A Energy Information Administration está expandindo suas pesquisas piloto de energia de data centers para mais três estados antes de implementar a primeira avaliação nacional obrigatória do uso de eletricidade de data centers. A medida, confirmada em uma carta de 9 de abril para os senadores Elizabeth Warren e Josh Hawley, visa 196 empresas no Texas, estado de Washington e corredor Northern Virginia-DC no piloto atual, solicitando relatórios detalhados sobre consumo de eletricidade, sistemas de refrigeração, métricas de servidores e fontes de energia.
Isto representa a primeira tentativa séria do governo de obter dados reais no nível de instalações em vez de depender de estimativas e modelagem da indústria. Como escrevi quando Warren e Hawley primeiro pressionaram por relatórios obrigatórios em março, concessionárias e reguladores estão sendo solicitados a planejar investimentos de rede de bilhões de dólares em torno do crescimento de demanda de AI que eles não conseguem realmente medir. O questionário da EIA foca nas métricas que mais importam para planejamento de rede: quanta energia vem diretamente da rede versus geração no local, onde concentrações de carga estão se formando, e como cargas de trabalho de AI estão mudando padrões de consumo.
A Federation of American Scientists argumenta que a pesquisa não vai longe o suficiente, pedindo rastreamento de uso de água e emissões além de apenas eletricidade. Enquanto isso, o cronograma permanece vago—a EIA disse ao WIRED que não tem "especificações para compartilhar" sobre quando relatórios obrigatórios realmente começariam, apenas que o trabalho piloto deve terminar até o final de setembro. A declaração de Warren de que "as pessoas estão sofrendo agora" e pressionando por coleta de dados mais rápida reflete crescentes preocupações dos pagadores de tarifas sobre quem paga pelas implementações de infraestrutura de AI.
Para desenvolvedores e empresas de AI, isso sinaliza o fim da era onde uso de energia de data centers permanecia proprietário. Relatórios obrigatórios provavelmente vão expor quais regiões enfrentam as maiores restrições de capacidade e podem influenciar onde nova infraestrutura de AI será construída—ou se será construída.