Durante décadas, a economia digital criou a impressão de que a geografia estava ficando menos importante.

Software podia ser desenvolvido em uma cidade e utilizado instantaneamente em outra. Dados atravessavam continentes em milissegundos. Serviços migravam para a “nuvem”, uma palavra que quase fazia desaparecer os prédios, cabos, servidores e usinas necessários para manter tudo funcionando.

A inteligência artificial está lembrando o mundo de algo básico:

a nuvem precisa morar em algum lugar.

E, quanto maior fica a demanda por capacidade computacional, mais esse “algum lugar” passa a depender de condições extremamente físicas.

Um exemplo apareceu nesta terça-feira. A australiana Firmus, apoiada pela Nvidia, anunciou um acordo plurianual para fornecer à OpenAI capacidade computacional de dois data centers na Malásia. O contrato transforma a OpenAI em cliente-âncora da empresa e elevou a capacidade contratada total da Firmus, considerando seus diferentes clientes, para mais de 900 megawatts.

A notícia parece ser apenas mais um investimento em inteligência artificial.

Mas ela revela uma transformação muito maior:

Os chips continuam sendo fundamentais.

Sem GPUs, CPUs, memória, equipamentos de rede e software, um data center não produz inteligência artificial.

Mas possuir os chips resolve apenas parte do problema.

Eles precisam ser instalados em prédios.

Nos maiores campus de IA, a demanda elétrica pode ultrapassar 100 MW, exigindo conexões de rede, subestações e infraestrutura que poucos locais conseguem disponibilizar rapidamente.

O calor produzido precisa ser removido.

Cabos precisam conectar os servidores entre si e ao restante da internet.

Subestações, transformadores e linhas de transmissão precisam existir.

Terreno precisa estar disponível.

A cadeia começa a parecer menos com uma empresa de software e mais com infraestrutura pesada:

DEMANDA POR IA

↓

COMPUTAÇÃO

↓

CHIPS + SERVIDORES

↓

DATA CENTERS

↓

ENERGIA + REDE + TERRENO + REFRIGERAÇÃO + FIBRA

↓

LOCALIZAÇÃO

É justamente nessa última etapa que a geografia volta ao centro da economia digital.

A escolha da Malásia não acontece no vazio.

O país tornou-se o mercado de data centers que mais cresce no Sudeste Asiático, atraindo investimentos de grupos globais como Amazon e Microsoft. Mas essa expansão já começou a aparecer diretamente no sistema elétrico.

Segundo a Comissão de Energia da Malásia, os data centers responderam, em média, por cerca de 7% do consumo de eletricidade neste ano. Na segunda semana de agosto, essa participação chegou a 9,3%.

E isso pode ser apenas o começo.

A própria Comissão estima que data centers possam representar até 31% da demanda elétrica da Malásia peninsular em 2035. Ao mesmo tempo, o governo calcula que terá de adicionar cerca de 9 gigawatts de capacidade a gás até 2032, enquanto reduz gradualmente o uso de carvão.

Isso não significa que o país esteja diante de uma falta imediata de eletricidade: autoridades afirmam que a demanda pode ser administrada no curto prazo. O desafio é construir capacidade suficiente para acompanhar o crescimento dos próximos anos.

Essa sequência revela uma conexão importante:

Um país pode querer atrair bilhões em investimentos de inteligência artificial.

Mas, para isso, talvez precise construir usinas, reforçar a transmissão, instalar novas subestações e decidir quem terá prioridade no acesso à eletricidade.

A competição por IA começa a escapar dos ministérios de tecnologia e chegar aos ministérios de energia.

A Malásia não é um caso isolado.

Na Europa, a JLL identificou uma mudança clara na localização dos grandes projetos.

Campus hyperscale planejados entre 2026 e 2028 ficam, em média, 175 quilômetros dos principais hubs de data centers, contra apenas 46 quilômetros para projetos concluídos entre 2022 e 2025. A participação de projetos greenfield também saltou de 8% para 39% do pipeline futuro analisado pela consultoria.

O motivo não é que Frankfurt, Londres, Paris, Amsterdam ou Dublin tenham deixado de importar.

Esses centros continuam fundamentais.

O problema é que grandes cargas de IA exigem uma escala diferente.

A JLL observa que cargas empresariais sensíveis à latência ainda tendem a permanecer próximas aos grandes centros. Já determinados workloads de treinamento de IA, que podem exigir mais de 100 MW, possuem maior flexibilidade geográfica.

