O paradoxo energético da IA generativa: inovação que também exige mais energia

A inteligência artificial generativa está transformando a forma como empresas produzem conteúdo, analisam dados, automatizam processos e tomam decisões. Mas, por trás dessa transformação digital, existe uma infraestrutura que depende de recursos físicos: os data centers, responsáveis por treinar e executar os modelos de IA.

Esse cenário cria um desafio para as organizações que avançam em suas estratégias de descarbonização. Como ampliar o uso de uma tecnologia que pode melhorar a eficiência operacional sem ignorar o aumento da demanda energética necessário para mantê-la funcionando?

O paradoxo energético da IA generativa está justamente nessa relação. A tecnologia pode contribuir para a eficiência de diferentes setores, mas sua expansão também pressiona o sistema elétrico e exige decisões mais consistentes sobre energia, emissões e infraestrutura.

Por que a IA generativa aumenta a demanda por eletricidade?

O treinamento e a operação de modelos de IA generativa acontecem principalmente em data centers. Essas instalações concentram servidores, equipamentos de armazenamento, redes e sistemas de refrigeração, que precisam de eletricidade para funcionar.

A demanda não depende apenas do tamanho dos modelos. O aumento do número de usuários, a frequência de utilização e a popularização de aplicações mais complexas também influenciam o consumo. Geração de vídeos, tarefas de raciocínio e sistemas capazes de executar múltiplas etapas podem exigir muito mais energia do que uma simples consulta de texto.

O impacto climático não está apenas no consumo de energia

A relação entre IA e sustentabilidade não se limita à quantidade de eletricidade utilizada. O impacto climático depende também de como essa energia é gerada.

Quando a expansão dos data centers é atendida por fontes fósseis, o aumento da demanda pode resultar em mais emissões indiretas de gases de efeito estufa. A IEA estima que as emissões indiretas dos data centers, associadas ao consumo de eletricidade, podem crescer quase 80% até 2030 em seu cenário-base.

Além disso, a infraestrutura digital envolve fabricação de servidores, uso de materiais, refrigeração e consumo de água. Uma pesquisa publicada na Nature Sustainability estimou que a expansão de servidores de IA nos Estados Unidos poderia gerar, entre 2024 e 2030, uma pegada hídrica anual de 731 a 1.125 milhões de m³ e emissões adicionais de 24 a 44 milhões de toneladas de CO₂ equivalente, dependendo da escala de crescimento.

Esses números não significam que toda aplicação de IA tenha o mesmo impacto. Eles reforçam, porém, que a sustentabilidade da tecnologia precisa ser avaliada de forma mais ampla, considerando o ciclo de vida da infraestrutura e as condições energéticas de cada operação.

Eficiência por tarefa não é suficiente

Um dos pontos mais importantes desse debate é a diferença entre eficiência energética e consumo total.

Os avanços em hardware e software têm reduzido significativamente a energia necessária para executar determinadas tarefas de IA. Segundo a IEA, o consumo de energia por tarefa caiu pelo menos uma ordem de magnitude por ano nos últimos anos. Ao mesmo tempo, o aumento do uso e a adoção de aplicações mais complexas podem elevar a demanda total.

Isso significa que uma empresa pode utilizar um modelo mais eficiente e, ainda assim, aumentar seu consumo energético se ampliar muito a quantidade de operações realizadas. Por isso, avaliar apenas o desempenho individual de uma ferramenta não é suficiente para compreender seu impacto climático.

A pergunta central passa a ser: a eficiência conquistada está acompanhando o crescimento da demanda?

Como alinhar IA generativa e metas de Net Zero?

Conciliar transformação digital e metas de Net Zero exige tratar a energia como parte da estratégia de tecnologia, e não apenas como um custo operacional. Algumas frentes podem contribuir para esse alinhamento.

1. Medir o consumo energético associado ao uso de IA

Antes de estabelecer metas, é necessário compreender onde está o consumo. Isso envolve avaliar a infraestrutura utilizada, os modelos adotados, a frequência de uso e, quando possível, a intensidade energética das aplicações.

A medição também ajuda a identificar diferenças entre tarefas. Uma aplicação de geração de texto pode ter uma demanda muito diferente de uma ferramenta de geração de vídeo ou de um sistema que executa múltiplas etapas de raciocínio.

2. Priorizar eficiência sem ampliar o uso de forma indiscriminada

A eficiência computacional é uma das principais oportunidades para reduzir o impacto da IA. Modelos adequados à finalidade, processamento mais eficiente e escolhas técnicas proporcionais à necessidade podem evitar o uso excessivo de recursos.

O objetivo não é simplesmente utilizar menos tecnologia, mas utilizar a tecnologia necessária, da forma mais eficiente possível.

3. Considerar a origem da eletricidade

A descarbonização da infraestrutura digital depende também da matriz elétrica que a abastece. A IEA aponta que a expansão dos data centers pode ser atendida por diferentes fontes, e que a velocidade de crescimento da demanda cria desafios para o planejamento energético.

Nesse contexto, a contratação de energia renovável, o acompanhamento da intensidade de carbono da eletricidade e a avaliação da localização da infraestrutura podem fazer parte de uma estratégia mais ampla de redução de emissões.

4. Integrar IA às metas climáticas corporativas

O uso de IA generativa precisa ser considerado nas decisões de sustentabilidade, especialmente quando envolve aumento relevante de processamento, contratação de serviços em nuvem ou expansão de infraestrutura digital.

Isso significa conectar decisões de tecnologia a indicadores ambientais, orçamento energético e metas de redução de emissões, evitando que a transformação digital avance de forma isolada em relação à agenda climática.

O desafio é transformar eficiência em impacto líquido positivo

A IA generativa pode contribuir para a sustentabilidade em diferentes setores, inclusive por meio da otimização de processos e do uso mais eficiente de recursos. A própria IEA destaca o potencial da tecnologia para transformar a operação do sistema energético.

Mas esse potencial não elimina a necessidade de avaliar o impacto da própria infraestrutura que sustenta a IA. Uma aplicação pode gerar ganhos de eficiência em determinada atividade, enquanto sua expansão aumenta a demanda energética em outra etapa da cadeia.

Por isso, a discussão sobre Net Zero precisa ir além da eficiência de uma ferramenta isolada. O que importa é compreender o resultado líquido da adoção da tecnologia, considerando os benefícios obtidos e os recursos necessários para viabilizá-los.

Transformação digital e transição energética precisam caminhar juntas

O paradoxo energético da IA generativa não significa que a tecnologia deva ser evitada. Ele mostra que a transformação digital precisa ser acompanhada por uma visão mais integrada de energia, infraestrutura e clima.

À medida que a IA se torna parte da operação das empresas, suas implicações energéticas deixam de ser uma questão restrita às equipes de tecnologia. Passam a fazer parte das decisões estratégicas sobre eficiência, investimentos, riscos e descarbonização.

Conciliar inovação e Net Zero, portanto, não depende apenas de desenvolver modelos mais eficientes. Depende também de compreender a demanda que cresce, planejar a infraestrutura necessária e garantir que a expansão digital esteja alinhada à transição para uma economia de baixo carbono.

A transformação digital pode avançar, mas precisa avançar com responsabilidade energética.