Por que uma simples trend de IA pode causar tanto impacto ao meio ambiente? Entenda

Basta abrir as redes sociais para encontrar uma nova brincadeira feita com inteligência artificial (IA). Em poucos minutos, é possível descobrir como você seria nos anos 80, testar um corte de cabelo completamente diferente, envelhecer ou rejuvenescer o rosto e até se imaginar dentro de outro cenário. Para quem está diante da tela, tudo parece acontecer quase instantaneamente. Nos bastidores, porém, a história é bem diferente.

Cada imagem criada e cada resposta fornecida por ferramentas de inteligência artificial dependem de uma enorme infraestrutura tecnológica. São servidores trabalhando para interpretar comandos, realizar cálculos e entregar o resultado solicitado. E, quanto mais complexa a tarefa - especialmente quando envolve a geração de imagens -, maior pode ser a quantidade de processamento necessária.

É justamente por isso que uma trend aparentemente simples, quando repetida por milhares ou milhões de pessoas, levanta uma questão que vai muito além das redes sociais: qual é o custo ambiental de usar inteligência artificial?

Entre os recursos necessários para manter essa engrenagem funcionando está algo que talvez muita gente não associe imediatamente à tecnologia: a água.

Como a inteligência artificial consome água?

Não é uma ferramenta específica que literalmente "bebe" água toda vez que recebe um comando. O consumo acontece principalmente na estrutura física necessária para que esses sistemas funcionem. 

As informações processadas por serviços digitais passam por data centers, grandes instalações que concentram servidores responsáveis por armazenar, gerenciar e processar enormes quantidades de dados. Eles não são exclusivos da inteligência artificial: também estão envolvidos em atividades cotidianas como assistir a um filme por streaming, armazenar fotografias na nuvem ou acessar diferentes serviços na internet.

A IA, no entanto, acrescenta uma demanda computacional importante a essa infraestrutura. Para gerar um texto ou criar uma imagem, por exemplo, os equipamentos precisam executar uma grande quantidade de operações. Esse trabalho consome eletricidade e produz calor.

E servidor superaquecido é um problema. Por isso, os data centers contam com sistemas capazes de controlar a temperatura dos equipamentos. Dependendo da tecnologia utilizada, a água entra justamente nessa etapa.

Em algumas instalações, sistemas de resfriamento utilizam a evaporação da água para retirar calor do ambiente, o que exige a reposição contínua do recurso. Outras adotam circuitos fechados ou tecnologias que diminuem consideravelmente essa necessidade.

Existe ainda um consumo indireto: a eletricidade que alimenta os servidores também possui sua própria pegada hídrica, dependendo da forma como é produzida.

Mas quanta água uma pergunta para a IA realmente gasta?

É aqui que a questão fica mais complicada. Embora algumas estimativas tenham viralizado nas redes sociais, não é possível afirmar que toda pergunta feita a uma IA consuma exatamente a mesma quantidade de água. Um estudo repercutido pelo The Washington Post em 2024, estimou que a geração de um texto de 100 palavras poderia chegar a aproximadamente 519 mililitros de água em determinadas condições.

Esses números, porém, precisam ser interpretados com cautela. Eles não significam que escrever qualquer texto de 100 palavras necessariamente gastará uma garrafa de água. O consumo pode mudar consideravelmente de acordo com o modelo utilizado, o data center responsável pelo processamento, a localização da instalação, o clima, a fonte de eletricidade e o sistema empregado para controlar a temperatura. Em outras palavras, ainda não existe uma conta simples do tipo "um comando equivale a X mililitros de água".

Por que uma trend pode se transformar em um problema?

Uma única pessoa gerar uma imagem para descobrir como ficaria com um corte chanel dificilmente parece uma ação de grandes proporções. O ponto muda quando pensamos em escala.

Imagine uma trend que viraliza mundialmente e leva milhões de usuários a criar não apenas uma, mas várias versões da mesma fotografia. Cada tentativa exige processamento. Multiplicada por um número gigantesco de pessoas, aquela brincadeira de poucos segundos passa a representar uma demanda considerável de infraestrutura. 

É o chamado efeito de escala: individualmente, uma ação pode parecer pequena. Coletivamente, seu peso aumenta. Isso também ajuda a explicar por que a discussão ambiental em torno da inteligência artificial não deveria se resumir a culpar quem fez uma imagem divertida ou conversou com um chatbot. O problema envolve a maneira como uma tecnologia que cresce rapidamente é desenvolvida, alimentada por energia e disponibilizada para bilhões de interações.

Nem toda inteligência artificial tem o mesmo impacto

Também seria equivocado colocar todas as ferramentas de IA na mesma categoria. Sistemas menores, especializados em tarefas específicas ou executados localmente podem demandar menos infraestrutura do que grandes modelos capazes de realizar atividades complexas.

O tipo de comando também importa. Gerar uma imagem, responder uma pergunta simples e realizar uma tarefa que exige raciocínio mais extenso não necessariamente demandam a mesma quantidade de processamento.

Da mesma maneira, dois data centers podem apresentar pegadas ambientais bastante diferentes. Uma instalação localizada em uma região de clima frio e equipada com sistemas eficientes de refrigeração pode ter necessidades distintas de outra instalada em um local quente ou sujeito à escassez hídrica. Por isso, mais do que perguntar "quanto a IA gasta?", é necessário considerar qual IA, executando qual tarefa, em qual infraestrutura e em que escala.

Empresas buscam maneiras de diminuir esse impacto

Diante desse cenário, empresas de tecnologia têm focado em projetos para tornar seus data centers mais eficientes. Há instalações desenvolvidas para reduzir ou até eliminar o uso de água no resfriamento durante determinadas operações, além de investimentos em energia renovável e compromissos de reposição hídrica. O Google, por exemplo, estabeleceu a meta de repor mais água do que utiliza diretamente em seus escritórios e data centers até 2030.

No Brasil, também surgem discussões sobre fontes alternativas para alimentar a expansão dessa infraestrutura. Entre as possibilidades está o uso do biometano na geração de energia para data centers, alternativa renovável produzida a partir da decomposição de matéria orgânica.

Ainda assim, eficiência é apenas uma parte da equação. Quanto mais rapidamente cresce a procura por IA, maior é o desafio de fazer com que os avanços tecnológicos sejam acompanhados por melhorias ambientais na mesma velocidade.

Então precisamos parar de usar inteligência artificial?

Não necessariamente. A discussão é mais complexa do que transformar o uso da IA em uma escolha entre "certo" e "errado". Ferramentas digitais já fazem parte da rotina e podem trazer benefícios em diversas áreas. O ponto é compreender que o mundo virtual também possui uma estrutura física, e ela demanda recursos reais.

Aquela imagem divertida que aparece pronta em segundos não nasceu apenas dentro do celular. Em algum lugar, servidores trabalharam para produzi-la, consumiram eletricidade, geraram calor e precisaram ser resfriados.

Isso não significa que ninguém mais possa participar de uma trend. Mas conhecer o que existe por trás dela ajuda a abandonar a ideia de que atividades digitais são ambientalmente "invisíveis". Da próxima vez que uma brincadeira com IA dominar as redes sociais, talvez valha lembrar: o resultado pode ser virtual, mas os recursos usados para produzi-lo são muito reais.

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Um post compartilhado por Giuliana Morrone (@giulianamorrone)