Os custos dos processadores gráficos vão muito além dos centros de dados de inteligência artificial
Como você se sente em relação à inteligência artificial? Você está entusiasmado com “vibe-code” da sua casa inteligente? Ou você se preocupa com o aumento da poluição e os bilhões de galões de água que os centros de dados consomem? Se você se aprofundar no assunto, começará a duvidar do valor real dos processadores gráficos, nos quais se baseiam todos os avanços e promessas da inteligência artificial generativa.
Atualmente, centenas de milhares de processadores gráficos estão concentrados em centros de dados em todo o mundo para apoiar o florescimento dainteligência artificial. Esses chips também estão presentes em tudo, desde smartphones, passando por automóveis, até computadores para jogos. A Nvidia — outrora uma fabricante de chips de nicho que se tornou a empresa mais valiosa do mundo — ainda se orgulha do lançamento do quechama de “primeiro processador gráfico do mundo” e “um divisor de águas na indústria de jogos”, lançado em 1999, embora alguns atribuam a origem dos processadores gráficos pelo menos à década de 1970 , quando o hardware gráfico era utilizado em jogos de fliperama.
“Existem enormes avanços no desenvolvimento de hardware que têm início justamente por causa dos jogos”, afirma Catherine Flick, professora de ética e tecnologia dos jogos na Universidade de Staffordshire. E seja um ambiente de teste para novas unidades de processamento gráfico ou o desenvolvimento da realidade virtual e da inteligência artificial, “todos esses tipos de coisas, que levantam questões éticas bastante importantes, têm, em grande parte, origem nos jogos”, afirma Flick. Por isso, o processador gráfico está, desde o início, no centro de algumas das maiores questões éticas levantadas pelas novas tecnologias. Que impacto têm os jogos, e agora também os chatbots com IA, sobre a forma como reagimos ao mundo ao nosso redor?
Seja na extração de matérias-primas ou na exposição de trabalhadores a produtos químicos tóxicos em fábricas de semicondutores, a produção de processadores gráficos pode causar grandes danos. Juntos, os processadores gráficos armazenados em centros de dados consomem uma quantidade enorme de água e energia, o que pode levar a um maior poluimento do ar e a emissões de gases de efeito estufa, causadores das mudanças climáticas. Ao final de sua vida útil, um processador gráfico pode causar ainda mais danos na forma de lixo eletrônico.
Vale a pena assumir esses riscos? Os possíveis avanços no campo da inteligência artificial em previsões meteorológicas ou da preservação da vida selvagem justificam a pegada ambiental de um centro de dados? E quanto às placas de vídeo em computadores para jogos ou iPhones — será que merecem a mesma atenção?
Receitas trimestrais da Nvidia por mercado, anos fiscais de 2018 a 2026, em bilhões
| Ano | Centros de dados | Outros mercados |
|---|---|---|
| 2018 | 0,606 | 2,305 |
| 2019 | 0,679 | 1,526 |
| 2020 | 0,968 | 2,137 |
| 2021 | 1,903 | 3,1 |
| 2022 | 3,263 | 4,38 |
| 2023 | 3.616 | 2.435 |
| 2024 | 18.404 | 3.699 |
| 2025 | 35,58 | 3.751 |
| 2026 | 62.314 | 5.813 |
Isso nos diz respeito de forma muito pessoal
Enquanto As placas de vídeo (GPUs) já existem há muito tempo, mas a inteligência artificial as colocou no centro das atenções de uma forma que, literalmente, nos afeta bem perto de casa para muitos americanos. Os EUA possuem muito mais centros de dados do que qualquer outro país e planejam construir muitos outros ainda. Enquanto as empresas de tecnologia competem na expansão de uma nova geração de centros de dados gigantescos para inteligência artificial, as comunidades enfrentam a possibilidade de ter como vizinhos esses enormes espaços de armazenamento repletos de servidores.
“Não é ótimo ter um bode expiatório?”
Como jornalista ambiental, às vezes recebo comentários sobre meus artigos questionando se esses centros de dados ou modelos de inteligência artificial estão sendo injustamente apresentados como um novo bicho-papão, especialmente quando outras indústrias — como a moda rápida — agravam as mudanças climáticas e poluem o meio ambiente. No que diz respeito às unidades de processamento gráfico (GPUs), elas não se encontram apenas em centros de dados, mas também em eletrônicos de consumo. Por que, então, destacar justamente a inteligência artificial em relação às questões de sustentabilidade?
Alguns investidores de capital de risco atribuem a lenta aceitação da inteligência artificial pelos consumidores à cobertura negativa da mídia sobre seu impacto no meio ambiente. Diante disso, Flick não consegue conter o riso: “Não é ótimo ter o meio ambiente como bode expiatório?”
