Inteligência artificial gasta água? Entenda consumo e impacto ambiental
Ferramentas de inteligência artificial (IA), como ChatGPT, Gemini Google e Claude.AI, têm sido apontadas em estudos recentes como grandes consumidoras de água, um dado que ganhou repercussão nas redes sociais. Mas, embora o uso de IA esteja realmente associado ao uso de recursos naturais, a relação não é tão direta quanto parece. A água não é gasta pela ferramenta em si, mas pela infraestrutura que permite seu funcionamento, como data centers que precisam ser resfriados constantemente.
Além disso, fatores como localização dos servidores, tipo de resfriamento e escala de uso influenciam diretamente esse impacto, tornando difícil estabelecer um número único para cada interação. A seguir, confira como a inteligência artificial consome água na prática, por que esse impacto varia tanto e o que dizem os estudos mais recentes sobre o tema.
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Saiba como modelos de inteligência artificial realmente consomem água
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IA consome água? Entenda como isso acontece
Sim, mas de forma indireta. A inteligência artificial não usa água como um recurso próprio; é a infraestrutura física por trás desses modelos que consome esse recurso para funcionar. O principal ponto são os data centers, estruturas onde ficam os servidores responsáveis por processar as respostas de modelos de IA. Esses equipamentos geram muito calor durante o funcionamento e, por isso, precisam de sistemas de resfriamento. Em muitos casos, esse processo envolve o uso de água, seja diretamente, em torres de resfriamento, ou indiretamente, na geração de energia elétrica.
Supercomputadores aceleradores de IA em um data center do Google
Reprodução/Google
Segundo o Google, o controle térmico é essencial para manter os servidores funcionando com segurança e eficiência, e o uso de água varia conforme o clima e a tecnologia utilizada em cada instalação. No entanto, em entrevista recente à Fox News, o CEO da empresa Sundar Pichai afirmou que big tech deve começar a construir data centers de IA no espaço. A inciativa, chamada Project Suncatcher, foi lançada no final do ano passado para abastecer a infraestrutura de seus modelos usando energia solar.
O consumo depende mais da infraestrutura do que da IA
Microsoft está entre empresas que mais consomem energia e água, principalmente por sua parceria com a OpenAI
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Quando se trata do funcionamento dos modelos de IA, o uso dos recursos hídricos varia bastante. Isso acontece porque diferentes empresas utilizam estruturas variadas. As companhias que operam esses modelos recorrem a data centers em diversas regiões do mundo, com condições climáticas diferentes e tecnologias próprias de resfriamento.
A Microsoft, por exemplo, afirma que novos data centers projetados para IA podem operar sem uso de água para resfriamento, adotando sistemas alternativos. Além disso, existe uma métrica chamada WUE (Water Usage Effectiveness), que mede a quantidade de água utilizada em relação ao consumo de energia. Esse indicador varia conforme o local e a eficiência da instalação.
Além disso, data centers instalados em regiões mais quentes ou com escassez hídrica tendem a ter impactos diferentes dos localizados em áreas mais frias ou com maior disponibilidade de água. Isso significa que não existe um número universal de consumo por uso de IA.
Treinar uma IA consome muito mais do que usar
Quando se fala em impacto ambiental, é preciso separar dois processos: o treinamento e o uso da IA. O treinamento de modelos de grande porte exige enorme capacidade computacional, com alto consumo de energia e água em um período concentrado.
Um estudo recente estima que o treinamento do GPT-3 pode ter consumido cerca de 5,4 milhões de litros de água, considerando diferentes etapas do processo. Já o uso cotidiano, como enviar perguntas a um chatbot, tende a consumir menos por interação. Ainda assim, esse impacto cresce quando considerado em escala global, com milhões de usuários acessando essas ferramentas diariamente.
Outro levantamento mostra que o consumo por consulta varia bastante entre modelos, dependendo da complexidade da tarefa e do tipo de resposta gerada. Na prática, isso significa que o impacto ambiental da IA não está apenas no quanto cada pergunta consome, mas principalmente na combinação entre treinamento intensivo e uso em larga escala.
Quais tipos de IA tendem a consumir mais recursos?
Embora não exista um ranking exato entre ferramentas específicas, é possível identificar padrões sobre quais tipos de IA tendem a consumir mais recursos. Os modelos que exigem mais processamento de resposta são os de grande escala, com bilhões de parâmetros e foco em tarefas complexas, como raciocínio avançado e geração de textos longos.
Assistentes integrados a serviços amplos, como copilotos e ferramentas corporativas, costumam ter um consumo intermediário. Já modelos menores, locais ou especializados em tarefas específicas, demandam menos processamento e podem rodar em dispositivos próprios, reduzindo a dependência de grandes data centers. O ponto chave é que o consumo está mais ligado à complexidade e à escala do sistema do que ao nome da ferramenta em si.
IA é mais prejudicial ao meio ambiente que outras indústrias?
Torres de resfriamento de data center do Google em Oregon, Estados Unidos
Reprodução/Google
Apesar do crescimento acelerado, a IA ainda não supera setores como transporte, indústria pesada ou climatização no impacto global sobre o consumo de energia. Segundo a Agência Internacional de Energia (IEA), os data centers devem representar cerca de 10% do crescimento da demanda global de eletricidade até 2030, um número relevante, mas ainda menor do que outros setores. Por outro lado, o avanço rápido da IA levanta preocupações, especialmente em relação ao aumento da demanda por energia e ao uso de água em regiões com escassez hídrica. Isso coloca pressão sobre empresas de tecnologia para desenvolver soluções mais eficientes, como sistemas de resfriamento alternativos e uso de energia renovável.
Com informações de Google, Microsoft, arxiv (1 e 2) e Agência Internacional de Energia (IEA)
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