A ascensão da inteligência artificial (IA) transformou os setores, acelerou a inovação e trouxe ferramentas avançadas como o ChatGPT para a vida cotidiana. Mas, por trás das interfaces amigáveis e das sugestões úteis, há uma consequência ambiental frequentemente negligenciada:o consumo de água. À medida que os sistemas de IA se expandem em todo o mundo, a pegada hídrica da alimentação, do resfriamento e da manutenção desses sistemas está levantando preocupações sobre sustentabilidade, uso de recursos e saúde ambiental de longo prazo.
O custo oculto: A sede de água da IA
A IA não existe em um vácuo. Todos os modelos de IA, especialmente os modelos de linguagem grandes como o ChatGPT, dependem de data centers que exigem muita energia e água para funcionar. Esses servidores de alto desempenho geram muito calor, que deve ser regulado por meio de sistemas de resfriamento, principalmente o resfriamento a água. O resultado? Uma retirada significativa de água de fontes locais de água doce, muitas vezes chegando a milhões de galões de água por ano.
Por exemplo, os dados de uso de água do Google registraram um aumento drástico de 2021 a 2022, grande parte dele vinculado a cargas de trabalho de IA e desenvolvimento de IA generativa. Da mesma forma, o ChatGPT da OpenAI, um conhecido produto de IA generativa, faz parte de um ecossistema maior de ferramentas que exigem quantidades significativas de água apenas para se manterem operacionais.
Por que os data centers consomem tanta água?
Para entender o consumo de água da IA, você precisa considerar a infraestrutura por trás dela. Os data centers, que alimentam as ferramentas modernas de IA, estão repletos de servidores que consomem muita energia. À medida que essas máquinas computam, elas geram calor que precisa ser dissipado. As torres de resfriamento são comumente usadas e consomem água para manter os sistemas em temperaturas ideais.
Essa água não retorna ao meio ambiente no mesmo estado – geralmente é evaporada ou perdida por meio de vazamentos, aumentando a pegada hídrica nas regiões. O processo de água para resfriamento é essencial, mas consome muitos recursos, o que faz soar o alarme em áreas que já sofrem de escassez ou estresse hídrico.
De quanta água estamos falando?
A quantidade de água necessária varia, mas estimativas de pesquisas acadêmicas mostram que o treinamento de um grande modelo de IA como o ChatGPT pode consumir água equivalente à necessária para produzir centenas de garrafas plásticas – por pergunta respondida. Alguns pesquisadores estimam que grandes modelos de IA podem usar milhões de galões de água anualmente quando implantados em escala total.
Um relatório observou que, de 2021 a 2022, o uso de IA contribuiu muito para o aumento da demanda de água nas regiões dos EUA que hospedam desenvolvedores de IA e serviços em nuvem. Uma única consulta a um sistema de IA generativo pode usar vários mililitros de água e, em bilhões de consultas, isso resulta em enormes quantidades de energia e água.
A interseção de energia e água
Não se trata apenas de água –o consumo de energia está profundamente ligado ao uso da água. Os data centers requerem não apenas kWh de energia para funcionar, mas esse uso de energia também gera indiretamente outras necessidades de água. Isso é conhecido como consumo indireto de água, em que o consumo de energia gera demanda de água por meio da geração de eletricidade e dos sistemas de resfriamento.
Muitas usinas de energia que abastecem os data centers também consomem muita água, adicionando outra camada ao impacto ambiental da IA. Essa dinâmica –consumo de energiae água juntos – mostra como o uso de recursos dos sistemas de IA é realmente complexo.
Pegada de carbono e água da IA
As discussões sobre o impacto ambiental da IA geralmente se concentram na pegada de carbono, mas o custo ambiental da IA agora deve incluir o uso da água como uma métrica importante. O custo de carbono e água do treinamento e da implantação de modelos de IA tornou-se um ponto importante de preocupação entre pesquisadores, desenvolvedores e ativistas ambientais.
A IA sustentável significa não apenas reduzir as emissões de carbono, mas também abordar a pegada hídrica. Algumas empresas começaram a informar seu consumo de energia, mas a transparência total sobre a retirada, o uso e a eficiência da água continua limitada.
Implicações globais e perspectivas para 2025
Com a entrada em vigor da Lei de IA no próximo ano, espera-se que a transparência e a responsabilidade em relação ao uso de recursos aumentem. Os desenvolvedores de IA provavelmente enfrentarão maior pressão para contabilizar suas pegadas de carbono e de água e para adotar tecnologias que reduzam o uso de água e, ao mesmo tempo, melhorem sua eficiência.
Isso é especialmente importante em regiões com suprimento limitado de água. A água do mundo não é infinita. Em países que já estão lutando contra a escassez global de água, o crescimento de produtos de IA generativa pode sobrecarregar ainda mais os sistemas de água, a menos que sejam tomadas medidas proativas.
A IA pode se tornar mais sustentável?
Os esforços estão em andamento. Algumas cadeias de suprimentos de IA estão explorando maneiras de mudar para energia renovável e sistemas de resfriamento de circuito fechado que usam menos água. Outras estão otimizando o desempenho energético do servidor para reduzir o uso de água e energia. Mas essas soluções exigem tempo, investimento e um impulso coordenado dos setores público e privado.
Desenvolver uma IA responsável também significa repensar o que significa o uso de recursos em um mundo digital. Não basta criar modelos mais rápidos –a IA sustentável deve considerar quanta água por modelo está sendo usada, quanta está sendo evaporada e como a IA pode fazer parte da solução, não apenas do problema.
Conclusão: Repensando o boom da IA
Ferramentas de IA como o ChatGPT estão remodelando a forma como os humanos interagem com a tecnologia. Mas elas também consomem água, exigem quantidades significativas de água e contribuem para um impacto ambiental crescente. De litros de água por sessão de treinamento a milhões de galões de água por ano para sistemas de resfriamento, o consumo de água da IA merece tanto escrutínio quanto suas demandas de energia.
À medida que avançamos em direção a 2025, é fundamental equilibrar a inovação com a sustentabilidade. A água é um recurso precioso. Compreender e abordar o impacto ambiental da IA – nãoapenas em termos de emissão, mas também de uso da água – éessencial para a construção de um futuro verdadeiramente inteligente e responsável.