Uma opinião semelhante também surge nas redes sociais. Ashley Striblet, que trabalha com estratégia de produto e inteligência artificial para o consumidor, publicou recentemente no TikTok vídeo , no qual reagiu aos investidores de capital de risco que “culpam os consumidores” por seus próprios fracassos ao investir em produtos que as pessoas realmente desejam. Muitas pessoas entendem que a moda rápida ou a tecnologia de consumo podem prejudicar o meio ambiente, diz Striblet, mas mesmo assim compram esses itens porque acreditam que os produtos lhes trazem valor agregado.
“Acho que a maioria das pessoas sabe que encomendar roupas na Shein ou na Amazon não é a ação mais ecológica”, diz-me Striblet. “Também sabemos que a Geração Z, em determinado momento, foi uma grande consumidora dessas marcas que oferecem roupas realmente baratas.”roupas baratas.” A economia na compra de roupas baratas acaba sendo, para muitos consumidores, uma vantagem grande o suficiente para justificar a compra, acrescenta Flick.
Por outro lado, muitas pessoas simplesmente ainda não enxergam os benefícios para suas vidas que os investidores de risco e diretores executivos prometem com a inteligência artificial, dizem Flick e Striblet. “O que eles dizem que a tecnologia deles pode fazer é pura bobagem”, afirma Flick. “Seria ótimo se todos tivessem servidores pessoais ou algo do tipo. Mas como você vai do ponto A ao ponto B? Com o que temos, isso não é possível.”
E embora o americano médio ainda não tenha vivenciado aqueles grandes avanços prometidos, é cada vez mais provável que ele sinta os custos de um novo centro de dados de inteligência artificial que está se mudando para o bairro. Há anos que os centros de fast fashion ou de produção de semicondutores se concentram na Ásia. Agora, porém, o crescimento explosivo do número de centros de dados nos EUA está ganhando as manchetes devido das contas mais altas de serviços públicos e da geração de maior poluição. Isso não está acontecendo em algum país distante, mas justamente nos locais onde as grandes empresas de tecnologia americanas atraem consumidores mais abastados.
É claro que, também nos EUA, os centros de dados estão se instalando em certos locais onde bairros de baixa renda e comunidades de pessoas de cor já são, há muito tempo, forçadas a lutar contra a injustiça ambiental causada pelos poluidores, que se instalam bem à sua porta. A NAACP, por exemplo, processou a empresa xAI (que agora opera sob o nome de SpaceXAI) por poluir o ar com geradores a gás, que a empresa instalou no local para fornecer energia aos seus enormes centros de dados. (A empresa SpaceXAI não respondeu aos e-mails enviados pelo portal The Verge.) O grupo de direitos humanos já alertou as empresas de tecnologia de que para que “fiquem atentos”, já que ela auxilia grupos locais em todo o país na organização de suas campanhas.
Crescimento em nível global, impacto em nível local
Shaolei Ren testemunhou os preços que as comunidades frequentemente pagam em nome do progresso. Ele é um pesquisador, que ampliou a pesquisa sobre o impacto ambiental dos centros de dados para além das mudanças climáticas, concentrando-se na poluição do ar e na escassez de água nas proximidades dessas instalações. Como cresceu na década de 1980 em uma região mineradora no norte da China na década de 1980, Ren se lembra de que mantinham as janelas fechadas 24 horas por dia, 7 dias por semana, para impedir a entrada do carbono negro que se acumulava nas ruas lá fora. Devido à infraestrutura hídrica limitada na província, sua família armazenava águaem reservatórios para poder usá-la de forma racional ao longo do dia.
Processadores gráficos (GPUs) mais potentes consomem cada vez mais energia, causando poluição do ar e emissões de gases de efeito estufa.
Ren, que atualmente é professor associado de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação na Universidade da Califórnia em Riverside (UCR), lidera pesquisas sobre o impacto dos centros de dados na qualidade do ar e nos recursos hídricos das comunidades vizinhas — custos que muitas vezes passam despercebidos sempre que um usuário digita uma consulta em um chatbot.
Em seu escritório na UCR, em uma das raras tardes nubladas do sul da Califórnia, pouco antes de uma tempestade, Ren me diz que está otimista quanto aos benefícios que a inteligência artificial pode trazer no futuro, incluindo o auxílio em descobertas científicas. Mas esses benefícios não devem ser alcançados às custas das comunidades locais, afirma ele. O quadro atrás dele está coberto de equações escritas com caneta hidrográfica azul, que fazem parte de sua pesquisa sobre comootimizar o funcionamento dos centros de dados para que consumam menos recursos e reduzam a poluição. Ren tem uma visão do que chama de “abordagem de centros de dados integrados à comunidade”, para evitar que essas instalações prejudiquem os. “Isso é, sem dúvida, viável”, afirma.
Mas, por enquanto, isso geralmente não acontece. Os processadores gráficos (GPUs) mais potentes consomem cada vez mais energia, causando poluição do ar e emissões de gases de efeito estufa. Para seu funcionamento ininterrupto, que evita o superaquecimento do hardware, é necessária uma grande quantidade de água. Tudo isso se acumula ao longo da vida útil do processador gráfico, que em um data center pode durar apenas alguns anos.
