Os milhares de acres espalhados no nordeste rural da Louisiana ficaram sem interesse por quase duas décadas. As autoridades da Louisiana compraram a terra na Paróquia de Richland em 2006 para promover o desenvolvimento econômico em uma das regiões mais pobres do estado. Por anos, eles comercializaram os antigos campos agrícolas como o mega local Franklin Farm, primeiro para fabricantes de automóveis (sem interessados) e, depois, para outras indústrias que poderiam querer ocupar mais de mil acres próximos à rodovia.
Durante o fim de semana de Ação de Graças de 2013, Jeff Bezos, então CEO da Amazon, fez um anúncio surpreendente no 60 Minutes: a Amazon estava a poucos anos de implementar drones que entregariam pacotes nas casas em menos de 30 minutos.
Isso deu urgência para um problema que Parimal Kopardekar, diretor do Instituto de Pesquisa Aeroespacial da NASA, começou a pensar no início daquele ano.
“Como gerenciar e acomodar operações de drones em grande escala sem sobrecarregar o sistema de controle de tráfego aéreo?”, lembra-se Kopardekar, conhecido como PK. Os controladores de tráfego aéreo, que já estavam ocupados gerenciando decolagens e aterrissagens de aviões, claramente não teriam a capacidade para supervisionar as frotas de drones que a Amazon prometia.
A solução que PK idealizou, que depois se transformou em uma colaboração entre agências federais, pesquisadores e a indústria, é um sistema chamado gerenciamento de tráfego de sistemas de aeronaves não tripuladas, ou UTM (do inglês Unmanned Aircraft System Traffic Management). Em vez de se comunicar verbalmente com controladores de tráfego aéreo, os operadores de drones usando o UTM compartilham suas rotas de voo com outros via uma rede baseada em nuvem.
Essa abordagem altamente escalável pode finalmente abrir os céus para uma série de aplicações comerciais de drones que ainda não se materializaram. O Amazon Prime Air foi lançado em 2022, mas foi suspenso após acidentes em uma instalação de testes, por exemplo. Em um dia qualquer, cerca de 8.500 aeronaves não tripuladas voam no espaço aéreo dos EUA, a maioria das quais são usadas para fins recreativos, em vez de serviços como missões de busca e resgate, inspeções imobiliárias, vigilância por vídeo ou levantamentos agrícolas.
Um obstáculo para o uso mais amplo foi a preocupação com possíveis colisões de drones no ar. (Os drones normalmente são restritos a espaços aéreos abaixo de 400 pés, e seu acesso a aeroportos é limitado, o que reduz significativamente o risco de colisões entre drones e aviões.) De acordo com as regulamentações da Administração Federal de Aviação (FAA), drones geralmente não podem voar além da linha de visão do operador, limitando os voos a cerca de um terço de uma milha. Isso impede a maioria das colisões, mas também a maioria dos casos de uso, como entregar medicamentos na porta de um paciente ou despachar um drone da polícia para uma cena de crime ativa, permitindo que os primeiros socorristas se preparem melhor antes de chegar.
Agora, porém, os operadores de drones estão incorporando cada vez mais o UTM em seus voos. O sistema usa algoritmos de planejamento de rotas, como os que funcionam no Google Maps, para traçar um curso que considera não apenas o clima e obstáculos como edifícios e árvores, mas também as rotas de voo de drones próximos. Ele vai automaticamente redirecionar um voo antes da decolagem se outro drone já tiver reservado o mesmo volume de espaço aéreo ao mesmo tempo, tornando a nova trajetória de voo visível para os pilotos subsequentes. Assim, os drones podem voar autonomamente até e a partir de seu destino, sem a necessidade de controladores de tráfego aéreo.
Nos últimos dez anos, a NASA e a indústria demonstraram à FAA, por meio de uma série de testes, que drones podem manobrar com segurança ao redor uns dos outros ao seguir o UTM. E, no verão passado, a agência deu luz verde para várias empresas de entrega de drones que usam UTM começarem a voar simultaneamente no mesmo espaço aéreo acima de Dallas — um marco na história da aviação dos EUA. Operadores de drones que não possuem capacidades internas de UTM também começaram a licenciar serviços de UTM de provedores terceirizados aprovados pela FAA.
