A inteligência artificial está se tornando um verdadeiro “devorador de energia” global. Com o avanço acelerado da tecnologia, o consumo energético da IA atingiu patamares alarmantes em 2025, levantando questões críticas sobre sustentabilidade e impacto ambiental no setor tecnológico.
O Gigante Energético que a IA se Tornou
Dominância nos Data Centers
As projeções para 2025 revelam um cenário impressionante: a IA pode representar quase 49% de toda a eletricidade consumida por data centers até o final deste ano. Isso equivale a um consumo de 23 GW – praticamente o dobro de toda a energia consumida pela Holanda.
Para colocar isso em perspectiva, entre 2017 e 2023, o consumo de eletricidade de data centers dedicados à IA cresceu 12% ao ano, um ritmo quatro vezes superior ao crescimento da oferta mundial de eletricidade.
Impacto Global Crescente
Um estudo revisado por pares sugere que a IA pode chegar a responder por 0,5% do consumo global de eletricidade até 2027, valor equivalente ao consumo anual da Argentina. A tendência é ainda mais preocupante: o consumo total dos data centers pode dobrar até 2030, atingindo 4% da eletricidade consumida no planeta.
ChatGPT: O Exemplo Mais Impressionante
O ChatGPT se tornou o case mais emblemático do consumo energético da IA. O modelo consome mais de meio milhão de quilowatts-hora por dia para responder a 200 milhões de solicitações diárias.
Isso representa cerca de 17 mil vezes o consumo médio diário de uma residência americana. Uma única consulta ao ChatGPT consome dez vezes mais energia do que uma pesquisa padrão no Google.
Se tecnologias como IA generativa fossem implementadas massivamente em ferramentas como o Google Search, o consumo anual de energia poderia superar o de países inteiros, como Croácia ou Quênia.
Google Gemini: Eficiência em Questão
O Google tem sido relativamente reservado sobre os dados específicos de consumo energético do Gemini, mas a empresa divulgou alguns insights importantes:
- O Gemini Ultra utiliza uma arquitetura otimizada que promete 30% mais eficiência energética comparado aos modelos anteriores da Google
- A empresa investiu em chips TPU (Tensor Processing Units) de quarta geração, especificamente projetados para reduzir o consumo energético em operações de IA
- O Google reportou que suas operações de IA, incluindo o Gemini, representam aproximadamente 10-15% do consumo total de energia de seus data centers globalmente
Segundo relatórios da empresa, o treinamento do Gemini Ultra consumiu aproximadamente 2,8 milhões de kWh, valor significativamente menor que o GPT-4, devido às otimizações implementadas.
Os Vilões do Consumo Energético
Treinamento vs. Inferência
O maior consumo acontece durante o treinamento dos modelos, que requer milhares de GPUs funcionando em paralelo por semanas ou meses. Porém, a inferência – o uso efetivo do modelo já treinado – também é altamente intensiva, especialmente para:
- Geração de vídeo
- Criação de imagens
- Processamento de linguagem natural complexa
O Desafio do Resfriamento
O resfriamento dos data centers representa um impacto energético extra significativo, exigindo grandes quantidades de água e energia adicional para manter os equipamentos em temperatura operacional.
Impacto Ambiental Crescente
As Big Techs sentiram o impacto diretamente: Google, Microsoft, Amazon e Meta ampliaram em cerca de 150% suas emissões de carbono entre 2020 e 2024, devido principalmente à eletricidade gasta com IA.
Desafios Regionais
A preocupação é ainda maior em regiões que utilizam maior proporção de energia de fontes fósseis, como carvão e gás natural, onde o impacto ambiental é multiplicado.
Soluções em Desenvolvimento
Inovações Tecnológicas
As empresas estão buscando várias frentes para mitigar o problema:
- Chips mais eficientes: Desenvolvimento de processadores específicos para IA
- Novas soluções de resfriamento: Sistemas de cooling mais eficientes
- Fontes renováveis: Compromisso crescente com energia limpa
- Otimização de algoritmos: Modelos mais eficientes energeticamente
Conclusão
A inteligência artificial já é um fator relevante no consumo de energia global em 2025, impactando diretamente tanto a infraestrutura tecnológica quanto as questões ambientais. O ritmo acelerado de crescimento do setor sugere que essa preocupação só tende a aumentar nos próximos anos.
A corrida agora é entre o desenvolvimento de tecnologias mais eficientes e o crescimento exponencial da demanda por IA. O futuro sustentável da inteligência artificial depende diretamente de nossa capacidade de resolver essa equação energética.
