O estudo apresenta um panorama provavelmente bastante conservador do impacto ambiental da IA, visto que se baseia na quantidade relativamente limitada de dados atualmente disponíveis ao público.
A falta de transparência por parte das empresas de tecnologia dificulta a avaliação do potencial impacto ambiental da IA em tarefas cotidianas, argumenta o autor do estudo, que vem monitorando o consumo de energia elétrica de data centers utilizados para IA e mineração de criptomoedas ao longo dos anos.
“Não há como precisar um número exato, mas será algo muito grande de qualquer forma… No fim das contas, todos pagarão o preço por isso”, diz Alex de Vries-Gao, candidato a doutorado no Instituto de Estudos Ambientais da VU Amsterdam, que publicou seu artigo hoje na revista Patterns .
Para analisar esses números, de Vries-Gao se baseou em pesquisas anteriores que constataram que a demanda global de energia para IA poderia chegar a 23 GW este ano — ultrapassando a quantidade de eletricidade usada para mineração de Bitcoin em 2024.
Embora muitas empresas de tecnologia divulguem os números totais de suas emissões de carbono e uso direto de água em relatórios anuais de sustentabilidade, elas geralmente não detalham esses números para mostrar quantos recursos a IA consome.
De Vries-Gao encontrou uma solução alternativa usando estimativas de analistas, teleconferências de resultados das empresas e outras informações disponíveis publicamente para avaliar a produção de hardware para IA e quanta energia esse hardware provavelmente consome.
Depois de calcular quanta eletricidade esses sistemas de IA provavelmente consumiriam, ele pôde usar essa informação para prever a quantidade de poluição que aquece o planeta e que provavelmente seria gerada.
O valor estimado ficou entre 32,6 e 79,7 milhões de toneladas anualmente. Para efeito de comparação, a cidade de Nova York emite cerca de 50 milhões de toneladas de dióxido de carbono por ano.
Os centros de dados também podem ser grandes consumidores de água, um problema igualmente ligado ao seu consumo de eletricidade.
A água é usada nos sistemas de refrigeração dos centros de dados para evitar o superaquecimento dos servidores.
As usinas de energia também demandam quantidades significativas de água para resfriar os equipamentos e acionar as turbinas a vapor, o que representa a maior parte da pegada hídrica de um centro de dados.
O incentivo à construção de novos centros de dados para IA generativa também impulsionou planos para a construção de mais usinas de energia, que, por sua vez, consomem mais água (e geram mais poluição por gases de efeito estufa, caso queimem combustíveis fósseis).
Segundo de Vries-Gao, a IA poderá utilizar entre 312,5 e 764,6 bilhões de litros de água este ano. Esse valor é ainda maior do que o estimado em um estudo anterior, realizado em 2023, que previa um consumo de água de até 600 bilhões de litros em 2027.
“Acho que essa é a maior surpresa”, diz Shaolei Ren, um dos autores do estudo de 2023 e professor associado de engenharia elétrica e de computação na Universidade da Califórnia, Riverside.
“O artigo [de de Vries-Gao] é muito oportuno… especialmente porque estamos vendo opiniões cada vez mais polarizadas sobre IA e água”, acrescenta Ren.
Nos Estados Unidos, país que possui mais instalações desse tipo do que qualquer outro no mundo, houve um aumento na oposição local a novos projetos de data centers, frequentemente motivada por preocupações com o consumo de água e energia.
Mesmo com a projeção mais alta para o consumo de água, Ren afirma que a análise de de Vries-Gao é “muito conservadora”, pois considera apenas os impactos ambientais da operação de equipamentos de IA, excluindo os efeitos adicionais que se acumulam ao longo da cadeia de suprimentos e no final da vida útil do dispositivo.
Há uma grande variedade de resultados porque as empresas não estão divulgando dados mais precisos.
De Vries-Gao reuniu todas as informações que pôde em relatórios de sustentabilidade, mas descobriu que eles frequentemente omitem detalhes importantes, como o consumo indireto de água decorrente da demanda de eletricidade e quanta água é usada especificamente para IA.
As emissões e o consumo de água podem variar dependendo da localização de um data center e do nível de poluição da rede elétrica local.
Portanto, ser mais transparente sobre onde as empresas operam ou planejam construir novos data centers também ajudaria a esclarecer o crescente impacto ambiental da IA.
“Podemos realmente nos perguntar: é assim que queremos que seja? Isso é justo?”, diz de Vries-Gao.
“Precisamos mesmo dessa transparência para que possamos começar essa discussão.”
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