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Toda pergunta feita a um chatbot, inclusive uma simples mensagem de saudação, passa por servidores que consomem energia elétrica de forma contínua. Na maioria das vezes, essa infraestrutura de ponta também necessita de grandes volumes de água para o resfriamento dos equipamentos, tornando o impacto hídrico um dos pontos centrais de debate sobre a sustentabilidade da Inteligência Artificial (IA).
De acordo com dados da Agência Internacional de Energia (IEA), os data centers consumiram cerca de 415 TWh em 2024. Esse volume representa aproximadamente 1,5% de toda a eletricidade do planeta, com estimativas de que o número possa dobrar até 2030. O grande agravante é que boa parte dessas instalações está situada em regiões que já enfrentam elevado estresse hídrico, aumentando a pressão sobre recursos naturais escassos.
Por que a inteligência artificial consome tanta energia?
O grande motor por trás desse alto consumo energético é o processamento paralelo em escala industrial. Para treinar um modelo de linguagem avançado, são necessárias milhares de unidades de processamento gráfico operando em conjunto durante semanas, analisando volumes massivos de dados para ajustar bilhões de parâmetros internos.
O consumo elétrico, no entanto, não fica restrito à fase inicial de treinamento. Cada nova consulta enviada a um chatbot ativa o modelo novamente no processo conhecido como inferência. Como ocorrem bilhões de interações diárias no mundo todo, a demanda por eletricidade permanece constante. O treinamento do modelo GPT-4, por exemplo, consumiu cerca de 50 GWh de energia, quantidade suficiente para abastecer a cidade de São Francisco durante três dias inteiros. Apesar desse número expressivo, pesquisadores indicam que a fase de uso diário responde por entre 80% e 90% de toda a capacidade computacional consumida pela IA atualmente.
O papel das GPUs no processamento
Originalmente desenvolvidas para a renderização de gráficos em jogos, as GPUs (unidades de processamento gráfico) tornaram-se vitais para a IA. Sua arquitetura permite realizar milhões de cálculos simultâneos, característica indispensável para os complexos modelos de linguagem atuais.
Chips de última geração, como o Nvidia H100, foram projetados especificamente para atender a essas cargas de trabalho intensivas. Essas peças consomem quantias elevadas de energia e demandam sistemas eficientes de refrigeração para evitar falhas por superaquecimento. Em grandes centros de dados, é comum encontrar mais de 10 mil GPUs trabalhando de forma sincronizada. Quanto maior a complexidade do modelo, maior será o número de chips necessários e o consumo total de eletricidade.
Por que a IA também consome água?
Devido ao aquecimento extremo dos servidores, grande parte das instalações utiliza água de forma contínua para manter os componentes em temperaturas operacionais seguras, embora existam estruturas que operem exclusivamente com resfriamento a ar.
O impacto hídrico ocorre em três etapas principais: de forma direta, na refrigeração dos servidores; indiretamente, na geração da energia elétrica que alimenta a infraestrutura; e no processo de fabricação dos componentes eletrônicos. Levantamentos do setor projetam que o uso global de água pela IA pode passar de 1,1 bilhão para 6,6 bilhões de metros cúbicos até 2027, montante que supera a metade do consumo hídrico anual do Reino Unido.
Como funciona o resfriamento dos data centers
Os data centers recorrem a duas metodologias principais para remover o calor gerado pelos equipamentos. A primeira é o resfriamento a ar, que utiliza sistemas de ar-condicionado industrial para direcionar o ar frio pela parte frontal dos computadores e extrair o ar quente pela parte traseira.
A segunda abordagem é o resfriamento líquido. Nesse formato, placas com canais de água tratada são fixadas diretamente sobre os processadores, ou os próprios computadores são imersos em tanques com óleo dielétrico (fluido que não conduz eletricidade). O líquido aquecido é então direcionado para torres externas para ser resfriado e reutilizado.
O uso de água para controlar a temperatura dos servidores
Estudos divulgados pelo Lincoln Institute of Land Policy indicam que um data center de médio porte consome uma quantidade de água comparável à de uma cidade pequena. Em instalações de grande escala, esse volume pode atingir até 19 milhões de litros por dia.
No estado do Texas, um levantamento da Houston Advanced Research Center calcula que os data centers da região devem consumir cerca de 399 bilhões de galões de água até 2030, o equivalente a 1,51 bilhão de metros cúbicos do recurso.
O que são os data centers e por que eles importam tanto?
Conhecidos como a espinha dorsal da internet, os data centers são edifícios projetados para abrigar servidores, sistemas de armazenamento e infraestrutura de rede necessária para guardar e processar informações. No campo da inteligência artificial, a relevância dessas instalações cresceu com o avanço dos complexos de hiperescala (Hyperscale), que substituíram processadores tradicionais por superchips focados em cálculos massivos.
O calor sem precedentes gerado por esses novos chips motivou a transição do ar-condicionado convencional para sistemas de resfriamento líquido direto no chip. Diante do aumento astronômico na demanda por energia, grandes corporações de tecnologia passaram até mesmo a adquirir e reativar usinas nucleares dedicadas. Com isso, os data centers tornaram-se o epicentro de uma disputa geopolítica por capacidade computacional e infraestrutura energética.
Infraestrutura necessária para executar modelos de IA
A execução contínua de um modelo de inteligência artificial exige a integração de múltiplos sistemas tecnológicos. A infraestrutura básica é composta por:
- Servidores com GPUs e CPUs: responsáveis pelo process
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