93 anos
A energia necessária para treinar um modelo, como o Meta Llama 3.1, pode causar tanta poluição atmosférica quanto 10.000 viagens de Nova York a Los Angeles e volta — ou cerca de 93 anos de viagem.
A energia necessária para treinar um modelo do porte do Meta Llama 3.1 pode causar tanto poluição atmosférica quanto 10.000 viagens de ida e volta de carro entre Los Angeles e Nova York, segundo estimativas de Ren e colegasda UCR e do Caltech em um estudo anterior de 2024. (A Meta não quis comentar oficialmente o assunto, mas, em vez disso, encaminhou The Verge ao seu relatório de sustentabilidade e site sobre centros de dados.) Os custos com a saúde pública, associados ao uso cada vez maior da inteligência artificial, poderiam ultrapassar 20 bilhões de dólares até 2028, e até 2030 a poluição do ar poderia causar 1.300 mortes prematuras por ano, concluiu um estudo.
A inteligência artificial está rapidamente superando o consumo de energia e o impacto climático de outras aplicações de processadores gráficos (GPUs). Nos EUA, os jogos consumiram aproximadamente 34 terawatts-hora (TWh) por ano nos EUA e geraram emissões de dióxido de carbono equivalentes a cerca de 5 milhões de carros nas ruas (aproximadamente 24 milhões de toneladas de CO₂), conforme indica um estudo abrangente publicado em 2019. Desde então os consoles mais recentes tornaram-se mais intensivos em termos de consumo de energia, embora seu impacto climático dependa em grande parte do comportamento dos usuários e do grau de “contaminação” da rede elétrica na região onde jogam.
Para uma comparação aproximada: o consumo de energia dos servidores com inteligência artificial, acelerados por processadores gráficos (GPUs), em centros de dados aumentou nos EUA de 2 TWh em 2017 para mais de 40 TWh em 2023 nos EUA, conforme indica um estudo do Laboratório Nacional Lawrence Berkeley de 2024. Considerando o entusiasmo atual, o consumo anual de energia dos servidores de inteligência artificial poderia aumentar para um valor entre 165 e 326 TWh, prevê o estudo. A estimativa mais baixa seria aproximadamente igual à energia consumida em um ano por mais de 8,7 milhões de residências nos EUA .
Se os centros de dados de inteligência artificial consumissem 165 terawatts-hora de energia por ano até 2028, as emissões de CO₂ seriam aproximadamente equivalentes a…
72,1 bilhões
de libras de carvão queimado.
5,25 bilhões
de smartphones carregados.
8,72 milhões
de consumo anual de energia em residências.
Em 2025, a inteligência artificial provavelmente ultrapassará o consumo de energia na mineração de bitcoin, o que representa quase metade de toda a energia elétrica consumida por centros de dados em todo o mundo, segundo um estudo de Alex de Vries-Gao, doutorando do Instituto de Estudos Ambientais da Universidade Vrije de Amsterdã. Segundo suas estimativas, as emissões de carbono associadas a isso provavelmente atingiram entre 32,6 milhões e 79,7 milhões de toneladas por ano. A título de comparação: a poluição atmosférica em Nova York chega a cerca de 50 milhões de toneladas de CO₂ por ano.
No sul da Califórnia, onde moramos e trabalhamos com o Ren, essa região é cada vez mais marcada por enormes armazéns, nos quais são armazenadas e classificadas as encomendas dos americanos feitas em lojas online. As mercadorias vindas da Ásia chegam por navios ao porto vizinho de Los Angeles, antes de seguirem para o interior do país, rumo aos “portos secos”, que consistem em centros de distribuição da Amazon e instalações semelhantes, onde o tráfego de grandes caminhões é intenso 24 horas por dia.
“Quando usamos inteligência artificial, muitas vezes esquecemos que isso afeta o mundo real ao nosso redor. Isso vai além das meras emissões de carbono e segue o princípio: o que não se vê, não importa.”
O surgimento de novos centros de dados me lembra alguns dos desafios que esses centros trouxeram. Grupos ambientais nacionais estão se unindo devido ao impacto da moda rápida e das compras online no clima, enquanto os moradores organizam campanhas contra a poluição atmosférica local. Aposentados percebem, de repente, como seus bairros tranquilos estão se transformando em blocos de complexos industriais barulhentos. poluição e ruído provêm agora do zumbido dos geradores e dos sistemas de refrigeração nos centros de dados, e não do tráfego de carga ao redor dos armazéns. No entanto, os centros de dados suscitam preocupações adicionais, especialmente nas regiões áridas do oeste.
