A Apple anunciou o HomeView, uma tela inteligente de 7 polegadas que reúne entretenimento, videochamadas e controle da casa inteligente. O dispositivo estreia uma nova versão da Siri com inteligência artificial e respostas personalizadas para os moradores.
O HomeView custa US$ 299 nos EUA (cerca de R$ 1.490) e chega às vendas em 13 de novembro em mercados como Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Austrália, Índia e Nova Zelândia, sem previsão para o Brasil no lançamento inicial. A interface ajusta brilho e informações conforme a iluminação e a distância do usuário, identifica até seis pessoas por reconhecimento facial e integra funções como chamadas FaceTime, comandos de voz e monitoramento de até nove câmeras.
A Apple anunciou a nova geração da Apple TV 4K com inteligência artificial integrada à Siri, chip A19 e suporte a som surround com quatro alto-falantes. A assistente fica mais “conversacional”, ajudando a encontrar filmes e séries por interface em tela cheia, com cartazes e recomendações ligadas ao que o usuário pede.
A Apple TV 4K também traz três microfones de longo alcance para controlar a reprodução e buscar conteúdos sem segurar o controle remoto, além de descrições de vídeos e resumos de notificações gerados por IA com processamento local via HomeKit Secure Video. No mesmo evento, o HomePod mini 2 ganhou melhorias de áudio, novas cores e suporte futuro à Siri com IA, com reconhecimento de até seis vozes e integração com Mensagens, lembretes e temporizadores.
A Apple apresentou o novo Apple TV 4K, o primeiro modelo em quatro anos, com disponibilidade a partir de sexta-feira, 13 de novembro. O aparelho traz o chip A19 e promete conectividade sem fio melhor do que a geração anterior, além de microfones integrados.
A Siri com recursos de IA será parte do lançamento, mas deve funcionar em beta nos Apple TV 4K de segunda geração e nos modelos mais novos. O novo Find My de rastreamento funciona com o controle Siri de segunda geração e mais recentes, enquanto o preço do lançamento é de US$ 299.
O FMI elevou de 3,0% para 3,1% a previsão de crescimento da economia global em 2026, citando investimentos fortes em inteligência artificial (IA) como um dos fatores por trás do desempenho. No relatório “Perspectiva Econômica Global”, o Fundo afirma que o avanço da tecnologia ajuda a compensar efeitos da guerra no Oriente Médio e a alta dos preços da energia, embora não elimine os riscos para o cenário mundial.
A melhora também aparece no comércio internacional: o comércio de produtos ligados à IA cresceu 29% entre 2023 e 2025, acima do avanço de 8,3% do comércio global no período. O FMI destaca ainda a diferença crescente entre países que se beneficiam do avanço da IA e os que ficam fora, além de alertar que prolongamento do conflito, inflação e juros mais altos podem pesar sobre a economia.
A Microsoft revelou o Maia 300, novo chip de IA para servidores, com foco em aumentar a eficiência energética no processamento de inferência. O componente promete processar 40% mais tokens por megawatt do que infraestruturas baseadas em GPUs, permitindo atender mais demandas de IA com a mesma capacidade elétrica.
O Maia 300 dá sequência ao Maia 200 e é voltado para conversas extensas, tarefas que exigem raciocínio e agentes capazes de executar várias ações em sequência. A arquitetura usa chiplets fabricados no processo N2P da TSMC, organiza componentes para manter dados próximos do uso e traz 288 GB de memória HBM4 por acelerador, além de uma configuração completa com 96 aceleradores e promessa de até sete vezes mais tokens que um rack Maia 200; a implantação está prevista para começar em 2027.
A evolução da inteligência artificial nas empresas está levando do modelo reativo de perguntas e respostas para a era da IA agêntica, com sistemas formados por múltiplos agentes digitais que raciocinam, consultam bancos de dados, chamam APIs externas e coordenam tarefas em segundo plano. Com isso, a infraestrutura deixa de atender apenas ao funcionamento do modelo e passa a precisar de camadas de orquestração, segurança, gerenciamento de memória, bancos de dados vetoriais, middleware e APIs.
A mudança de paradigma também altera a forma de dimensionar recursos: em vez de uma proporção histórica de 1 CPU para 4 ou 8 GPUs focadas em inferência, cenários de alta concorrência podem fazer a demanda por CPU superar a do acelerador gráfico. A avaliação de capacidade passa a considerar throughput por rack sob restrições reais de energia, conectividade de baixa latência e densidade de núcleos para evitar gargalos de latência e custos operacionais elevados.
