O apetite energético da inteligência artificial
Cada consulta que faz a um assistente de IA como o ChatGPT consome cerca de 10 vezes mais energia do que uma pesquisa tradicional no Google. Multiplique isto por milhões de utilizadores, milhares de empresas e centenas de modelos a ser treinados em simultâneo, e começa a perceber-se a dimensão do problema: a inteligência artificial está a tornar-se um dos maiores consumidores de eletricidade do planeta.
De acordo com a Agência Internacional de Energia, os data centers globais poderão consumir tanta eletricidade quanto o Japão já em 2026. As projeções apontam para um consumo global de cerca de 1.050 TWh — mais do dobro do consumo de 2022. Para contextualizar, em 2024 só os servidores dedicados a IA nos Estados Unidos consumiram entre 53 e 76 TWh, equivalente ao consumo anual de um país como Portugal.
Porque é que os data centers estão a consumir cada vez mais
O crescimento do consumo não é linear — é exponencial. E há três razões principais para isso:
1. Treino de modelos cada vez maiores: os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) requerem clusters de milhares de GPUs a funcionar 24 horas por dia durante semanas ou meses. Cada nova geração de modelos consome mais energia que a anterior.
2. Inferência em massa: o treino é apenas uma parte da equação. Cada vez que um utilizador interage com um assistente de IA, o modelo está a fazer inferência — um processo computacional intensivo que, somado a milhões de utilizadores, representa a maior fatia do consumo energético.
3. Expansão global da infraestrutura: as big tech estão a construir novos data centers a um ritmo acelerado em todo o mundo. Só nos EUA, espera-se que os data centers passem de 4,4% para 12% de toda a eletricidade consumida no país até 2028.
O papel da energia nuclear, solar e armazenamento
Perante este cenário, as empresas de tecnologia estão a recorrer a todas as fontes disponíveis para alimentar os seus data centers. A energia solar é a aposta mais comum para novos projetos, especialmente em regiões com boa radiação solar. No entanto, a intermitência da energia solar — não produz eletricidade à noite — obriga a soluções de armazenamento em baterias de grande escala.
A energia nuclear está a viver um renascimento impulsionado pela IA. Empresas como a Microsoft, Google e Amazon firmaram acordos de fornecimento de energia nuclear para data centers, incluindo parcerias com operadores de centrais nucleares existentes e investimento em pequenos reatores modulares (SMRs). A energia nuclear oferece o que a IA mais precisa: fornecimento estável, contínuo e livre de carbono.
O armazenamento em baterias é a peça que liga as renováveis à carga constante dos data centers. Projetos de baterias à escala de rede estão a ser instalados junto a grandes parques solares para garantir que os data centers podem funcionar 24 horas com energia limpa.
O que significa para consumidores e empresas
O impacto no consumidor final pode ser sentido de várias formas. A pressão sobre a rede elétrica em regiões com alta concentração de data centers pode levar a aumentos tarifários e a atrasos na ligação de novos consumidores. Em algumas zonas dos EUA e da Europa, as empresas de distribuição estão já a recusar novas ligações de data centers por falta de capacidade de rede.
Para as empresas, o aumento do consumo de energia associado à IA tem implicações diretas nos custos operacionais. Utilizar modelos de IA de forma intensiva pode representar um aumento significativo na fatura elétrica, especialmente para empresas que treinam os seus próprios modelos. Por outro lado, a IA também pode ser parte da solução: algoritmos de otimização energética ajudam a reduzir o consumo em edifícios, fábricas e redes de transporte.
Há uma contradição ambiental?
A indústria tecnológica sempre se posicionou como líder na transição energética, mas o crescimento da IA está a criar uma contradição difícil de ignorar. Empresas como Google e Microsoft viram as suas emissões de gases de efeito estufa aumentarem 150% nos últimos anos, impulsionadas precisamente pela expansão dos data centers de IA.
No entanto, estudos da PwC sugerem que o impacto líquido pode ser praticamente neutro se a IA for aplicada a otimizar o consumo energético de outros setores — indústria, transportes, agricultura. A questão é se a eficiência ganha noutros setores compensa o aumento de consumo nos data centers.
Consegue a rede elétrica acompanhar?
A resposta honesta é: depende da região. Em países com redes elétricas robustas e diversificadas (como França, com o seu parque nuclear, ou os países nórdicos, com abundância de hidroeletricidade), o impacto é gerível. Em regiões onde a rede já opera perto do limite, a chegada de grandes data centers de IA pode ser o fator de rutura.
O que é certo é que o planeamento energético já não pode ignorar a IA. Os data centers de IA são cargas de centenas de megawatts que precisam de ser ligadas em prazos curtos — e a rede elétrica, que tradicionalmente se planeia a 10 ou 15 anos, está a ser forçada a adaptar-se a um ritmo muito mais acelerado.
