Desde o lançamento do ChatGPT em finais de 2022, as emissões de carbono da Meta, da Google, da Amazon e da Microsoft subiram 64, 51, 33 e 23 por cento, respectivamente, segundo dados citados pela Bloomberg. São números que contrastam directamente com os compromissos climáticos que estas mesmas empresas assumiram publicamente há poucos anos, e que hoje enfrentam a pressão de uma corrida por capacidade computacional que nenhuma delas antecipou nesta escala.
O impacto ambiental da IA em números
Os centros de dados já consomem cerca de 1 por cento de toda a energia eléctrica produzida no planeta, e a Agência Internacional de Energia estima que esse número pode duplicar até 2026. Um relatório da Organização das Nações Unidas, publicado em 2026, vai mais longe e projecta que o consumo energético global associado à inteligência artificial pode duplicar até 2030, chegando a cerca de 3 por cento de toda a electricidade produzida no mundo, um impacto comparável ao da economia inteira do Reino Unido.
O paradoxo de Jevons aplicado à IA
O relatório da ONU introduz um conceito antigo para explicar um problema novo, o paradoxo de Jevons, formulado no século dezanove pelo economista William Stanley Jevons, que observou como melhorias na eficiência do uso do carvão levaram, paradoxalmente, a um aumento e não a uma redução do consumo total. Aplicado à inteligência artificial de 2026, o argumento é simples, modelos mais eficientes não reduzem automaticamente o impacto ambiental do sector, porque democratizam o acesso e multiplicam os casos de utilização, elevando a procura total para um patamar que nenhuma optimização de arquitectura consegue compensar sozinha.
O problema da água
A água é o segundo problema, menos visível do que a factura eléctrica mas igualmente crítico. O consumo hídrico associado a estas infra-estruturas divide-se em três esferas, água consumida directamente no arrefecimento dos servidores, água usada de forma indirecta na geração da electricidade que os alimenta, e água gasta na cadeia de fabrico dos próprios servidores. A Agência Internacional de Energia projecta que o consumo de água do sector chegue a 1,2 mil milhões de metros cúbicos até 2030, um valor que equivale ao consumo anual de uma cidade com 7,5 milhões de habitantes.
Respostas das Big Tech
Perante estes números, várias empresas de tecnologia optaram por recuar em vez de avançar. Uma investigação da Fast Company, citada em análises recentes sobre o sector, revelou que a Google e a Meta retiraram dos seus sítios oficiais afirmações sobre neutralidade carbónica e alteraram a linguagem com que descrevem os seus objectivos climáticos. Não é uma renúncia formal às metas, mas é um sinal de que os compromissos assumidos antes da explosão da IA generativa se tornaram, na prática, mais difíceis de sustentar.
Isso não significa que as empresas estejam de braços cruzados. A Microsoft afirma ter restaurado mais de dezasseis vezes o volume de água que consumiu em 2024, financiando quarenta e nove projectos de regeneração hídrica em todo o mundo. A Google diz ter regenerado cerca de 64 por cento do seu consumo de água doce nesse mesmo ano, através de uma carteira de setenta e quatro projectos. O problema, apontado por analistas do sector, é que cada empresa mede e reporta estes números de forma diferente, o que torna quase impossível comparar compromissos entre concorrentes ou verificar de forma independente se estão a ser cumpridos.
Soluções técnicas em desenvolvimento
Foi exactamente essa falta de transparência que levou o Secretário-Geral das Nações Unidas, António Guterres, a apelar publicamente, durante a Semana de Acção Climática de Londres, para que as maiores empresas de inteligência artificial divulguem o custo ambiental total dos seus sistemas, incluindo não apenas emissões de carbono, mas também consumo de água, uso do solo e impacto real nas redes eléctricas locais. Nasceu daí a Iniciativa de Transparência Ambiental em IA, promovida pela ONU, cuja lógica é directa, se as empresas argumentam que a inteligência artificial vai ajudar a resolver problemas globais, deviam começar por demonstrar com clareza a sua própria contribuição para esses problemas.
Do lado das soluções técnicas, há progressos concretos a acontecer fora dos comunicados de imprensa. Investigadores do Instituto Coreano Avançado de Ciência e Tecnologia desenvolveram um chip com uma rede de microcanais incorporada directamente no silício, por onde circula água à temperatura ambiente para retirar o calor exactamente no ponto onde é gerado, em vez de arrefecer apenas a superfície do processador. Nos testes, o sistema dissipou mais de dois mil watts por centímetro quadrado, mantendo os chips abaixo dos cem graus com um gasto energético de bombagem muito reduzido. Se esta tecnologia chegar aos centros de dados comerciais, pode reduzir de forma significativa o gasto energético associado ao arrefecido ao arrefecimento, o processo mais intensivo em água de toda a operação.
Em paralelo, as próprias empresas de tecnologia deixaram de esperar que as redes eléctricas nacionais acompanhem a sua procura e passaram a gerir directamente o seu próprio fornecimento, reservando capacidade, assinando contratos de longo prazo e investindo em energia renovável, nuclear ou a gás, tratando cada centro de dados como uma instalação industrial completa. É uma solução que resolve o problema de abastecimento de cada empresa individualmente, mas que não resolve, por si só, a questão maior levantada pela ONU, a de saber se o crescimento total da procura energética da inteligência artificial consegue, algum dia, ser compensado apenas com eficiência técnica.
Conclusão
O desafio das Big Tech para equilibrar inovação em IA com responsabilidade ambiental permanece complexo, mas soluções estão surgindo tanto no âmbito técnico quanto na transparência corporativa.