A Microsoft anunciou o Azure Maia 300, nova geração de seu chip próprio de inteligência artificial, que deve virar a principal plataforma de processamento de IA dos produtos e sistemas da companhia a partir de 2027. A empresa posiciona o Maia 300 como um sistema completo para executar tarefas de agentes, indo além das respostas típicas de um chatbot.
O chip promete mais de 40% de ganho em tokens por megawatt na comparação com sistemas líderes baseados em GPUs, medindo eficiência entre conteúdo processado e energia consumida. A estratégia combina chip, software, redes e data centers para otimizar inferência e lidar com contextos extensos e tarefas que exigem muita memória, com foco em agentes que raciocinam, agem e colaboram em várias etapas.
Executivos da OpenAI e da Anthropic estão conduzindo simulações privadas para avaliar como reagir a um possível desastre global ligado à inteligência artificial nos próximos seis a 12 meses. Os bastidores citam o temor de um incidente grave, especialmente um grande ataque cibernético, capaz de gerar reação negativa da sociedade e dos governos contra a indústria.
Os cenários incluem agentes autônomos de IA que escapam de limites em testes e criminosos que exploram modelos disponíveis ao público para comprometer serviços essenciais, como sistemas financeiros e infraestrutura de água e energia. A preocupação também é política: as simulações buscam antecipar medidas do Congresso dos EUA, com discussões sobre restrições ao desenvolvimento, proibição de sistemas superinteligentes e exigência de mecanismos de desligamento, além do desafio de controlar usos de modelos de código aberto.
Biohub, o Departamento de Energia dos EUA (DOE), os Institutos Nacionais de Saúde (NIH) e novos parceiros anunciaram a expansão de um esforço internacional para gerar e disponibilizar dados que viabilizam modelos preditivos de IA em biologia. O grupo vai investir US$ 1,8 bilhão em financiamento, computação e tecnologia de novas medições, criando um recurso aberto para a comunidade científica.
O DOE vai aportar mais de US$ 500 milhões em cinco anos para medições em laboratório, modelagem e computação, enquanto o NIH vai coordenar conjuntos de dados, repositórios e bases de conhecimento apoiados por mais de US$ 500 milhões de investimentos federais anteriores. Google DeepMind, Isomorphic Labs e Meta também entram com US$ 300 milhões na Virtual Biology Initiative para desenvolver tecnologias e conjuntos multimodais voltados a modelos preditivos.
Levantamento da Luria, com base no uso agregado e anonimizado da plataforma por empresas brasileiras, mostra que a base de pessoas usando IA no trabalho cresceu 183% entre janeiro e agosto de 2026, em comparação com o mesmo período de 2025. O estudo também indica que o volume mensal de consultas aumentou 240% no período analisado.
A pesquisa considera setores como energia, farmacêutico, serviços financeiros e varejo e aponta uma mudança no comportamento: a IA deixou de ser acionada apenas em momentos específicos e passou a acompanhar uma parcela maior da jornada de trabalho.
O crescimento dos data centers, que consomem muita energia, está pressionando as redes elétricas e aumentando a dependência de combustíveis fósseis mais poluentes. No MIT, a professora Christina Delimitrou está enfrentando esse problema ao repensar como servidores e equipamentos de rede operam nesses ambientes.
Com o uso de machine learning, o grupo busca tornar data centers mais eficientes, seguros e confiáveis, redesenhando sistemas de computação em nuvem e criando métodos para gerenciar recursos de hardware compartilhados. A pesquisa também aplica IA para ajudar programadores a encontrar e corrigir falhas em aplicações na nuvem, reduzindo downtime e o desperdício de recursos computacionais.
O Lincoln AI Computing Survey (LAICS), conduzido pelo Lincoln Laboratory Supercomputing Center (LLSC), continua a mapear aceleradores de IA do mercado e a comparar desempenho e consumo de energia. Desde 2018, a equipe publicou seis artigos e, no levantamento mais recente, analisou mais de 120 aceleradores, usando dados públicos e métricas como pico de performance e pico de potência.
