Interconexão entre data centers evolui para suportar consumo e tráfego da IA

O avanço da inteligência artificial está mudando as regras do jogo na infraestrutura digital. No Data Center AI & Cloud Summit, evento sobre o futuro da infraestrutura e da inovação digitais promovido pelo Tele.Síntese, especialistas discutiram como a IA vem transformando o funcionamento e as necessidades técnicas dos data centers. Um dos destaques foi a apresentação de Décio Coraça, diretor de Engenharia de Vendas da Ciena, que mostrou como o crescimento acelerado da IA exige uma nova geração de redes mais rápidas e eficientes para a interconexão dos data centers.

Segundo ele, a demanda por processamento disparou nos últimos anos, puxada especialmente pelo treinamento de modelos de linguagem de grande porte. “O crescimento foi de quatro a cinco vezes na capacidade de compute, de processamento, de GPUs”, apontou. Esse salto impacta diretamente o consumo de energia: em 2025, um único rack com 72 GPUs já consome 100 kW, e a previsão é que, até 2027, esse número suba para 600 kW. A estimativa é de que, até 2030, o consumo energético total possa ser 200 vezes maior do que o atual.

Com isso, a localização dos data centers deixa de ser uma escolha apenas estratégica. Eles precisam estar onde há energia disponível — e, mais do que nunca, bem conectados. Como os modelos de IA são treinados em diferentes locais ao mesmo tempo, a interligação entre data centers passou a ser crítica. “Existe um movimento, principalmente relacionado à inteligência artificial, de distribuição do processo de treinamento em vários data centers que formam uma comunidade”, explicou Coraça.

Para suportar esse tráfego intenso de dados, a aposta é nas redes ópticas coerentes de alta capacidade. “A inteligência artificial já exige interconexão entre infraestruturas e data centers com múltiplos pares de fibra, ou seja, múltiplos sistemas DWDM, totalmente equipados na banda C e na banda L”, disse o executivo. Essas soluções permitem conexões de altíssima largura de banda, hoje já operando em 400 e 800 Gbps — e avançando para 1,6 e até 3,2 terabits por segundo.

Coraça explicou que essas exigências vêm em duas frentes: o scale-up, que aumenta a densidade de GPUs em cada rack, e o scale-out, que amplia a quantidade de racks e interligações entre unidades. Nesse contexto, as tecnologias ópticas coerentes superam os limites de soluções mais antigas, como a IMDD, que ainda são usadas em alguns ambientes.

Entre as inovações, o executivo destacou a tecnologia Coherent Light, desenvolvida pela Ciena, que combina baixo consumo de energia com alto desempenho. “Ela traz atributos da tecnologia IMDD — baixo consumo, baixa latência — e das tecnologias coerentes, como maior performance e capacidade”, afirmou. Com isso, torna-se possível interconectar unidades com até 1,6 Tbps em distâncias de até 20 quilômetros, reduzindo o número de equipamentos e otimizando o uso de energia.

Outro avanço citado foi o uso de sistemas multi-rail, voltados para a transmissão simultânea em centenas de pares de fibra. “A gente parte ali dos volumes da ordem de terabits por segundo e passa dos petabits por segundo”, destacou Coraça. Esses sistemas são essenciais para garantir conexões densas e eficientes, especialmente quando há necessidade de amplificação óptica em distâncias maiores.

A evolução também passa por mudanças no meio físico. Segundo o executivo, as chamadas fibras hollow-core, por exemplo, oferecem menor latência e maior potência de transmissão. Além disso, há pesquisas em andamento para explorar faixas além das tradicionais bandas C e L, como as bandas O, E e S, que podem abrir novos caminhos para ampliar a capacidade das redes.

Para Coraça, o avanço da inteligência artificial exige uma conectividade muito mais robusta do que a das arquiteturas tradicionais. “A gente está falando de uma conectividade que precisa ser extremamente escalável”, resumiu.