Quando a tarefa pode ser executada longe do usuário final, outra pergunta começa a dominar:

onde conseguimos conectar energia suficiente?

E isso muda o mapa.

É tentador interpretar esse movimento como:

“Singapura ficou sem espaço e a Malásia tomou seu lugar.”

Mas o sistema é mais interessante que isso.

Singapura impôs uma pausa temporária ao crescimento de novos data centers em 2019 e retomou novas capacidades de forma seletiva a partir de 2022, com critérios mais rígidos de eficiência e sustentabilidade. Essa limitação ajudou a tornar Johor, logo do outro lado da fronteira, extremamente atraente para novos projetos.

Mesmo assim, Singapura não abandonou a infraestrutura digital.

O país planeja um novo parque de data centers de baixo carbono em Jurong Island com capacidade de até 700 MW, além de continuar selecionando novos projetos.

Portanto, o que estamos vendo não é necessariamente a substituição dos antigos hubs.

É:

A cidade continua importante para talento, capital, empresas, clientes e conectividade.

Mas parte da infraestrutura pesada pode migrar para áreas onde eletricidade e terreno são mais abundantes.

A distinção entre grandes hubs tradicionais e workloads mais móveis já fazia parte do núcleo causal da versão original e permanece essencial para não transformar a tese em “energia barata vence tudo”.

Essa talvez seja a consequência geopolítica mais interessante.

Quando pensamos na corrida da inteligência artificial, normalmente perguntamos:

Mas a nova infraestrutura adiciona outra pergunta:

Isso pode abrir espaço para países que nunca foram líderes mundiais em software.

Eles podem oferecer:

energia

território

conectividade

infraestrutura

estabilidade regulatória

capacidade de construção

refrigeração

A própria Nvidia descreveu recentemente o crescimento das chamadas nuvens regionais e neoclouds, citando operadores em lugares como Malásia, Índia, África, Taiwan, Armênia e Austrália. Segundo a empresa, governos e regiões conseguem combinar terra, energia e conhecimento operacional local com plataformas de computação desenvolvidas por empresas globais.

Isso não significa que possuir eletricidade transforme automaticamente um país em potência de IA.

Mas significa que recursos físicos podem criar uma nova forma de participação na cadeia tecnológica.

Há um paradoxo nisso tudo.

A inteligência artificial é uma das tecnologias mais sofisticadas já desenvolvidas.

Mas sua expansão está aumentando o valor estratégico de coisas extremamente tradicionais:

usinas

linhas de transmissão

transformadores

terrenos

sistemas de refrigeração

cabos

concreto

Essa demanda já beneficia empresas muito além das fabricantes de chips. Fabricantes de transformadores, sistemas elétricos e equipamentos de refrigeração estão recebendo encomendas crescentes associadas à construção mundial de data centers.

Ou seja:

E isso aproxima IA de temas que normalmente associamos a indústria pesada, energia e geopolítica.

Seria um erro ir longe demais.

Energia abundante e terreno barato não bastam para criar um grande polo de inteligência artificial.

A infraestrutura ainda depende de chips avançados, equipamentos importados, capital, segurança jurídica, estabilidade política, conectividade internacional e acesso a especialistas.

Controles de exportação também podem limitar quais processadores chegam a determinados países.

E nem toda computação pode simplesmente ser deslocada para o lugar onde a eletricidade é mais barata.

Aplicações extremamente sensíveis à latência continuam valorizando proximidade dos usuários e dos principais hubs digitais. A própria JLL ressalta que o movimento europeu é uma expansão para novos locais — não um abandono dos centros tradicionais.

Portanto, a nova geografia da IA não será determinada por uma variável.

Será pelo encontro entre:

tecnologia + energia + território + capital + conectividade + política.

O acordo entre Firmus e OpenAI provavelmente será apenas mais um entre muitos contratos de infraestrutura assinados durante a corrida pela inteligência artificial.

Mas a Malásia ajuda a revelar algo que permanecerá importante muito depois desse anúncio sair das manchetes.

A inteligência artificial não existe apenas em códigos e modelos.

Ela precisa ser construída fisicamente.

E, quando a escala da computação cresce o suficiente, a localização das usinas, redes elétricas, terrenos, cabos e centros de dados começa a influenciar onde essa capacidade poderá existir.

Durante anos, a economia digital pareceu diminuir a importância da distância.

A IA está produzindo um movimento parcialmente contrário.

O fechamento original foi preservado porque o próprio Source considerou essa conclusão sustentada pelo conjunto das evidências.