Os knowledge facilities estão devorando terras, aumentando as contas de energia elétrica e se tornando um pára-raios para o descontentamento público com o poder das grandes tecnologias na sociedade.
A legislatura do Maine aprovou recentemente a proibição de knowledge facilities no estado (mas não conseguiu anular o veto do governador). De acordo com a Conferência Nacional de Legislaturas Estaduais, 14 estados que abrangem o espectro político, de Oklahoma a Nova Iorque, estão a considerar legislação que proibiria ou interromperia novos centros de dados, à medida que a opinião pública sobre a IA tem mudado cada vez mais para o negativo.
Ainda assim, apesar das dúvidas do público e dos políticos, há uma torrente de capital para a construção de novos centros de dados. As maiores empresas de tecnologia dos EUA estão a caminho de gastar até 1 bilião de dólares anualmente até 2027 em IA, de acordo com estimativas recentes de Wall Road. Globalmente, um relatório recente da McKinsey prevê que os gastos em centros de dados atingirão 7 biliões de dólares até 2030.
Ao mesmo tempo, a ideia de colocar os centros de dados mais próximos dos consumidores, até mesmo nas suas casas, está a ganhar força nos círculos imobiliários. Principais gamers do setor habitacional, incluindo construtoras Grupo Pulteestão em testes iniciais com Nvidia e a startup Span, com sede na Califórnia, para instalar pequenos “nós” de knowledge heart fracionários nas paredes externas de casas recém-construídas, de acordo com reportagem recente de Diana Olick da CNBC.
A questão de saber se esse modelo pode ser dimensionado e se os proprietários, HOAs e reguladores irão aprová-lo está em debate. Os especialistas apontam para alguns benefícios para os knowledge facilities domésticos, com a rede doméstica permitindo menos construção de novos centros e maior eficiência energética.
“É tecnicamente possível e já está sendo explorado”, disse Balaji Tammabattula, diretor de operações da BaRupOn, uma empresa de energia e tecnologia com sede nos EUA que atualmente está construindo um campus de knowledge heart em Liberty County, Texas. Ele disse que assim como um computador doméstico pode contribuir com poder de processamento para uma rede distribuída, uma casa pode hospedar {hardware} de computação que alimenta um sistema maior de processamento de dados.
Grupos de defesa e membros da comunidade protestam contra as leis que cercam os knowledge facilities fora do Capitólio do Texas, em Austin, na segunda-feira, 23 de fevereiro de 2026.
Austin American-estadista/hearst Jornais | Jornais Hearst | Imagens Getty
O modelo de casa como knowledge heart seguiria tentativas semelhantes de usar energia doméstica latente para mineração de criptografia ou para vender energia photo voltaic excedente em telhados ou créditos EV.
“A viabilidade depende da energia disponível, da conectividade com a Web, do gerenciamento de calor e do tipo de carga de trabalho. Para processamento em lote e tarefas não urgentes, o ambiente doméstico funciona surpreendentemente bem”, disse Tammabattula, embora para treinamento de IA de alta densidade ou cargas de trabalho em tempo actual, as restrições residenciais sejam mais difíceis de superar.
Exemplos do mundo actual estão a surgir agora como prova de conceito, à medida que o desperdício de calor dos centros de dados é um problema que recebe mais atenção na Europa. Por exemplo, uma startup com sede no Reino Unido chamada Calor instala servidores nas residências das pessoas que processam cargas de trabalho de computação em nuvem enquanto canalizam o calor gerado diretamente para o cilindro de água quente da residência, fornecendo efetivamente aos proprietários água quente gratuita em troca da hospedagem do {hardware}. A British Gasoline apoiou um teste deste modelo.
Em uma escala maior, as operações acabaram de começar para bombas de calor que encaminham o calor residual dos centros de dados da Microsoft na Finlândia para aquecer aproximadamente 250.000 casas de residentes locais.
“Estes exemplos mostram que o conceito funciona tanto a nível acquainted como a nível comunitário”, disse Tammabattula.
O knowledge heart doméstico traz consigo uma lista de prós e contras. Do lado positivo, o modelo residencial reduz os requisitos de terreno e infra-estruturas que estão a tornar-se sérios estrangulamentos, distribui a computação mais perto dos utilizadores finais e cria um incentivo pure para os proprietários através da poupança de energia, disse Tammabattula. Ele acrescentou que a computação doméstica também tem um forte ângulo de sustentabilidade, uma vez que o calor residual é reaproveitado em vez de resfriado com grandes custos.
