Nova fronteira da desigualdade: quem paga a conta ambiental da inteligência artificial?

Não para aí. O relatório estima que a pegada hídrica associada a esses centros de dados poderá alcançar 9,3 trilhões de litros anuais, quantidade equivalente às necessidades domésticas básicas de toda a população da África Subsaariana, cerca de 1,3 bilhão de pessoas.

Além disso, a área necessária para sustentar essa infraestrutura deve ultrapassar 14,5 mil quilômetros quadrados, uma extensão próxima ao dobro da região metropolitana de Jacarta, na Indonésia.

Publicado pelo Instituto da Universidade das Nações Unidas para Água, Meio Ambiente e Saúde, o relatório questiona uma das métricas mais utilizadas para medir a ‘sustentabilidade’ da tecnologia: as emissões de carbono. Embora elas indiquem quanto uma atividade contribui para as mudanças climáticas, os pesquisadores argumentam que a inteligência artificial também carrega uma pesada pegada hídrica e territorial. Em outras palavras, uma IA pode parecer mais “limpa” do ponto de vista climático, mas ainda assim consumir grandes quantidades de água e ocupar áreas significativas para sustentar sua operação. O resultado é que parte dos custos ambientais permanece invisível nas análises convencionais.

“Este relatório não é um argumento contra a inteligência artificial”, afirmou o professor Kaveh Madani, diretor do instituto e coordenador da pesquisa. “É um chamado para que ela seja utilizada de forma responsável e para que seus impactos não intencionais sejam enfrentados de maneira preventiva.”

Grande parte das discussões sobre o impacto ambiental da IA tem se concentrado na energia necessária para treinar modelos avançados. O relatório, porém, aponta que o principal consumo ocorre depois que os sistemas entram em operação.

Segundo os pesquisadores, entre 80% e 90% de toda a energia associada à inteligência artificial é consumida na fase de uso cotidiano, conhecida como inferência, quando os modelos respondem a bilhões de solicitações feitas por usuários.

Apenas o ChatGPT, segundo as estimativas apresentadas no estudo, processa cerca de 2,5 bilhões de comandos por dia. Isso representaria um consumo anual de aproximadamente 383 gigawatts-hora de eletricidade.

Cada quilowatt-hora utilizado também demanda água para resfriamento dos equipamentos e ocupa áreas associadas à geração elétrica, às cadeias de suprimento e à construção da infraestrutura necessária para manter os sistemas funcionando.

“Se continuarmos avaliando a sustentabilidade da IA apenas pelo carbono, podemos acreditar que as energias renováveis tornam essa infraestrutura limpa, quando na verdade estamos resolvendo um problema e criando outros”, afirmou a pesquisadora Miriam Aczel, autora principal do relatório.

O estudo destaca que diferentes aplicações da IA possuem impactos ambientais muito distintos. Uma consulta simples em um chatbot pode consumir cerca de 200 vezes mais energia do que sistemas básicos de classificação de texto. Já a geração de uma única imagem por inteligência artificial pode demandar aproximadamente 1.450 vezes mais energia.

O cenário torna-se ainda mais preocupante com o avanço dos vídeos gerados por IA. Segundo os autores, um vídeo curto produzido por inteligência artificial pode consumir tanta eletricidade quanto 200 mil operações simples de filtragem de spam. Os pesquisadores alertam que o crescimento acelerado dessas ferramentas pode anular os ganhos de eficiência tecnológica.

O fenômeno é conhecido como ‘Paradoxo de Jevons’: quanto mais eficiente uma tecnologia se torna, mais barata ela fica e mais intensamente é utilizada, aumentando o consumo total de recursos.

“Muitas pessoas acreditam que a pegada ambiental da IA diminuirá à medida que a tecnologia evoluir. Mas essa é apenas parte da história”, disse Madani. “Uma IA mais eficiente e acessível tende a ser usada com mais frequência, fazendo com que o impacto total continue crescendo.”

O relatório também chama atenção para a distribuição desigual dos custos ambientais da revolução digital.

Na Irlanda, os centros de dados já consumiram 21% de toda a eletricidade medida do país em 2023, superando o consumo conjunto das residências urbanas. Diante da pressão sobre a rede elétrica, novas autorizações para instalação de data centers na região de Dublin foram suspensas até 2028.

No México, a expansão da infraestrutura digital em Querétaro tem aumentado a pressão sobre reservas hídricas em uma região afetada por secas prolongadas.

Já no Uruguai, os pesquisadores apontam que projetos de centros de dados com elevado consumo de água avançaram durante a grave crise hídrica de 2023, quando os reservatórios que abastecem Montevidéu atingiram níveis críticos e a água da torneira chegou a ser considerada inadequada para consumo.

“Quando observamos onde os data centers estão sendo construídos e onde o estresse hídrico é mais intenso, frequentemente encontramos os mesmos territórios”, afirmou Mir Matin, coautor do estudo. “As comunidades que convivem com esses impactos nem sempre são as que se beneficiam dos serviços de IA.”

No Brasil, a corrida para atrair data centers tem sido apresentada pelo governo federal como uma oportunidade para o desenvolvimento tecnológico e a soberania digital. Mas críticos questionam se o país não corre o risco de repetir um padrão histórico de especialização em commodities. Uma análise do ClimaInfo alerta que os centros de processamento de dados consomem grandes volumes de energia e água, mas geram relativamente pouco valor agregado local. Na prática, o Brasil poderia se tornar um exportador indireto de energia renovável, transformada em dados processados para empresas estrangeiras, enquanto concentra os custos ambientais e de infraestrutura dessa atividade.

Atualmente, apenas 32 países possuem centros de dados especializados em IA. Mais de 90% dessa capacidade está concentrada em apenas duas nações, enquanto mais de 150 países praticamente não possuem infraestrutura própria para desenvolver ou operar sistemas avançados. Ao mesmo tempo, muitos dos impactos ambientais permanecem concentrados em regiões do Sul Global, responsáveis pela extração de minerais estratégicos e pelo processamento de resíduos eletrônicos.

O relatório estima que a infraestrutura de IA poderá gerar até 2,5 milhões de toneladas de lixo eletrônico por ano até o fim da década.

Para os autores, o desafio agora é garantir que a expansão da inteligência artificial ocorra dentro dos limites ambientais do planeta e de forma mais justa. “A IA tem potencial para promover prosperidade e melhorar o bem-estar humano”, afirmou o reitor da Universidade das Nações Unidas, Tshilidzi Marwala. “A questão é saber se isso acontecerá de forma equitativa. Esse deixou de ser um problema técnico e passou a ser uma questão de governança.”