O UTM só funciona se todos os participantes seguirem as mesmas regras e concordarem em compartilhar dados, e permitiu um nível de colaboração incomum para empresas que competem para conquistar espaço em um campo jovem e promissor, observa Peter Sachs, chefe da estratégia de integração de espaço aéreo na Zipline, uma empresa de entrega de drones com sede no sul de São Francisco e que está aprovada para usar o UTM.
“Nós todos concordamos que precisamos colaborar nos detalhes práticos, por trás das cenas, para garantir que esse processo de desconflito de voo para drones funcione realmente bem”, diz Sachs. (“Desconflito estratégico” é o termo técnico para os processos que minimizam colisões de drones.) A Zipline e as empresas de entrega de drones Wing, Flytrex e DroneUp operam todas na área de Dallas e estão correndo para se expandir para mais cidades, mas elas divulgam entre si onde estão voando para manter o espaço aéreo livre de conflitos.
Uma maior adoção do UTM pode estar a caminho. Espera-se que a FAA lance em breve uma nova regulamentação chamada Parte 108, que pode permitir que operadores voem além da linha de visão, se, entre outros requisitos, tiverem alguma capacidade de UTM, eliminando a necessidade do difícil de obter dispensa que a agência atualmente exige para esses voos. Para gerenciar com segurança esse aumento no tráfego de drones, as empresas de drones terão que continuar trabalhando juntas para manter suas aeronaves fora do caminho umas das outras.
Por volta de 2016, o gás natural superou o carvão como o principal combustível para a geração de eletricidade nos Estados Unidos. E hoje—apesar do rápido crescimento da energia solar e eólica, e do entusiasmo bem merecido pela queda no preço dessas fontes renováveis—o gás natural ainda é o rei, representando cerca de 40% da eletricidade gerada nos EUA. Na Louisiana, que também é um grande produtor, essa participação chega a cerca de 72%, de acordo com uma auditoria recente.
O gás natural queima de maneira muito mais limpa do que o carvão, produzindo cerca de metade da quantidade de dióxido de carbono. Nos primeiros dias da revolução do gás, muitos ativistas ambientais e políticos progressistas o promoveram como uma valiosa “ponte” para as fontes renováveis e outras fontes de energia limpa. E, segundo alguns cálculos, o gás natural cumpriu essa promessa. O setor de energia tem sido uma das poucas histórias de sucesso na redução das emissões nos EUA, graças ao uso do gás natural como substituto do carvão.
Mas o gás natural ainda produz uma grande quantidade de dióxido de carbono quando é queimado em usinas convencionais. E a fratura hidráulica (fracking) causa poluição local do ar e da água. Talvez o mais preocupante seja que a perfuração e os gasodutos estão liberando quantidades substanciais de metano, o principal componente do gás natural, tanto acidentalmente quanto por ventos intencionais. O metano é um gás de efeito estufa muito mais potente que o dióxido de carbono, e as emissões são uma preocupação crescente para os cientistas climáticos, embora seja um problema difícil de quantificar.
Ainda assim, as emissões de carbono do setor de energia provavelmente continuarão a cair à medida que o carvão for progressivamente eliminado e mais fontes renováveis forem construídas, de acordo com a Rhodium Group, uma consultoria de pesquisa. Mas a Rhodium também projeta que, se a demanda de eletricidade dos data centers continuar alta e os preços do gás natural permanecerem baixos, o combustível fóssil continuará sendo a principal fonte de geração de energia, pelo menos até 2035, e a transição para uma eletricidade mais limpa será muito atrasada. A Rhodium estima que o reinado contínuo do gás natural levará a mais 278 milhões de toneladas métricas de emissões anuais de carbono nos EUA até 2035 (equivalente, aproximadamente, às emissões de um grande estado dos EUA como a Flórida), em comparação com um futuro em que o uso de combustíveis fósseis vai gradualmente diminuir.
No entanto, nossa dependência do gás natural não precisa ser um desastre climático total, pelo menos a longo prazo. Grandes empresas de IA poderiam usar sua vasta influência para exigir que as concessionárias instalem tecnologias de captura e armazenamento de carbono (CCS) em usinas de energia e utilizem gás natural com emissões limitadas de metano.
A Entergy, por exemplo, diz que suas novas turbinas a gás serão capazes de incorporar a CCS por meio de atualizações futuras. E a Meta afirma que ajudará a financiar a instalação de equipamentos de CCS em uma das usinas de gás natural da Entergy no sul da Louisiana para ajudar a comprovar a viabilidade da tecnologia.