Mas suas perguntas para ChatGPT ou Claude provavelmente não serão geradas a partir de um servidor no closet ou no porão de alguém em breve, já que essas interações profundas com IA ainda exigem knowledge facilities extensos. Atualmente, os ambientes residenciais carecem da densidade de energia, da redundância, da segurança física e dos controles ambientais exigidos pelas cargas de trabalho empresariais. E se você não conseguir sinal para seu próprio WiFi ou chamada telefônica, não poderá alimentar um knowledge heart.
“A qualidade da conectividade varia entre residências, criando problemas de confiabilidade em grande escala. Há também questões regulatórias e de seguros em torno da hospedagem de equipamentos comerciais em residências particulares”, disse Tammabattula.
Atualmente, a economia só funciona para tipos de carga de trabalho específicos, como processamento em lote, renderização e computação de pesquisa. “Qualquer coisa que exija tempo de atividade garantido ou baixa latência ainda não é uma boa opção para este modelo”, acrescentou.
Information heart doméstico versus hiperescalador
É muito mais provável que o knowledge heart doméstico se torne uma camada de nicho da infraestrutura futura do que um substituto para knowledge facilities em hiperescala, dadas as limitações. Os modelos de knowledge heart residencial também normalmente envolvem terceiros que possuem e operam o equipamento, de modo que o proprietário não precisa gerenciar nada tecnicamente.
“As residências não substituirão os knowledge facilities de hiperescala, especialmente para grandes clusters de treinamento de IA que precisam de energia densa, redes de alta velocidade, resfriamento especializado e ambientes rigidamente controlados”, disse Gerald Ramdeen da Luxcore, uma empresa que desenvolve redes ópticas de próxima geração e infraestrutura de nuvem descentralizada. Ele diz que uma oportunidade mais realista seria transformar residências em nós de computação de ponta gerenciados profissionalmente, úteis para inferência de IA, cargas de trabalho de baixa latência, computação flexível/em lote, jogos em nuvem e certos aplicativos de reutilização de calor.
Esta abordagem tem implicações para a vida quotidiana, uma vez que se cruza cada vez mais com e através da IA.
“Ele pode ser usado para classificar os sete bilhões de fotos que sua filha adolescente tem”, disse Sean Farney, vice-presidente de estratégia de knowledge heart para as Américas da JLL, uma empresa world de serviços profissionais e imóveis comerciais com sede nos EUA que gerencia 4,4 GW de espaço de knowledge heart globalmente a partir de mais de 340 locais de knowledge heart.
Farney observou que seu smartphone tem mais capacidade computacional do que o primeiro knowledge heart já construído, portanto, embora a ideia de um knowledge heart doméstico ainda não tenha decolado em grande escala, provavelmente o fará. “É difícil competir com um hiperescalador porque é operacionalmente caro manter uma pegada superdistribuída. Mas isso pode ser feito, e a empresa que acertar está buscando uma avaliação de bom tamanho”, disse ele.
Ainda existem algumas limitações técnicas para knowledge facilities domésticos antes que o sucesso seja possível em escala comercial. Por um lado, a casa precisaria ter um suprimento de recursos elétricos e mecânicos bastante confiáveis, já que Farney diz que um knowledge heart excederá o fornecimento de energia residencial muito rapidamente. “Um gerador residencial de 20 quilowatts não oferece nem mesmo um gabinete de servidores de IA”, disse ele.
Mas se a tecnologia for capaz de resolver estes problemas, será que as residências conseguiriam superar o efeito de escala dos knowledge facilities? Farney acha que a resposta é sim.
A cibersegurança da IA e a segurança física são problemas
Aimee Simpson, diretora de advertising de produtos da Huntress, uma empresa world de segurança cibernética, diz que uma razão para ser cético em relação à recuperação dos knowledge facilities domésticos são as vulnerabilidades de segurança cibernética.
“Uma coleção de microdata facilities baseados em residências cria a necessidade de uma abordagem de segurança de rede mais robusta”, disse Simpson. Embora existam benefícios potenciais de descentralização de uma rede doméstica que opera em escala – mais locais significam mais redundâncias no caso de qualquer knowledge heart falhar – expandir a área ocupada também torna a segurança mais complexa.
