A inteligência artificial (IA) está a caminho de ultrapassar a mineração de Bitcoin (BTC) em consumo global de energia, de acordo com uma nova análise de Alex de Vries-Gao, pesquisador da Vrije Universiteit Amsterdam. A pesquisa foi publicada na revista Joule e projeta que a IA poderá responder por quase metade do uso de eletricidade dos data centers até o fim de 2025.
Segundo de Vries-Gao, a tecnologia já consome até 20% da energia de data centers atualmente — número difícil de quantificar com precisão, já que grandes empresas da área não divulgam dados específicos sobre o consumo energético de seus modelos de inteligência artificial. Assim, a estimativa foi feita com base na produção de chips especializados, como os fabricados pela TSMC para Nvidia e AMD, e cruzamento com dados públicos e conferências financeiras.
O aumento da produção desses chips — que mais que dobrou entre 2023 e 2024 — aponta que, no último ano, a IA pode ter consumido tanta eletricidade quanto toda a Holanda. Até o final de 2025, a expectativa é que esse consumo se aproxime do do Reino Unido, atingindo 23 gigawatts.
Nova missão após queda no impacto do Ethereum
Com o Ethereum (ETH) adotando um modelo de validação mais eficiente energeticamente, que reduziu seu consumo em 99,988%, de Vries-Gao pensava que sua missão de monitorar o impacto energético das criptomoedas estava perto do fim. Mas com a ascensão do ChatGPT, ele viu um novo desafio: “Lá vamos nós de novo”, afirmou em entrevista ao The Verge.
O analista destaca semelhanças com o universo cripto, apontando para uma corrida desenfreada por modelos cada vez maiores e mais potentes, alimentada por uma mentalidade de que “maior é melhor”.
A busca por mais capacidade tem elevado o consumo de energia, impulsionando a construção de novos data centers nos Estados Unidos — país que lidera em número de instalações e onde empresas de energia planejam aumentar o uso de gás natural e energia nuclear para suprir a demanda.
Essa expansão pode comprometer a transição para fontes limpas de energia e sobrecarregar redes elétricas. Outro desafio, segundo o pesquisador, é a dificuldade de medir com precisão o impacto da IA. Embora Google e Microsoft publiquem metas climáticas, raramente detalham a fatia de emissões proveniente da inteligência artificial.
O local de operação dos data centers também faz diferença. Um mesmo comando enviado a uma IA pode gerar quase o dobro de poluição se processado em um centro de dados alimentado por carvão, como os de West Virginia, em comparação com locais com maior participação de renováveis, como a Califórnia.
De Vries-Gao afirma que, sem mais transparência por parte das empresas, será praticamente impossível monitorar e mitigar os impactos reais do crescimento da inteligência artificial.
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