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O apetite elétrico da IA cresceu além do que o vento e o sol podem fornecer de forma confiável em escala. A resposta da indústria tecnológica é inesperada: energia nuclear.
Dois anos após o investimento de $52,7 bilhões dos EUA para independência em semicondutores, a TSMC no Arizona produz chips de 4nm.
O boom da IA criou uma demanda sem precedentes por eletricidade que está sobrecarregando as redes elétricas, reativando usinas nucleares e remodelando os mercados de energia de maneiras que perdurarão além de qualquer modelo de IA individual. Os números são extraordinários — e as respostas da indústria revelam tensões profundas entre velocidade e sustentabilidade.
Microsoft, Google e Amazon assinaram acordos de energia nuclear nos últimos 18 meses. A expansão da infraestrutura de computação para IA consome eletricidade mais rápido do que as renováveis podem fornecer, e a indústria aposta cada vez mais que reatores modulares pequenos (SMR) e a reativação de usinas inativas são o caminho mais rápido para energia confiável e livre de carbono em escala.
WebAssembly começou como uma forma de rodar jogos em C++ com velocidade quase nativa no Chrome. Em 2026, executa workloads de produção na rede global da Cloudflare, alimenta sistemas de plugins em editores e bancos de dados, realiza inferência de AI na edge e está padronizando uma interface de sistema — a WASI — que permite que o mesmo binário rode em um navegador, um servidor ou um microcontrolador. Aqui está como isso realmente funciona.
A Internet global funciona em uma rede de cerca de 550 cabos de fibra óptica no fundo do oceano, transportando praticamente todo o tráfego internacional de dados. Incidentes recentes no Mar Vermelho e no Mar Báltico destacaram como essa infraestrutura crítica pode ser interrompida — por acidente, por uma âncora, ou de forma intencional.
O que começou como uma ferramenta de manufatura para simular motores a jato e linhas de montagem tornou-se infraestrutura para planejamento urbano, operações hospitalares e resposta a desastres. Os gêmeos digitais estão crescendo — e a complexidade cresce com eles.
Datacenters de IA estão consumindo eletricidade em um ritmo que sobrecarrega as redes elétricas e preocupa pesquisadores climáticos. O gargalo não são os chips — é movimentar dados entre eles. A fotônica de silício substitui os fios de cobre por luz, usando até 80% menos energia na transmissão de dados. Em 2026, a tecnologia sai dos laboratórios de pesquisa e entra em produção em massa.
Meta adquiriu a Rivos, Qualcomm comprou a Ventana Micro, e silício RISC-V já aparece em data centers e aceleradores de IA. Depois de uma década de domínio da IoT, a arquitetura aberta está migrando para onde o verdadeiro orçamento de computação está.
Três fabricantes de laptops enviaram ou anunciaram modelos para consumidores baseados em RISC-V no primeiro semestre de 2026. A arquitetura de conjunto de instruções aberta finalmente tem hardware real — mas os benchmarks de desempenho e o ecossistema de software revelam uma lacuna que os entusiastas devem entender antes de comprar.
O sistema Hala Point da Intel, apresentado em abril de 2024 e agora em envio para parceiros de pesquisa em 2026, mostra que arquiteturas inspiradas no cérebro podem atingir eficiência energética três ordens de magnitude superior à computação convencional com GPU. A tecnologia está saindo do laboratório e entrando em workloads específicos onde não tem concorrente prático.
The open-source instruction set architecture born at UC Berkeley in 2010 now runs in billions of devices, from Espressif's $1 WiFi chips to NVIDIA's GPU microcontrollers to Western Digital's SSD controllers. The next question is whether it can move up the stack into servers and laptops.