Você está escrevendo um texto, ou fazendo um relatório de trabalho, e fica com uma dúvida. Ou ainda, precisa criar um gráfico. Talvez rapidamente você vá pedir ajuda a algum programa de inteligência artificial (IA). Se optar pelo ChatGPT, por exemplo, o seu prompt se juntará a outros 2,5 milhões diários, que para serem processados consomem cerca de 383 GWh de eletricidade. E estamos falando apenas do ChatGPT!
O número faz parte de um relatório publicado recentemente pelo Instituto da Universidade das Nações Unidas para Água, Meio Ambiente e Saúde (UNU-INWEH). O estudo estima que, até 2030, os centros de dados globais que sustentam a inteligência artificial usarão 945 terawatts-hora de eletricidade – quantidade é quase o triplo do consumo anual combinado de eletricidade do Paquistão, de Bangladesh e da Nigéria — países que, juntos, abrigam mais de 650 milhões de pessoas.
Já a água necessária para o resfriamento dos computadores desses data centers equivalerá às necessidades básicas anuais de água doméstica de toda a população de 1,3 bilhão de habitantes da África Subsaariana.
“Este relatório não é um argumento contra a inteligência artificial — uma transformação tecnológica que está melhorando a vida de bilhões de pessoas ao redor do mundo”, esclarece Kaveh Madani, diretor da UNU-INWEH e líder da equipe de investigação. “É um apelo para que ela seja utilizada de forma responsável e para que seus impactos não intencionais sejam abordados proativamente, tornando-a sustentável e equitativa”, diz.
“Baixo carbono” pode não representar “baixo consumo de água”
Não é novidade que a nova tecnologia que chegou para ficar, amplamente utilizada por governos, empresas e bilhões de pessoas no mundo todo, precisa de muitos recursos naturais para ser operada. Além da água e da eletricidade, já citadas acima, os centros de dados ocupam imensas áreas de terra e necessitam ainda, da exploração de minerais críticos. E os autores do estudo acreditam que o custo ambiental da IA está sendo sistematicamente mal mensurado.
Segundo eles, a maioria das avaliações existentes concentra-se somente nas emissões de carbono associadas ao treinamento de grandes modelos. “No entanto, cada quilowatt-hora de eletricidade utilizado para treinar ou executar um sistema de IA também acarreta uma pegada hídrica — decorrente do resfriamento e da geração de energia — e uma pegada de uso da terra, resultante da infraestrutura energética e das cadeias de suprimentos”, destacam.
E embora exista a promessa do uso de energias mais limpas para bancar o crescimento do setor, os especialistas ressaltam que “baixo carbono” não significa automaticamente “baixo consumo de água” ou “baixo uso de terra.”
“O que mais nos surpreendeu é a frequência com que as escolhas que parecem mais ecológicas sob a ótica das emissões de carbono acabam sendo prejudiciais à água ou ao uso da terra”, revela Miriam Aczel, pesquisadora da UNU-INWEH e autora principal do relatório. “Se continuarmos avaliando a sustentabilidade da IA apenas pelo critério do carbono, podemos acabar achando que as fontes renováveis tornam a infraestrutura de IA limpa; no entanto, isso significa resolver um problema e, ao mesmo tempo, criar outros — muitas vezes em locais que não solicitaram essa mudança.”
Distribuição desigual
Até o final de 2025, apenas 32 países abrigavam centros de dados especializados em IA, equipados com os chips de alto desempenho e os sistemas de refrigeração necessários. Mais de 90% dessas instalações concentravam-se em dois países — Estados Unidos e China.
Embora segundo o relatório da ONU, o Brasil possua alguns desses centros, América do Sul e África permanecem praticamente ausentes do mapa global de centros de dados de IA. “Essa distribuição desigual molda diretamente a soberania digital, a capacidade de inovação e o acesso equitativo à IA”, alerta o estudo.
“Temos uma janela de oportunidade restrita para garantir que a espinha dorsal da revolução tecnológica de nossa era se desenvolva dentro dos limites planetários e que as comunidades que fornecem os minerais críticos para o avanço da IA — bem como aquelas que abrigam sua infraestrutura e seus resíduos eletrônicos — também estejam entre as que se beneficiam dela”, reforça Madani.
Para os autores da análise, um ecossistema global de IA responsável e sustentável precisa estar baseado em seis princípios: transparência; eficiência desde a concepção; equidade e justiça ambiental; responsabilidade ao longo do ciclo de vida; cooperação global; e uso sustentável.
“A concentração do desenvolvimento de infraestrutura de IA em áreas privilegiadas do mundo está criando um grande fosso digital, o que impõe desafios profundos ao desenvolvimento equitativo da IA. A IA pode, sem dúvida, promover a prosperidade e o bem-estar humano. Se isso ocorrerá de maneira equitativa é, agora, uma questão de governança, e não de natureza técnica”, destaca Tshilidzi Marwala, reitor da Universidade das Nações Unidas e subsecretário-geral das Nações Unidas.
Números da IA
945 TWh – demanda global projetada de eletricidade para centros de dados até 2030 — quase 3% do consumo mundial de eletricidade projetado e cerca do dobro do consumo da França em 2025;
399 milhões de toneladas – a pegada de carbono associada ao consumo projetado de eletricidade dos data centers em 2030 exigiria o cultivo de aproximadamente 6,7 bilhões de árvores ao longo de dez anos para ser compensada — cerca do dobro do número estimado de árvores no Reino Unido;
9,3 trilhões de litros – pegada hídrica associada à eletricidade dos data centers em 2030, equivalente às necessidades básicas anuais de água doméstica de 1,3 bilhão de pessoas na África Subsaariana;
14.500 km² – pegada de uso de terra associada à eletricidade dos centros de dados em 2030, cerca do dobro da área metropolitana de Jacarta (Indonésia), que abriga mais de 32 milhões de pessoas;
80% a 90% – parcela estimada do consumo total de energia da IA atribuída à inferência — a execução de modelos já implantados — em vez do treinamento;
2,5 bilhões – número estimado de prompts diários no ChatGPT, o que equivale a cerca de 383 GWh de eletricidade por ano para um único produto;
1.450 vezes – demanda de energia de uma imagem típica gerada por IA em relação a uma tarefa básica de classificação de texto;
90% – parcela da computação em nuvem especializada em IA concentrada em dois países: Estados Unidos e China;
2,5 milhões de toneladas – volume anual projetado de lixo eletrônico relacionado à IA até 2030, equivalente ao descarte de quase 250 Torres Eiffel por ano.
Fontes: ONU News, Conexão Planeta.
Imagem: Elchinator / Pixabay.
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