A alimentação da inteligência artificial é uma atividade extremamente “sedenta”, pois requer água para a geração de energia elétrica e para os sistemas de refrigeração nos centros de dados. De Vries-Gao estima que, em 2025, a inteligência artificial consumirá entre 312,5 bilhões e 764,6 bilhões de litros de água, o que está dentro da faixa da quantidade que as pessoas em todo o mundo consomem anualmente em garrafas plásticas. Isso poderia significar um aumento ainda maior na demanda por água do que o previsto por Ren em um estudo de 2023, quando ele e seus colegas estimaram que o consumo de água em 2027 poderia chegar a 600 bilhões de litros.
Embora esses números sejam impressionantes, na opinião de Ren, a análise do total anual ainda pode ser um quadro incompleto. A razão para isso é que a quantidade de água consumida pela instalação está “sujeita a grandes oscilações”. A maior parte da água é consumida para refrigeração, quando as temperaturas sobem — esse aumento repentino na demanda pode sobrecarregar fortemente o sistema de abastecimento de água local, justamente no momento em que a comunidade pode estar mais vulnerável à seca e à escassez de água.
Em horários de pico de demanda por água, uma residência pode consumir de 1,5 a 2,5 vezes mais água do que o normal. Já um centro de dados pode consumir de 6 a 10vezes mais – e alguns novos projetos gigantescos de centros de dados podem chegar a precisar de até 30 vezes mais água, afirma Ren. Se essas tendências continuarem, os centros de dados nos EUA precisariam, até 2030, de até 1.451 milhões de galões por dia de nova capacidade máxima de abastecimento de água, conforme indica um recente artigo pré-impresso , do qual Ren é coautor. Atender a essa demanda custaria nada menos que 10 bilhões de dólares. Esses são custos que são difíceis de arcar para pequenos sistemas locais de abastecimento de água, que muitas vezes são subfinanciados e, sem apoio adicional, têm dificuldade em lidar com a modernização de sua infraestrutura.
Mesmo os compromissos das empresas de tecnologiade reciclar água em centros de dados ou reabastecer fontes hídricas próximas não são suficientes, afirma Ren. A população precisa de maior transparência quanto ao consumo de água nos períodos de maior demanda, para que possa se preparar com antecedência. As comunidades deveriam ter a possibilidade de colaborar com as empresas de tecnologia na construção da infraestrutura necessária para aumentar a capacidade, afirma ele, devendo-se garantir que os custos não recaiam sobre os moradores.
Desde o início
Para que para compreender melhor o impacto dos processadores gráficos no meio ambiente, Sophia Falk, doutoranda da Universidade de Bonn, e David Ekchajzer, aluno de doutorado da Universidade de Paris-Saclay, e seus colaboradores jogaram chips no valor de dezenas de milhares de dólares em trituradores industriais. Eles ainda esperam receber mais doações de placas gráficas para estudar de que são feitas e qual o impacto que causam no planeta.
Embora os centros de dados tenham estado recentemente no centro das atenções, essa está longe de ser a única forma pela qual as placas de vídeo podem prejudicar o meio ambiente. Há também os metais e produtos químicos utilizados em sua produção, além da poluição em toda a cadeia de suprimentos.
“Quando usamos inteligência artificial, muitas vezes esquecemos que isso afeta o mundo real ao nosso redor”, diz Falk. “Isso vai além das emissões de carbono e segue, de certa forma, o princípio de ‘longe da vista, longe da mente’.”
Falk estudou a pegada material da Nvidia A100, sobre o qual ela e seus coautores constataram que é composto em 90% por metais pesados — principalmente cobre, ferro, estanho e níquel — e silício. O cobre, um material que conduz bem a eletricidade e é frequentemente utilizado em fios elétricos e em eletrônica, representa a maior parcela. Todo o entusiasmo em torno da inteligência artificial generativa e a onda de construção de novos centros de dados só agravam a escassez global de cobre (para a qual também contribui a eletrificação de residências, edifícios e do transporte).
A demanda por esse material poderia aumentar em 24% na próxima década, e novas minas teriam que ser abertas duas vezes mais rápido do que há dez anos, estima a Wood Mackenzie . Um dos maiores riscos nas minas de metais em grande escala, incluindo o cobre, é o escoamento ácido , que pode contaminar fontes de água próximas. Os sulfetos expostos durante o processo de mineração reagem com a água e o ar, formando ácido sulfúrico.
A composição elementar da placa gráfica, expressa como porcentagem aproximada da massa total.
CHIP DE GPU E VRAM
Desenho do circuito da placa de vídeo, no qual estão destacados o chip de GPU e os chips de VRAM ao redor, além de uma vista lateral do conjunto do dissipador de calor.
| Material | Porcentagem da massa |
|---|---|
| Desconhecido ou plástico | 42,43 % |
| Cobre | 23,76 % |
| Silício | 16,76 % |
| Estanho | 9,83 % |
| Cálcio | 2,93 % |
| Bismuto, zinco, boro, titânio, magnésio, bário, ferro, níquel | 2,16 % |
| Alumínio | 1,89 % |
| 7 outros elementos em traços | 0,22 % |
Exibição do chip do processador gráfico e da VRAM.