Mas a transição para um gás natural limpo é uma esperança que levará décadas para se concretizar. Enquanto isso, as concessionárias de energia em todo o país enfrentam um desafio mais iminente e prático: como atender à demanda repentina por gigawatts adicionais de energia nos próximos anos sem construir, inadvertidamente, capacidade excessiva. Para muitos, adicionar mais usinas de gás natural pode parecer a aposta mais segura. Mas e se a explosão da demanda por IA não ocorrer?
Tempos de estresse
As empresas de IA defendem a necessidade de data centers massivos e sedentos por energia. Mas as estimativas de quanto de energia será realmente necessário para treinar e operar os modelos de IA variam bastante. E a tecnologia continua mudando, às vezes aparentemente da noite para o dia. O DeepSeek, o novo modelo chinês lançado em janeiro, pode ou não sinalizar um futuro com IA mais eficiente em termos de energia, mas certamente levanta a possibilidade de que tais avanços sejam possíveis. Talvez encontremos maneiras de usar hardware muito mais eficiente em termos de energia. Ou talvez a revolução da IA desacelere e muitos dos gigantescos data centers que as empresas acreditam precisar nunca sejam construídos. Já existem sinais de que muitos foram construídos na China e indícios de que isso pode começar a acontecer nos EUA.
Apesar da incerteza, os fornecedores de energia têm a tarefa de elaborar planos de longo prazo para investimentos que acomodem a demanda projetada. Pouca capacidade e seus clientes enfrentarão apagões; muita capacidade e esses clientes enfrentarão contas de eletricidade exorbitantes para financiar investimentos em energia desnecessária.
No entanto, pode haver uma maneira de reduzir o risco de superabastecimento de energia a gás natural. Existe muita energia disponível em média ao longo do país e na maioria das redes regionais. A maioria das concessionárias usa, em média, cerca de 53% de sua capacidade disponível durante o ano, de acordo com um estudo da Duke. O problema é que as concessionárias precisam estar preparadas para as poucas horas em que a demanda dispara — por exemplo, devido a condições climáticas severas no inverno ou uma onda de calor no verão.
A crescente demanda de centros de dados de IA está levando muitos provedores de energia a planejar nova capacidade para garantir que tenham o suficiente do que Tyler Norris, pesquisador da Nicholas School of the Environment da Duke University, e seus colegas chamam de “espaço livre” para atender a qualquer pico de demanda. No entanto, após analisar dados de sistemas de energia em todo o país, Norris e seus coautores descobriram que, se os grandes centros de dados de IA reduzirem seu consumo de eletricidade durante as horas de pico de demanda, muitas redes regionais poderiam acomodar esses clientes de IA sem precisar adicionar nova capacidade de geração.
Mesmo um nível moderado de flexibilidade faria uma grande diferença. Os pesquisadores de Duke estimam que, se os centros de dados reduzirem seu consumo de eletricidade em cerca de metade por apenas algumas horas ao longo do ano, isso permitirá que as concessionárias lidem com mais 76 gigawatts de demanda adicional. Isso significa que os provedores de energia poderiam absorver efetivamente os 65 gigawatts adicionais que, de acordo com algumas previsões, os centros de dados provavelmente precisarão até 2029.
“A suposição predominante é que os centros de dados são 100% inflexíveis”, diz Norris. Ou seja, eles precisam operar com plena capacidade o tempo todo. Mas Norris afirma que os centros de dados de IA, particularmente aqueles que estão treinando grandes modelos fundacionais (como a instalação da Meta em Richland Parish), podem evitar operar com capacidade máxima ou transferir suas cargas de computação para outros centros de dados ao redor do país — ou até mesmo aumentar sua própria energia de backup — durante períodos em que a rede está sob estresse.
A maior flexibilidade poderia permitir que as empresas colocassem os centros de dados de IA em funcionamento mais rapidamente, sem esperar por novas usinas de energia e melhorias nas linhas de transmissão — o que pode levar anos para ser aprovado e construído. Também poderia, como Norris apontou em seu depoimento ao Congresso dos EUA no início de março, fornecer pelo menos um alívio de curto prazo na pressa de construir mais usinas de gás natural, comprando tempo para as concessionárias desenvolverem e planejarem tecnologias mais limpas, como a energia nuclear avançada e a geotérmica aprimorada. Ele testemunhou que isso poderia impedir “um excesso precipitado de infraestrutura de gás natural.”
