Inteligência artificial pressiona infraestrutura elétrica e aumenta emissões de carbono

A crescente adoção da inteligência artificial (IA) levanta preocupações sobre seu impacto ambiental, especialmente no que diz respeito ao consumo de energia e emissões de carbono. Um novo relatório da MIT Technology Review Brasil revela que o consumo energético de aplicações de IA pode variar drasticamente, com diferenças de até 7.000% entre tarefas e modelos.

A pesquisa, intitulada "Power Hungry", foi realizada ao longo de seis meses e é a análise mais abrangente sobre o consumo energético de aplicações de IA. A metodologia utilizada incluiu medições diretas do gasto energético durante a execução de tarefas computacionais, superando limitações de estudos anteriores que se baseavam em estimativas. Os resultados mostram que a criação de roteiros de viagem detalhados consome até dez vezes mais energia do que solicitações simples, e sistemas com mais parâmetros podem usar até 70 vezes mais energia para tarefas semelhantes.

Impactos Regionais

Os dados também indicam que a localização geográfica dos data centers influencia significativamente as emissões de carbono. Por exemplo, acessar um data center na Virgínia Ocidental pode gerar quase o dobro das emissões em comparação a uma operação similar na Califórnia. Essa variação de até 100% nas emissões, dependendo da localização, é uma variável frequentemente negligenciada em estudos anteriores.

Outra descoberta importante do relatório é a falta de transparência das empresas de tecnologia. Nenhuma das companhias contatadas forneceu dados específicos sobre consumo energético ou emissões de seus modelos proprietários. Essa lacuna limita avaliações setoriais e direcionou a pesquisa para modelos de código aberto.

Necessidade de Governança

Os resultados da pesquisa indicam a necessidade urgente de estabelecer frameworks de governança para o consumo energético da IA. O crescimento da demanda por processamento de IA, aliado à ausência de padrões de medição e reporte, amplifica os desafios para o planejamento energético. Para empresas que implementam soluções de IA, considerar a eficiência energética deve ser parte do processo de tomada de decisão desde o início. A escolha de modelos e a localização da infraestrutura computacional podem resultar em variações significativas no impacto ambiental e nos custos operacionais.