- O estudo da Universidade das Nações Unidas alerta que “baixo carbono” não significa automaticamente “baixo impacto ambiental”, pois a água e o uso do solo também são relevantes.
- Até 2030, a procura de eletricidade dos centros de dados deverá atingir 945 TWh, a pegada hídrica subir para 9,3 mil milhões de litros e a ocupação do solo deverá superar os 14.500 quilómetros quadrados.
- Os impactos não são distribuídos de forma uniforme: comunidades vizinhas aos centros de dados podem sofrer com o desgaste de água e do território, especialmente onde há stress hídrico.
- Entre 80% e 90% do consumo total da IA ocorre na fase de inferência; o ChatGPT responde a cerca de 2,5 mil milhões de pedidos por dia, e tarefas como gerar vídeos consomem muito mais energia do que classificar textos.
- O relatório defende governação responsável e aponta que 90% da capacidade de processamento de IA está concentrada nos EUA e na China, com muitos países a suportarem os custos ambientais sem benefício direto, sob o risco do paradoxo de Jevons.
O relatório da UNU-INWEH, intitulado Custo Ambiental do Uso de Energia da IA, alerta para a pegada hídrica e de uso do solo associadas à infraestrutura digital global. A análise afirma que menos de carbono não equivale a menos impacto ambiental. O estudo mostra que água e território podem piorar mesmo com quedas de emissões.
Entre 2030 e 2030, a procura de eletricidade dos centros de dados pode chegar a 945 TWh, um valor próximo de três vezes o total energético de algumas nações. A pegada hídrica pode duplicar para 9,3 biliões de litros por ano, suficiente para as necessidades de água de quase 1,3 mil milhões de pessoas na África Subsariana. A ocupação de solo pode superar 14 500 km2.
O estudo enfatiza que as consequências não se distribuem de forma uniforme. Em Querétaro, México, a expansão de infraestruturas de computação afecta reservas hídricas 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.
Para Mir Matin, gestor de programa da UNU-INWEH, a área de estudo mostra padrões de assimetria entre onde a IA é construída e onde o stress hídrico é mais intenso. A mensagem é clara: baixo carbono não implica automaticamente baixo impacto ambiental. Os autores destacam a necessidade de governação e avaliação abrangente.
A investigação também desafia ideias sobre onde o treino de modelos consome mais energia. Entre 80% e 90% do consumo total ocorre na fase de inferência, com pedidos diários de utilizadores. O ChatGPT responde a cerca de 2,5 mil milhões de pedidos por dia; gerar imagens consome muito mais energia do que classificar texto, e vídeos curtos podem igualar o consumo de milhares de emails.
Kaveh Madani, diretor da UNU-INWEH, explica que a melhoria da eficiência não reduz automaticamente o impacto. O fenómeno describe o paradoxo de Jevons: ganhos de eficiência incentivam maior uso, elevando a pegada global. O relatório propõe uma gestão responsável e políticas que assegurem sustentabilidade e equidade.
A dimensão geopolítica é central. Dos dados, 90% da capacidade de processamento de IA está concentrada entre EUA e China, enquanto mais de 150 países suportam custos de exploração mineral e lixo eletrónico. A projeção para 2030 estima 2,5 milhões de toneladas anuais de resíduos eletrónicos, equivalente a descartar 250 Torres Eiffel por ano.
Tshilidzi Marwala, reitor da UNU, sublinha que a governança é tão importante quanto a tecnologia. A IA pode promover prosperidade, desde que o desenvolvimento ocorra de forma sustentável e justa, com políticas que protejam comunidades e recursos naturais.
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