“O {hardware} e software program de cada web site precisariam ser seguros e cuidadosamente monitorados para evitar quaisquer vulnerabilidades”, disse Simpson. A segurança física do native, entretanto, “seria quase impossível de garantir”, disse ela. “Há uma razão para que mega knowledge facilities administrados por empresas como Amazon e Microsoft sejam cercados por cercas altas e vigiados 24 horas por dia, 7 dias por semana”.
O campus do knowledge heart da Microsoft, atualmente em construção, está refletido em Mount Nice, Wisconsin, 18 de setembro de 2025.
Audrey Richardson | Reuters
“Não consigo imaginar um mundo onde os usuários finais com obrigações de segurança e conformidade de dados se sintam confortáveis com a ideia de que suas informações sensíveis e confidenciais sejam processadas e gerenciadas por servidores que estão potencialmente na garagem de alguém”, disse Simpson. Ainda assim, ela conhece redes legítimas de micro knowledge facilities que usam contêineres físicos à prova de violação. Se estes pudessem ser localizados em residências, isso poderia atenuar algumas preocupações de segurança.
De acordo com Arthur Ream, professor de sistemas de informação informática na Universidade de Bentley, o modelo de casa como centro de dados é plausível, já está a acontecer e é uma resposta sensata para cargas de trabalho de inferência, se não para formação.
“A questão interessante não é se a computação residencial funciona. É se a segurança, a confiabilidade e a história regulatória se mantêm na escala de gigawatts ou se a indústria descobriu silenciosamente que o lugar mais barato para colocar o risco operacional da IA é na sala de utilidades de outra pessoa”, disse Ream.
A Span é pioneira no modelo, de acordo com Ream, com exemplos como o trabalho com a Nvidia e o PulteGroup, onde a Span possui e instala GPUs Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell com refrigeração líquida em residências e, em seguida, vende a computação para hiperescaladores e provedores de nuvem de IA enquanto o proprietário obtém um painel inteligente Span, bateria reserva e tarifas com desconto para eletricidade e web. Os proprietários pagam uma taxa de cerca de US$ 150 por mês para cobrir eletricidade e web; a instalação é gratuita, enquanto o SPAN vende a computação para clientes de IA.
“O argumento econômico deve ser levado a sério: um knowledge heart de 100 MW custa cerca de US$ 15 milhões/megawatt e leva de três a cinco anos para ser construído. A Span afirma que pode igualar essa capacidade implantando nós XFRA em 8.000 novas residências em cerca de seis meses a US$ 3 milhões/megawatt. Mesmo cortando tão agressivamente para a matemática de advertising, a lacuna entre velocidade e energia é actual”, disse Ream.
Outros especialistas são menos cautelosos e dizem que o conceito não funcionará.
“Infraestrutura para IA não é infraestrutura para criptografia. Você não administra knowledge facilities em porões”, disse Sviat Dulianinov, diretor de estratégia da Vibrant Machines, uma empresa de software program e robótica com sede em São Francisco. A IA moderna é executada em “fábricas de IA” de milhares de GPUs trabalhando juntas, exigindo engenharia complexa, fabricação de precisão e cadeias de suprimentos totalmente integradas: desde a construção de servidores e racks até a implantação. “Também exige energia e resfriamento em escala industrial. A computação se aproximará do limite, mas será sistemas padronizados e projetados em vez de knowledge facilities domésticos de crowdsourcing”, disse Dulianinov.
E com os centros de dados a atrair a ira das comunidades de costa a costa, os profissionais do setor imobiliário estão a prestar muita atenção aos desenvolvimentos, mas têm as suas próprias reservas sobre a forma como as comunidades residenciais irão reagir.
“Os HOAs iriam absolutamente para a cidade com essa ideia”, disse Jeff Lichtenstein, presidente e fundador da Echo Positive Properties em Palm Seaside Gardens, Flórida. “Não consigo nem imaginar nossa página da comunidade no Fb. As brigas entre empresas de dados e cidades e associações de proprietários fariam com que a típica luta entre republicanos e democratas parecesse uma brincadeira de criança”, disse Lichtenstein.
