A eficiência energética sempre foi um dos pilares na operação de data centers. Por décadas, o principal indicador utilizado foi o PUE (Power Usage Effectiveness), que mede o quão eficientemente a energia total de uma instalação é direcionada aos equipamentos de TI. No entanto, com a ascensão acelerada das cargas de Inteligência Artificial, especialmente modelos de linguagem, visão computacional e machine learning em larga escala, surge uma nova necessidade: medir não apenas quanto se consome, mas o quanto de trabalho útil de IA é gerado com essa energia.
É nesse contexto que surge a métrica TPW – Tokens por Watt.
Uma mudança de foco: da infraestrutura para o resultado
Até aqui, eficiência significava basicamente reduzir desperdícios de energia na operação física do data center. Com IA, esse conceito evolui. O TPW desloca o foco para o resultado computacional, conectando diretamente consumo energético ao valor entregue pelos modelos.
Em vez de apenas perguntar “quanta energia estou gastando?”, passa-se a perguntar:
“Quanta inteligência estou gerando com essa energia?”
Por que o PUE não é mais suficiente em ambientes de IA
O PUE continua sendo essencial, mas ele opera em uma camada diferente da eficiência. Ele mede a infraestrutura, não o desempenho da computação.
Isso significa que dois data centers podem ter o mesmo PUE e, ainda assim, apresentar desempenhos completamente distintos em IA. O que muda é:
- A eficiência das GPUs ou aceleradores;
- A qualidade da orquestração dos workloads;
- As estratégias de paralelismo, quantização ou compressão dos modelos.
O TPW entra exatamente nesse ponto: ele avalia a eficiência da carga de trabalho, não apenas da infraestrutura que a suporta.
O que o TPW permite enxergar na prática
Ao adotar TPW como métrica complementar, as organizações passam a enxergar o ambiente de IA sob uma nova ótica operacional:
- Produtividade real da IA
Quantos tokens estão sendo gerados por unidade de energia consumida. - Comparação entre arquiteturas e tecnologias
Diferentes GPUs, TPUs, modelos ou configurações deixam de ser comparados apenas por consumo ou performance bruta, e passam a ser avaliados por eficiência computacional. - Otimização de custo operacional
A energia deixa de ser um custo fixo e passa a ser uma variável diretamente ligada à entrega de valor computacional. - Apoio a metas de sustentabilidade
Medir eficiência por resultado — e não apenas por consumo — fortalece estratégias ESG e relatórios ambientais.
Como o TPW é calculado (de forma objetiva)
Em termos simples:
TPW = Total de tokens processados ÷ Energia consumida (em watts)
Na prática, isso exige:
- Telemetria energética no nível de servidor ou GPU.
- Monitoramento da geração de tokens nos modelos.
- Integração com sistemas de observabilidade e orquestração.
Esse tipo de instrumentação transforma o data center em uma plataforma mensurável não apenas em consumo, mas em produção computacional.
Exemplo prático
Se um cluster de inferência:
– Gera 10 milhões de tokens por hora e consome 5.000 watts nesse período;
O resultado será:
– 2.000 tokens por watt-hora
Esse número permite comparar ambientes, arquiteturas ou estratégias de execução com base em eficiência real de IA, não apenas em capacidade instalada.
TPW e PUE: métricas complementares
Para compreender a eficiência em data centers de IA de forma completa, é importante diferenciar claramente o papel do PUE e do TPW, pois cada métrica atua em uma camada distinta da operação.
- PUE (Power Usage Effectiveness)
Atua no nível da infraestrutura física. Ele mede quão eficientemente a energia total consumida pelo data center é direcionada aos equipamentos de TI, revelando perdas em climatização, sistemas elétricos e suportes operacionais. - TPW (Tokens por Watt)
Atua no nível da computação de IA. Ele mede quanta carga útil de processamento, expressa em tokens, é gerada por unidade de energia, refletindo diretamente a produtividade real dos modelos e da arquitetura computacional.
Em conjunto, essas métricas permitem uma leitura completa da eficiência:
o PUE garante que a infraestrutura esteja bem otimizada, enquanto o TPW assegura que essa infraestrutura esteja sendo utilizada da forma mais produtiva possível para gerar valor com IA.
O futuro da eficiência em data centers de IA
À medida que os data centers se tornam plataformas centrais para processamento de IA, métricas puramente infraestruturais se tornam insuficientes. O novo paradigma de eficiência será medido em inteligência por watt, não apenas em watts consumidos.
O TPW representa essa transição: uma forma mais moderna, orientada a resultado, custo, sustentabilidade e valor de negócio para ambientes críticos de IA.
Como transformar esse conceito em prática
Implementar métricas como TPW exige não apenas tecnologia, mas também projeto, instrumentação, integração e visão sistêmica da infraestrutura de missão crítica. É nesse ponto que parceiros especializados fazem a diferença.
A Redes Tecnologia atua no desenho, modernização e operação de ambientes de data center preparados para IA, com foco em eficiência energética, desempenho computacional e escalabilidade. Se sua organização está avaliando como evoluir suas métricas e sua infraestrutura para essa nova realidade, vale iniciar essa conversa.