As empresas de IA demonstraram algum interesse em sua capacidade de mudar a demanda por energia. Mas ainda existem várias questões tecnológicas sobre como fazer isso acontecer. No final do ano passado, o EPRI (Electric Power Research Institute), um grupo de P&D sem fins lucrativos, iniciou uma colaboração de três anos com provedores de energia, operadores de rede e empresas de IA, incluindo Meta e Google, para descobrir como fazer isso. “O potencial é muito grande”, diz David Porter, vice-presidente do EPRI que lidera o projeto, “mas devemos provar que funciona além de algo que está apenas no papel ou na tela do computador.”
Porter estima que existem normalmente entre 80 e 90 horas por ano em que uma rede local está sob estresse e seria útil para um centro de dados reduzir seu uso de energia. Mas, ele diz, os centros de dados de IA ainda precisam descobrir como reduzir a energia nesses períodos, e os operadores de rede precisam aprender como subtrair e depois adicionar de volta centenas de megawatts de eletricidade sem interromper seus sistemas. “Ainda há muito trabalho a ser feito para que seja contínuo para a operação dos centros de dados e para a operação contínua da rede”, diz ele.
Custos
No final das contas, fazer os centros de dados de IA se tornarem mais flexíveis nas suas demandas de energia exigirá mais do que uma solução tecnológica. Será necessária uma mudança em como as empresas de IA trabalham com concessionárias e comunidades locais, fornecendo mais informações e percepções sobre as reais necessidades de eletricidade. E serão necessários reguladores agressivos para garantir que as concessionárias estejam avaliando rigorosamente as exigências de energia dos centros de dados, em vez de simplesmente construir mais usinas de gás natural.
“Os responsáveis pelas principais políticas climáticas do país hoje não estão em Washington. Eles estão nas capitais estaduais, e são os comissários das concessionárias públicas”, diz Costa Samaras, diretor do Scott Institute for Energy Innovation da Carnegie Mellon University.
Na Louisiana, esses formuladores de políticas são os oficiais eleitos da Comissão de Serviços Públicos da Louisiana (LPSC), que devem decidir ainda este ano sobre a proposta de Entergy para novas usinas de gás e melhorias na rede. Os comissários da LPSC decidirão se os argumentos de Entergy sobre as enormes exigências de energia do centro de dados da Meta e a necessidade de energia plena 24/7 não deixam alternativa ao gás natural.
Na aplicação que apresentou no outono passado à LPSC, a Entergy afirmou que a energia a gás era essencial para atender à demanda “ao longo do dia e da noite.” A combinação de energia solar com armazenamento de baterias poderia funcionar “em teoria”, mas seria “proibidamente cara”. A Entergy também descartou a energia nuclear, afirmando que levaria muito tempo e custaria muito caro.
Quando viu o anúncio no Facebook em meados de 2022, pareceu um presente dos céus. Uma empresa na Tailândia buscava especialistas em atendimento ao cliente e digitação que falassem inglês. O salário mensal era de US$ 1.500 — muito mais do que ele poderia ganhar em casa — com refeições, custos de viagem, visto e acomodação inclusos. “Eu sabia que, se conseguisse esse emprego, minha vida mudaria. Eu poderia dar uma vida boa para minha família,” diz Gavesh.
O que veio depois mudou sua vida, mas não do jeito que ele esperava. O anúncio era uma fraude — uma tática clássica usada pelas quadrilhas para forçar trabalhadores como Gavesh a entrar em uma economia que funciona como um espelho sombrio da indústria global de terceirização.
A verdadeira dimensão desse tipo de fraude é difícil de estimar, mas a ONU relatou em 2023 que centenas de milhares de pessoas foram traficadas para trabalhar como golpistas online no Sudeste Asiático. Um estudo de 2024, da Universidade do Texas, estima que as quadrilhas criminosas que comandam esses negócios roubaram pelo menos US$ 75 bilhões desde 2020.
Esses esquemas existem há mais de duas décadas, mas só começaram a chamar atenção global recentemente, à medida que as quadrilhas mudaram o foco das vítimas chinesas para o Ocidente. E mesmo enquanto investigadores, organizações internacionais e jornalistas revelam gradualmente as condições brutais dentro dos complexos de golpes e documentam sua enorme escala, o que menos é exposto é o papel fundamental que plataformas pertencentes às Big Techs desempenham em toda essa indústria — desde coagir indivíduos a se tornarem golpistas até enganar as vítimas para que percam todas as suas economias.
David Rotman
