O relat\u00f3rio da UNU-INWEH, intitulado Custo Ambiental do Uso de Energia da IA, alerta para a pegada h\u00eddrica e de uso do solo associadas \u00e0 infraestrutura digital global. A an\u00e1lise afirma que menos de carbono n\u00e3o equivale a menos impacto ambiental. O estudo mostra que \u00e1gua e territ\u00f3rio podem piorar mesmo com quedas de emiss\u00f5es.<\/p>\n
Entre 2030 e 2030, a procura de eletricidade dos centros de dados pode chegar a 945 TWh, um valor pr\u00f3ximo de tr\u00eas vezes o total energ\u00e9tico de algumas na\u00e7\u00f5es. A pegada h\u00eddrica pode duplicar para 9,3 bili\u00f5es de litros por ano, suficiente para as necessidades de \u00e1gua de quase 1,3 mil milh\u00f5es de pessoas na \u00c1frica Subsariana. A ocupa\u00e7\u00e3o de solo pode superar 14 500 km2.<\/p>\n
O estudo enfatiza que as consequ\u00eancias n\u00e3o se distribuem de forma uniforme. Em Quer\u00e9taro, M\u00e9xico, a expans\u00e3o de infraestruturas de computa\u00e7\u00e3o afecta reservas h\u00eddricas locais. Em Montevideu, Uruguai, planos para um centro de dados da Google coincidiram com uma seca severa em 2023. Na Irlanda, centros de dados responderam por 21% da eletricidade de 2023.<\/p>\n
Para Mir Matin, gestor de programa da UNU-INWEH, a \u00e1rea de estudo mostra padr\u00f5es de assimetria entre onde a IA \u00e9 constru\u00edda e onde o stress h\u00eddrico \u00e9 mais intenso. A mensagem \u00e9 clara: baixo carbono n\u00e3o implica automaticamente baixo impacto ambiental. Os autores destacam a necessidade de governa\u00e7\u00e3o e avalia\u00e7\u00e3o abrangente.<\/p>\n
A investiga\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m desafia ideias sobre onde o treino de modelos consome mais energia. Entre 80% e 90% do consumo total ocorre na fase de infer\u00eancia, com pedidos di\u00e1rios de utilizadores. O ChatGPT responde a cerca de 2,5 mil milh\u00f5es de pedidos por dia; gerar imagens consome muito mais energia do que classificar texto, e v\u00eddeos curtos podem igualar o consumo de milhares de emails.<\/p>\n
Kaveh Madani, diretor da UNU-INWEH, explica que a melhoria da efici\u00eancia n\u00e3o reduz automaticamente o impacto. O fen\u00f3meno describe o paradoxo de Jevons: ganhos de efici\u00eancia incentivam maior uso, elevando a pegada global. O relat\u00f3rio prop\u00f5e uma gest\u00e3o respons\u00e1vel e pol\u00edticas que assegurem sustentabilidade e equidade.<\/p>\n
A dimens\u00e3o geopol\u00edtica \u00e9 central. Dos dados, 90% da capacidade de processamento de IA est\u00e1 concentrada entre EUA e China, enquanto mais de 150 pa\u00edses suportam custos de explora\u00e7\u00e3o mineral e lixo eletr\u00f3nico. A proje\u00e7\u00e3o para 2030 estima 2,5 milh\u00f5es de toneladas anuais de res\u00edduos eletr\u00f3nicos, equivalente a descartar 250 Torres Eiffel por ano.<\/p>\n
Tshilidzi Marwala, reitor da UNU, sublinha que a governan\u00e7a \u00e9 t\u00e3o importante quanto a tecnologia. A IA pode promover prosperidade, desde que o desenvolvimento ocorra de forma sustent\u00e1vel e justa, com pol\u00edticas que protejam comunidades e recursos naturais.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"