Torres de alta tensão durante o entardecer
Imagem: Unsplash/fresonneveld

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A inteligência artificial (IA) tem se tornado cada vez mais presente no cotidiano das pessoas, sendo utilizada em diversas áreas, desde a saúde até as finanças. No entanto, o seu uso em larga escala tem gerado preocupação em relação ao consumo de energia elétrica.

De acordo com um estudo da empresa de inteligência de mercado TradeAlgo, a pegada de carbono da IA está aumentando. O relatório aponta que, em 2020, o uso de IA e de tecnologias relacionadas a ela foi responsável por 1% das emissões globais de gases do efeito estufa, uma quantidade maior do que as emissões da aviação comercial.

Segundo pesquisadores do Google, sua infraestrutura de IA é responsável por uma parcela significativa do consumo de energia da empresa. Em 2021, o uso de IA representou cerca de 10 a 15% do consumo total de eletricidade do Google, que foi de 18,3 terawatt-hora. Isso equivale a aproximadamente 2,3 terawatts-hora de energia consumida pela IA em um ano, o que é comparável ao consumo de eletricidade de uma metrópole do tamanho de Atlanta, nos Estados Unidos.

O GPT-3, modelo de linguagem natural desenvolvido pela OpenAI e base do ChatGPT, consumiu 1,287 gigawatts-hora para ser treinado durante todo o ano de 2021. Isso é o equivalente a aproximadamente a quantidade de eletricidade utilizada por 120 casas dos EUA por ano. Esse treinamento gerou 502 toneladas de emissões de carbono, o mesmo que é produzido por cerca de 110 carros nos EUA, no mesmo período.

Embora o treinamento de modelos de IA tenha um custo de energia significativo no início, os pesquisadores descobriram que, em alguns casos, ele consome apenas cerca de 40% da energia total do uso real do modelo. No entanto, os modelos estão ficando maiores para atingirem uma maior precisão. O GPT-3 usa 175 bilhões de parâmetros, ou variáveis, para o seu treinamento – seu antecessor consumia cerca de 100 vezes menos. O GPT-4, ainda em fase de desenvolvimento, deve usar aproximadamente 1 trilhão de parâmetros, segundo a OpenAI.

O estudo ainda destaca que a quantidade de energia gasta pela infraestrutura de IA deve aumentar em 20% ao ano nos próximos cinco anos. Isso porque a demanda por IA e pelo treinamento de algoritmos tem crescido exponencialmente, principalmente com o sucesso de ferramentas como o ChatGPT e Dall-E.

Outro artigo, publicado pela Bloomberg, destaca que o consumo de energia elétrica da IA é tão grande que, em alguns casos, chega a ser comparável ao de um pequeno país. No entanto, ainda há poucas informações sobre o real consumo total de energia das infraestruturas de IA, já que muitas empresas não divulgam esses dados por razões comerciais ou por não possuírem métricas precisas.

Uma das principais preocupações é que a maior parte da energia consumida pela IA é proveniente de fontes não renováveis, como carvão e gás natural, o que aumenta ainda mais as emissões de gases de efeito estufa.

Alguns especialistas defendem a criação de políticas e normas para reduzir o impacto ambiental da IA. Uma das sugestões é a adoção de tecnologias mais eficientes, como o uso de chips especiais projetados para processar cálculos de IA de forma mais econômica. Além disso, a implementação de sistemas de refrigeração mais eficientes também pode reduzir o consumo de energia da IA.

Outra medida é o incentivo à utilização de energias renováveis na produção de eletricidade. Grandes empresas de tecnologia, como a Apple, Amazon e Google, já anunciaram planos para se tornarem neutras em carbono em suas operações até 2030.

Menos impacto do que criptomoedas

Os efeitos no gasto energético com a infraestrutura de inteligência artificial são grandes, mas ainda bem atrás do impacto da mineração de criptomoedas que nós vimos nos últimos 3 anos. Segundo dados da Universidade de Cambridge, a mineração de Bitcoin, apenas uma das várias criptomoedas, gasta cerca de 110,53 terawatts-hora (TWh) por ano, o que é equivalente ao consumo energético de países como a Argentina e a Ucrânia – em números de antes da guerra.

Existem algumas semelhanças entre o gasto energético da IA e da mineração de criptomoedas. Ambas utilizam processos intensivos em computação, que requerem uma grande quantidade de energia elétrica para funcionar. Além disso, a maior parte da energia utilizada é proveniente de fontes não renováveis, o que aumenta ainda mais o impacto ambiental dessas tecnologias.

No entanto, também existem diferenças importantes entre elas. Enquanto a IA é usada em uma variedade de setores, desde a saúde até as finanças, a mineração de criptomoedas é uma atividade específica, voltada para a produção de moedas digitais e para validar transações existentes. Além disso, a mineração de criptomoedas é realizada, na maioria dos casos, por mineradores individuais ou pequenos grupos, quase sempre clandestinos, enquanto a IA é usada por uma ampla variedade de empresas e organizações em todo o mundo em uma estrutura já pré-existente de datacenters. Essas diferenças destacam a necessidade de se adotar estratégias específicas para lidar com o impacto ambiental dessas tecnologias.

A IA tem potencial para revolucionar diversas áreas, mas é preciso considerar os impactos ambientais de sua utilização em larga escala. A adoção de práticas mais sustentáveis é fundamental para garantir um futuro mais limpo e saudável para as próximas gerações.