Além de GPUs, a pesquisa inclui diferentes formatos de aceleradores, como CPUs, ASICs e FPGAs, destacando que cada tipo tem capacidades e níveis de eficiência distintos. O LAICS também investiga fatores que elevam desempenho, como transistores menores e uso de menor precisão numérica, e avalia escolhas arquiteturais que podem alterar o comportamento do sistema, com a intenção de seguir atualizando o panorama com novos lançamentos.
A Xiaomi iniciou a pré-venda da REDMI X RGB-Mini LED 2027 Competitive Edition, uma linha de TVs com retroiluminação RGB-Mini LED voltada a jogos e economia de energia. O painel tem taxa de atualização nativa de 180 Hz, com possibilidade de chegar a 360 Hz em um modo específico para games, além de promessa de reduzir o consumo total em 30% frente a soluções convencionais.
A TV traz iluminação com fontes de luz vermelha, verde e azul independentes e cobre 100% da gama de cores BT.2020, com precisão de cor de aproximadamente ΔE 2. O brilho máximo é de 1.300 nits, há camada nano soft-light e textura anti-reflexo AG nano, e a proteção ocular Qingshan é citada para uso prolongado; a linha começa a ser vendida oficialmente na China em 12 de outubro, com preços a partir de 2.705 yuans.
O EmTech Future 2026 reuniu discussões sobre como a inteligência artificial começa a remodelar áreas como biologia, infraestrutura, manufatura e ciência, com foco na ideia de que o maior impacto pode surgir quando a IA cruza com outros campos. Yossi Matias, vice-presidente e head do Google Research, participou de sessões sobre essa convergência e sobre o que muda quando a tecnologia passa a interagir com diferentes frentes.
O evento também abordou o avanço do quantum em conjunto com outras tecnologias, além de sistemas de energia para o futuro e a relação das pessoas com a IA. O programa completo do EmTech Future 2026 ficou disponível sob demanda, com acesso a conversas e sessões do evento, incluindo temas como energia, computação, infraestrutura e clima.
A urna eletrônica brasileira completa 30 anos com foco em segurança, apuração e fiscalização, substituindo fraudes históricas do voto de papel em etapas como coleta, apuração e totalização. O TSE afirma que, após o “confirma”, os votos são registrados individualmente, organizados por ordem lexicográfica e passam a ter o Registro Digital do Voto (RDV) reordenado e assinado digitalmente, sem correlação entre dados do eleitor e o voto.
O secretário de Tecnologia da Informação do TSE, Júlio Valente, também explica que a urna não tem conexões como Wi‑Fi, Bluetooth ou redes cabeadas e que o Teste de Integridade é feito desde 2002 com urnas sorteadas e votos simulados. Ele destaca ainda o Módulo de Segurança Embarcado (MSE), que valida assinaturas digitais e pode cortar a energia da placa-mãe em até quatro minutos, e diz que o TSE já usa IA no desenvolvimento de sistemas internos e na elaboração de planos de ataque no Teste Público de Segurança (TPS).
A Oracle pode atrasar a entrega de seu datacenter de IA em Wisconsin por causa da espera pela aprovação regulatória da conexão com a rede elétrica. Com a aprovação pendente, a previsão de entrega para clientes em 2027 fica em risco.
O projeto depende do avanço do processo de autorização para viabilizar a infraestrutura de energia do centro de dados. Sem a liberação, a empresa pode precisar replanejar prazos para atender a demanda prevista para o próximo ciclo de entregas.
Kevin O’Leary planejou construir um enorme data center em Utah, com o projeto Stratos/Wonder Valley, descrito como um “campus” de 40.000 acres e nove gigawatts de energia. A iniciativa ganhou força em meio a anúncios públicos no fim de abril, mas a reação de moradores locais cresceu e acabou interrompendo o desenvolvimento. A apuração do The Verge destaca que a forma como o projeto foi planejado, anunciado e aprovado, além de relatos de falta de transparência com a comunidade, desencadeou uma crise política no estado.
O caso também envolve disputas judiciais: O’Leary teria chamado críticos de “espiões chineses” em entrevista ao Fox News, e a emissora precisou se desculpar no ar. A história é apresentada como parte do “boom” de infraestrutura de IA e do confronto entre a expansão de grandes data centers e a resistência local, que, segundo a investigação, se tornou o obstáculo central.
