📢EXCLUSIVO: Alguns contratados envolvidos no projeto do Centro Presidencial Obama supostamente expressaram preocupações sobre atrasos nos pagamentos antes da abertura da instalação em Chicago. Os custos de construção supostamente subiram para perto de US$ 1 bilhão, aumentando a fiscalização em torno do projeto.

💻 A Estrutura de IA – Dividi o comércio em 10 categorias — minhas 3 principais escolhas em cada uma, com seus preços de ações no fechamento do último mercado (~11/6/26): Salve este conteúdo e me diga o que eu esqueci/ quais são seus nomes favoritos? 1. GPU/Computação em Silício $NVDA $205 | $AMD $178 | $AVGO $436 2. HBM/Memória $MU $1.010 | $SNDK $720 | $WDC $314 3. Óptica/Fotônica $COHR ~$350 | $LITE ~$430 | $AAOI ~$150 4. Redes/Interconexão $ANET ~$155 | $ALAB ~$210 | $CRDO ~$165 5. Fabricação/Embalagem $TSM ~$300 | $ASML ~$1.050 | $AMKR ~$38 6. Servidores/Hardware $DELL ~$170 | $SMCI $31 | $HPE ~$28 7. Energia/Elétrica $VRT $289 | $ETN ~$390 | $GEV ~$940 8. Geração de Energia/Rede $CEG ~$370 | $VST ~$215 | $TLN ~$420 9. Nuvens de GPU/Neonuvens $CRWV $102 | $NBIS ~$140 | $KEEL ~$5,50 10. REITs de Data Centers/Conectividade $EQIX ~$780 | $DLR ~$185 | $GLW ~$95

Os data centers de IA na América do Norte consumiram quase 264 bilhões de galões (1 trilhão de litros) de água em 2025. Essa cifra de consumo massivo, destacada pela empresa de pesquisa de mercado Mordor Intelligence, equivale à demanda anual total de água da cidade de Nova York. O problema tornou-se um ponto de tensão, pois cerca de 63% dos Estados Unidos experimentaram condições de seca severa durante o mesmo período.

Podemos utilizar o calor liberado pelos data centers na geração de eletricidade?

🚨 QUEBRA! RÚMORES CHOCAntES EXPLODINDO AGORA—VAMOS FICAR SEM CENTROS DE DADOS ATÉ 2028 E A INTERNET COMO A CONHECEMOS ESTÁ CONDENADA! 😱

☀️ A energia solar supera o carvão nos EUA. No entanto, relatos sobre esse marco estão acompanhados de um ERRO 404. A fonte original não está disponível para confirmar números, datas ou contexto. Isso destaca a importância de verificar informações de forma rigorosa. Apesar da falta de acesso, a conversa sobre energias renováveis cresce dia a dia. A transformação do sistema elétrico continua, mas são necessários dados claros. Mantenha-se informado sobre o futuro energético.

Neste ciclo de data centers de IA, estou mais focado na “lista de materiais”: o cobre está sendo consumido em todos os lugares — da distribuição elétrica do data center, canais de barramento, transformadores e UPS até bombas e válvulas de refrigeração líquida. Um data center de IA de 1 GW pode consumir até cerca de 50 mil toneladas de cobre; já há estimativas de 475 mil toneladas de demanda para data centers em 2026. Por fim, a expansão da capacidade de processamento se reflete na lista de materiais (BOM), e esse material antigo, o cobre, tornou-se subitamente a curva sombra do capex da IA.

Muitas empresas já superaram seu fluxo de caixa livre com grandes gastos de capital em data centers e infraestrutura. Embora essas empresas mantenham balanços sólidos e altas classificações de crédito, um risco chave reside em se a receita de IA poderá acompanhar o crescimento dos gastos. Lucros acelerados apoiarão o crescimento; atrasos poderão pressionar métricas de crédito e refinanciamento. E se as tendências atuais de alocação de capital continuarem, a eventual bolha de IA poderá ser significativamente maior do que a bolha das pontocom da década de 1990. A história não se repete, mas muitas vezes rimará.

Devido a problemas no data center da Tesla Supercomputer, foi alugado à Anthropic. Em vez de usar o Colossus 1, que Musk se orgulhou de ter construído rapidamente, ele o alugou à Anthropic. O fato é que a SpaceX enfrentou problemas de latência e mistura de equipamentos na grande rede de computação de IA que planejava usar para treinamento do Grok, e posteriormente alugou recursos de computação à Anthropic e outras para gerar receita. Ou seja, não é exatamente um data center falido, mas sim um que revelou gargalos ao ser usado para treinamento de modelos de IA de ponta, e que foi convertido em um modelo de receita por aluguel externo. Não basta ter muitos GPUs para treinar IA. Quando gerações diferentes, como H100, H200 e GB200, são misturadas e a sincronização da rede é instável, mesmo os aceleradores mais recentes não conseguem atingir seu desempenho máximo. No fim das contas, o núcleo da infraestrutura de IA não é o número de chips, mas sim o design, a rede de comunicação e a homogeneidade. “Em outras palavras, clusters misturados aleatoriamente não funcionam; são necessários clusters homogêneos de GPUs mais recentes e redes de alta performance.” A partir de agora, a importância das redes de comunicação de alta performance — que conectam GPUs rapidamente e com estabilidade — superará apenas a quantidade de GPUs mais recentes.