Enquanto um único processador gráfico A100 pode consumir aproximadamente 1,4 quilo de cobre, esses impactos se multiplicam quando ele é utilizado para treinar ou executar um modelo generativo de inteligência artificial. Para treinar o GPT-4, por exemplo, seriam necessários entre 1.174 e 8.800 processadores gráficos A100. Tanta quantidade de hardware poderia, no final das contas, significar a extração e, com o tempo, o descarte de até 7 toneladas de elementos tóxicos, conforme indica um recente estudo preliminar , elaborada por Falk e outros pesquisadores.
Falk e Ekchajzer também são coautores do estudo juntamente com um grupo de outros pesquisadores, que avaliaram os custos ambientais do treinamento do modelo GPT-4 utilizando o processador gráfico Nvidia A100. Eles analisaram 16 diferentes impactos ambientais que o treinamento pode causar — desde questões de grande repercussão, como o consumo de energia em centros de dados e as emissões de carbono, até os produtos químicos liberados no meio ambiente durante a produção e o descarte de chips. O próprio processador gráfico se destacou em 10 categorias, sendo que a produção representou a maior parte dos riscos à saúde pública, causados por substâncias químicas tóxicas, e quase todo o risco de desenvolvimento de câncer.
Desde que os primeiros chips de computador foram fabricados, eles deixaram para trás um legado tóxico. Por isso, o condado de Santa Clara, no coração do Vale do Silício, possui mais locais do Superfund do que qualquer outro nos EUA. Trata-se de áreas tão contaminadas por substâncias químicas utilizadas na produção — algumas das quaisvazaram de tanques subterrâneos em fábricas de chips e contaminaram a água potável — que o governo federal as incluiu na Lista Nacional de Prioridades para Remediação.
»Temos energia suficiente para todos? Minha resposta é não.”
Alguns produtos químicos utilizados na fabricação de chips estão associados a abortos espontâneos entre trabalhadoras foram gradualmente retiradas de uso nos EUA na década de 90, quando seus efeitos nocivos vieram à tona. Mais ou menos na mesma época, a produção de chips migrou para a Ásia, onde alguns desses mesmos riscos à saúde surgiram décadas mais tarde. Hoje, a inteligência artificial generativa está impulsionando a corrida pelo desenvolvimento de chips cada vez mais potentes. Consequentemente, surgem novas fábricas de semicondutores, que transformam centros de produção em expansão, como Phoenix, no próximo Vale do Silício.
A empresa TSMC começou no ano passado a fabricar os muito procurados chips Blackwell da Nvidia em sua nova fábrica (conhecida no jargão técnico como “fab”) no Arizona. Quando passei de carro por lá em outubro, a instalação surgiu repentinamente da paisagem desértica ao redor de Phoenix. Ela ainda está em expansão, cercada por guindastes vermelhos que se erguem mais alto do que qualquer outra coisa no canteiro de obras e na vegetação ao redor, exceto pelas linhas de energia elétrica que a conectam ao resto da região.
A demanda por energia elétrica está aumentando nos EUA após mais de uma década de estagnação – não apenas devido aos centros de dados que consomem muita energia, mas também devido ao renascimento da produção doméstica. Em países como os EUA, onde os combustíveis fósseis ainda predominam na matriz energética – e onde o presidente Donald Trump defende o carvão e o gás em detrimento da energia eólica e solar —, a demanda cada vez maior por energia elétrica também significa mais poluentes atmosféricos e emissões que aquecem o planeta.
De acordo com dados do relatório , elaborado no ano passado por de Vries-Gao em coautoria com o Greenpeace. O resultado disso foi um aumento de quatro vezes na poluição por carbono, que atingiu cerca de 453.600 toneladas, o que é mais do que as emissões anuais de uma usina a gás. A maioria dos processadores gráficos ainda é produzida no Leste Asiático, onde as redes elétricas também dependem fortemente de combustíveis fósseis.
A crise energética foi o tema principal da conferência Semicon West, um evento comercial anual realizado em outubro do ano passado no novo centro de produção de chips em Phoenix. “Temos energia suficiente para todos? Minha resposta é não”, disse Ajit Manocha, presidente e diretor executivo do grupo industrial SEMI, organizador da conferência, em seu discurso de abertura do evento. O quadro de “desafios sem precedentes” que a indústria enfrenta inclui duas fontes essenciais para a produção de semicondutores: energia e substâncias per- e polifluoroalquílicas (PFAS), também conhecidas como “químicos eternos« associados ao câncer de rim e de testículo, bem como a outros riscos à saúde.
O risco de que as “substâncias químicas eternas” se espalhem a partir das instalações industriais, que surgem em grande número no Arizona devido ao apoio à produção de chips, era uma grande preocupação para alguns moradores com quem conversei lá no outono passado. A possibilidade de que os produtos químicos contaminem os recursos hídricos da região, que já são tão vulneráveis à seca, só aumenta ainda mais o risco.
