O OUTRO LADO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

A rápida expansão da inteligência artificial transformou profundamente a forma como pessoas, empresas e governos lidam com informação, automação e tomada de decisões. Por trás dessa revolução silenciosa, no entanto, existe uma infraestrutura física robusta e pouco visível ao público: data centers operando de forma contínua, com alta demanda de eletricidade e sistemas complexos de resfriamento.

Nos últimos anos, esse consumo passou a entrar definitivamente no radar de agências internacionais de energia, operadores do setor elétrico e gestores públicos, que agora precisam lidar com um novo vetor estrutural de demanda global.

Data centers e o peso invisível da IA

Segundo dados da Agência Internacional de Energia (IEA), os data centers já respondem por cerca de 1,5% do consumo global de eletricidade. A projeção é que esse número mais que dobre até 2030, impulsionado principalmente pela popularização das aplicações de inteligência artificial, especialmente as chamadas IAs generativas.

Em relatório recente dedicado ao tema, a IEA aponta que o consumo elétrico dos data centers pode ultrapassar 945 TWh por ano até o fim da década, volume superior ao consumo anual de países inteiros. O diretor executivo da agência, Fatih Birol, chamou atenção para a dimensão do fenômeno ao afirmar que “a inteligência artificial é uma das maiores histórias no mundo da energia hoje, mas até recentemente faltavam aos formuladores de políticas e aos mercados ferramentas para compreender plenamente seus impactos mais amplos” .

Diferentemente de fases anteriores da digitalização, a IA não aumenta apenas o tráfego de dados. Ela exige processamento intensivo e permanente, sobretudo na fase de inferência, quando os modelos são utilizados simultaneamente por milhões de usuários em serviços que funcionam 24 horas por dia.

Um novo perfil de consumo energético

Outro ponto central desse avanço está na mudança do perfil de consumo. Enquanto muitas tecnologias digitais operam em picos intermitentes, a inteligência artificial tende a criar uma demanda constante, funcionando como uma espécie de carga base nos sistemas elétricos.

Isso impõe desafios que vão além da simples geração de energia. A questão passa a envolver capacidade das redes, estabilidade do fornecimento e distribuição, especialmente em regiões onde a concentração de data centers cresce mais rápido do que a expansão da infraestrutura elétrica.

Nos Estados Unidos e na Europa, por exemplo, já existem projetos de novos centros de dados enfrentando atrasos por falta de capacidade disponível nas redes locais, um sinal claro de que o ritmo da transformação digital começa a pressionar sistemas energéticos tradicionais.

Energia, água e infraestrutura

Além da eletricidade, o funcionamento dos data centers também envolve o uso intensivo de água, principalmente nos sistemas de resfriamento. Esse aspecto, menos visível ao público, tem sido destacado por pesquisadores e especialistas em transição energética.

Em análise divulgada pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU), o pesquisador e consultor em sustentabilidade Lourenço Galvão Diniz Faria observa que “além da energia, os data centers consomem muita eletricidade para operar os servidores e os sistemas auxiliares. Um data center de tamanho médio pode consumir o equivalente ao uso de energia de mil casas, e os maiores chegam a demandar eletricidade comparável à de pequenas cidades” .

Segundo o pesquisador, esse crescimento acelerado exige planejamento integrado entre expansão digital, política energética e gestão de recursos naturais, especialmente em regiões com estresse hídrico ou redes elétricas já sobrecarregadas.

Impacto ambiental depende da matriz energética

O impacto ambiental da inteligência artificial não está no software em si, mas na origem da eletricidade que alimenta essa infraestrutura. Em regiões com maior participação de fontes renováveis ou nucleares, o crescimento do consumo tende a gerar efeitos diferentes daqueles observados em áreas ainda dependentes de carvão, gás natural ou diesel.

Relatórios recentes indicam que, diante de gargalos na infraestrutura elétrica, algumas operações recorreram a soluções temporárias de geração local, reacendendo o debate sobre sustentabilidade, emissões e planejamento energético no setor de tecnologia.

Eficiência cresce, mas não acompanha a demanda

Ao mesmo tempo em que os modelos de inteligência artificial se tornam mais eficientes, reduzindo o consumo de energia por operação, o volume de uso cresce em ritmo ainda mais acelerado. Esse fenômeno, conhecido como efeito rebote, ocorre quando avanços tecnológicos que tornam um processo mais barato e eficiente acabam estimulando sua adoção em escala ainda maior, anulando parte dos ganhos obtidos em termos de consumo total.

Na prática, cada nova melhoria em desempenho ou custo energético amplia o leque de aplicações possíveis. Ferramentas que antes eram restritas a grandes empresas passam a ser incorporadas em serviços cotidianos, plataformas digitais, sistemas corporativos, dispositivos pessoais e fluxos automatizados que operam de forma contínua.

Com isso, a inteligência artificial deixa de ser um recurso pontual e passa a funcionar como infraestrutura permanente, integrada a processos que exigem disponibilidade constante. O resultado é uma expansão estrutural da demanda global por processamento, que se mantém ativa mesmo fora dos horários de pico e cresce à medida que novas aplicações são incorporadas ao ecossistema digital.

Esse movimento ajuda a explicar por que, apesar dos avanços em eficiência energética, o consumo total associado à IA continua em trajetória ascendente. Mais do que o desempenho individual dos modelos, é a escala de uso que se torna o principal fator de pressão sobre sistemas elétricos e infraestruturas de energia ao redor do mundo.

Um desafio de infraestrutura, não de interrupção

Especialistas e autoridades do setor energético são unânimes ao afirmar que o debate não passa por frear a inovação, mas por integrar o avanço tecnológico ao planejamento energético de longo prazo. Transparência no consumo, modernização das redes elétricas, investimentos em fontes limpas e soluções mais eficientes de resfriamento estão no centro dessa discussão.

Assim como ocorreu em outras grandes transformações tecnológicas, o impacto da inteligência artificial vai além da tela. Ela ocupa espaço físico, consome energia real e exige decisões estruturais compatíveis com sua escala global.

Compreender esse outro lado da inteligência artificial é essencial para que a inovação continue avançando de forma sustentável, equilibrando crescimento tecnológico, eficiência energética e responsabilidade no cenário mundial.