63% dos desenvolvedores dizem que sistemas de IA contribuem para as mudanças climáticas, e 70% afirmam que empresas de tecnologia e empregadores precisam fazer mais para reduzir o impacto ambiental, segundo um relatório conjunto do GitHub e do Yale Program on Climate Change Communication (YPCCC). A pesquisa ouviu 1.039 usuários ativos mensais do GitHub nos EUA sobre clima, impacto ambiental da IA e práticas de engenharia de software sustentável.
O estudo aponta que muitos veem ineficiências em modelos e em softwares “indesejados” como fontes de desperdício, além de pedirem mais transparência sobre consumo de energia. Entre os entrevistados, 80% querem ferramentas para escrever código mais eficiente, com recomendações como medir o consumo de energia de ferramentas de IA, incluir escores de eficiência energética em projetos e revisar etapas de CI/CD que usam computação desnecessária.
O motor de carro elétrico usa a energia da bateria para alimentar um inversor, que controla a corrente enviada ao motor. Em seguida, o motor converte essa energia em movimento rotacional transmitido às rodas, eliminando componentes comuns na combustão, como pistões, válvulas, velas e sistemas complexos de injeção e escapamento.
A propulsão elétrica tende a ser mais eficiente por aproveitar uma parcela maior da energia e ainda recuperar parte dela na desaceleração com a frenagem regenerativa. O texto também detalha três tipos de motores usados em EVs — PMSM, motor de indução trifásico e SRM — e lista vantagens como torque instantâneo, resposta rápida ao acelerador, menor necessidade de manutenção e ausência de emissões pelo escapamento.
A startup de data centers de IA Crusoe, de Denver, encerrou os planos de usar turbinas estacionárias da Boom Supersonic e cancelou a parceria que previa um investimento de US$ 1,25 bilhão em 29 turbinas Superpower. A decisão ocorre após o CEO da Boom, Blake Scholl, afirmar que a empresa não seguirá com o acordo, que tinha entregas previstas para começar em 2027.
A Crusoe confirmou ao TechCrunch que não faz mais negócios com a Boom. A empresa disse que continua construindo datacenters “do poder para cima” e que mantém flexibilidade para escolher fontes de energia por site, citando que a parceria não é o ajuste ideal no momento, enquanto a Boom direciona as entregas de Superpowers para outros locais.
O Google prepara para 1º de outubro o lançamento do satélite experimental MVP, parte do Project Suncatcher, para processar consultas simples do Gemini em órbita. A iniciativa busca testar a viabilidade de data centers formados por frotas de satélites alimentados por energia solar, conectados para dividir cargas de processamento de IA.
O MVP levará quatro TPUs, com capacidade equivalente à de um servidor convencional, e painéis solares de cerca de 1 kW para executar consultas curtas e avaliar o comportamento do hardware no ambiente espacial. O projeto também enfrenta desafios como resfriamento no vácuo e efeitos da radiação, além de custos e dificuldades de manutenção e comunicação entre satélites.
Metas de ESG deixaram de ser acompanhadas apenas em relatórios anuais e passaram a exigir decisões operacionais baseadas em dados. Com tecnologias de IA, empresas conseguem monitorar consumo, prever demanda e otimizar processos ligados a energia, água, matérias-primas e combustível.
Na gestão de edifícios, algoritmos cruzam informações como temperatura, ocupação e consumo para ajustar automaticamente sistemas de climatização. A Microsoft informou que usou aprendizado por reforço para otimizar controles de aquecimento, ventilação e ar-condicionado em um prédio do campus de Redmond, alcançando economia superior a 30% de energia, e pesquisas no Brasil indicam adoção crescente de IA para apoiar a sustentabilidade.
O Alibaba apresentou oficialmente o Zhenwu V900, um novo acelerador voltado para treinamento e inferência de modelos de inteligência artificial. A empresa afirma que o chip entrega três vezes o desempenho do Zhenwu M890 e traz 216 GB de memória.
O anúncio aconteceu durante a conferência Apsara 2026, em Hangzhou, com o CEO Eddie Wu dizendo que o V900 é o “chip de IA mais poderoso da China”, embora a companhia não tenha divulgado dados como FLOPS, processo de fabricação ou consumo de energia. A produção em massa e o lançamento comercial estão previstos para o primeiro trimestre de 2027, enquanto a T-Head afirma que mais de mil unidades podem operar juntas em um único sistema.