“Isso é terrível”, disse-me Cheryl Orosco em outubro, enquanto usava uma enorme joia turquesa e prateada pendurada nas orelhas e no pescoço. Ela está aposentada e se juntou aos vizinhos nos esforço para que os construtores erguessem a fábrica de embalagem de chips mais longe das casas e escolas de sua comunidade. ““Este é o nosso lar para sempre”, diz ela, colocando as mãos sobre o coração.
Até o túmulo
De Vries-Gao, que ficou conhecido por monitorar o consumo de energia e as emissões de carbono na mineração de criptomoedas no site Digiconomist, considerou que seu trabalho na área de estudo do impacto dos centros de dados sobre o meio ambiente está chegando ao fim.
Ele criou o site com a seguinte reflexão: “As aplicações digitais não vêm com um rótulo de informações nutricionais”, diz ele. “O impacto no mundo real certamente existe, mas não é tangível, e acredito que seja realmente importante que as pessoas, pelo menos, estejam cientes de que — espere um pouco – ao usar esses aplicativos, isso tem um custo.” No entanto, as pesquisas de de Vries-Gao e de outros já chamaram muita atenção para as fazendas de dados energeticamente ineficientes, utilizadas para a mineração de criptomoedas. A maior criptomoeda, depois do bitcoincoin, o ethereum, já adotou um modo de operação consideravelmente menos intensivo em energia — demonstrando assim que é possível reduzir drasticamente as emissões de carbono, caso as redes de criptomoedas estejam preparadas para isso.
À medida que o entusiasmo pela inteligência artificial generativa cresceu, seu foco mudou. “Uma coisa que a mineração de criptomoedas e a inteligência artificial têm em comum é a dinâmica de ‘quanto maior, melhor’”, afirma ele. Os centros de dados de inteligência artificial apresentavam muitos desafios ambientais semelhantes aos das minas de criptomoedas. No entanto, como contam com hardware mais potente, esses riscos podem ser ainda maiores. Enquanto os chips especializados usados na mineração de criptomoedas realizam a mesma tarefa repetitiva — resolver quebra-cabeças para validar transações —, as placas de vídeo (GPUs) utilizadas para inteligência artificial realizam operações computacionais muito mais complexas.
Uma das consequências ocultas é o aumento do lixo eletrônico, incluindo componentes maiores e mais complexos utilizados em centros de dados de inteligência artificial. De Vries-Gao, em seu mais recente estudo, publicada em fevereiro, estima que, até 2030, os servidores de inteligência artificial poderiam gerar entre 0,131 milhão e 0,225 milhão de toneladas de lixo eletrônico por ano. Segundo ele, isso equivalecomparável a todo o lixo eletrônico produzido por um país do tamanho da Dinamarca, da Noruega ou da Áustria. Trata-se também de uma estimativa bastante mais conservadora em comparação com estudo de 2024 realizado por outros pesquisadores, na qual previram que os resíduos eletrônicos provenientes da inteligência artificial poderiam atingir entre 1,2 milhão e 5 milhões de toneladas até o final desta década.
De Vries-Gao estima uma quantidade menor de resíduos, pois leva em conta as restrições na cadeia de suprimentos e considera que a vida útil dos servidores está se estendendo para além de três anos, que outros pesquisadores utilizaram como referência. No entanto, a quantidade de lixo eletrônico que, segundo suas previsões, se acumulará devido à inteligência artificial ainda é grande, ele me diz. “O impacto total é significativo”, afirma. “Independentemente de estarmos falando de mineradores de criptomoedas ou de grandes empresas de tecnologia, eles não assumem a responsabilidade.”
De acordo com o último censo abrangente, divulgado em 2024, apenas cerca de 22% dos 68,3 milhões de toneladas de lixo eletrônico acumulados anualmente em todo o mundo são coletados e reciclados
. Essa proporção é maior — 30% — nos Estados Unidos, onde se concentra a maior parte dos centros de dados. O restante desses resíduos eletrônicos acaba no duvidoso setor “informal”, frequentemente em países de baixa renda, onde as instalações de tratamento de resíduos provavelmente não atendem aos elevados padrões ambientais, sanitários e de segurança. Às vezes, isso é chamado de “reciclagem de quintal”, onde as pessoas — e possíveis crianças trabalhadoras — desmontam manualmente aparelhos eletrônicos descartados com pouco ou nenhum equipamento de proteção individual. Os aparelhos podem ser queimados ou derretidos para extrair matérias-primas que possam ser revendidas. Os servidores utilizados para grandes modelos de linguagem contêm matérias-primas valiosas, como ouro, prata e platina, além de substâncias tóxicas, incluindo chumbo e cromo cancerígeno. A queima ou o enterramento dessas substâncias tóxicas podem provocar a emissão de poluentes nocivos na atmosfera ou permitir sua infiltração no lençol freático.
