Data centers de IA consomem 6% da eletricidade no Reino Unido e nos EUA

Os data centers que sustentam a inteligência artificial e os serviços de nuvem consomem 6% da eletricidade no Reino Unido e nos EUA. O índice cresce rapidamente e já provoca resistência em comunidades locais. Um novo estudo indica que o custo energético da IA será um dos problemas centrais da próxima década.

Investimento em data centers na escala de uma economia nacional

A Associação Internacional de Data Centers (IDCA) publicou um estudo segundo o qual o investimento global anual em data centers se aproxima de US$ 1 trilhão. É cerca de 1% da economia mundial, uma fatia enorme, comparável à economia de países inteiros. O número mostra como a infraestrutura de armazenamento e processamento de dados se tornou central no mundo moderno.

O consumo de eletricidade dos data centers cresceu 15% no mundo nos últimos dois anos. Esse ritmo é mais de duas vezes superior ao crescimento médio do consumo de eletricidade e está ligado principalmente à adoção acelerada de sistemas de IA, do treinamento de grandes modelos de linguagem à execução de aplicações em produção. Para dar a dimensão: cinco anos atrás, os principais consumidores de energia nos data centers eram o streaming de vídeo e o armazenamento em nuvem. Hoje entrou a IA, que exige várias ordens de magnitude mais potência.

• Treinar uma única rede neural grande exige vários meses de operação contínua em potentes clusters de GPU
• Executar inferência (calcular respostas para os usuários) exige um fluxo constante de processamento 24/7
• Duplicar e fazer backup da infraestrutura por questões de confiabilidade aumenta o consumo total em 20-30%
• O resfriamento dos servidores se torna uma das maiores despesas e pode chegar a 40% do consumo total de energia

Por que a IA precisa de tanta eletricidade?

Por trás de cada chatbot que você usa há enormes processos computacionais. Antes, os data centers alimentavam principalmente sites, serviços de streaming e redes sociais; agora entrou a IA, que exige várias ordens de magnitude mais potência.

Treinar um único modelo grande pode exigir tanta eletricidade quanto milhares de casas consomem em um ano. Por exemplo, o treinamento do GPT-4 exigiu aproximadamente a mesma energia que uma cidade pequena gasta em um mês. E, quando o modelo fica pronto, atender milhões de usuários exige um fluxo constante de energia, porque os servidores trabalham sem pausa.

Além disso, as empresas costumam treinar várias versões do mesmo modelo e mantê-las na memória para acesso rápido. Isso aumenta ainda mais o gasto energético.

"O custo energético da IA é um cheat code oculto na economia", disse um pesquisador da IDCA em entrevista ao

The Guardian.

Comunidades locais se rebelam contra a expansão dos data centers

A onda de desenvolvimento de IA gerou conflitos com comunidades locais. Moradores se opõem à construção de novos data centers, temendo contas de luz mais altas e queda na qualidade de vida. Em algumas áreas do Reino Unido e dos EUA, já foram aprovadas resoluções contra a ampliação da capacidade e, em alguns casos, as licenças para novas obras foram congeladas.

O problema é grave: se os data centers continuarem consumindo eletricidade no ritmo atual de crescimento de 15% ao ano, vão competir seriamente com as necessidades dos cidadãos comuns, dos hospitais e da indústria. Em algumas regiões, já há falta de energia nos horários de pico.

O que isso significa

A comunidade de desenvolvedores de IA e empresas como OpenAI, Google e Meta* enfrentam uma realidade dura: o progresso tecnológico tem um custo energético real. Ou será necessária uma transição em larga escala para fontes renováveis (eólica, solar, nuclear), ou será preciso otimizar os próprios algoritmos para que exijam menos processamento. Os dois caminhos exigem investimentos enormes e tempo. Até lá, a crise energética será um dos principais fatores a limitar o desenvolvimento da IA.

*A Meta foi designada organização extremista e é proibida na Rússia.