Nova plataforma combina hardware Vera Rubin, refrigeração líquida e distribuição elétrica em módulos pré-montados. Nvidia também projeta economia de até 54 milhões de litros de água por dia em instalações de 2 GW.
A Nvidia apresentou o DSX POD, um projeto de infraestrutura modular desenvolvido para acelerar a construção de data centers voltados à inteligência artificial (IA). A solução reúne servidores, redes, sistemas de distribuição elétrica e refrigeração líquida em módulos montados e testados previamente em fábrica.
Segundo a empresa, o modelo pode reduzir o tempo de implantação de aproximadamente seis meses para apenas 14 dias, desde que o local de instalação já disponha da infraestrutura necessária para receber os equipamentos.
A proposta busca atender à crescente demanda por capacidade computacional para treinamento de modelos de IA e execução de aplicações que dependem de grandes volumes de processamento.
Módulos pré-montados aceleram a construção
O DSX POD transfere parte significativa do trabalho de integração dos equipamentos para instalações industriais. Em vez de montar toda a infraestrutura diretamente no local, os operadores recebem módulos com cabeamento interno, conexões elétricas, tubulações de refrigeração e equipamentos de rede previamente instalados.
Essa abordagem pode reduzir a complexidade da construção, facilitar os testes e diminuir o tempo necessário para colocar os sistemas em operação.
A estimativa de 14 dias, porém, não representa o prazo total para construir qualquer data center. A disponibilidade de energia elétrica, a capacidade de refrigeração, a conectividade e as demais instalações de suporte precisam estar preparadas antecipadamente.
O CEO da Nvidia, Jensen Huang, destacou que o valor de uma infraestrutura de IA está relacionado ao momento em que ela começa a executar tarefas produtivas, e não apenas à conclusão das obras.
Hardware Vera Rubin forma a base computacional
O projeto utiliza como referência os sistemas Vera Rubin NVL72, desenvolvidos para cargas de trabalho intensivas em inteligência artificial.
Segundo as informações divulgadas pela Nvidia, a configuração de referência reúne sete racks de computação com refrigeração líquida, interligados por aproximadamente 17 quilômetros de cabeamento da plataforma de rede Spectrum-X.
A integração entre processamento, comunicação e gerenciamento de energia pretende facilitar a expansão da capacidade computacional conforme a demanda aumenta.
A Nvidia também trabalha com fabricantes e fornecedores de infraestrutura, incluindo Dell Technologies, HPE, Lenovo, Schneider Electric e Vertiv, para viabilizar a produção e o fornecimento dos sistemas.
As entregas do DSX POD estão previstas para começar no início de 2027.
Nvidia projeta redução no consumo de água
Além de acelerar a implantação, a empresa afirma que sua abordagem de refrigeração pode reduzir significativamente o consumo de água em grandes instalações.
O sistema combina refrigeração líquida em circuito fechado com equipamentos externos de dissipação de calor por ar, conhecidos como dry coolers. Diferentemente das torres de resfriamento evaporativo convencionais, essa configuração pode eliminar a necessidade de evaporação de água durante a operação normal de rejeição de calor.
A Nvidia estima que uma instalação de 2 gigawatts (GW) poderia economizar até 54 milhões de litros de água por dia em comparação com sistemas convencionais que utilizam torres de resfriamento.
Esse número, entretanto, é uma projeção da fabricante, e não um resultado de economia comprovado para todas as instalações. As condições climáticas, a arquitetura do sistema e a necessidade de refrigeração mecânica adicional podem alterar o desempenho.
Tecnologias prometem melhorar a eficiência energética
A plataforma DSX também inclui tecnologias voltadas ao gerenciamento do consumo elétrico.
De acordo com a Nvidia, o DSX MaxLPS pode entregar uma quantidade equivalente de tokens — unidades de processamento de texto utilizadas por modelos de IA — com até 30% menos energia, por meio da distribuição dinâmica da capacidade elétrica disponível entre os recursos da instalação.
Já o DSX Flex foi projetado para ajustar o consumo de energia de acordo com fatores como preços da eletricidade, condições da rede e exigências das concessionárias.
Esses mecanismos podem ajudar os operadores a adaptar as cargas computacionais à disponibilidade de energia e a reduzir desperdícios. Os resultados efetivos, contudo, dependem do perfil de utilização, da infraestrutura e das condições operacionais de cada data center.
Eficiência ainda depende de comprovação prática
A iniciativa surge em um momento em que o crescimento da inteligência artificial aumenta a pressão sobre a infraestrutura elétrica e os recursos necessários para resfriar servidores de alto desempenho.
A combinação de módulos pré-fabricados, refrigeração líquida e gerenciamento dinâmico de energia pode tornar a implantação de grandes instalações mais rápida e previsível. Entretanto, a redução do prazo de construção não significa, por si só, menor consumo total de eletricidade.
A eficiência real do DSX POD dependerá de fatores como a carga de trabalho, o clima local, a origem da energia e o desempenho dos sistemas de refrigeração e distribuição elétrica.
Com entregas previstas para 2027, as estimativas de economia de água e energia ainda precisarão ser avaliadas em condições reais de operação. Até lá, os números divulgados pela Nvidia devem ser entendidos como projeções da fabricante, e não como resultados independentes já confirmados.
