OpenAI Projeta Gastos de US$ 750 Bilhões em Infraestrutura de IA Até 2030

A escalada nos gastos com infraestrutura da OpenAI, projetando US$ 750 bilhões até 2030, reforça a corrida por poder computacional que o CEVIU News vem acompanhando. Este montante se soma aos mais de US$ 850 bilhões em compromissos de arrendamento de data centers já noticiados em 1 de julho de 2026, mostrando o apetite insaciável da indústria por recursos.

O Project Camellia, o novo campus de data center na Geórgia avaliado em US$ 20 bilhões, é um exemplo concreto dessa expansão. Ele demandará 3,2 gigawatts de energia, uma carga comparável à de cidades inteiras. Em março de 2026, abordamos “A Conta da IA Está Chegando”, alertando CIOs sobre a pressão nos orçamentos. Agora, vemos a conta sendo paga em escala macro. A contratação de Brett Mayo, vindo da xAI onde liderou o controverso data center Colossus, sugere uma busca por agilidade. No entanto, também levanta preocupações ambientais sobre o uso de gás natural para suprir essa demanda colossal, algo que já gerou disputas legais para a xAI em relação ao Colossus.

A projeção de gastos da OpenAI aumentou significativamente. Os US$ 750 bilhões até 2030 representam um acréscimo de 25% sobre estimativas anteriores feitas este ano. Essa revisão para cima reflete a intensidade da demanda por recursos de IA e a necessidade de acelerar a construção de infraestrutura.

Também notamos um redirecionamento de foco. Enquanto o projeto Stargate parecia estagnado, o Project Camellia surge como a nova iniciativa central, com um investimento inicial de US$ 20 bilhões. Ele busca suprir a demanda urgente por capacidade de processamento.

Este movimento da OpenAI não é apenas sobre números. Ele evidencia o ponto crítico onde a Inteligência Artificial está agora. O desenvolvimento de modelos de IA mais poderosos exige uma base computacional gigantesca, que impacta diretamente as redes elétricas e a sustentabilidade ambiental, com a predominância de gás natural na matriz energética prevista.

A disputa por infraestrutura é a nova fronteira da inovação, definindo quem terá a capacidade de treinar e operar as próximas gerações de IAs. Isso valida as discussões que tivemos em 11 de julho de 2026, quando destacamos que a “Corrida Bilionária por Dados de Alta Qualidade” e o gargalo dos dados complementam a demanda por poder computacional, ambos críticos para o avanço da IA.