O Impacto Ambiental do Boom da Inteligência Artificial em 2025

O boom da inteligência artificial (IA) em 2025 não está apenas revolucionando setores como tecnologia, saúde, educação e serviços — ele também está deixando uma marca significativa no meio ambiente. Um novo relatório publicado este mês revela que os impactos ambientais do uso de IA neste ano foram substanciais, comparáveis até mesmo às emissões anuais de grandes metrópoles como Nova York. Esta análise constitui um ponto de virada importante na compreensão de quanto a expansão dessa tecnologia está pressionando recursos naturais críticos como energia e água.

Principais descobertas: CO₂ e consumo de água

Segundo a pesquisa, que foi publicada na revista científica Patterns, a impressão ambiental da IA em 2025 pode ter gerado até 80 milhões de toneladas de dióxido de carbono (CO₂) — uma cifra equivalente às emissões totais produzidas pela cidade de Nova York em um ano.

Além disso, o uso de água associado à operação e ao resfriamento de sistemas de IA foi extraordinário. Estimativas mostram que a tecnologia pode ter consumido até 765 bilhões de litros de água, um volume maior do que a demanda anual global por água engarrafada, segundo alguns parâmetros de comparação.

Esses números representam não apenas o consumo direto nos centros de dados, mas também água indireta, usada na geração da eletricidade que alimenta esses sistemas. Estudos relacionados sugerem que a água total envolvida no setor pode ser ainda maior quando se considera geração de energia e fabricação de semicondutores — o que amplia o debate sobre responsabilidade e sustentabilidade.

Comparações que impressionam

Colocar as cifras em perspectiva ajuda a entender a magnitude do problema:

• 80 milhões de toneladas de CO₂ — quantidade comparável à emissão anual de uma grande cidade.
• 765 bilhões de litros de água consumidos — mais do que toda a água engarrafada que o mundo consome em um ano.

Esses números colocam a IA firme no centro da discussão sobre uso de recursos globais, colocando-a lado a lado com outros grandes setores intensivos em energia e água.

Onde a energia e a água estão sendo usados?

Os principais responsáveis por esse impacto são os data centers que alimentam operações de IA — desde treinamento de modelos grandes (como os de linguagem e visão) até a inferência (uso diário por usuários). Esses centros dependem de infraestruturas gigantescas de energia elétrica e sistemas de resfriamento à base de água para manter equipamentos funcionando.

Alguns dados importantes levantados pela pesquisa incluem:

• Eletricidade: os data centers com foco em IA consomem níveis equivalentes aos de grandes indústrias, como fundições de alumínio.
• Água: sistemas de resfriamento dependem fortemente de água municipal e industrial. A água não é apenas para resfriar servidores; parte significativa está relacionada à produção de eletricidade que alimenta esses centros.

Falta de transparência: um problema crítico

Uma das críticas centrais do relatório é a escassez de dados transparentes por parte das grandes empresas de tecnologia. Muitas companhias divulgam metas ambientais e reduções nas emissões, mas poucas especificam quanto da energia e da água são usados exclusivamente para operações de IA. Isso cria uma lacuna importante que dificulta avaliações precisas e políticas públicas eficazes.

Essa falta de transparência também alimenta debates sobre quem deve arcar com os custos ambientais da expansão da tecnologia. Especialistas argumentam que empresas lucrando com IA deveriam ser responsabilizadas pelas externalidades — ou seja, os custos ambientais que atualmente recaem sobre a sociedade em geral.

O que isso significa para o futuro da IA sustentável?

A pesquisa destaca que o consumo de energia e água por IA deve continuar crescendo nas próximas décadas, especialmente com a construção de novos centros de dados em países como Estados Unidos, China e Europa. Isso coloca uma pressão adicional sobre redes de energia já tensas e recursos hídricos em regiões vulneráveis.

Há um chamado claro por transparência, regulamentação e inovação sustentável no setor. Incentivos a tecnologias de resfriamento mais eficientes, uso de fontes renováveis, e métricas padronizadas para medir impacto ambiental são apontados como caminhos essenciais para equilibrar a evolução da IA com a conservação dos recursos naturais.

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