Schneider Electric: AI é capaz não apenas de consumir energia, mas também de economizá-la

A inteligência artificial devora eletricidade em escala sem precedentes — e simultaneamente pode se tornar a ferramenta mais poderosa de economia de energia da história. Esta é a tese apresentada pelo CEO da Schneider Electric, Olivier Blum, e neste paradoxo reside, talvez, a principal intriga energética da próxima década.

A Schneider Electric não é simplesmente uma grande empresa. É um gigante industrial francês com receita superior a € 35 bilhões, ocupando posições dominantes nos mercados de gestão de energia elétrica e automação industrial. Quando o chefe de uma corporação desse porte faz uma declaração sobre o potencial energético da IA, vale a pena prestar atenção: a Schneider Electric fornece equipamentos e software para data centers, instalações industriais e edifícios comerciais em todo o mundo. A empresa enxerga a situação de dentro — e de ambos os lados da equação.

O contexto da declaração de Blum é difícil de superestimar. Nos últimos dois anos, o consumo global de energia em data centers cresceu várias vezes, impulsionado pelo boom da IA generativa. Conforme várias estimativas, até 2028 o consumo global de eletricidade pelos data centers pode atingir 1.000–1.500 terawatts-hora por ano — comparável ao consumo de energia de um país inteiro como o Japão. Hiperscalers como Microsoft, Google e Amazon estão comprando capacidade de usinas nucleares, investindo em fusão termonuclear e construindo fazendas solares em milhares de hectares. O problema do abastecimento energético da IA transformou-se de uma tarefa de engenharia em um fator geopolítico.

E contra este pano de fundo, Blum propõe olhar a situação sob outro ângulo. Sim, a IA consome enormes volumes de energia. Mas essas mesmas tecnologias são capazes de otimizar radicalmente o consumo de energia em edifícios, instalações industriais e redes elétricas inteiras. Não estamos falando de modelos teóricos, mas de aplicações bem concretas: sistemas inteligentes de controle de microclima em edifícios, manutenção preditiva de redes elétricas, otimização de carga em subestações transformadoras em tempo real, balanceamento de oferta e demanda em sistemas energéticos com alta proporção de fontes renováveis. A Schneider Electric já está implementando tais soluções, e os resultados são impressionantes: em projetos específicos, a economia de eletricidade atinge 20–40 por cento.

É importante entender a escala. Edifícios consomem cerca de 30 por cento de toda a eletricidade mundial, a indústria outros cerca de 40 por cento. Se a IA conseguir reduzir esse consumo em apenas 10–15 por cento, a economia superaria várias vezes toda a eletricidade consumida pelos data centers. Essencialmente, Blum pinta um quadro em que a IA não apenas "compensa" seus próprios custos energéticos, mas cria um efeito positivo líquido para a energética global. Este é um narrativo fundamentalmente diferente comparado aos prognósticos alarmistas que dominaram o espaço midiático no último ano.

Portanto, céticos observam com razão que o CEO da Schneider Electric tem um interesse comercial óbvio em promover esse narrativo. A empresa vende ativamente soluções de gestão energética "inteligente", e o crescimento da demanda por otimização baseada em IA aumenta diretamente sua receita. Não obstante, a posição de Blum é confirmada por pesquisas independentes. A Agência Internacional de Energia em seu relatório mais recente indicava que a digitalização e o gerenciamento inteligente podem reduzir o consumo global de energia em 10 por cento até 2030 — desde que haja investimentos direcionados e regulamentação adequada.

Para o mercado russo, este tema é particularmente relevante. A intensidade energética da economia russa permanece entre as mais altas dos países desenvolvidos, e o potencial de otimização por IA na indústria e no setor imobiliário praticamente não foi explorado. Enquanto isso, o desenvolvimento de sua própria infraestrutura de IA já cria carga adicional no sistema elétrico. A experiência da Schneider Electric mostra que esses dois processos não precisam necessariamente se contradizer — com a abordagem correta, a IA pode se desenvolver e simultaneamente ajudar a economizar recursos.

A declaração de Blum marca um deslocamento importante na discussão sobre a pegada energética da inteligência artificial. A conversa está gradualmente passando da simples contagem de megawatts consumidos pelos data centers para um cálculo mais complexo e honesto — quanta energia a IA ajuda a economizar na outra ponta da cadeia. E se essa aritmética se provar correta, o paradoxo da IA faminta por energia como ferramenta de economia de energia pode se tornar uma das histórias definidoras da década tecnológica.