A era da IA generativa está mudando o mundo, tanto figurativamente quanto literalmente. O consumo de energia e água das grandes empresas de tecnologia, principais desenvolvedoras dessa tecnologia, assim como suas emissões de carbono, dispararam nos últimos anos. E as projeções mostram que a tendência não vai mudar. Embora nenhuma empresa diga oficialmente que esse aumento se deve ao surgimento da IA, os números mostram um salto significativo em 2022, ano em que a OpenAI lançou o ChatGPT e inaugurou a corrida da IA generativa.
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Sete das 10 maiores empresas do mundo por valor de mercado são tecnológicas, o que dá uma ideia da importância do setor. Grandes indústrias têm grandes necessidades de recursos. No geral, os dados mostram um importante salto.
Mais energia
Os últimos dados disponíveis do Google e da Microsoft, principais desenvolvedoras dessa tecnologia, refletem um grande crescimento pelo segundo ano consecutivo nas três magnitudes-chave.
O Google, responsável pelo modelo Gemini, registrou um aumento de 16,2% no consumo de energia em 2023 em comparação com o ano anterior. A Microsoft, dona do Copilot e que emprestou sua infraestrutura à OpenAI para desenvolver todas as versões do ChatGPT e do gerador de imagens Dall-E, registrou um crescimento de 28,7%, como refletido em seu relatório anual de sustentabilidade. A empresa fundada por Bill Gates dobrou suas necessidades energéticas entre 2020 e 2023, passando de 11,2 milhões de megawatt-hora (MWh) para 24 milhões de MWh. Quase a mesma coisa aconteceu com o Google, com um aumento de 67% nesse período.
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Os processadores GPU, utilizados no treinamento de modelos de inteligência artificial, são muito mais poderosos que as CPUs, até agora predominantes nos data centers, e por isso consomem mais energia (até 10 vezes mais). Treinar grandes modelos de linguagem requer dezenas de milhares de GPUs operando dia e noite por semanas ou meses. Os modelos mais avançados são periodicamente retrainados para incorporar dados atualizados e cada vez que um usuário digita um prompt em seu celular ou computador, a resposta é computada em um data center. Toda essa atividade esticou a demanda energética, a ponto de algumas empresas, conscientes de que a tendência continuará a subir por algum tempo, estudarem desenvolver pequenas usinas nucleares para garantir um fornecimento suficiente e estável.
Mais água
Os data centers nos quais a IA (e toda atividade digital) é operada são grandes armazéns industriais populados por fileiras e fileiras de racks, processadores organizados em forma de gabinete ou geladeira. Todos esses processadores e servidores, que hospedam nossos dados e executam programas online, funcionam dia e noite. Essa atividade emite muito calor; se a temperatura não for controlada, o equipamento pode quebrar.
A água é usada para resfriar os data centers e é pulverizada para esfriar o ambiente. O consumo desse recurso também registrou aumentos de 13,8% e 21% em 2023, respectivamente, números semelhantes aos do ano anterior. A Microsoft, por exemplo, relatou o uso de quase 13 bilhões de litros de água. Mais da metade desse volume (cerca de 8 bilhões de litros) foi evaporada ou consumida, portanto não pôde ser reutilizada. O Google, por sua vez, precisou de menos água, cerca de 8,6 bilhões de litros, mas apenas retornou 26,6% dessa quantidade ao sistema.
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Esses números, no entanto, não fornecem um quadro completo do consumo real dos desenvolvedores de IA. As empresas fornecem apenas dados sobre a água que usam para resfriar os data centers, mas não incluem em seus relatórios nem a água usada para gerar a eletricidade que consomem, nem a água usada na cadeia de suprimentos dos produtos (principalmente na fabricação de chips e outro hardware), como é o caso, por exemplo, das emissões de carbono.
Mais emissões
Quanto às emissões de carbono, as do Google cresceram 13% e as da Microsoft, 3,8% no último ano. O aumento é de 67% e 40%, respectivamente, se observarmos os últimos quatro anos.
Segundo especialistas, a maior parte da poluição emitida por essas empresas tem a ver com sua cadeia de suprimentos – o principal motor do aumento das emissões globais de carbono está associado à fabricação de chips de IA e à construção de data centers.
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Embora a eficiência energética do hardware usado para desenvolver e executar IA tenha aumentado nos últimos anos e continuará a fazê-lo nos próximos anos, é muito improvável que o carbono incorporado (a quantidade de emissões de carbono associada às etapas de extração, produção, transporte e fabricação da vida útil de um produto) diminua a curto prazo devido ao aumento da demanda por hardware de IA.
A corrida pela IA
Do Google à Microsoft, Meta ou Amazon (que ainda não publicaram seus relatórios ambientais para este ano) e Apple, todas as grandes empresas de tecnologia estão imersas em programas para melhorar seus registros de emissões de carbono e reduzir a quantidade de água que usam. O objetivo para muitos deles é chegar a 2030 com uma pegada ambiental muito baixa.
Em um artigo que acaba de ser aceito na revista Communications of the ACM, uma referência no setor de computação, especialistas do setor apresentaram projeções baseadas no consumo atual e nas tendências do setor. A demanda global da IA será responsável pelo uso de entre 4,2 e 6,6 trilhões de litros até 2027, o equivalente à metade da água usada anualmente no Reino Unido. Nesse mesmo ano, a demanda energética da IA será de entre 85 e 134 TWh. Em termos comparativos, a produção global de baterias em 2023 ficou em torno de um terawatt-hora (1 TWh).
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