Aproximadamente 58% dos resíduos eletrônicos provenientes de centros de dados de inteligência artificial são gerados na América do Norte, onde a taxa de coleta oficial é mais elevada. Especialistas me informam que os operadores de centros de dados frequentemente colaboram comprestadores de serviços na remoção de processadores gráficos antigos. No entanto, os EUA não ratificaram a Convenção da Basileia, que restringe o comércio internacional de resíduos perigosos, incluindo resíduos eletrônicos. Investigações revelaram que as empresas americanas de reciclagem enviam resíduos eletrônicos para o exterior, onde esses resíduos podem acabar no “buraco negro” da reciclagem ilegal.
Planejando o caminho a seguir
Alguns pesquisadores com quem conversei para este artigo afirmam que também se deparam com questões sobre a necessidade de se concentrar no impactoda inteligência artificial no meio ambiente, quando os centros de dados em todo o mundo, em 2024, representam apenas 1,5% do consumo mundial de energia elétrica em 2024.
“É claro que, em nível global, isso não é muito”, diz Falk. No entanto, é importante analisar a inteligência artificial com precisão, diz ele, devido ao “crescimento exponencial do consumo de energia nos centros de dados”, especialmente em comparação com outros setores.
Ekchajzer destaca as maneiras pelas quais a inteligência artificial também está alterando a pegada ambiental de outros setores. “Por exemplo, se quisermos eletrificar o sistema de transporte, ele fica agora ameaçado pelo fato de que estamos consumindo energia elétrica adicional para a inteligência artificial em vez de para o transporte”, afirma. A empresa de consultoria ambiental Hubblo, da qual Ekchajzer é cofundador, apresentou recentemente uma nova ferramenta online que compara os impactos ambientais de diferentes placas de vídeo, começando por nove modelos distintos da empresa Nvidia.
A questão que devemos nos perguntar em relação à inteligência artificial generativa, assim como em outras tecnologias emergentes, é se ela traz benefícios que compensam os custos para a sociedade. “A inteligência artificial generativa é, sem dúvida, uma daquelas soluções clássicas que procuram um problema”, afirma Flick, professor de ética e tecnologia de jogos. Essa mentalidade estimula um ciclo arriscado de entusiasmo por parte das empresas, que buscam qualquer maneira de justificar e continuar aumentando os investimentos que fizeram nessa tecnologia.
“A maneira de acalmar um pouco isso é perguntar: ‘Bem, o que há de útil nisso e como podemos reduzir novamente a escala para que valha a pena em termos de custos (sociais)?’”, diz ele.
O uso prolongado do processador gráfico (GPU) antes de sua remoção, a desmontagem e remontagem de placas gráficas obsoletas, para que ela possa ser reciclada para outros fins, bem como medidas semelhantes para reduzir a quantidade de resíduos, poderiam diminuir a quantidade de lixo eletrônico gerado pela inteligência artificial generativa em até 86%, segundo um estudo de 2024.
As empresas de tecnologia também podem projetar chips e modelos de inteligência artificial que sejam mais eficientes em termos energéticos. A Nvidia, em um e-mail enviado ao portal The Verge , que seu Blackwell Ultra é 50 vezes mais eficiente do que a arquitetura anterior de processadores gráficos Hopper e que a empresa melhorou em 1.000.000 de vezes a capacidade de inferência por megawatt nas últimas seis gerações de arquitetura.
“Se a eficiência média de combustível de um carro tivesse melhorado, nesse mesmo período, tão rapidamente quanto a dos chips, um galão de gasolina seria suficiente para uma viagem de ida e volta à Lua”, afirma Josh Parker, chefe de desenvolvimento sustentável da Nvidia, em um e-mail.
No entanto, o aumento da eficiência pode se tornar uma faca de dois gumes, incentivando as empresas a consumir ainda mais recursos em geral. É exatamente aqui que se torna importante desafiar, na indústria tecnológica, a mentalidade de “quanto maior, melhor”, afirmam alguns pesquisadores com quem conversei.
Um modelo de inteligência artificial pode dobrar de tamanho apenas para alcançar um aumento de 2% no desempenho – mas será que isso vale a carga ambiental adicional?, questiona-se Falk durante nossa conversa pelo Zoom. “Eu me pergunto sobre o que é suficiente para que possamos dizer: ‘OK, já basta, o modelo é bom o suficiente’. Onde paramos?”, diz Falk.
A Microsoft está construindo uma rede de novos centros de dados para inteligência artificial, que chama de instalações Fairwater, cada uma das quais pode ser expandida para “centenas de milhares de processadores gráficos NVIDIA Blackwell”. A empresa não quis comentar oficialmente essa notícia, mas, em vez disso, indicou posts publicados no blog sobre as pesquisas da Microsoft em técnicas como o uso de de materiais supercondutores e resfriamento por líquido , para que os centros de dados se tornem mais eficientes em termos energéticos.
“A inteligência artificial generativa é, sem dúvida, uma daquelas soluções clássicas que procuram um problema.”