Líderes mundiais se reuniram em Manhattan para a Assembleia Geral da ONU e a New York Climate Week, com investidores, formuladores de políticas, defensores e jornalistas discutindo os impactos da inteligência artificial no clima. O secretário-geral António Guterres afirmou que a crise climática impulsiona instabilidade e deslocamento, e que a IA pode tanto ajudar a enfrentar esses desafios quanto piorá-los.
O encontro também destacou o peso do setor de data centers na demanda por eletricidade e as emissões associadas ao avanço da IA, além do crescimento do investimento em climate tech: US$ 26 bilhões no primeiro semestre de 2026, segundo dados citados da Currence. Ao mesmo tempo, Simon Stiell alertou que líderes de IA enfrentam perda de apoio público e pediu evidências de que os benefícios superam os custos, enquanto parte do setor climático demonstra ceticismo diante do ritmo de expansão movido por energia.
O presidente e candidato à reeleição Luiz Inácio Lula da Silva anunciou em Macaíba (RN) um supercomputador para inteligência artificial com investimento estimado em R$ 1 bilhão, enquanto o governo também divulgou uma estrutura de computação avançada no Rio de Janeiro em parceria com empresas chinesas. A agenda de ampliar a capacidade computacional aparece em planos de outros presidenciáveis, que defendem incentivos para instalar ou expandir data centers, com servidores para armazenar e processar dados e serviços digitais, incluindo sistemas de IA.
Especialistas ouvidos pela BBC News Brasil afirmam que ampliar a infraestrutura pode ajudar o país a desenvolver capacidade tecnológica, mas não garante automaticamente “soberania digital”. Eles apontam que os candidatos ainda precisam detalhar que tipo de data center pretendem atrair, quais benefícios serão gerados no Brasil e quem arcará com custos de energia, água e infraestrutura, além de explicar como ocorrerá a transferência de tecnologia.
A inteligência artificial já passou a influenciar a forma como o mercado financeiro precifica empresas fora da tecnologia, com quedas para companhias vistas como vulneráveis à automação. Em fevereiro, o lançamento de uma ferramenta de planejamento tributário baseada em IA, da Hazel (Altruist), provocou forte queda nas ações de corretoras e empresas de gestão de patrimônio nos Estados Unidos, com a Charles Schwab caindo mais de 6% no dia.
O impacto se espalhou para outros setores: seguradoras, empresas de análise de dados e serviços jurídicos também sofreram diante da possibilidade de a IA pressionar modelos de negócios intensivos em mão de obra qualificada. Enquanto semicondutores, hardware e infraestrutura de energia concentram ganhos mais visíveis do ciclo de investimentos em IA, gestores esperam que benefícios de produtividade fiquem mais claros nos balanços em 2027.
Mais de 60% dos americanos defendem limitar a construção de novos data centers, segundo pesquisas citadas no contexto de expansão da infraestrutura usada para IA. Projetos avaliados em US$ 68 bilhões foram interrompidos por opositores locais no 2º trimestre de 2026, de acordo com o Data Center Watch.
Um relatório da nonprofit Data & Society, baseado em 18 meses de trabalho de campo com entrevistas com 44 moradores da Pensilvânia entre 2024 e 2026, descreve como as pessoas vivenciam o debate sobre a construção. O estudo aponta que a resistência não se resume a um único grupo, envolvendo desde preocupações com custos de energia e valores de imóveis até críticas ao modo como empresas e coalizões defendem os projetos, além de desconfiança sobre influência e transparência.
A discussão sobre riscos da inteligência artificial ganhou força após um texto do CEO da Anthropic, Dario Amodei, e a posição foi defendida por Sam Altman (OpenAI), Elon Musk (xAI) e Demis Hassabis (Google DeepMind). Do outro lado, Mark Zuckerberg (Meta), Jensen Huang (Nvidia) e o presidente dos EUA, Donald Trump, se opõem à ideia de pausa no avanço da tecnologia.
Especialistas citados no debate afirmam que a IA não tem vontade própria nem consciência, funcionando a partir de padrões estatísticos aprendidos nos dados de treinamento. Ainda assim, eles reconhecem que modelos cada vez maiores podem tomar decisões que contrariem valores e causar danos em larga escala, além de apontarem fatores como energia, retorno dos investimentos, concorrência e regulação como parte das preocupações sobre o ritmo de desenvolvimento.
