Inteligência artificial quer consumir menos energia: entenda por quê

No entanto, à medida que os modelos de inteligência artificial se tornam mais complexos e difundidos, cresce também a demanda por infraestrutura computacional — especialmente os centros de dados (data centers), responsáveis por grande parte do consumo energético dessas tecnologias.

Segundo a Agência Internacional de Energia (AIE), os data centers representarão cerca de 3% do consumo global de eletricidade até 2030, o dobro da participação atual.

O alerta é claro: a corrida por mais capacidade de processamento precisa vir acompanhada de estratégias para limitar o impacto ambiental. Diversas iniciativas, envolvendo desde o hardware até a programação, estão sendo desenvolvidas para conter esse avanço energético.

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Escalada do consumo energético nos data centers

O que impulsiona esse consumo?

Data centers são o coração físico da inteligência artificial. São milhares de servidores funcionando 24 horas por dia, sete dias por semana, processando informações, treinando modelos e entregando respostas em tempo real. O grande vilão aqui não é só o processamento, mas o resfriamento.

Do ar ao líquido: a evolução dos sistemas de resfriamento

Até poucos anos atrás, a maioria dos centros utilizava ventilação com ar para manter os equipamentos resfriados. Hoje, o padrão da indústria caminha para o resfriamento líquido, mais eficiente e capaz de suportar chips com desempenho muito superior.

“Chegamos a um ponto em que não há mais como evitar o uso de resfriamento a água”, afirma Gareth Williams, da consultoria Arup.

O novo sistema IRHX, lançado pela Amazon, é um exemplo de inovação: pode ser integrado a data centers existentes sem reestruturar toda a arquitetura física.

Chips mais poderosos, eficiência mais necessária

Paradoxo da potência

Os chips desenvolvidos pela Nvidia e outros gigantes do setor aumentaram o consumo energético dos servidores em até 100 vezes nas últimas duas décadas. No entanto, com a evolução dos microprocessadores, há também ganhos de eficiência.

Segundo Pankaj Sachdeva, da McKinsey, “com cada nova geração de GPUs, conseguimos alcançar um uso mais racional da energia, otimizando inclusive os sensores térmicos que controlam o ambiente interno dos data centers”.

IA para otimizar o uso da própria inteligência artificial

Pesquisadores da Universidade de Michigan, liderados por Mosharaf Chowdhury, estão criando algoritmos que medem com exatidão o consumo de energia de cada chip, possibilitando ajustes dinâmicos com economia de até 30% sem perda de desempenho.

Programação eficiente: menos é mais

Exemplo da DeepSeek

Em janeiro, a startup chinesa DeepSeek anunciou o modelo R1, com desempenho comparável aos maiores do mercado — como ChatGPT e Claude — mas treinado com GPUs menos potentes. Como isso foi possível?

• Programação otimizada;
• Supressão de etapas do treinamento tradicional;
• Uso mais inteligente da memória gráfica.

Esse tipo de abordagem demonstra que a eficiência não depende apenas de hardware, mas também de engenhosidade no código.

Dilema da durabilidade: menos lucro, mais sustentabilidade?

Lógica de mercado contra a lógica ecológica

Yi Ding, da Universidade Purdue, revelou que é possível prolongar a vida útil dos chips sem comprometer o desempenho.

No entanto, como ele mesmo destaca, é difícil convencer os fabricantes de semicondutores a adotar práticas que possam reduzir a rotatividade de equipamentos e, por consequência, a lucratividade.

Essa contradição aponta para um conflito latente: a sustentabilidade ambiental nem sempre se alinha aos interesses econômicos imediatos.

Paradoxo de Jevons: a ameaça invisível

Mesmo com todos os avanços tecnológicos, existe um fator que pode frustrar os esforços de contenção: o chamado Paradoxo de Jevons.

O que é o Paradoxo de Jevons?

Formulado no século XIX, o paradoxo prevê que quanto mais eficiente for o uso de um recurso, mais ele será demandado.

Ou seja, se os sistemas de inteligência artificial se tornarem energeticamente mais eficientes, o custo por operação cai, o que pode incentivar um uso ainda maior, anulando os ganhos ambientais.

“O consumo de energia da IA provavelmente continuará aumentando”, alerta Ding, “mas talvez em uma velocidade menor.”

Soluções futuras: rumo a uma IA verde

Fontes de energia renovável e IA

Gigantes da tecnologia estão investindo também em infraestrutura energética limpa, como solar e eólica, para alimentar seus data centers. A ideia é construir ecossistemas autossuficientes em energia verde.

Monitoramento e automação em tempo real

Sensores integrados controlados por inteligência artificial monitoram consumo de eletricidade, fluxo térmico e uso de água. Isso permite previsão de demandas e respostas automatizadas, reduzindo desperdícios.

Chips neuromórficos e computação quântica

Tecnologias emergentes como chips neuromórficos, que mimetizam o cérebro humano, e computação quântica, prometem revolucionar a eficiência do processamento, usando menos energia para tarefas complexas.

Conclusão: IA sustentável é uma questão de urgência

A inteligência artificial tem potencial para transformar o mundo, mas essa transformação precisa ser ecologicamente responsável. A busca por eficiência energética não é apenas uma exigência técnica, mas uma necessidade global frente à emergência climática.

Entre inovação e regulação, hardware e código, consumo e consciência, o desafio está lançado: criar uma inteligência artificial que seja tão inteligente quanto sustentável.

Imagem: Tatiana Shepeleva / Shutterstock