A inteligência artificial pode parecer uma tecnologia totalmente digital, mas seu funcionamento depende de uma enorme estrutura física. Cada pergunta feita a um chatbot passa por data centers equipados com servidores e processadores de alto desempenho, que precisam de energia, sistemas de resfriamento e, com o tempo, são substituídos e descartados.
O avanço acelerado da tecnologia tem ampliado a preocupação com esse impacto ambiental. Os modelos de IA exigem equipamentos cada vez mais potentes, principalmente unidades de processamento gráfico, conhecidas como GPUs. Como esses componentes precisam acompanhar a evolução dos sistemas, máquinas que ainda são relativamente novas podem se tornar obsoletas em poucos anos.
Quando isso acontece, parte dos equipamentos acaba entrando na cadeia de resíduos eletrônicos.
Segundo o Global E-waste Monitor 2024, o mundo gerou aproximadamente 62 milhões de toneladas de lixo eletrônico em 2022. Apenas 22,3% desse volume foi coletado e reciclado de maneira considerada adequada.
América Latina recicla uma parcela pequena do lixo eletrônico
Na América Latina, o cenário é ainda mais preocupante. Dados do Regional E-waste Monitor for Latin America 2022 apontam que apenas 2,7% dos resíduos eletrônicos gerados na região são coletados e encaminhados para reciclagem.
O índice fica bem abaixo da média mundial, estimada em cerca de 17%, e também da registrada na Europa, onde aproximadamente metade dos resíduos eletrônicos é coletada para reciclagem.
A expansão da inteligência artificial pode aumentar esse desafio. Quanto maior a demanda por processamento, maior tende a ser a necessidade de servidores, processadores, sistemas de armazenamento e outros componentes.
Sem políticas adequadas de reaproveitamento e reciclagem, o aumento da infraestrutura necessária para sustentar a IA pode resultar em mais equipamentos descartados.
IA também consome muita energia
O lixo eletrônico é apenas uma parte do impacto ambiental provocado pela inteligência artificial. O consumo de eletricidade também chama atenção, especialmente durante o treinamento dos modelos.
Nessa etapa, grandes quantidades de dados são processadas para que os sistemas aprendam padrões e consigam produzir respostas. Dependendo do modelo, milhares de servidores podem permanecer funcionando durante longos períodos.
Depois que a ferramenta chega ao público, o consumo continua. Cada pergunta enviada por um usuário exige processamento nos servidores, em uma etapa conhecida como inferência.
Segundo informações da Universidade das Nações Unidas, a inferência pode representar entre 80% e 90% do consumo de energia associado à utilização de sistemas de inteligência artificial.
Isso significa que o impacto não está apenas no desenvolvimento dos modelos. A utilização cotidiana das ferramentas também contribui para a demanda por eletricidade.
Resfriamento dos servidores utiliza água
Outro recurso envolvido na operação dos data centers é a água. Os servidores produzem calor durante o processamento e precisam ser resfriados continuamente para evitar superaquecimento.
Uma parte dos sistemas utilizados para esse controle de temperatura depende de água. Em grande escala, mesmo pequenas quantidades utilizadas individualmente podem representar um consumo significativo quando multiplicadas por milhões de operações.
O CEO da OpenAI, Sam Altman, afirmou que uma consulta ao ChatGPT pode utilizar aproximadamente 0,32 mililitro de água para o processo de resfriamento.
A quantidade, isoladamente, é pequena. O impacto passa a ser mais relevante quando considerado o volume de interações realizadas diariamente por usuários ao redor do mundo.
Crescimento da tecnologia aumenta preocupação
O desenvolvimento de modelos de inteligência artificial mais sofisticados exige cada vez mais capacidade computacional. Ao mesmo tempo, empresas, governos e consumidores ampliam o uso dessas ferramentas em diferentes atividades.
De acordo com o Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (UNEP), os ganhos de eficiência obtidos em equipamentos e modelos ainda não foram suficientes para impedir o crescimento da demanda geral por energia.
A diretora digital do UNEP, Golestan (Sally) Radwan, também chama atenção para a existência de lacunas no conhecimento sobre os impactos ambientais provocados pela expansão da inteligência artificial.
O cenário envolve diferentes etapas da cadeia tecnológica: a fabricação de chips e servidores, o transporte e a instalação dos equipamentos, o consumo de energia e água durante a operação e, posteriormente, o descarte dos componentes.
Impacto ambiental vai além do ambiente digital
Embora a inteligência artificial seja utilizada por meio de aplicativos e plataformas acessadas pela internet, seu funcionamento depende de uma infraestrutura física de grande escala.
O crescimento do setor, portanto, coloca em discussão a necessidade de aumentar a eficiência energética dos data centers, reduzir o consumo de água e ampliar o reaproveitamento dos equipamentos.
A expansão da IA não significa necessariamente que seus impactos ambientais sejam inevitáveis. Medidas de eficiência, uso de fontes de energia menos intensivas em carbono, maior vida útil dos equipamentos e sistemas adequados de reciclagem podem ajudar a reduzir os efeitos associados ao crescimento da tecnologia.
O desafio está em acompanhar a rápida evolução da inteligência artificial sem deixar de considerar os recursos naturais e os resíduos gerados pela infraestrutura necessária para mantê-la funcionando.
*Da Agência Fonte Exclusiva.