Digital (2025), maio de 2026.

[3] Agência Nacional de Dados: Relatório de Investigação de Recursos de Dados Nacionais (2025), abril de 2026.

[4] Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma e outros: "Opiniões sobre a implementação aprofundada do projeto 'Computação do Leste, Processamento do Oeste' e a aceleração da construção de uma rede nacional integrada de capacidade de processamento", 29 de dezembro de 2023.

[5] Agência Nacional de Dados: “A Coordenadoria de Informação do Conselho de Estado realiza uma coletiva de imprensa temática ‘Promover o Desenvolvimento de Alta Qualidade’ para apresentar a situação do desenvolvimento de alta qualidade da indústria nacional de dados”, agosto de 2024.

[6] Inteligência de Data Center. DeepSeek construirá um data center de IA com capacidade de 1 GW na Mongólia Interior. 2026-08-03.

[7] South China Morning Post. Zhipu shares surge 37% as firm builds giant data centre powered by Chinese chips. 2026-07-21.