🔌 Consumo energético das IAs: estimativas reveladoras

Um estudo recente indica que a implantação da inteligência artificial nos Estados Unidos pode resultar em um aumento significativo das emissões de carbono.

Esta pesquisa, publicada na Environmental Research Letters, apresenta uma estimativa das consequências em termos de carbono relacionadas com a disseminação da IA. Os autores avaliaram como uma adoção generalizada alteraria a procura de eletricidade e as emissões de dióxido de carbono do país.


Segundo os cálculos, uma penetração massiva da IA acrescentaria aproximadamente 900 000 toneladas de CO₂ por ano à atmosfera. Esta contribuição, embora significativa, permanece moderada em relação ao total dos EUA: um efeito quantificável, mas limitado.

Em relação às necessidades de energia, a expansão destas tecnologias exigiria até 12 petajoules de eletricidade adicionais a cada ano. Tal quantidade corresponde ao consumo anual de cerca de 300 000 lares americanos.

Anthony R. Harding, coautor do trabalho, observa que estas emissões antecipadas permanecem contidas em comparação com outras atividades económicas, mas que não deixam de ser reais. Ele preconiza que se integrem desde já medidas de eficiência energética na conceção e implantação dos sistemas de IA.

Entre as pistas consideradas estão a otimização dos algoritmos e o recurso a fontes de energia menos poluentes, a fim de conter a pegada de carbono.

A evolução rápida destas ferramentas coloca, no entanto, questões energéticas para as próximas décadas. Melhorias direcionadas das infraestruturas e dos softwares poderiam permitir limitar o impacto ecológico, ao mesmo tempo que favorecem o desenvolvimento contínuo da IA.

O funcionamento energívoro dos centros de dados

Os centros de dados constituem o coração operacional da inteligência artificial, alojando os servidores dedicados aos cálculos intensivos. O seu funcionamento absorve volumes elevados de eletricidade, principalmente para alimentar os processadores e manter um arrefecimento adequado.

Com a crescente potência da IA, as necessidades de capacidade de cálculo aumentam, incentivando a construção de novas instalações. Isto acarreta uma progressão do consumo de energia, frequentemente de origem fóssil, com um aumento das emissões de gases de efeito estufa.

Os engenheiros trabalham na conceção de algoritmos e hardware menos gastadores de energia. Por exemplo, métodos de compressão dos modelos permitem uma redução da potência de cálculo necessária sem alterar significativamente os resultados, tornando os sistemas globalmente mais sóbrios.

O emprego de processadores especializados, como as unidades de processamento tensorial, fornece um melhor desempenho por watt consumido. Estas evoluções de hardware também ajudam a otimizar a eficiência energética.