Organizações ambientais exigem maior responsabilidade. Como os chips projetados pela Nvidia são fabricados por outras empresas, o Greenpeace East Asia pressiona a Nvidia para que reestruture sua cadeia de suprimentos investindo em maior capacidade de fontes de energia renováveis nos locais onde atua. Nesse sentido, a organização não faz distinção entre processadores gráficosdestinados à inteligência artificial, aos jogos ou a qualquer outra finalidade. A organização e outros grupos locais vêm alertando há anos sobre os impactos da produção de semicondutores na saúde e no meio ambiente em Taiwan e na Coreia.
Todo esse alarde em torno da inteligência artificial apenas coloca essa questão em evidência. “Todo o boom da inteligência artificial acelera e intensifica fenômenos desse tipo na Ásia Oriental”, afirma Katrin Wu, chefe do projeto de cadeia de suprimentosda Greenpeace East Asia.
E embora as placas de vídeo sejam a “espinha dorsal” desse florescimento, diz ela, e a Nvidia tenha uma capitalização de mercado de 4 trilhões de dólares, o fabricante de chips não enfrenta a mesma resistência que talvez estejam enfrentando, devido à sua pegada ambiental, empresas mais voltadas para o consumidor, como a Microsoft ou o Google. “De certa forma, elas conseguem escapar do escrutínio público e social”, diz ele, acrescentando: “Não somos totalmente contra o desenvolvimento da inteligência artificial.” O Greenpeace apenas deseja que isso ocorra de maneira mais sustentável.
A empresa TSMC, que produz chips para a Nvidia, destaca os investimentos que realizou em fontes renováveis de energia, tratamento de água e redução da quantidade de resíduos em um e-mail enviado ao portal The Verge. No Arizona, por exemplo, a TSMC está construindo uma instalação industrial de tratamento de água em sua unidade de produção, “para atingir emissões de líquidos quase nulas e, assim, reduzir significativamente a dependência dos recursos hídricos locais”, conforme explicou a vice-porta-voz da TSMC, Nina Kao.
A Intel, que também está expandindo suas instalações de produção no Arizona para fabricar processadores gráficos de alto desempenho para inteligência artificial, em um e-mail enviado destaca os compromissos que a empresa assumiu para atingir a meta de zero resíduos em aterros sanitários, repor mais água do que consome e cobrir seu consumo de energia elétrica com fontes renováveis, em um e-mail enviado para The Verge. »Acreditamos que a responsabilidade corporativa e a inovação andam de mãos dadas. Essa convicção vem orientando nosso trabalho há décadas – desde o estabelecimento de metas ambiciosas de sustentabilidade até a adoção de práticas responsáveis em nossas operações globais, na cadeia de suprimentos e no design de produtos”, afirmou Madison West, diretora do departamento de sustentabilidade da Intel, em um e-mail.
É claro que as preocupações ambientais muitas vezes não influenciam as decisões de compra dos consumidores. E grande parte da oposição à inteligência artificial decorre de outros dilemas morais. No entanto, os consumidores podem desempenhar um papel na defesa de uma maior responsabilidade por parte das empresas de tecnologia. Alguns desenvolvedores de jogos já enfrentado críticas severas pelo uso da inteligência artificial generativa, embora principalmente devido ao medo de que a inteligência artificial substitua empregos e a criação artística. “O que fazemos quando criamos jogos? Contamos uma história humana, não é?”, diz Flick. “Os jogos são ferramentas muito poderosas para contar histórias e moldar a maneira como as pessoas pensam sobre as coisas.”
nos EUA constatou que os jogadores estão mais dispostos a agir em conjunto contra as mudanças climáticas do que as pessoas que não jogam videogames. Marina Psaros, uma das autoras do estudo, não ficou exatamente surpresa. Afinal, os jogos não são uma forma passiva de entretenimento, afirma ela.
“Na verdade, você é diretamente responsável pela experiência que tem com esse jogo. Muitas vezes, é justamente nisso que está a diversão – em você mesmo conduzir a história e descobrir como fazer coisas novas”, diz Psaros. Dessa forma, os jogos — e as placas gráficas que os rodam — oferecem às pessoas a oportunidade de imaginar um mundo diferente e melhor.
»É isso que acho empolgante”, diz ele. “(É) uma oportunidade para nós, por meio da imaginação e da perspectiva visual dos jogos, refletirmos sobre como queremos que nossas comunidades funcionem de maneira diferente.”
No entanto, quando se trata de lidar com os desafios que impedem a aceitação da inteligência artificial pelos consumidores, “a solução realmente ideal para isso é abordar diretamente as preocupações dos consumidores e demonstrar empatia por eles”, afirma Striblet. “Assim, vocês poderão realmente desenvolver soluções.”
Esta reportagem foi financiada por uma subvenção do Centro Tarbell de Jornalismo sobre Inteligência Artificial.
Reportagem adicional: Sean Hollister.