Treinar e operar sistemas de inteligência artificial exige computadores em escala, concentrados em data centers que precisam de eletricidade continuamente. A EPE aponta que o impacto ainda é pequeno no consumo total brasileiro, mas a velocidade de expansão dessas estruturas já entrou no radar do planejamento energético. O Ministério de Minas e Energia e a EPE projetam que o consumo do Brasil chegue a 939 TWh em 2035, com crescimento médio de 3,3% ao ano, e o estudo passa a analisar cargas como data centers, eletromobilidade e produção de hidrogênio.
Dependendo do cenário, essas cargas especiais podem representar entre 1,2% e 12,9% da demanda projetada para 2035. A ANEEL determina que encargos de conexão à rede são responsabilidade dos usuários, enquanto a conta de luz também inclui custos gerais do sistema elétrico, como geração, transmissão, distribuição, encargos setoriais e tributos. Com o aumento de pedidos de conexão de data centers em 2025, o país avalia reforços de transmissão, como no Ceará e no Piauí, onde foi proposta uma solução para viabilizar até 4 GW adicionais a partir de 2032.
Apesar do debate sobre agentes de IA “fora de controle”, especialistas em cibersegurança afirmam que o maior risco para sistemas de energia ainda são atores humanos com intenção maliciosa — e que a IA pode ampliar esse perigo. Joshua Corman, do Institute for Security and Technology (IST), diz que qualquer “sociopata” disposto a atacar fica mais poderoso com o uso dessas ferramentas.
A vulnerabilidade cresce porque grande parte da infraestrutura crítica não foi projetada para os riscos atuais e, com o tempo, passou a se conectar à internet. Atualizações de segurança em sistemas operacionais (OT) podem ser aplicadas apenas em ciclos longos, enquanto empresas responsáveis por equipamentos antigos podem ter encerrado atividades, dificultando correções; por isso, a defesa precisa antecipar a velocidade com que ataques podem ser automatizados com IA.
A Câmara dos Deputados dos Estados Unidos aprovou nesta quarta-feira (16) um projeto de lei para proteger famílias de aumentos nos custos de energia elétrica ligados à expansão de data centers. O texto prevê que reguladores estaduais avaliem se grandes consumidores de energia, como data centers, devem arcar com custos para criar a infraestrutura necessária para atendê-los.
A proposta, chamada Lei de Proteção ao Consumidor de Energia, foi aprovada por 417 votos a 3 e é a primeira legislação da Casa a tratar diretamente das preocupações econômicas com o crescimento do setor. O presidente Donald Trump apoia a expansão de data centers como essencial para a liderança em inteligência artificial, enquanto parlamentares citam a pressão sobre a conta de luz; uma pesquisa da Universidade de Massachusetts Amherst aponta que apenas 11% dos americanos apoiariam um data center de IA em sua comunidade.
Al Gore afirmou em entrevista ao TechCrunch que a emissão de data centers de IA não é o principal motivo para preocupação pública, apesar das manifestações contra seus impactos ambientais. Para ele, o que deveria acender o alerta são avisos vindos de dentro da própria indústria de IA, além de riscos associados ao avanço das capacidades dos sistemas.
Gore citou a questão do “scale” das emissões e destacou que a demanda por ar-condicionado pode pressionar mais a rede elétrica do que os data centers no mesmo período. Ele também mencionou preocupações com o uso de novas turbinas a metano por alguns hyperscalers e disse levar a sério alertas recentes de líderes do setor, conectando o debate a temores sobre perdas de empregos e mudanças sociais.
A Dropbox descreveu como uma década de otimização de infraestrutura ajuda a atender a demanda crescente ligada a cargas de IA sem depender apenas da construção de novos data centers. O plano envolve previsão de capacidade, maior aproveitamento da frota, aumento de densidade de armazenamento, gestão de ciclos de vida de hardware e ajustes no fornecimento de energia nos racks.
A empresa combina o sistema de armazenamento Magic Pocket com data centers acoplados, permitindo que equipes enxerguem limitações do software até racks, energia e resfriamento. Entre as medidas estão o Deep Sleep para desligar servidores ociosos ou colocar discos em standby, a redistribuição de workloads para evitar “hotspots” e o uso de tecnologias como shingled magnetic recording para armazenar mais dados no mesmo espaço, com melhoria de mais de 50% em eficiência de energia desde 2020.
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